Pythonコードを35000倍に高速化したい
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処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
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
「PyPy 5.9」リリース、NumPyとPandasをPython 2.7向けでサポート | OSDN Magazine
PythonインタープリタのPyPy開発チームは10月5日、最新版「PyPy 5.9」を公開した。JSONパーサーの高速化、NumPyとPandasのPyPy2.7でのサポートなどが加わっている。 PyPyはPythonで作成したPythonインタープリタ。Python 2.7.13および3.5.3をベースに実装されており、高速な動作、JITコンパイラによる高い互換性、省使用メモリなどを特徴とする。また、スタックレスモード、大規模な並列処理向けのマイクロスレッド機能なども備える。 PyPy 5.9は6月に公開されたバージョン5.8に続く最新版。Python 3.5系と互換性がある「PyPy3.5 v5.9」、Python 2.7系と互換性がある「PyPy2.7 v5.9」の2種類を公開している。 数値計算ライブラリ「NumPy」やデータ分析機能のためのライブラリ「Pandas」がPyPy2
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
PyPy を本番に導入した
計画したのは半年以上前、検証は 2 ヶ月かかった。 結果的には CPU 使用率は半分になり性能は倍になった。もちろん、本番で、だ。 これから徐々に CPython 環境を PyPy 環境へと置き換えていく。PyPy の最大の魅力はその性能だろう。性能が大きく上がるため、既存環境にかかっているサーバ費用を削減することが出来る。 ただ、注意して欲しいのは PyPy はとてつもなくメモリーを消費する。 Python 環境でパフォーマンス向上を狙うには PyPy はとてもよい選択肢だと思う。とても安定しているし、互換性が本当に高い。 Python + Django という環境で、2 倍性能を上げることはそうそう出来ない。 ただ、PyPy が最後の砦ではあるので、これ以上のパフォーマンスを望む場合は言語を変更する必要がある。Golang なのか Elixir なのか。 PyPy を導入したことで、次
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GitHub - Robpol86/terminaltables: Project no longer maintained.
GitHub - juokaz/pyhp.js: PyHP.js is a PHP interpreter in JavaScript running in a web browser
