Mojo may be the biggest programming language advance in decades – fast.ai
I remember the first time I used the v1.0 of Visual Basic. Back then, it was a program for DOS. Before it, writing programs was extremely complex and I’d never managed to make much progress beyond the most basic toy applications. But with VB, I drew a button on the screen, typed in a single line of code that I wanted to run when that button was clicked, and I had a complete application I could now
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
Pythonを速くするTIPS集（計測・ビルドインの各機能・Cython・Numba・etc） - Qiita
色々Pythonを速くするための世の中に方法はありますが、本記事ではCythonやPyPyなどの高速化のTIPSに触れていきます。 この記事で触れること プロファイラーなどの計測関係 ビルドインモジュールなどの機能 Pythonのキャッシュ関係 Cython Numba PyPy（紹介だけ） その他一部のサードパーティーのライブラリ関係 この記事で触れないけどそのうち書くかもしれない内容 並列処理（multiprocessing）、並行処理（threading）、非同期処理（asyncio）、それらの組み合わせ（concurrent.futures）など Dask関係 PyPyの踏み込んだ検証内容など 話題のVaex 記事で使う環境 Windows10（ローカルのJupyter）とUbuntu（クラウド上のカーネル）で進めていきます。 言語はPython3.7.1（win）とPython3
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
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