雑把の仮想マシン(JVM, .NET, BEAM, スクリプト言語, LLVM) | プログラマーズ雑記帳
今回は JVM, .NET といった仮想マシン(VM)についての記事です。 最初、 .NET と仮想マシンの説明のスライドを作っていたのですが、 最近 JVM と BEAM を少し調べて興味がでてきたので、合わせて VM の話としました。 そうすると今度は、スクリプト言語や LLVM の話も外せないなと思って足したら、結構な大作になってしまいました。 JVM に絞った話では、以下の記事にも説明を書いているので、こちらもご覧ください。 JDK のインストール(Windows)と Java 関連用語の説明 | プログラマーズ雑記帳 スライド版です。 ここからブログ版です。 はじめに 仮想マシンといっても、 OS のエミュレーターのようなものではなく、 JVM といったプロセス仮想マシンについてのお話です。 JVM 、 .NET Framework など最近、この仮想マシン(VM)のシェアが大幅
pip 9.1 から msgpack が使われるようです - methaneのブログ
Adopt cachecontrol 0.12.0 with msgpack support というコミットがありました。 どうやら CacheControl というのが pip が使っている requests 用のキャッシュライブラリで、その最新版が msgpack を使っているようです。 前のバージョンはバイナリデータを base64 した上で json に入れて gzip していたのですが、もともと圧縮されてるバイナリを扱うときに gzip は base64 によって増えた分を減らす以上の効果は期待できない上、 PyPI からダウンロードするファイルってほぼ100%圧縮済みなので、キャッシュファイルの読み書きで無駄なオーバーヘッドがあったみたいですね。 バンドルされてる msgpack は pure Python で実行できる fallback モジュールのみなのでどこでも動くし、
PythonのJSONパーサのメモリ使用量と処理時間を比較してみる | POSTD
私は、多数の大容量のデータをあちこちに移動させなければならない(クライアント端末をHTTP APIに接続してデータを取得します)ような特殊な使用事例を扱っています。なぜだか ^(1) 、転送形式にはJSONが使われていました。ある時、その大容量のデータが、さらに巨大になったのです。数百メガバイトどころではありません。JSONのデコード処理を実行すると大量のRAMが使用されることが分かりました。たった240MBのJSONペイロードで4.4GBですよ。信じられません。 ^(2) 組み込みのJSONライブラリを使っていて、まず「もっと性能の良いJSONパーサがあるはずだ」と思いました。そんなわけで、計測を始めたのです。 さて、メモリ使用量の計測はやっかいです。 ps コマンドを使ったり、 /proc/<pid> を見たりすることはできますが、断片的なスナップショットが得られるだけで、実際の最大使
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