PyPy における Python のパフォーマンスチューニング

これは PyPy Advent Calendar の記事です。PyPyのコアディベロッパーである "Maciej Fijalkowski" 氏のブログ "Analysing python's performance under PyPy" の抄訳+αです。 Python の一般的なパフォーマン解析のモデルは、"プロファイラを実行して、ボトルネックを探し出し、それを最適化するか C で書き直す" ことです。しかし PyPy ではこのアプローチだけでは不十分です。なぜなら、 多くの大規模アプリケーションで、プロファイラはフラットです: PyPy のトランスレーションツールチェーン、Twisted、モダンな Web サーバ等が良い例です ボトルネックを発見したとしても、それが特定の関数内でのみ遅いのか、複数の関数が関係しているのか明確になるわけではありません。どうすれば遅くて、どうすれば速くなる

[raimon49]

継続的な計測のできる環境を用意するのが出発点。

[Surgo]

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