GitHub - Nuitka/Nuitka: Nuitka is a Python compiler written in Python. It's fully compatible with Python 2.6, 2.7, 3.4-3.13. You feed it your Python app, it does a lot of clever things, and spits out an executable or extension module.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Nuitka the Python Compiler — Nuitka the Python Compiler
IP Protection Compiling your source code for security. If you're a commercial user, ensure that all of your data and files are secured and that there are no readable strings. Performance Boost your program runtime and launch performance. Deployment Enjoy hassle-free Python deployment with standalone distributions, onefile, PyPI wheels, and more.
JITコンパイラライブラリNumbaを使ってPythonコードを劇的に高速化する方法 - MyEnigma
Data Science in Python, Volume 2: Data I/O, Jupyter Notebook, GUI, Deployment, Numeric Programming, High Performance Python (English Edition)posted with カエレバAlexander Stepanov 2016-04-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Python JITコンパイラライブラリ Numba Numbaのインストール Numbaの速度比較 引数の指定 GPUの利用 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに Pythonは言語的にも、 エコシステム的にも大好きなのですが、 いかんせん、複雑で大規模なシステムを作ると、 速度が遅いのが気になる時があります
Numba — Numba
Numba makes Python code fast Numba is an open source JIT compiler that translates a subset of Python and NumPy code into fast machine code. Learn More Try Numba » Accelerate Python Functions Numba translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM compiler library. Numba-compiled numerical algorithms in Python can approach the speeds of C or FORTRAN.
Enhancing performance — pandas 2.2.3 documentation
Enhancing performance# In this part of the tutorial, we will investigate how to speed up certain functions operating on pandas DataFrame using Cython, Numba and pandas.eval(). Generally, using Cython and Numba can offer a larger speedup than using pandas.eval() but will require a lot more code. Note In addition to following the steps in this tutorial, users interested in enhancing performance are
Cython - Wikipedia
Cython（サイソン）は、C言語によるPythonの拡張モジュールの作成の労力を軽減することを目的として開発されたプログラミング言語である。その言語仕様はほとんどPythonのものと同じ (上位互換) だが、Cの関数を直接呼び出したり、C言語の変数の型やクラスを宣言できるなどの拡張が行われている。Cythonの処理系ではソースファイルをCのコードに変換し、コンパイルすればPythonの拡張モジュールになるようにして出力する。 このようにCとPythonをシームレスに取り混ぜて扱うCythonの利点の一つは、既にあるPythonコードを、いくつかの静的な型 (static type) を宣言して律速なループをうまく書き直すだけで、コンパイル後のコードの実行速度がC言語並みに高速化されることである。複雑なC言語インターフェイスを使う必要はない。コーディングのしやすさと可読性はPythonと変
PyPy - Wikipedia
PyPy（パイパイ）は、プログラミング言語Pythonの実装の1つであり、Pythonで記述されたPythonの処理系であることが特徴の1つである（セルフホスティング）。PyPyは、実行速度と効率、およびオリジナルのPython実装であるCPythonとの互換性に重点を置いている。 PyPyはJITコンパイル機能を持っており、実行時に（必要に応じて）コードを機械語にコンパイルして効率的に実行させる能力を持つ。 PyPyは、Pythonにいくつかの制約を加えた言語であるRPythonで記述されている。RPythonで書かれたコードをトランスレータでC言語などに変換してからコンパイルすることでPyPyの実行可能バイナリが作成できる。また、RPythonの言語仕様はPythonの言語仕様のサブセットであるため、（実行速度は低下するが）PyPyをCPython上で実行したり、PyPyをPyPy上で
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Nuitka - Wikipedia
GitHub - numba/numba: NumPy aware dynamic Python compiler using LLVM
python - Is it possible to decompile a compiled .pyc file into a .py file? - Stack Overflow
GitHub - google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime.