PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
Cythonの浅漬け | To Be Decided
Pythonアプリを高速化できるCythonについてざっくりと浅めにまとめた。 Cythonとは CythonはPythonのスーパーセットなプログラミング言語、またはそのコンパイラ。 Cythonで書かれたコードは最適化されたC(またはC++)のコードにコンパイルできる。 最新版(2020年5月時点で0.29.6)のマニュアルはこれ。 Cythonによる高速化 Pythonは動的型付けのインタプリタ型言語で、変数アクセスや関数呼び出しのたびに処理系が型を解決する必要があって遅い。 演算子の処理やプロパティアクセスがメソッド呼び出しになったりするのもオーバーヘッドになっている。 特にforループが非常に遅く、数値計算をforで回すようなコードはJavaの10倍、Cの数百倍くらい遅い。 Cythonで事前にコンパイルすることで、最適化されたりインタプリタ型という特性による遅さが改善されるので
rust.tokyo のまとめ・感想 - mizchi's blog
このブログを書いてる経緯 rust.tokyo 楽しみ！絶対行く！といってたのに申込みを忘れたところ、じゃあスタッフとしてブログを書けという話になったので、ブロガー枠？らしく感想を書きます。とはいえ書けるのは見たやつだけです。 https://rust.tokyo/sessions# 前提 自分は低レベルプログラミングは詳しくないです。年に3日ぐらい思い出したように Rust 勉強することがある。 wasm 周りのエコシステムはずっと追ってる。 会場の雰囲気 組み込み勢とブロックチェーン勢が多そうな気配を感じた。 Visualization of mechanical CAD drawings using WebAssembly and WebGL Aki / CADDi (発表資料見つからず) 概要 Computer aided design (CAD) models used in m
私と型システムとポエム
最近巷では俄に型システムについての言及が増え、型システムポエマーが増えてる気がするので自分もその時流に乗りたい。 完全にポエムだけどなんかあったら随時指摘ください。直します。 TL;DR 言いたいことはまとめると次 型システムは程度問題なのでちょうどいいところを探すべき 型は万能でも強さが正義でもない(だから未だに研究されてる) よく知りもしないくせに計算機科学を侮辱するのはやめろ 予防線 あくまでポエムですので中身はないです 私は型理論専攻で学位はとったものの研究者ではないのであまり信用しすぎないように 型システムの過去 型システムは大まかに次のような利点があるとされてきた(個人的主観) 「異常」なプログラムを検出する仕組み 静的解析による分かりやすいエラーメッセージ 型そのもののドキュメント性 IDEでのcompletionに貢献 最適化に貢献 (数学に正しく裏打ちされたsemanti
この１０年間のプログラミングの変化｜山本一成🚗TURING
はじめましてnoteの皆さん、名人を倒した将棋プログラムPonanzaというものを作っていた山本一成と言います。この度ははてなから引っ越してきました。2018年になったので新しくブログ書いてみようかなぁ〜ってはじめました。 私がプログラミングをはじめたのは大学生だった時ちょうど10年前でした。そして今2018年になって、同じプログラミングにしても色々変わったなぁという印象です。今日はそのへんを皆さんと共有できたらなぁ〜と書きました。 あくまで私の観測範囲内での話をすればですけど、10年前のプログラミングの世界は速く動くことがかっこよかったです。実際にかっこいいだけでなく、必要とされる場面も多かったような気がします。私が愛用しているプログラミング言語はC++(シープラスプラス)と言って、まあそれは高速に動作することだけを意識して作られた言語でした。 加えて、今から考えれば一体なんでそんなトリ
Unixコマンド”yes”についてのちょっとした話 | POSTD
知っているUnixのコマンドで一番シンプルなものは何ですか？ 例えば echo という、stdoutに文字列を出力し true を返す – すなわち常に0の終了コードで終了するシンプルなコマンドがあります。 シンプルな、と言えば yes もそうでしょう。引数なしで実行すると、改行されたyが無限に出力され続けます。
プログラマが持つべき心構え (The Zen of Python) - Qiita
