PyPy3 2.4.0を使ってみた - 偏った言語信者の垂れ流し
最近、仕事でPyPy3を試したりしているので、メモを書き残しておく。 PyPy - Welcome to PyPy インストール 今回はUbuntu 14.04LTSで試した。PyPy3はPPAリポジトリに無いので、Linux向けのコンパイル済みバイナリをダウンロードして使うことにした。 利用するときは、virtualenvでpypy3用の環境を作っている。 $ wget https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2 $ bzip2 -dc pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2|tar xf - $ sudo mv pypy3-2.4.0-linux64 /opt/ $ sudo ln -s /opt/pypy3-2.4.0-linux64/bin/pypy3 /usr/bin/
CPythonとPyPyの速度比較 - Qiita
リストに要素を追加する処理速度の比較 前提 処理速度の比較として、Pythonの公式実装であるCPythonと、PythonのPythonによるJITコンパイラ実装であるPyPyの実行時間について比較しました。 Pythonのリスト内包表記で使った以下の3つの関数に対して、Pythonで実行時間を計測する方法 その1で定義したデコレータを用いました。 評価対象の関数 # 1. testfunc1: 空リストを用意してappend @time def testfunc1(rangelist): templist = [] for temp in rangelist: templist.append(temp) # 2. testfunc2: 1+appendをオブジェクト化 @time def testfunc2(rangelist): templist = [] append = temp
PyPy IO improvements
The second branch was done by Gregor Wegberg for his master thesis and finished by Maciej Fijałkowski and Armin Rigo. Because of the way it works, the PyPy GC from time to time moves the objects in memory, meaning that their address can change. Therefore, if you want to pass pointers to some external C function (for example, write(2) or read(2)), you need to ensure that the objects they are pointi
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String CombSort Benchmark update!
tomo🐧@learning on Twitter: "@chezou 変数に型の無い動的言語ではどれも似たようなもんだと思いますよ。ただし、V8 は JIT あるので、その分有利かも。CPython には JIT は無いので。(PyPy にはある) 後、このコードなら Python3 対応は（私は）楽にできますよ welcome!"
ianlewis@hachyderm.io on Twitter: "@shibu_jp @voluntas うむ。ところどころ改善するのにCythonがいいかもしれないけど、システム全体のパフォーマンスアップするのに難しいよねぇ。あと、Cythonはメンテコストは高いと思う"
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