Pythonアプリの起動を高速化する : DSAS開発者の部屋
pipenv 9.0.2 のリリースでCLIの大幅な高速化をしたというアナウンスを見かけました。 Just released Pipenv v9.0.2, which includes massive CLI speedups! https://t.co/AGD8Hkq1EG — Kenneth Reitz 🐍 (@kennethreitz) 2018年1月16日 興味を持ってすぐに試してみたのですが、あまり速く感じられませんでした。そこで Python 3.7 の新機能を使って速度を調査することにしました。 この記事ではその新機能と実際の使い方を紹介します。 起動時間 ≒ import時間 pipenv -h のようなコマンドの実行時間は、実際にヘルプメッセージを表示するための時間よりもずっと長くなります。 アプリケーションが起動するときには、設定ファイルの読み込みなど一定の処理が必要
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
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