Python高速化テクニック - atsuoishimoto's diary
ここ２〜３日、InfoPileのパフォーマンスチューニングをしており、ちょっともたつきを感じるような部分をほとんど解消することができた。InfoPileで使用した高速化テクニックの中で効果が大きく、よくつかわれそうなものを紹介しよう。尚、以下のスクリプトはPython 2.6.4で実行した。 listよりtupleを使う 可変長である必要のないシーケンスは、できるだけlistではなくtupleを使って構築しよう。listの生成/解放コストは意外と大きいのだ。 import time def run1(): for i in xrange(1000000): [i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5, i+6, i+7, i+8] def run2(): for i in xrange(1000000): (i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5, i+6, i+
Pythonのコーディングスタイル(PEP8)をコマンドでチェック — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー PythonにはPEP8という公式のコーディングスタイルがあります。このスタイルに従うことで，Pythonの思想「誰にとっても明確な手法が，一つだけあることが好ましい（There should be one-- and preferably only one -- obvious way to do it)」に沿った，見やすいコードを書くことが出来ます。 読んでみると分かるのですが，変数や関数，クラスなどの命名規則から，どこに空白を入れろとか改行を入れろとか，かなり細かく記述があります。それぞれの規則にはちゃんと理由があって，出来る限り守った方がコードが見やすくなるのは確かなのですが，
Python でマルチスレッドプログラミング - trial and error
こんにちは。 最近いろいろごたついてて、ブログなんか更新してませんが、それなりに充実した生活を送っているのでご心配なくｗ ところで、今日はいつもどおり Python の話題です。 いま、某 LUG であるプログラムを作っているのですが、その中でマルチスレッドを使えたらなーと思って、ちょっといじってみました。 マルチスレッドが使えると...: 複数の作業を並列して実行できる 一定間隔で何かを実行するような処理を簡単にできて便利。 CPU を有効的に使える などいろいろ利点がありますが、今回は主に 2 番目のものをターゲットにしてみました。 結局、1番目も関わってくるんですけどね。 Python でスレッドを生成するには、threading モジュールを使うのが便利です。 http://www.python.jp/doc/release/lib/module-threading.html こい
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