以前、このブログでは pandas の DataFrame を Pickle として保存することで読み込み速度を上げる、というテクニックを紹介した。 blog.amedama.jp 実は pandas がサポートしている永続化方式は Pickle 以外にもある。 今回は、その中でも代表的な以下の永続化フォーマットについて特性を調べると共に簡単なベンチマークを取ってみることにした。 Pickle Feather Parquet 使った環境とパッケージのバージョンは次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.5 BuildVersion: 17F77 $ python -V Python 3.6.5 $ pip list --format=columns | egrep "(pandas|feather-format|

今回は、いつもと違って技術系ではない話。 少し前のことだけど、一身上の都合によりダイヤモンドが必要になる機会があった。 正直なところ、自分自身は炭素の結晶に興味はない。 また、その資産価値についても (現時点でも) 懐疑的に見ている。 とはいえ、世間的にはずいぶんと高値で取引されているらしい。 もし購入するとなれば、なかなか高い買い物になる。 そこで色々と調べた結果、最終的には海外から個人輸入することになった。 今回は、それに至る経緯や、調べた内容についてせっかくなのでまとめてみることにする。 先に断っておくと、かなり長い。 この記事で伝えたいことの本質ではないけど、安くダイヤモンドを購入する方法についても途中に記載している。 もし、今後同じようにダイヤモンドが必要になる人にとって参考になれば幸いに思う。 TL;DR 日本のジュエリーショップで販売されているダイヤモンドは高い 具体的には、