Pythonで実装したときに、処理時間が長すぎて要件を満たせないことがあります。そんなときにはこの記事で示す4種類の対策があります。 なお、高速化のために何かをすると別の何かを失います。トレードオフの代表例としては、表現の自由度、可読性、依存度、メモリ使用量、CPU使用量でしょうか。用法・容量を守って正しくお使いください。 また、高速化をする前にはスクリプトのどこが遅いのか、プロファイリングツールなどを使って確かめる必要があります。遅くない処理を頑張って高速化しても、全体の実行時間にはほとんど影響を与えません。この記事ではその手順については説明しません。 4種類の高速化手法 この記事では、下記の4種類の高速化手法について紹介します。 言語仕様・標準ライブラリの範疇でスクリプトを書き直す ライブラリを使う ライブラリを作る バイトコードを最適化する 1. 言語仕様・標準ライブラリの範疇でスク
