Disqus のスケール - Django で月間80億PVを処理する
私が把握してる限り Django で一番大きなサービス Disqus のスケール (執筆時点ではサービスダウンしてる)。元ネタは Scaling Django to 8 Billion Page Views です。月間80億PV、45k req/s のほぼすべてのトラフィックを Django で処理しているとのこと。抄訳になるかな。 WAF は高速開発とパフォーマンス、新しい人が入ってすぐに開発に参加できることとカスタマイズ等のトレードオフがあります。この記事ではそのトレードオフである高速開発とパフォーマンスをどう両立させるか、Disqus のノウハウが紹介されています。 >>> なぜ WAF (Web Application Framework) は遅いのか 最初に思い浮かぶのは、アプリケーションに必要ではないボイラープレート (django.contrib とか?) や不要なコードがあ
Pythonを高速化するCythonを使ってみた - Kesinの知見置き場
突然ですが私はPythonが好きです。でもPythonは遅いです。 何が遅いかというと、致命的なことに四則演算が遅いです。でも他の動的型付け言語でスクリプト言語と呼ばれるPerl, Ruby, Javascript も C, Javaのようなコンパイルを行う静的型付け言語に比べれば圧倒的に遅いです（近年ではJavascriptのように著しく進歩した言語もあるので必ずしもそうだとは言えませんが）。 スクリプト言語が遅い原因の一つは、変数の型が指定されていないので型のチェックを毎回行う必要があるからです。この特性があるおかげ自動的に型を変換してオーバーフローを防いでくれるというメリットもあるのですが、どうしても静的型付け言語よりは速度を出すことができません。 ならPythonのコードに型指定を加えてコンパイルしちゃえばいいじゃん！というのがCythonです。正確にはPythonライクな文法で書
負荷試験ツール「グリーン破壊」を公開しました : DSAS開発者の部屋
takada-at 作の インターネット破壊 を Python + Gevent で書きなおした グリーン破壊 を公開しました。 なんで作りなおしたのか インターネット破壊は Ruby + rev 製なのですが、 Ruby のバージョンや gem まわりなどが Ruby に詳しくない人にとっては複雑で、セットアップに数時間かかることがありました。 また、インターネット破壊が使っている rev というライブラリはオワコンらしいです。 さらに、 Rev を使ってイベントドリブンの書き方をしているために複雑で、カスタマイズや デバッグが難しいという問題もありました。 結局、インターネット破壊が期待通りに動かなくて調査していた時に、調査するよりも Gevent で書きなおした方が早い！と思って書き直してしまいました。 パフォーマンス グリーン破壊は内部でコネクションプールを利用しており、 keep
Ustream.tv: ユーザー pyconjp: Tuning Python Code, Recorded on 2011/08/27. コンピュータ
rec 視聴数： 122 2011/08/27 13:58 Pythonで創るソーシャルゲームの未来 /... rec 視聴数： 10 2011/08/27 13:26 Guido への5つの質問 / Five... rec 視聴数： 11 2011/08/27 13:08 Webフォームウィジェットツールキットを総括す... rec 視聴数： 44 2011/08/27 11:39 C APIへの誘（いざな）い/An... rec 視聴数： 9 2011/08/27 11:01 Keynote rec 視聴数： 11 2011/08/27 09:49 Opening rec 視聴数： 15 2011/08/27 09:38 一覧をみる
シグナルを使って statistical profiler をつくろう - methaneのブログ
Pythonの標準ライブラリにはプロファイラがあるが、これは deterministic profiler という種類のプロファイラだ。関数が呼び出されたときと関数から抜けるときに登録したコールバック関数を呼び出す仕組みが用意されており、そのコールバック関数で時間を測ることで、各関数の実行時間を測ることができる。 このプロファイラは、短時間の実行で正確な時間を計測できるので、マイクロプロファイリングには適している。しかし、プロファイルを実行するとプログラムの実行速度がかなり低下してしまうという問題もある。 deterministic profiler と別の方式に、 statistical profiler というものがある。 これは、何らかの周期でプログラムのどこを実行しているのかをサンプリングするものだ。実行時間の長い関数ほど何度もサンプリングされるので、サンプル数が実行時間に比例する
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pytestを使ってカバレージとか取りながら分割実行してテスト実行時間を短縮する - Qiita
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