はじめに この記事はstackoverflowのThe Zen of Pythonに関する質問と解答(CC BY-SA3.0 ライセンス)を訳したものです。 The Zen of Pythonの日本語訳は"我々は「Python」に何を求めているのか?"を参考にしました。 The Zen of Pythonとは The Zen of Pythonとは、Pythonプログラマが持つべき心構えを簡潔にまとめたものです。 Pythonを書かないプログラマにとっても、これは大いに役に立つはずです。 ちなみに、"Zen"は日本語の「禅」です。 最初から全文を読もうとする必要はありません。この記事にざっと目を通してみて、気になった部分を読むことをおすすめします。 全文はPythonインタプリタ上で The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is better
道具としてのCython - tkm2261's blog
皆様tkm2261です。今日は道具としてのCythonと題して、 使うことに特化してCythonの解説をしたいと思います。 きっかけはKaggle Cythonを使うとき FaronさんのF1最適化 DP (Dynamic Programming)を含んだ実装はCythonの出番 使い方 その1 『Cython実装』 ファイルは.pyx cimport 型宣言 オプション指定 普通のPythonも書ける 使い方 その2『コンパイル』 setup.pyの書き方 コンパイルの実行 使い方 その3『呼び出し』 速度検証 付録: 実装 utils.pyx きっかけはKaggle 最近まで参加していたInstacart Market Basket Analysis | Kaggleで どうしても高速化したい処理があり実装しました。 Numbaも良いのですが、速くなるときとならないときがあり、JITよ
Pythonの内部構造::PyObject ― CPythonの実装から内部に迫る | POSTD
こんにちは、皆さん。 Python言語の実装に深く踏み込む前に、Pythonの主要な概念を知っておく必要があります。それは非常にシンプルで、 全てがオブジェクトだ ということです。このことは、Pythonの内部構造を学習する際の最初のステップであり、この旅の入り口でもあります。 今回の主なテーマは、Pythonのオブジェクトが実装レベルでどのように扱われているかを理解することです。私たちは、 Python 2.7.8 のCPythonの実装について話をしていきます。 Pythonのソースをダウンロードし、解凍することを想定しているので、ソースコードへの参照は全て、ルートフォルダからの相対的な参照になります。 PyObjectとPyVarObject Pythonでは全てがオブジェクトです。Pythonで使われている以下のものは文字通り、全て C の PyObject です。 関数 スライス
Go で API サーバーを開発してきて1年が過ぎました | カメリオ開発者ブログ
白ヤギの開発者の森本です。 白ヤギでは Go 言語でニュース記事のキュレーションをする カメリオ API というサービスを開発しています。約1年2ヶ月前、Go を使って開発し始めたときに当時調べた内容を整理して以下の記事を書きました。 Go言語で API サーバーを開発する 1年以上に渡り開発を継続してきて変わったこと、変わってないことなどをざっくばらんにまとめてみます。たまたま過去の記事のはてブコメントを見返していて 以下のコメント を見つけました。 最近 golang 導入事例増えて来たけど、導入後一年くらいのメンテナンスフェーズな事例について聞いてみたい。継続的デリバリーみたいなの。まだ早いのかな？ まだまだメンテナンスフェーズにはなっていなくて現在も活発に開発中ですが、継続的デリバリーについて白ヤギでは特別なことをしてなく、ansible を使ってデプロイしているのみです。Go 1
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
Cython
強力なライブラリを豊富に備え、科学計算から統計分析、金融工学まで利用が広がるPython。スクリプト言語とは思えない高速性の秘密が、NumPyやSciPyなどのPythonパッケージで広く使われているCythonです。CythonはPythonプログラムの実装を高速化するコンパイラであると同時に、C/C++で書かれたライブラリをPythonから利用できるようにするブリッジとしての役割も果たします。本書はPythonの表現力とC/C++の速さを備えたCythonを使って、高速なシステムを効率的に開発する手法を示します。科学技術計算や統計分析の分野では恒常的にある「Pythonを高速化したい」というニーズに応える一冊です。 はじめに 1章 Cythonの基本 1.1 Python、C、Cythonの比較 1.1.1 関数呼び出しのオーバーヘッド 1.1.2 ループ処理 1.1.3 算術演算 1
Python と型ヒント (Type Hints) - forest book
