RPythonを用いたPyrlangのいくつかの実験
PyrlangはRPythonで書かれたErlang BEAMバイトコードインタープリタです。 Pyrlangでは、BEAMの約２５％の命令を実装しました。現在Pyrlangがサポートしている機能は、整数の計算、クロージャ、例外処理や、アトム（atom）、リスト、組みへのいくつかの操作、ユーザーモジュール、及びシングルコア上のマルチプロセスです。Pyrlangはまだ開発している最中です。 BEAMとPyPyのVMには、いくつか違うところがあります： • BEAMはレジスタVMですが、PyPyのVMはスタックVMです。 • BEAMには、伝統的なコールスタックがありません。BEAMのYレジスタの振る舞いとコールスタックと似ていますが、時折他の変数を保存することもあります。 • BEAMには、言語レベルとOSレベルのスレッドがありません。言語レベルのプロセスのみを持っています。このような
PyPy 2.3登場 - パフォーマンス改善ほか
PyPy is a fast, compliant alternative implementation of the Python language. PyPyチームは5月9日(米国時間)、「PyPy Status Blog: PyPy 2.3 - Terrestrial Arthropod Trap」においてPyPyの最新版となる「PyPy 2.3」を公開したと伝えた。「PyPy 2.3」が対象とするバージョンはPython 2.7.6。いくつかのバグ修正とパフォーマンスの改善が実施されている。標準ライブラリは2.7.3から2.7.6へアップデート済み。 CFFIが導入されたことで既存のCのソースコードをPyPyやCPythonとの連携する処理がより簡単になっている。CFFIの恩恵を受けるパッケージとしてcryptgraphy、Pillow(Python Imaging Library
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
Pythonのlistとnumpy.arrayとかの速度比較 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
導入 Pythonの数値計算ライブラリNumPyのarrayを使って、標準のlistを単純に置き換えてみると遅くなることが多いです。 実際どれぐらい速度に差があるのかlist, array, numpy.arrayで比較してみました。 処理時間の計測 Pythonに含まれるライブラリのtimeitを使います。 100000個の要素(すべてが1)を持つ配列の各要素の総和を1000回計算した時の処理時間を求めます。 forループの場合(イテレータでアクセスした場合)とsum関数、numpy.sum関数を使った場合について調べています。 ソースコードは一番下にあります。 使ったバージョンはPython 2.7.2, NumPy 1.6.2。 結果は以下のとおり(単位は秒)。 for sum numpy.sum list 3.17386984825 0.524603128433 9.5617320
因縁の Google 独自言語対決！ Go 1 vs PyPy : DSAS開発者の部屋
エイプリルフールネタが思いつかないけど4/1は休日なんで問題ありません。 methane です。 とうとう ゴー のバージョン 1 がリリースされましたね。おめでとうございます。 まだRC2が出てからあまり時間が経ってない気がするのですが、パイソンにグーグル独自言語の称号を奪われそうになって慌てたのかもしれません。 前回のechoサーバー対決 から半年すこし経ったのですが、この間にどれくらい高速化したのか、早速ベンチマークをアップデートしました。 echoserver on github Google Docs Spreadsheet 前回のスコアと比較してみると、 Go の r59 では Throughput: 52087.16 [#/sec] Throughput: 52070.02 [#/sec] Throughput: 52068.27 [#/sec] だったのが、 Go 1 では
PyPyでOok!を実装してみた。 - rokujyouhitoma's blog
こんにちはid:rokujyouhitoma@PyPy闇の軍団で、総裁とか団長とか総統と呼ばれています。です。 先日、職場で@mizuno_takaakiとBrainf*ckの話してたら、"Brainf*ckに似たオラウータンの鳴き声を元にしたOok!（ウーク）というのがあってだなー"と教わりました。 最後のPySpaに来て時間はあるし、良い機会なのでPurePythonとPyPyの動的言語を生成するフレームワークRPythonToolchainJITあり・なし、最適化ありのそれぞれを実装して、実行速度を比較しようと思います。最速のOok!を目指す！！ RPythonToolchainはコンパイル時にオレオレ実装にJITを内蔵することができて嬉しいです。 基本、PyPyチュートリアルにあるBFのサンプルと全く一緒です。 ソースはこちら bitbucket.org rokujyouhitom
2011-07-23
今日は、Sphinx-users.jp Ｘ アート・オブ・コミュニティー (2011/7/23)に参加しコミュニティ運営について学びました。 コミュニティの位置づけ、活動にはじまり、実際のサイトの見直しを行いました。 さて、本題のPyPyです。 EuroPythonから帰国後、いたるところでPyPyについて叫んだり、勉強会でお会いしたらPyPyを語っています。 電車内でだって、公道でだってPyPyと叫んでいます。あとおっぱいは好きです。 最近では興味持った方が調査をしていたり、pypy-jaの翻訳作業の協力もしてもらっています。 そしてid:shomah4a、id:Ehrenさんは関連したブログを書いるのです！ プログラマのネタ帳 PyPy ソースコードリーディング事始め プログラマのネタ帳 PyPy コードリーディングその2 PyPy Reading v201107 documentat
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PyPy 紹介
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言語のJITコンパイラをその言語自身で作る事の意義とは