pip 9.1 から msgpack が使われるようです - methaneのブログ
Adopt cachecontrol 0.12.0 with msgpack support というコミットがありました。 どうやら CacheControl というのが pip が使っている requests 用のキャッシュライブラリで、その最新版が msgpack を使っているようです。 前のバージョンはバイナリデータを base64 した上で json に入れて gzip していたのですが、もともと圧縮されてるバイナリを扱うときに gzip は base64 によって増えた分を減らす以上の効果は期待できない上、 PyPI からダウンロードするファイルってほぼ100%圧縮済みなので、キャッシュファイルの読み書きで無駄なオーバーヘッドがあったみたいですね。 バンドルされてる msgpack は pure Python で実行できる fallback モジュールのみなのでどこでも動くし、
Python 2/3 両対応のために `unicode_literals` を使うべきか - methaneのブログ
背景 Python 2 用のコードを書くときは、 Python 3 対応を見越して # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division, print_function, absolute_import をテンプレとして書いています。 __future__ はファイルごとにバラバラだと混乱を招くので、今関わってるプロジェクトでもこれを新規ファイルのテンプレとして登録してもらってます。 Python 3 の構文、リテラルを有効にする __future__ のうち、 unicode_literals だけは今まで使っていなかったのですが、ふと「あ、やっぱり使うべきだな」と思いついたので、そのへんをまとめます。 第三の文字列型 native string Python 2 には2つの文字列型 str (bytes) と unicode が
Python3 Advent Calender 3日目 - New GIL を理解する - methaneのブログ
2011 Pythonアドベントカレンダー(Python3) - connpass の3日目を担当します。 Python 3 がリリースされてから、 Python の進化は主に Python 3 で行われ、そこから Python 2 にバックポートできるものがバックポートされています（例: GCのチューニング、辞書の内包表記など）。 しかし、 Python 2 は 2.7 で新規開発を終了しており、 2.7 にバックポートされなかった機能はもう Python 3 に移行しないと利用することができません。今日は、そんな機能のひとつである New GIL を紹介します。 なお、今日紹介する内容のほとんどは UnderstaindingGIL で紹介されている内容を僕なりに要約したものです。（ただし、翻訳ではありません） 著作権の扱いがわからなかったのと、代わりに自分で図を書き起こすのが面倒だっ
prompt_toolkit がアツい - methaneのブログ
とりあえず mycli と aws-shell のスクリーンキャストを見てください。 prompt_toolkit はこのようなリッチコンソールアプリを作るためのライブラリです。 Windows でも動きます。 Jupyter (ipython notebook) を切り離した、コンソール版の ipython も次のメジャーバージョンでは readline ベースから prompt_toolkit ベースに作りなおされています。 ipython 以外にも ptpython というシェルもあり、 ipython の各種 magic が不要な場合はこちらで十分でしょう。 https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit#projects-using-prompt-toolkit には、他にも prompt_toolkit を採用
CPython の GC チューニング - methaneのブログ
ISUCON は Go で参戦しているんだけど、複数のチームが Python で予選通過したらしいので、応援のために Tips を公開していこうと思う。 目次 CPython の GC について 統計情報を出力する 第一世代GCの間隔を調整する Out of Band GC 循環参照を見つけて対処する CPython の GC について CPython のGCは参照カウント＋循環参照コレクタだ。そして参照カウント方式は(幾つかの欠点はあるものの)Webアプリのボトルネックになったりはしにくい。 なのでGCチューニングの基本は次のようになる。 循環参照を避ける 循環参照コレクタの呼び出しタイミングを制御する 循環参照コレクタは、生きているオブジェクトの数がある程度増えると第一世代が実行され、第一世代が一定回数実行されると第二世代が、第二世代が一定回数実行されると第三世代が実行される。 各世代
Python の新しいプロファイラ vmprof が面白い - methaneのブログ
PyPy 2.6 と同時に、 vmprof という CPython/PyPy 用のプロファイラが登場しました。 私はまだ PyPy では使っていませんが、CPythonのプロジェクトをこれでプロファイル取ってみたらなかなか面白かったので紹介します。 概要 Python にはもともと標準ライブラリとしてプロファイラ (cProfile) が付いてきていますが、これは関数の呼び出しと戻りでコールバック関数を呼び出しつつ実行時間を計測するタイプのプロファイラで、短時間でも正確なプロファイルが取れる反面、オーバーヘッドが大きく、小さい関数をたくさん呼び出す部分がオーバーヘッドでより大きく見えてしまうなどの問題がありました。 これと別の種類のプロファイラとして、定期的にサンプリングして、サンプルが多いところが実行時間も多いハズ、というプロファイラもあります。こちらはある程度の量のサンプルを集めないと
勝手に添削 (C vs Python vs Ruby vs Haskell（無意味な処理deベンチマーク）) - methaneのブログ
なんか指名されたので、 C vs Python vs Ruby vs Haskell（無意味な処理deベンチマーク） このコードを Pythonic に書き直していきます。 ちなみに、 Python は 3.3 を使います。 まず、最初のコード n = 4000 a = [] count = 1 for x in range(n): a.append([]) for y in range(n): a[x].append(count) count += 1 list(map(lambda e: e.reverse(), a)) print(a[-1][-1]) time コマンドで実行速度測ったら 5.1sec でした。 さて、 Python はローカル変数とグローバル変数でアクセス速度が違います。(呼び出した関数の中などからグローバル変数を書き換えられる可能性はありますが、ローカル変数は外
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