Python コードの高速化のアプローチ - Qiita

はじめに こんにちは。こんばんはかもしれません。爲岡 (ためおか) と申します。 2020年4月から株式会社グロービスにて機械学習エンジニアとして働いています。 グロービスでは機械学習技術を利用したプロジェクトや、データ基盤の運用改善プロジェクトを担当しています。 機械学習技術を利用したシステムには様々なものがあると思いますが、 現状のグロービスにおいては、ユーザのリクエストに対して機械学習を行い、 すぐに結果を返す必要があるようなシステムは扱っておらず、 ある程度の時間をかけて学習、推定した結果を非同期にアプリケーションに連携するシステムのみを扱っています。 ゆえに、今のところは機械学習技術を利用したロジックを書くときに、速さを意識することはあまりありません。 一方で、空いている時間に競技プログラミングをやっていることもあり、 高速なコードについて考えたり、書いたりすることは個人的には好

[cj3029412]

すきすきー🐈💕

[richard_raw]

Cythonってそういうふうに使うのかー。

[masayoshinym]

“より速いプログラミング言語で書く”

[xjack]

ぐちゃぐちゃでまとまってない．Python高速化には：ループ除去，Numpy/cPickleなど高速化されたライブラリを利用，C/C++で関数を実装，multiprocessingによる並列化，Cython, PyPy, Numbda． https://qiita.com/sotasato/items/cc36a532ba6487dd3dba

[programmablekinoko]

C++で殴るのが正義と言う話だった