PyPyを速くする（4） 内包表記 - inamori’s diary
例えば、こんなコードがあるとします。 def divs1(N): return [ N / n for n in xrange(1, N + 1) ] N = 10 ** 8 print sum(div1(N)) 内包表記ですね。これを間違ってもappendを使って次のように書いてはいけません。 def divs2(N): a = [] for n in xrange(1, N + 1): a.append(N / n) return a Pythonでも6.5秒 -> 11.0秒になるのですが、PyPyだと0.86秒 -> 2.53秒と極端に遅くなりました。 たとえ複雑な式で内包表記では書きづらいとしても、内部関数を使ったほうが速いです。 def divs3(N): def f(n): return N / n # ここでは単純な関数にしている。 return [ f(n) for n
PyPy 2.0登場 - Pythonインタプリタ
PyPy is a fast, compliant alternative implementation of the Python language. 5月9日(米国時間)、PyPyの最新版となる「PyPy 2.0」が公開された。PyPyはPythonインタプリタのひとつ。トレーシングJITコンパイラを搭載しており、デフォルトのPythonインタプリタ(CPython)よりも高速という特徴がある。リリースごとに実行速度を向上させており、高速な実行環境が必要な場合の代表的な選択肢になっている。PyPyとCPythonの速度比較は「PyPy's Speed Center」に情報がまとまっている。 PyPy 2.0がサポートするのはx86アーキテクチャで動作するLinux (32ビット/64ビット版双方対応)、Mac OS X (64ビット版)、Windows (32ビット版)のみ。Windo
PyPy 2.0 - Einstein Sandwich
We're pleased to announce PyPy 2.0. This is a stable release that brings a swath of bugfixes, small performance improvements and compatibility fixes. PyPy 2.0 is a big step for us and we hope in the future we'll be able to provide stable releases more often. You can download the PyPy 2.0 release here: http://pypy.org/download.html The two biggest changes since PyPy 1.9 are: stackless is now suppor
The Python condition. Why PyPy is the future of Python — Robert Zaremba blog
Python is now far more then simply glue or scripting language. For those who think otherwise just check the couple of Python success stories: YouTube - it’s mainly written in Python NASA Industrial Light & Magic Runs - the movie company OpenStack Sage - the scientific software, and others (SciPy, PythonXY) Web programming using Django, Pyramid, bottle... Revision Control System all other great sof
Application-level Stackless features — PyPy documentation
Introduction¶ PyPy can expose to its user language features similar to the ones present in Stackless Python: the ability to write code in a massively concurrent style. (It does not (any more) offer the ability to run with no recursion depth limit, but the same effect can be achieved indirectly.) This feature is based on a custom primitive called a continulet. Continulets can be directly used by ap
liris.org - このウェブサイトは販売用です！ - liris リソースおよび情報
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第八回ありえるえりあ勉強会 〜PyPyのキホンの気 に参加しました #arielarea : ryu22eBlog跡地
2012年01月24日 第八回ありえるえりあ勉強会 〜PyPyのキホンの気 に参加しました #arielarea 第八回ありえるえりあ勉強会 〜PyPyのキホンの気に参加しました。 今回はかなりハイレベルな内容でした。 @shomah4aさん「次世代言語PythonによるPyPyを使った次世代の処理系開発」資料→http://www.slideshare.net/ShomaHosaka/python-pypy PyPyってなに？二つの意味がある。 Pythonで作られたPythonのインタプリタ前身はPsyco（さいこ）JITが載っていてすごく速い。CPythonの５倍くらい。現在はPython2.7. 互換。３対応は現在進行中。ガベージコレクションがCPython（参照カウント・Mark & Sweep）とは違う。標準はMinimark GC。Pythonを作るためにPythonで作られ
pyppet: RPython to Javascript
brett's projects: PythonJS, Blender2Ogre, Rpythonic RPythonic 0.3.1 now integrates with the fantastic Emscripten project to allow conversion of RPython into Javascript. PyPy itself had an experimental backend for Javascript, but this was recently removed because no one was maintaining it. Emscripten is more useful in any case because it will allow for the translation of C libraries used within RPy
次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発
入門 Kubeflow ～Kubernetesで機械学習をはじめるために～ （NTT Tech Conference #4 講演資料）
Shibu's Diary: PyPyよりも5倍高速な最速のPython処理系
渋日記@shibu.jp 渋川よしきの日記です。ソフトウェア開発とか、ライフハックを中心に記事を書いていきます。 今出張で、サン・フランシスコに来ています。街はもうクリスマスムードで、楽しげな雰囲気がただよっています。期間限定のアイススケートのリンクが公園にできていたり、ngmoco:)のオフィスの入っているビルにもイルミネーションが飾られていたりします。 PyPy advent calendar に参加しています。@aodagからバトンを受け取りました。今日のこのネタはアドベントカレンダーの記事です。 PyPyはご存知でしょうか？その怪しげな(Pythonらしくイヤラシい)名前にもかかわらず、なんだかよく分からないパフォーマンスを叩き出しているPython処理系です。1.6でもすでにCPythonよりも早かったのですが、1.7ではさらに改善されています。 ですが、このPyPyよりも速いP
オリジナルのPyPyを手に入れよう。 ~~PyPy Advent Calendar 11日目~~ - yanolab’s blog
PyPy Advent Calendar 11日目の担当として[twitter:@yanolab]が書きます。 PyPyとは PyPyにはややこしいことに、以下の2つの意味があります。公式に別々の名前で呼ぶように呼びかけているみたいです。 制限付きのPython(RPython)で実装されたPython処理系 高速なJIT付きのインタプリタを実装するためのフレームワーク（RPython Toolchain） 1番目をPyPyと呼んで、2番目をRPython Toolchainなんて呼ぶみたいです。 PyPyとRPython Toolchainについての基本的な情報については、[twitter:@ymotongpoo] さんがPyPy Advent Calendar 6日目としてFAQを翻訳されたので、そちらを参照されるのがよいかと思います。 本記事のテーマ みなさん、PyPyはビルドしたこ
pyppet
The new scripting system in LMMS allows you to run javascript inside of LMMS. You can generate beats and notes, and call external an external process like mplayer, which on Linux allows you to embed the mplayer window into the LMMS workspace. above blender2.8 embedded inside of LMMS above: amsynth, hydrogen, and vlc inside of LMMS LMMS X11 Scripting Fork
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PyPy 2.0.1 - Bohr Smørrebrød
virtualenv & virtualenvwrapper - create pypy2.0 environment
PyPy slow when drawing polygons with PIL/pillow
Grants to Assist Kivy, NLTK in Porting to Python 3
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https://pyvideo.org/video/659/keynote-david-beazley/
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