先日、Python の静的型チェッカーとして mypy を紹介しました。 mypy で静的型付け Python プログラミング - forest book 私には難しくてまとめきれないため、Guido が参照している漸進的型付け (Gradual Typing) も含め、また別の機会に、、、。 とか言っているうちに1ヶ月ほど経ってしまいました。 そうこうしているうちに PEP のドラフトも出てきたので区切りとしてまとめておきます。一通り調べたことを基にして書いていますが、私の誤解や勘違いもあるでしょうから怪しいところがあったら調べ直してみてください。もちろんツッコミも大歓迎です。 型ヒント (Type Hints) を導入するという提案 PEP 483 - The Theory of Type Hints | Python.org PEP 484 - Type Hints | Python
if式 / if文 の条件節で、左辺に定数を書くべき言語はあるか？ @ajiyoshi.gist
gistfile1.md if式 / if文 の条件節で、左辺に定数を書くべき言語はあるか？ @ajiyoshi.gist twitterからながれてきたこの話題。昔のCコンパイラは、if文の条件節で代入を書いても文句を言わなかったので、このようなコードに何の警告も出なかった。 #include<stdio.h> int main() { int x = 0; /* おそらく意図と違う。 x == 1 と書くべきであった これでは常に実行されてしまう */ if ( x = 1 ) { puts("残念"); } } 「これをこのように書けば、コンパイルエラーになり、ある種の誤りをコンパイラに見つけさせることができる」というのが、「老害」とされる人の主張である。 /* これはコンパイルエラーになる */ if ( 1 = x ) { puts("残念"); } もし使っている環境が「コンパ
Unpythonic Python
a mathematician, economist, and statistician by schooling, data scientist/python hacker by trade, and a homebrewer by night, skien.cc |skīəns| is my blog aimed to track explorations in all of the above. FizzBuzz When I applied to Hacker School, one of the application question was FizzBuzz: Write a program that prints out the numbers 1 to 100 (inclusive). If the number is divisible by 3, print Fizz
言語女子会: undefとnullは両方必要？ - 西尾泰和のはてなダイアリー
Twitterのタイムラインが面白すぎて、ついうっかり言語を擬人化して脳内で言語女子会なるものを開いてしまいました。なお、登場人物と実在の人物は1対1に対応しません。 undefinedとnullの両方必要なの？ とあるプログラミング言語が集う女子会にて: Perl: そういえばさ、なんでJavaScriptちゃんってundefinedとnullの両方もってるの？ JavaScript: えっ、未定義の変数にアクセスした時undefined返したいじゃない？ Python: 例外投げて死ねばいいじゃん Ruby: 例外投げて死ねばいいよね Python & Ruby: ねー♡ Java: いやそこは参照型ならnull、数値型なら0で初期化すべきでしょ C: これだから最近の若い子は…初期化にだってコストが掛かるんだからね！デフォルトで初期化するなんて無駄遣いよ！必要な人だけが責任をもって初
Python でファイルを直接イテレータとして使うのが適切でない場合 - methaneのブログ
Pythonでサブプロセスと対話する - 西尾泰和のはてなダイアリー Python のファイルは、通常のファイルの読み込みの効率を考えて大きめ(8192バイト)のバッファリングを行っているので、ソケット通信やパイプで問題になるケースがある。 問題になるケースの一つがファイルオブジェクトをイテレータとして使って行単位の処理をする場合で、 for line in fileobj: do_something(line) のようなコードを書くと、実際には fileobj の中にあるCのFILEから一気に読み込み、その中から改行文字を探して切り出していくので、8192バイト読み出せるかファイルの終端に到達するまでブロックしてしまう。 一方、 file.readline() は、改行を見つけるまで getc() を繰り返すか、(UnixでUniversal Newlineを使わない場合は)fgets
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Pythonのhasattr()は遅い? - Atsuo Ishimoto's blog
長文日記
Pythonista も �ls を読むべきか？
