高速化ã®ãŸã‚ã®Python Tips - ã®ã‚“ã³ã‚Šã—ã¦ã„るエンジニアã®æ—¥è¨˜çš†ã•ã‚“ã“ã‚“ã«ã¡ã¯ ãŠå…ƒæ°—ã§ã™ã‹ï¼Ÿç§ã¯å…ƒæ°—ã§ã™ã€‚ Pythonã«ãŠã‘る高速化手法を掲載ã—ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚ ç°¡å˜ãªã‚³ãƒ¼ãƒ‰ä¸¦ã³ã«ç´¢å¼•ã®ã‚ˆã†ãªæ„Ÿã˜ã§å¼•ã‘るよã†ãªã‚¤ãƒ¡ãƒ¼ã‚¸ã§ä½œæˆã—ã¾ã—ãŸã€‚ 本日ã®ç›®æ¬¡ã§ã™ã€‚ Pythonã«ãŠã‘る高速化ã®å¿…è¦æ€§ Pythonã®é«˜é€ŸåŒ– 高速化ã®æ‰‹é † Profiling 基本的ãªæ¡ä»¶ 計測コード Pythonã®åŸºæœ¬çš„ãªæ›¸ã方部分 rangeよりxrangeを（Python2.7） リストã®ç”Ÿæˆ æ–‡å—列çµåˆ Importæ–‡ã®ã‚³ã‚¹ãƒˆ 関数呼ã³å‡ºã—ã®ã‚³ã‚¹ãƒˆ ドットをé¿ã‘ã‚‹ yieldを使ㆠNumpyã«é–¢ã™ã‚‹Tips Numpyを使用ã—ã¦åŸºæœ¬æ¼”算を高速化ã™ã‚‹ Numpyã®è¦ç´ ã«ã‚¢ã‚¯ã‚»ã‚¹ã™ã‚‹æ¼”ç®—ã‚’ã—ãªã„ Numbaã§æ‰‹æ—©ã高速化 ãã®ä»–高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並ã³ã«å±•æœ› å‚考文献 Pythonã«ãŠã‘る高速化ã®å¿…è¦æ€§ Pythonã¯C++ã‚„Javaã¨æ¯”較ã™ã‚‹ã¨éž
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