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Meta社、Rustで構築された高性能なPython型チェッカー「PyreFly」をオープンソース化
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次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき
AWS CloudWatchのログをpandasで解析し、エラーの状況を可視化する | gihyo.jp
IAMのポリシー設定画面 IAMユーザの作成方法の詳細は、IAM公式ドキュメント、または他の参考資料をご確認ください。 IAMユーザを作成する時に、「アクセスキー」と「シークレットアクセスキー」が作成時のみ画面に表示されます。これらのキーは後ほどログを取得する際に利用しますので、大切に保管してください。 AWSプロファイルを手元のPCに設定する方法もありますが、今回はプロファイルを生成せずに環境変数でコードに渡す方法で説明します。AWSプロファイルの設定を行いたい場合は、AWS公式ドキュメント（Configure the AWS CLI） を確認してください。 環境変数への登録と確認 「アクセスキー」と「シークレットアクセスキー」を環境変数に設定します。 $ export AWS_ACCESS_KEY=****************JUMP # 作成したアクセスキー $ export
Python3.12で新たにサポートされたsub-interpretersの紹介 | gihyo.jp
門脇（@satoru_kadowaki）です。11月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.12の新機能であるsub-interpretersについて紹介します。 2023年10月2日に「 Python 3.12.0 」がリリースされました。今回も気になる新機能が多く、本記事で紹介するsub-interpretersもPythonで並列処理を行うための新機能です。 Python 3.12の新機能については以下のリンクを参照してください。 What’s New In Python 3.12 -Python 3.12.0 Documentation 本記事ではPythonにおける並列実行のこれまでと、sub-interpretersが現状どのように使用できるかについて説明します。 なお、執筆にあたり先日開催されたPyCon APAC 2023において、sub-in
ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました！ 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
Diagram as Code
Diagram as Code6 different ways to turn code into beautiful architecture diagrams
Python コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
サーバーアプリ開発環境(Python／FastAPI) | フューチャー技術ブログ
Pythonでお仕事する前提で、現在のところで自分が最適と考えるチーム開発のための環境整備についてまとめてみました。今までももろもろ散発的に記事に書いたりしていたのですが、Poetryで環境を作ってみたのと、過去のもろもろの情報がまとまったものが個人的にも欲しかったのでまとめました。前提としては次の通りです。 パッケージ管理や開発環境整備でPoetryを使う 今時はコードフォーマッター、静的チェックは当たり前ですよね？ コマンドでテスト実行、コードチェックとか実行とかができる（CI/CD等を考えて） VSCodeでもコマンドで実行しているのと同じコードチェックが可能(ここコンフリクトすると困る） デプロイはDockerイメージ コンテナのデプロイ環境でコンテナに割り当てられたCPU能力を比較的引き出せて、スケールさせたら線形にパフォーマンスアップできるようなasyncioを前提とした環境構
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == Julia ちなみに fibonacci数の計算（計算結果のメモ化なし）で比較させてみたところ、C++ == Rust > Go > Kotlin == Julia >
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
2万4000超の開発者に聞いた、Pythonでよく使うフレームワークは？
Python Software Foundationは5月5日(米国時間)、「Python Software Foundation News: Python Developers Survey 2019 Results」において、2万4000名以上のPython開発者が参加した調査の結果を伝えた。 同調査は、Pythonがどのような用途で使われており、昨年と比較してどのように推移したのかなどがまとめられている。加えて、Python開発者が分野ごとによく使っているフレームワーク、ライブラリ、ツールなどについてもまとまっており、参考になる。 掲載されている主なフレームワークやライブラリ、ツールは次のとおり。
Diagramsを使ってPythonでシステム構成図を描く | DevelopersIO
Pythonでシステム構成図を書ける、DiagramsというOSSが便利そうだったので試してみました。 Diagrams · Diagram as Code 対応プロバイダ 現在、Diagramsは以下の7種類のプロバイダに対応しています。各プロバイダが提供している各種サービスがノードとして対応されています。以下は対応プロバイダとそのノード一覧へのリンクです。 AWS Azure GCP Alibaba Cloud Oracle Cloud Kubernetes オンプレミス オンプレミスプロバイダには、GitHubやCircleCIといったサービス、汎用的なクライアント、各種DBなど幅広い種類のノードが含まれています。このアイコンないかなと思った場合は、オンプレミスプロバイダを調べてみるともしかしたらあるかもしれません。 試してみる AWS上のシステム構成図を書いてみて各機能を試していき
Python でクラウドの構成図を作ろう！『Diagrams』でね - 継続は力なり
タダです. 皆さん,普段システムの構成図ってどうやって管理していますか？Excel や PowerPoint,専用のツールを使われていたり色々な方法で管理されているのですが,以前 PlantUML の形式で作図できる「AWS-PlantUML」を紹介させてもらいました. sadayoshi-tada.hatenablog.com 今回も同じコードでの作図ですが Python で記述できるツールの「Diagrams」を紹介します. github.com Diagrams の概要 Diagrams の導入 Diagrams での描画 Web3層構造 サーバレスアーキテクチャ まとめ Diagrams の概要 「Diagrams」は Python でクラウドサービスのアーキテクチャを作図するツールです.「Diagrams」では AWS のほか,Azure,GCP,Alibaba,Oracle C
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