pypyで何も考えずにpythonを高速化する
Python公式のCPythonよりも高速という噂のpypyがPython2.7.1相当の機能を実装したというので、その実行速度を測定しました。 ■インストール（OSX） pypyのインストールは非常に簡単で、本家からbzipをダウンロードして解凍したらできあがりです。 $ tar xjvf pypy-1.5-osx64.tar.bz2 $ cd pypy-c-jit-43780-b590cf6de419-osx64 $ ls LICENSE README bin include lib-python lib_pypy site-packages binの中にpypyというコマンドがありますので、それを実行すると起動します。 $ bin/pypy Python 2.7.1 (b590cf6de419, Apr 30 2011, 03:30:00) [PyPy 1.5.0-alpha0 wi
Parallel Pythonで分散処理
Erlangでなくて、Pythonで分散処理を書く意義はなんだろうかと考えた。 Erlangはたしかに分散処理が得意なんだろうけど、いろいろ調べた感じでは、複雑な数値計算などの分散処理には向いていないというウワサだ。良く知られているTwitterや通信の例のようなシンプルな処理を膨大な量さばくにはいいようだけど。 計算を分散で行う場合、本来はGoogleが採用しているように、C++をベースにすべきだろう。 （ただし、GoogleではSawzallという独自言語で記述し、それをC++に変換して実行するそうな。） そうなると、「なぜPythonで分散処理？」というのが重要になる訳だが、おそらく以下のようなことだろうか。 既存の豊富なモジュール（しかも多くはCで書かれている）を使える。C、C++で書かれたルーチンをswig等でPythonに連結し、それを分散させれば、実質C、C++で実行している
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