C++がPythonより重い… @ 7bit
GUI grepツールの調査過程は一応一段落し、当初のもくろみ通り製作に入ろうとしています。 今は特に苦もなく使えそうなPython, C++, C#のどれを用いるか検討中。 大量のファイルへのアクセスと正規表現のマッチは割と重い処理になりそうなので、実際にコードを書いて比較しています。 まず生grep。find | xargs grep '...'。直接Cで書かれていることを考えると、最速の基準として考えて良さそうです。日英対訳文対応付けデータ [1]をデータセットとして実験していますが、1.1秒くらいで2000ファイル近くのスキャンが終わる。 次に、書きやすそうなところでPython (re)でやってみました。所詮LLだし、結果には全然期待していません。 ところがところが、何故かこれが滅茶苦茶速い。 特に最適化したコードの書き方でもないんですが、1.6秒くらいで終わる。殆どC同等の速さ
いやなブログ: 配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
pythonとc++のインターフェイスの比較 swig boost.python ctypes - niitsuma blog
pythonとc++のインターフェイスを作る方法には boost.pythonを使う方法 swigを使う方法 python.ctypesを使う方法 f2py (Fortranを使うためのInterface)を使う方法 pyreを使う方法 直接Cのインターフェイスを作る方法 があるようだ。 http://www.scipy.org/Cookbook のUsing NumPy With Other Languages のセクションにさらに詳しい解説がある。 ここでは特に配列(numpyの行列)をc++と連携して使う方法に注目していくつかの方法を比較する。numpyは数値計算や行列演算を行うpythonのパッケージでnumarrayの後継にあたる。numpyはnumarayと違って行列が配列の先頭ポインター(double *array)を渡すだけでc++とやりとりができる。そのためc++との連携
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