Python を高速化する Numba, Cython 等を使って Julia Micro-Benchmarks してみた - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Python は遅いとよく言われます。そのときによく引用されるものに一つに、Julia Micro-Benchmarks のページがあります。Python は C と比較すると、recursion_fibonacci だと 100倍ぐらい遅く、テスト 8 項目のうち 5 項目で 10 倍以上遅いという結果になっています。これを見ると Python は激遅だという印象を持つことは間違いありません。 しかしながら、Python は Numpy を始めとして、高速化のためのツールが充実しているので、Python で作成したアプリケーションが遅
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