Python 3.12 から Unicode のサイズが小さくなります - methaneのブログ
Python 3.11 までは、空文字でも64バイトのメモリを使用していました。(64bitプラットフォームの場合) Unicodeの内部表現のうち一番小さい PyASCIIObject 構造体が48バイトで、その構造体の後ろにASCII文字列が続きます。その文字列はNUL終端されているので、空文字列でも1バイト追加されて49バイトになります。 >>> sys.getsizeof("") 49 さらに小さいメモリブロックのアロケートをしているpymallocがメモリを（アライメントの関係で）16バイト単位で割り当てるので、49バイトのmallocでも64バイトが確保されてしまいます。 Python 3.12 からは、PyASCIIObject構造体から wchar_t* 表現をキャッシュするポインタが消え、40バイトになりました。それでASCIIで7文字までの文字列であれば48バイトに収ま
Python 3.15からデフォルトのエンコーディングがUTF-8になります - methaneのブログ
Pythonがファイルを開くときなどに使われるエンコーディングはロケール（WindowsではANSIコードページ）依存でした。 Unixの世界ではどんどんUTF-8ロケールが一般的になっている一方、WindowsのANSIコードページはなかなかUTF-8になりません。 そのために、Unixユーザーが open(filepath) のようにエンコーディングを指定しないままUTF-8を仮定するコードを気軽に書いてしまって、Windowsユーザーがエラーで困るといった問題が発生します。 また、Windowsでもメモ帳（Notepad.exe）やVSCodeはすでにUTF-8をデフォルトのエンコーディングで使用しています。ANSIコードページがUTF-8になるのを待っていたらどんどん周りの環境から置いていかれ、レガシー化してしまいます。 Pythonがデフォルトで利用するエンコーディングをWind
Python を速くする取り組み - methaneのブログ
速い Python 実装といえば PyPy が有名ですが、 Python 3 へのキャッチアップが遅い、 CPython が持っている Python/C API のサポートがまだ弱く遅い、などの欠点があります。 また、 Google の1年プロジェクトだった Unladen Swallow もありました。これは CPython をフォークして LLVM で JIT を実装するものでした。この fork 実装は終わりましたが、この時期まだ不安定だったLLVMへの貢献は大きく、（ちゃんとおってないので憶測ですが）現代LLVMを利用したJITを実装しているプロジェクトは全部間接的に Unladen Swallow の成果の上に成り立っていると言えるかもしれません。 終了した JIT プロジェクトといえば、 psyco もありました。これはベタに CPython の JIT を実装していましたが、
Flaskのカスタマイズについて - methaneのブログ
2012 Pythonアドベントカレンダー(Webフレームワーク) #python_adv の5日目の記事です。 明日は @altnight にお願いします。 Flaskはオモチャじゃないよ PyCharmなどのIDEがFlaskに対応を始めたり、Flask はそろそろ Django に続く Python の Web フレームワーク No.2 と名乗れそうなほど広まってきています。(その割にPython3対応遅いけど) Flaskと言えばマイクロフレームワーク、Hello World が簡単に書けるヤツで有名ですよね。 import flask app = flask.Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return "Hello, World." app.run(debug=True) これを見るとオモチャっぽく見えるんですが、Fla
len が関数になっている理由 - methaneのブログ
http://d.hatena.ne.jp/pashango_p/20090702/1246550203 len()がリストのメソッドでないのも同じ理由です。 オブジェクト指向的に考えれば、リストのメソッドであるべきなのに、わざわざビルトイン関数にしたんです。 「オブジェクト指向的に考えれば、リストのメソッドであるべき」って感じで、オブジェクト信者はそれが正義みたいに考えちゃうんだろうね･･･ Pythonは合理主義。「オブジェクト指向的に○○」よりも、一貫した少なくて明確なルールを重視する。 len() が .length() メソッドだったらどうなるか。あるコンテナは .length() の代わりに、 .len() や .size() という名前を使ってしまうかもしれない。「サイズを取るメソッドは.length()」という 暗黙のルールができてしまい、そのルールが頭に入っていない人が一
シグナルを使って statistical profiler をつくろう - methaneのブログ
Pythonの標準ライブラリにはプロファイラがあるが、これは deterministic profiler という種類のプロファイラだ。関数が呼び出されたときと関数から抜けるときに登録したコールバック関数を呼び出す仕組みが用意されており、そのコールバック関数で時間を測ることで、各関数の実行時間を測ることができる。 このプロファイラは、短時間の実行で正確な時間を計測できるので、マイクロプロファイリングには適している。しかし、プロファイルを実行するとプログラムの実行速度がかなり低下してしまうという問題もある。 deterministic profiler と別の方式に、 statistical profiler というものがある。 これは、何らかの周期でプログラムのどこを実行しているのかをサンプリングするものだ。実行時間の長い関数ほど何度もサンプリングされるので、サンプル数が実行時間に比例する
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