色々Pythonを速くするための世の中に方法はありますが、本記事ではCythonやPyPyなどの高速化のTIPSに触れていきます。 この記事で触れること プロファイラーなどの計測関係 ビルドインモジュールなどの機能 Pythonのキャッシュ関係 Cython Numba PyPy(紹介だけ) その他一部のサードパーティーのライブラリ関係 この記事で触れないけどそのうち書くかもしれない内容 並列処理(multiprocessing)、並行処理(threading)、非同期処理(asyncio)、それらの組み合わせ(concurrent.futures)など Dask関係 PyPyの踏み込んだ検証内容など 話題のVaex 記事で使う環境 Windows10(ローカルのJupyter)とUbuntu(クラウド上のカーネル)で進めていきます。 言語はPython3.7.1(win)とPython3
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