あなたの知らない
データベースのロギングの世界 / logging queriesbuilderscon tokyo 2018 の発表資料です。 https://builderscon.io/tokyo/2018/session/87e13506-2f80-4fae-af9c-2421c7dbb460 ※発表後に分かったこと、教えていただいたことにより、発表時の資料から若干の…
NECで何が起きているのか
かつて日本を代表するPCメーカー、そしてシステムインテグレーターの大手6社に数えられるNEC。それを退職した今、機密に触れない程度に、特に研究所の裏事情を説明していこう。おそらく製品部門は違う苦しみを抱えているだろうが、高額なボーナスもらってるんだから耐えてくれ。 IT音痴の研究所トップ私が入社したのは、研究発表でのいわゆる一本釣りだった。釣りあげた部門も、当時の研究に比較的近かったため、給料をもらいつつ研究ができる、という不純な動機があったのは確かだ。大手特有の研修体制も魅力に感じた。 雲行きが怪しくなったのは1年目の夏である。当時研究所のトップであるE氏による、研究発表の総評の場で「まだそんな研究していたのか」という発言だった。NECのシステムインテグレーションといえば、重要な事業の柱であり、事業部からの引き合いも非常に強かった。折しも、AWSが日本国内での事業が躍進し、オンプレミスと
Pythonにおけるプロファイリング ― コードの高速化のために | POSTD
ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph （ ソース ）、はたまたPyPy（高速なPython用代替インタプリタ）などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法
Pythonコードのプロファイリング - shkh's blog
普段、Pythonのコードは何となく速かろうという、言ってみれば勘で書いているのだけど、その勘とやらは往々にしてウンコードを生むものである。そこで、プロファイラを使っていきたいと思う。 使えそうなツール そういうわけで、いくつか使えそうなツールをリストアップした。 経過時間のプロファイラ ツール名 メモ profile ビルトイン, ピュアPythonの決定論的プロファイラ cProfile ビルトイン, C拡張の決定論的プロファイラ line_profiler 行単位の決定論的プロファイラ Plop 統計的プロファイラ, Dropboxの人が作ってる statprof 統計的プロファイラ, 開発停止？ yep 拡張モジュール用の統計的プロファイラ, バックエンドにgoogle-perftools メモリのプロファイラ ツール名 メモ memory_profiler 行単位でメモリ消費量の
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
