みなさんこんにちわ、カカオ豆です。 皆さんは家でコーヒーを飲みますか？僕は一日4杯くらい飲みます。 コスパ良く美味しいコーヒーが飲みたすぎて自家焙煎までしはじめて、職場の同僚にもその良さを布教しまくるようなウザムーブをかまして、気がつけば2年が経ちました。 さて、自宅コーヒーは、ちょっと気をつけて投資するだけでその辺のカフェくらいなら余裕で追い越せるくらい美味しいのが淹れられるようになります。 え？「プロをなめんな？」 いえいえ、もちろん超こだわったお店で超こだわる客に出す超高い一杯を超えるのは相当難しいです。 しかし普通のカフェが出す普通のお客さんに出す普通の一杯は極限までコストを削減しなければならないのです。 それはそれでプロの仕事ですが、我々自家消費のしろうとはコスト感覚を無視して高級豆を使えるのです。よく「ドリップ技術」なんて言われますが、コーヒーのドリップは豆の品質がほとんどです

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの