スクリプト言語のマルチプロセス処理まとめ - Qiita
require "digest/md5" require "securerandom" require 'benchmark' pcount = 4 def single(pcount) (pcount - 1).times do arr = [] 100000.times do arr << Digest::MD5.digest(SecureRandom.uuid) end end end def multi(pcount) pids = [] (pcount - 1).times do # プロセス生成 pids << fork do arr = [] 100000.times do arr << Digest::MD5.digest(SecureRandom.uuid) end end end Process.waitall end single_time = Benchmark.r
PyPy の Tips - Qiita
PyPy を導入して結果的に Python 部分の処理速度や、処理できる秒間リクエスト数が大きく向上しました。 コードにあまり手を入れずにパフォーマンス向上ができるのは素晴らしいと思います。 Tips がいくつかあるのでそれを書きます。 Ubuntu PyPy で性能を出す OS として Ubuntu が確実だと考えた。 ダウンロードページには or download PyPy from your release vendor (usually an outdated version): Ubuntu (PPA), Debian, Homebrew, MacPorts, Fedora, Gentoo and Arch are known to package PyPy, with various degrees of being up-to-date. とあり、主な選択肢はこれらだと思う。
GitHub - go-python/gopy: gopy generates a CPython extension module from a go package.
gopy generates (and compiles) a CPython extension module from a go package. This is an improved version that works with current versions of Go (e.g., 1.15 -- should work with any future version going forward), and uses unique int64 handles to interface with python, so that no pointers are interchanged, making everything safe for the more recent moving garbage collector. It also supports python mod
Building Python modules with Go 1.5
26 Aug 2015 Building Python modules with Go 1.5 tl;dr: with Go 1.5 you can build .so objects and import them as Python modules, running Go code (instead of C) directly from Python. Here's the code. The Go 1.5 release brings a number of nifty changes. The one we will be playing with today is the ability of the standard toolchain to build libraries (.so, .a) exporting a C ABI. (This is just one of a
Visual StudioでPythonを書くべき理由 | POSTD
最近、 Visual Studio 2015 がリリースされました。Pythonにも対応しており、 Python Tools for Visual Studio （PTVS）を使うことで、編集やインテリセンス、デバッグ、プロファイリング、Azureへのパブリッシングなど、ほとんど全ての機能が利用可能です。その詳細や ビデオチュートリアルの一部、ドキュメンテーション、その他のソース はvisualstudio.comで見ることができます。また、 Python Tools 2.1 や Python Tools 2.2 beta についてはリンク先のブログ記事をご覧ください。今回の投稿では、Pythonで仕事を始める際にVisual Studioの使用を検討すべき理由について話していきたいと思います。 非常に便利なインテリセンス 何だかインテリセンスについてはいつも話していますね。Visual
jungle: Simple UNIX-like AWS CLI
jungleというUNIX-likeにAWSを操作するCLIを作った。 https://github.com/achiku/jungle 利用方法抜粋 https://github.com/achiku/jungle/blob/master/README.md Listing all EC2 instances jungle ec2 ls Filtering EC2 instances by Name tag using wildcard jungle ec2 ls *web* Starting instance jungle ec2 up -i i-xxxxxx Stopping instance jungle ec2 down -i i-xxxxxx SSH login to instance specified by instance id jungle ec2 ssh -i i-x
Pythonにおけるプロファイリング ― コードの高速化のために | POSTD
ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph （ ソース ）、はたまたPyPy（高速なPython用代替インタプリタ）などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法
Engineering
Engineering Building the platform where people around the world come to search, save and shop Our Engineering team is at the core of bringing our platform to life for Pinners worldwide. Working collaboratively and cross-functionally with teams across the company, our engineers tackle growth-driving challenges to build an inspired and inclusive platform for all. Natasha Magliui Engineering Manager,
Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました
ディープラーニング(深層学習)というのが流行っているそうです。すべての人類はディープラーニングによって実現されたAIに隷属する未来なんですってよ!!! こわーい。 そんなバラ色の技術、いっちょかみしておきたいですよね。 さて、オフィスで社長とダベっていたところ、「将棋プログラム面白そうだよね」という話になりました。お互将棋プログラムを作って闘わせようぜ、いぇー、と盛り上がり、勢いでコンピュータ将棋選手権に申し込みまでしてしまいました。 そんな経緯で、ディープラーニングをミリしら(=1ミリも知らない)な僕が、試しにディープラーニングを使って将棋のAIを書いてみたらいいやん、と思いついたのでした。将棋も、ハム将棋でハム8枚落ちで負けるレベルくらい。ダメじゃん。 ミリしらなので、「チェスで何かやってるヤツがいるだろう」とアタリをつけてググった結果、Erik Bernhardssonさんによる d
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Difference between filter and filter_by in SQLAlchemy
GitHub - anishathalye/git-remote-dropbox: A transparent bridge between Git and Dropbox - use a Dropbox (shared) folder as a Git remote! 🎁
GitHub - lektor/lektor-archive: A flat file content management system. Archived repository.
GitHub - saleor/saleor: Saleor Core: the high performance, composable, headless commerce API.
GitHub - ytdl-org/youtube-dl: Command-line program to download videos from YouTube.com and other video sites
GitHub - dtheodor/flask-sqlalchemy-session: SQL Alchemy scoped session for Flask.
GitHub - janfilips/cloudly: A free, open-source, cross-platform servers monitoring.
radonを使用したPythonのソースコードのメトリックスの取得 - Qiita
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GitHub - ssteuteville/scrapyz: "Scrape Easy" - an extension of the Scrapy framework.
