Announcing Python in Excel: Combining the power of Python and the flexibility of Excel.
September Update Python in Excel is now available to all Enterprise, Business, Education, and Family and Personal users running Beta Channel on Windows. This feature will roll out to Excel for Windows first, starting with build 16.0.16818.20000, and then to the other platforms at a later date. Since its inception, Microsoft Excel has changed how people organize, analyze, and visualize their data,
A fast, free threading Python
If PEP-703 is accepted, subinterpreters will still be a possible choice for those who think it’ll be easier to manage. … For a (pure) Python developer free threading will be no more dangerous than GIL threading was. It’s only the native extension authors that will need to care (but Cython counts as native). I don’t think that is true. If free threading is possible, the cat will be out of the bag,
Mojoは「C言語のように速いPython」なのか - k0kubun's blog
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
Python 3.11の新機能(その3）関数呼び出しのインライン化 - python.jp
Python 3.11では、パフォーマンスチューニングの一環として、Python関数呼び出しのインライン化 が行われました。既存のPythonインタープリタのしくみを大きく変更する変更ですので、簡単に解説しておきます。 先に書いておきますが、今回行われた「関数呼び出しのインライン化」は、C/C++などの inline のように、ユーザ定義関数を呼び出し元で展開してオーバヘッドを削減するものではありません。また、Schemeなどにある末尾再帰の最適化でもありません。 cevalループ¶Pythonインタープリタは、Python 3.11の新機能(その2） 特殊化適応的インタープリタ で解説したように、Pythonのソースコードをバイトコードへ変換し、順次実行します。このバイトコードを実行する関数はPythonインタープリタの心臓部であり、CPythonソースツリーのファイル Python/c
A viable solution for Python concurrency [LWN.net]
This article brought to you by LWN subscribersSubscribers to LWN.net made this article — and everything that surrounds it — possible. If you appreciate our content, please buy a subscription and make the next set of articles possible. Concerns over the performance of programs written in Python are often overstated — for some use cases, at least. But there is no getting around the problem imposed b
Advanced Jupyter Notebook Tutorial – Dataquest
Lying at the heart of modern data science and analysis is the Jupyter project lifecycle. Whether you're rapidly prototyping ideas, demonstrating your work, or producing fully fledged reports, notebooks can provide an efficient edge over IDEs or traditional desktop applications. Following on from Jupyter Notebook for Beginners: A Tutorial, this guide will be a Jupyter Notebooks tutorial that takes
How to Use Jupyter Notebook in 2020: A Beginner’s Tutorial
Celebrate Dataquest’s birthday and learn free + VIP Early Bird Black Friday Sale What is Jupyter Notebook? The Jupyter Notebook is an incredibly powerful tool for interactively developing and presenting data science projects. This article will walk you through how to use Jupyter Notebooks for data science projects and how to set it up on your local machine. First, though: what is a “notebook”? A n
Numba — Numba
Numba makes Python code fast Numba is an open source JIT compiler that translates a subset of Python and NumPy code into fast machine code. Learn More Try Numba » Accelerate Python Functions Numba translates Python functions to optimized machine code at runtime using the industry-standard LLVM compiler library. Numba-compiled numerical algorithms in Python can approach the speeds of C or FORTRAN.
Exploring Intel's Distribution for Python
Exploring Intel's Distribution for Python by David Bolton Jul 5, 2016 6 min read For years, Intel has focused on two programming languages: C++ and Fortran. Now they have released a third language implementation: Python. The release includes a number of packages used in high-performance computing, including NumPy/SciPy. So how does Intel’s distribution compare to standard Python (i.e., CPython)? T
重力波とPythonとIntelと十億年の響き - Blogs@Intel
ほかの多くの学生達と同様に、私も学位をとるために1年間、物理を学んだ。宇宙は、からっぽの空間ではなく、星のような物体の周辺では、曲がったり歪んだりすると学んだ。トランポリンのゴムでできた表面が、重い石や碇で沈んでいるようなものだと。そして、太陽の約30倍もの質量がある二つブラックホールが衝突した時に・・・とLIGO(The Laser Interferometer Gravity-wave Observatory)による重力波の観測をIntelのオフィシャルブログで述べるのは、software engineering managerであるDavid Stewart氏。 David氏は、LIGOによる計測を夢のような仕組みだと述べ、さらにこの重力波が、人間の耳で聞こえる周波数の範囲であることに驚きを隠せない。音に変換することで、十億年も前の宇宙のできことを正確に聞くことができるのだと躍動的に
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
Automatic SIMD vectorization support in PyPy
Hi everyone, it took some time to catch up with the JIT refacrtorings merged in this summer. But, (drums) we are happy to announce that: The next release of PyPy, "PyPy 4.0.0", will ship the new auto vectorizer The goal of this project was to increase the speed of numerical applications in both the NumPyPy library and for arbitrary Python programs. In PyPy we have focused a lot on improvements in
PyPy-STM: first "interesting" release
Hi all, PyPy-STM is now reaching a point where we can say it's good enough to be a GIL-less Python. (We don't guarantee there are no more bugs, so please report them :-) The first official STM release: pypy-stm-2.3-r2-linux64 (UPDATE: this is release r2, fixing a systematic segfault at start-up on some systems) This corresponds roughly to PyPy 2.3 (not 2.3.1). It requires 64-bit Linux. More precis
Fast Non-Standard Data Structures for Python
Python provides great built-in types like dict, list, tuple and set; there are also array, collections, heapq modules in the standard library; this article is an overview of external lesser known packages with fast C/C++ based data structures usable from Python. Note Disclaimer: I created datrie, marisa-trie, hat-trie and DAWG Python wrappers. Bloom Filters Bloom Filter (wiki) is an extremely memo
Multicore Programming in PyPy and CPython
Hi all, This is a short "position paper" kind of post about my view (Armin Rigo's) on the future of multicore programming in high-level languages. It is a summary of the keynote presentation at EuroPython. As I learned by talking with people afterwards, I am not a good enough speaker to manage to convey a deeper message in a 20-minutes talk. I will try instead to convey it in a 250-lines post... T
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Mailman 3 Python multithreading without the GIL - Python-Dev - python.org
GitHub - google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime.
Scalable Python - Gitorious
PyPy: Python without the GIL by Armin Rigo and Maciej Fijałkowski
In Search of the Perfect Global Interpreter Lock
