shibu.jp: プロジェクト計画
原著者：Unladen Swallowプロジェクト 原文：http://code.google.com/p/unladen-swallow/wiki/ProjectPlan 原文更新：April 23, 2009 ～Python最適化計画～ 注意: 引用している論文はすべて、 "RelevantPapers"のページからリンクを張っている。中国語版もある ゴール 概要 マイルストーン 2009 Q1 2009 Q2 2009 Q3以降 詳細計画 正規表現 起動時間 テストと測定 パフォーマンス 正確さ 複雑さ リスク コミュニケーション ゴール このプロジェクトではPythonを速くしたいと思っている。また、大きくて安定しているアプリケーションをこのプロジェクト"Unladen Swallow"に切り替えて使用してもらえるようにするのもゴールの一つである。 CPythonと比べて、最低でも
Python文字列バッファいろいろ 〜一番速い奴連れてこいシリーズ〜 - HDEラボ
Pythonの文字列は、Java等と同様にImmutableであり、頻繁に文字列を操作する場合においては、気をつけないと思わぬパフォーマンスの低下を招きます。 代表的なケースとしては、文字列に新たな文字列をどんどん連結していくケース。 s = s + "新たな文字列1" s = s + "新たな文字列2" s = s + "新たな文字列3" . . . . . . とせずに、配列を使って、 L = [] L.append("新たな文字列1") L.append("新たな文字列2") L.append("新たな文字列3") . . . . . . s = ''.join(L) とするのが定石イディオムとされています（最初の例では、毎回新たな文字列が生成されるオーバーヘッドがあるとされる。参考：「Pythonクックブック」）。 これは本当に正しいのでしょうか。また、mutable文字列っぽいア
Note (Python Faster)
Pythonの高速化 Pythonは非常に使い易い優れたスクリプト言語であるが、大きなプログラムになると やはり、スクリプト言語としての宿命か、処理速度が気になる。 ctypesモジュールはシェアドライブラリの関数をPythonから直接使用可能にするもので、 従来より高速化が容易になる。 2006年８月にバージョン1.0がリリースされ、Python2.5からは標準で組み込まれる。 スクリプト全体を高速化 Psycoは Just-In-Time(JIT) compiler方式で数倍から、運が良ければ数十倍高速になる 但し Psycoは64ビットマシンには対応していない、64ビットマシンには開発途上のPyPyがある 部分高速化 ループなど時間の掛かる部分にC言語をinlineで使用する方法 1:weave Scipyに含まれているモジュール 2:instant swigを利用する モジュ
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