実経過時間でGoが圧勝という、一般的な認識を覆す結果になりました。 ただし、CPU効率ではRustも健闘しており、興味深い結果となっています。 検証環境・条件 測定対象 処理内容: EC2セキュリティグループ一覧取得（3件のセキュリティグループを取得） AWS リージョン: ap-northeast-1（東京） 測定方法: time コマンドによる実行時間測定 実行環境 OS: macOS Go: 1.21+ Rust: 1.75+ Python: 3.11+ 測定条件 重要なポイントとして、事前コンパイル済みバイナリで測定しました： package main import ( "context" "fmt" "log" "github.com/aws/aws-sdk-go-v2/config" "github.com/aws/aws-sdk-go-v2/service/ec2" "git

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関連キーワード アプリケーション開発 | プログラミング プログラミング言語の選択は、プロジェクトの成否を左右する要素の一つだ。「Rust」と「Python」はどちらも人気のプログラミング言語で、それぞれに異なる得意分野を持つ。具体的な利用シーンを踏まえつつ、両言語の適材適所を探る。 「Rust」と「Python」のどちらを使うべきか 併せて読みたいお薦め記事 連載：RustとPythonを比較 第1回：なぜ「Rust」は「C」「C++」に代わる“期待の言語”なのか 第2回：なぜ「Python」は世代やスキルを超えて愛されるのか 第3回：「Rust」と「Python」を比較　使いやすさ、速さの違いは？ 第4回：人気のプログラミング言語「Rust」と「Python」の違いは何か？ さまざまなプログラミング言語 Windowsで「Python」を使うための準備と“お役立ちツール”とは？ 「Ru

ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2024年10月版の「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」（通称「TIOBEインデックス」）を発表した。TIOBEインデックスは、プログラミング言語の人気を示す指標で、同社が毎月1回更新している。 「Python」独走、過去最大の差とは何ポイント差？ 2024年10月のランキングでは、「Python」が21.90％のレーティングで首位を維持し、8月以来3カ月連続で同言語として過去最高のレーティングを更新した。 同年6月に「C」を抜いて史上初めて2位となった「C++」が5カ月連続で2位を占めた（11.60％）。 7月以降、PythonとC++のレーティング差は拡大の一途をたどっており、10月は10.30ポイント差に広がった。これはTIOBEインデックス史上最大の差だ。これまでは「Java」が2016年11月

Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford

As a reminder: Ruff is an extremely fast Python linter, written in Rust. Ruff can be used to replace Flake8 (plus dozens of plugins), isort, pydocstyle, pyupgrade, and more, all while executing tens or hundreds of times faster than any individual tool. Ruff is used in production by tens of thousands of open source projects and major enterprises. In the last year, we've been working to expand Ruff'

News Releases Fleet 1.19, AI-powered Features and Easier Configuration for rust-analyzer, Python Interpreters, and npm The Fleet 1.19 update is available for download in your Toolbox App. This update is special because, in addition to the usual improvements and changes, it has one major addition. We have added AI-powered assistance to Fleet! This initial implementation contains several new feature

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 はじめに どうもこんにちは、kunishouです。 この度、PythonライブラリであるPolarsを効率的に学ぶためのコンテンツとして

門脇@satoru_kadowakiです。今月のPython Monthly Topicsでは、Rust製の高速データフレームライブラリ Polars について紹介します。 Polarsとは Pythonでデータ分析に使用される主なライブラリに pandas があります。Polarsはpandasと同様にデータフレームというデータ構造オブジェクトを提供するサードパーティライブラリです。特にpandasを意識して作られており、メインページに「Lightning-fast DataFrame library for Rust and Python」とあるように、Rustによる高速処理を謳っています。 Polarsのリポジトリや関連ドキュメントは以下を参照してください。 Github: https://github.com/pola-rs/polars ユーザーガイド: https://pola

Polars is an open-source library for data manipulation, known for being one of the fastest data processing solutions on a single machine. It features a well-structured, typed API that is both expressive and easy to use. Polars Cloud is currently available to a group of select organizations. This platform manages the compute infrastructure, allowing you to focus solely on writing queries while seam

社内勉強会で使用した資料です。PythonユーザがRustに入門する際に必要となる知識やつまづきやすいポイントを記載しています。

こんにちは。 タイトルが完全にネタバレですが、以下のコードを Rust で書き直してみたという記事です。 smooth-pudding.hatenablog.com 上の記事と同様のロジックで「10万以下の素数の個数を数えるコード」をRust で書くとこんな感じになりました: fn main() { println!("{}", num_primes(&100000)); } fn is_prime(num: &u32) -> bool { if num <= &1 {return false}; for i in 2..*num { if num % i == 0 { return false; } } return true; } fn num_primes(maxnum: &u32) -> u32 { let mut count = 0; for i in 1..=*maxnum {

Objective Pandas is one of the prominent libraries for a data scientist when it’s about data manipulation and analysis. Let’s see do we have pypolars as an alternative to pandas or not. Introduction Pandas is such a favored library that even non-Python programmers and data science professionals have heard ample about it. And if you’re a seasoned Python programmer, then you’ll be closely familiar w

ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは，Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します． ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます．いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました． モチベーション リピート分析では，任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり，一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました．そこで，われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました．このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので，アルゴリズム