Baroque Software
We are an innovative company that has been doing performance oriented consulting for a variety of biggest players on the market. Since recently we've been working on bringing virtual reality to architecture. Since 2003 we have maintained PyPy as an open source project. Since 2007 we've been doing commercial consulting around that project. We have assembled a first-class team of PyPy and Python cor
インクリメンタル・ガベージコレクターを導入した「PyPy 2.2」リリース | OSDN Magazine
Pythonで実装されたPythonインタプリタ「PyPy」の開発チームは11月14日、「PyPy 2.2」をリリースした。インクリメンタル・ガベージコレクターの導入などの新機能が加わっている。 PyPyはPythonの標準実装（CPython）と互換性のあるPython実装。Just-in-Timeコンパイラによる高速化やメモリ消費量の削減、Stackless実装による並列処理の性能向上などが特徴。Python 2.7.3（PyPy 2系）および3.2.3（PyPy3系）との互換性を持つ。ライセンスはMIT License。 PyPy 2.2ではインクリメンタルなガベージコレクタが採用され、処理が一時停止する事態をほぼすべて回避できるようになっているとのこと。ゲームなどのアプリケーションでのレスポンスが改善するという。 また、数値演算ライブラリであるNumPyを分割し、PyPyではコアモ
PyPy 2.2登場 - インクリメンタルGC導入
PyPy is a fast, compliant alternative implementation of the Python language. PyPyの最新版となる「PyPy 2.2」が公開された。 64ビット版および32ビット版のLinuxやFreeBSD、Mac OS X(64ビット版)、Windows ( 32ビット版)ほか、ARMアーキテクチャ版(ARMv6およびARMv7)などがサポートされている。PyPyはPythonの実行環境。JITコンパイラを搭載しデフォルトのPython実行環境よりも処理速度が高速という特徴がある。「PyPy 2.2」はPython 2.7.3に相当する。 「PyPy 2.2」の最大の特徴はガベージコレクタが改善され、インクリメンタルガベージコレクタとして機能するようになった点にある。これまでの実装ではメモリを大量に消費して多くのオブジェクト
Tornado vs. Gevent - Benchmarks : Blog – @kgriffs
Slow Website? Check out Luhnar for an easy way to speed up your client's Django, WordPress, or other CMS-based or custom site. www.luhnar.com In this latest round of performance testing, I take the Tornado web framework for a spin (heh, couldn’t help myself), and also play around with Cython. After FriendFeed was acquired several years ago, Tornado stagnated a bit, but this past year the community
Why Are There So Many Pythons? A Python Implementation Comparison | Toptal®
Why Are There So Many Pythons? A Python Implementation Comparison Python is amazing. Surprisingly, that’s a fairly ambiguous statement. What do I mean by ‘Python’? Do I mean Python the abstract interface? Do I mean CPython, the common Python implementation? Or do I mean something else entirely? Maybe I’m obliquely referring to Jython, or IronPython, or PyPy. Or maybe I’ve really gone off the deep
ARMサポートが強化されたPythonインタプリタ「PyPy 2.1」リリース | OSDN Magazine
Pythonで実装されたPythonインタプリタ「PyPy」開発チームは8月1日、最新版「PyPy 2.1」をリリースした。JITコンパイラでARMプロセッサが正式サポートされるなど、ARMサポートが強化されている。 PyPyはPythonで実装されたPythonインタプリタ。Cで実装されたPython 2.7の標準実装（CPython 2.7）をほぼそのまま置き換えられるという。JITコンパイラにより、処理によってはCPythonよりも高速に動作するほか、メモリ利用の効率化やサンドボックス機能などを特徴とする。ライセンスはMIT License。 PyPy 2.1は5月に公開されたバージョン2.0に続くもので、Python 2.7.3との互換性を持つ。本リリースの大きな特徴としては、Raspberry Pi Foundationの支援を受けてのARMサポート強化がある。ARM向けのJIT
PyPy3 2.1 beta 1
We're pleased to announce the first beta of the upcoming 2.1 release of PyPy3. This is the first release of PyPy which targets Python 3 (3.2.3) compatibility. We would like to thank all of the people who donated to the py3k proposal for supporting the work that went into this and future releases. You can download the PyPy3 2.1 beta 1 release here: http://pypy.org/download.html#pypy3-2-1-beta-1 Hig
Project Euler 430 - inamori’s diary
http://projecteuler.net/index.php?section=problems&id=430 23着。 最初わからなかったけど、E(3, 2)を手で解いていたらだいたいわかった。 O(NlogM)らしいのでPyPyでごり押ししてみると、30分以上かかりそう。しかたなく、これを回している間にC++のコードを書いて流してみる。これだと3分くらいのようだ。 しかし、コードを眺めていると、誤差が積もり積もって正しい答えが出なさそうだ。これは簡単に回避できて、再び流してみる。 なにか変な値が表示される。よくわからない。仕方なく、途中経過を表示してみる。そうすると、O(NlogM)よりもっと速い方法がわかった。 PyPyでも18秒だった。
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PEP 443 -- Single-dispatch generic functions
pypy/lib-python/2.7/random.py at main · pypy/pypy
NumPy Status Update - November
Using Twisted + Cyclone + PyPy to handle POST requests cause a memory leak?
PyPy 2.2.1 - Incrementalism.1
GitHub - squeaky-pl/portable-pypy: Portable 64 bit x86 PyPy binaries for many Linux distributions.
Py3k status update #12
PyPy significantly slower than CPython
Speed comparison: <br><span style="font-size:x-large">CPython, PyPy, Lua, LuaJIT, C, Go</span>
Getting Started with PyPy’s Python Interpreter — PyPy 2.0.0 documentation
STM on the drawing board
Running PyPy in a virtualenv