設計から実装まで、今すぐ始める高速化悩まないコーディングをしよう！ OOCSS,SMACSSを用いた、読みやすくてメンテナブルなCSS設計（Sass対応）Horiguchi Seito
Pythonを高速化しよう! - gumi Engineer’s Blog
はじめまして、gumiの津村です。 現在は解析系の仕事をしたり、ツールを作ったりしています。 今回の話は高速化についてです。 結構長めの文章です。 目次 実行速度の高速化 Python/C API ctypes Pyrex Cython SWIG その他 纏め 実行速度の高速化 高速化といっても色々ありますが、今回は実行速度の高速化についてです。 弊社ではPythonを全面的に採用していますが、そもそもLLは実行速度が遅い言語です。特にC言語のようなコンパイラ系の言語と比べると非常に遅いです。 それでもLL系の言語がここまで使われるようになったのは、開発効率が良いからです。 もはや常識ですね。 しかし、それでも特定の領域ではどうしてもPythonのようなLL系言語では厳しい部分も出てきます。 アルゴリズムを変更しても、ハードウエアを変えても、無理な物は無理です。 速度に問題がある場合の最適
ループをたくさん回す処理を高速化する初歩の初歩。 - このブログは証明できない。
テキスト処理を中心にやっていましたが、画像処理に興味が出てきて、さっそくアプリを作りました。もともと下の記事のあたりでユーザーとして画像処理に興味を持って、当然の流れながら、自分でもつくってみようと。 Color Splash + TiltShift Generator + Instagramの写真加工が面白い。 - このブログは証明できない。 で、何かを間違えて、普通の画像処理ではなく、カメラの映像をリアルタイムに加工しはじめました。そうすると、パフォーマンスがかなりシビアなんですね。 iPhoneでカメラの映像をリアルタイム画像処理してみる。 - このブログは証明できない。 全ピクセルを操作しなければなりませんから、ループをたくさん回す必要があります。なんとか高速化できないかと考えてみたところ、あっさり高速化に成功しました。私が気づくぐらいですから、初歩の初歩なんだと思います。 追記：
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