Pythonの内部構造::PyObject ― CPythonの実装から内部に迫る | POSTD
こんにちは、皆さん。 Python言語の実装に深く踏み込む前に、Pythonの主要な概念を知っておく必要があります。それは非常にシンプルで、 全てがオブジェクトだ ということです。このことは、Pythonの内部構造を学習する際の最初のステップであり、この旅の入り口でもあります。 今回の主なテーマは、Pythonのオブジェクトが実装レベルでどのように扱われているかを理解することです。私たちは、 Python 2.7.8 のCPythonの実装について話をしていきます。 Pythonのソースをダウンロードし、解凍することを想定しているので、ソースコードへの参照は全て、ルートフォルダからの相対的な参照になります。 PyObjectとPyVarObject Pythonでは全てがオブジェクトです。Pythonで使われている以下のものは文字通り、全て C の PyObject です。 関数 スライス
あなたのPythonを爆速にする７つの方法
最近プロコン（プログラミング・コンテスト）をはじめました。 基本的にはアルゴリズム勝負なのですが、とにかく速度を競うプロコンです。 小手先の速度チューニングもバカにできません。 何が速くて何が遅いのかはっきりさせるため、ボトルネックになりそうな操作のベンチマークを取りました。 実行環境は下記のとおりです。 python2.7.5 OS: MacOSX 11 CPU: Core i7 2GHz (4core) MEM: 16GB その1. 配列の初期化を高速化する まずはプロコンの基本中の基本、配列の初期化です。 下記７つの初期化方法を比較してみます。 空配列へappendして配列をつくる for内包表記で配列をつくる サイズ1(None)の配列を乗算してから値を代入する サイズ1(None)の配列を乗算する サイズ1(ゼロ)の配列を乗算する すべてゼロのarrayをつくる 0〜nのarra
Python高速化テクニック - atsuoishimoto's diary
ここ２〜３日、InfoPileのパフォーマンスチューニングをしており、ちょっともたつきを感じるような部分をほとんど解消することができた。InfoPileで使用した高速化テクニックの中で効果が大きく、よくつかわれそうなものを紹介しよう。尚、以下のスクリプトはPython 2.6.4で実行した。 listよりtupleを使う 可変長である必要のないシーケンスは、できるだけlistではなくtupleを使って構築しよう。listの生成/解放コストは意外と大きいのだ。 import time def run1(): for i in xrange(1000000): [i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5, i+6, i+7, i+8] def run2(): for i in xrange(1000000): (i, i+1, i+2, i+3, i+4, i+5, i+6, i+
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