※本稿は,ビジネスデータサイエンス研究会開催の『ハイパフォーマンスPython 』勉強会【#3】における発表内容の一部を整理し記事化したものです。 内容 本稿では,オライリーから出ているハイパフォーマンスPythonの7章 Cにコンパイルする, 9章 multiprocessingモジュールの内容をもとに,CythonとCPUレベルでの並列処理に絞っていくつかのPython高速化手法を試してみた結果をまとめます。 まず前半では,実用性は皆無だけどとりあえず簡単なコードを題材にして比較を行います。 後半では記事を改めてもう少し実用性のあるコードの高速化を行います。 ソースコードはこちらにアップしております。 実行環境 作業環境(Dockerコンテナ) OS : Ubuntu 18.04.1 CPU数 : 4 メモリ容量 : 16GB ホストマシン OS : Windows10 Home Ed
![Python高速化を試してみた 前半:単純なコードで比較する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e0981d85b9e85248b1e13107f42ff556e3293f88/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9UHl0aG9uJUU5JUFCJTk4JUU5JTgwJTlGJUU1JThDJTk2JUUzJTgyJTkyJUU4JUE5JUE2JUUzJTgxJTk3JUUzJTgxJUE2JUUzJTgxJUJGJUUzJTgxJTlGJTIwJUU1JTg5JThEJUU1JThEJThBJUVGJUJDJTlBJUU1JThEJTk4JUU3JUI0JTk0JUUzJTgxJUFBJUUzJTgyJUIzJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg5JUUzJTgxJUE3JUU2JUFGJTk0JUU4JUJDJTgzJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1jYjUwNzdhZGViZThmYjVkMjQxYzIyOGZhNWM1OTVjMQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0YXRhbWl5YSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9Yjg1ZjUwNjYzZmU0NmE2NmZmMzRlYWNmZmFlOGI0NGM%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4gUmVwcm_moKrlvI_kvJrnpL4%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D75c2ac8d2ace1fd162ea21e246547245)