PyPy2.7 and PyPy3.5 v5.7 - two in one release
The PyPy team is proud to release both PyPy2.7 v5.7 (an interpreter supporting Python v2.7 syntax), and a beta-quality PyPy3.5 v5.7 (an interpreter for Python v3.5 syntax). The two releases are both based on much the same codebase, thus the dual release. Note that PyPy3.5 only supports Linux 64bit for now. This new PyPy2.7 release includes the upstream stdlib version 2.7.13, and PyPy3.5 (our first
PyPy3 2.4.0を使ってみた - 偏った言語信者の垂れ流し
最近、仕事でPyPy3を試したりしているので、メモを書き残しておく。 PyPy - Welcome to PyPy インストール 今回はUbuntu 14.04LTSで試した。PyPy3はPPAリポジトリに無いので、Linux向けのコンパイル済みバイナリをダウンロードして使うことにした。 利用するときは、virtualenvでpypy3用の環境を作っている。 $ wget https://bitbucket.org/pypy/pypy/downloads/pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2 $ bzip2 -dc pypy3-2.4.0-linux64.tar.bz2|tar xf - $ sudo mv pypy3-2.4.0-linux64 /opt/ $ sudo ln -s /opt/pypy3-2.4.0-linux64/bin/pypy3 /usr/bin/
PyPy 4.0.0 Released - A Jit with SIMD Vectorization and More
We’re pleased and proud to unleash PyPy 4.0.0, a major update of the PyPy python 2.7.10 compatible interpreter with a Just In Time compiler. We have improved warmup time and memory overhead used for tracing, added vectorization for numpy and general loops where possible on x86 hardware (disabled by default), refactored rough edges in rpython, and increased functionality of numpy. You can download
PyPy の Tips - Qiita
PyPy を導入して結果的に Python 部分の処理速度や、処理できる秒間リクエスト数が大きく向上しました。 コードにあまり手を入れずにパフォーマンス向上ができるのは素晴らしいと思います。 Tips がいくつかあるのでそれを書きます。 Ubuntu PyPy で性能を出す OS として Ubuntu が確実だと考えた。 ダウンロードページには or download PyPy from your release vendor (usually an outdated version): Ubuntu (PPA), Debian, Homebrew, MacPorts, Fedora, Gentoo and Arch are known to package PyPy, with various degrees of being up-to-date. とあり、主な選択肢はこれらだと思う。
PyPy を本番に導入した
計画したのは半年以上前、検証は 2 ヶ月かかった。 結果的には CPU 使用率は半分になり性能は倍になった。もちろん、本番で、だ。 これから徐々に CPython 環境を PyPy 環境へと置き換えていく。PyPy の最大の魅力はその性能だろう。性能が大きく上がるため、既存環境にかかっているサーバ費用を削減することが出来る。 ただ、注意して欲しいのは PyPy はとてつもなくメモリーを消費する。 Python 環境でパフォーマンス向上を狙うには PyPy はとてもよい選択肢だと思う。とても安定しているし、互換性が本当に高い。 Python + Django という環境で、2 倍性能を上げることはそうそう出来ない。 ただ、PyPy が最後の砦ではあるので、これ以上のパフォーマンスを望む場合は言語を変更する必要がある。Golang なのか Elixir なのか。 PyPy を導入したことで、次
RPythonの情報とRPythonで実装されている言語処理系 - rokujyouhitoma's blog
久々の更新。 最近は自然言語にも興味もってる。言語処理系、自然言語処理、言語の知識を構築できればいいなーと学んでます。 本題 本題のRPythonツールチェーンで実装されている言語処理系を開発中で動かないのも含んでるけど、一覧化しとく。 自分が忘れちゃうから、更新もしてく予定。 PyPyプロジェクト内 RPython語る上では外せない不動のエースPyPy pypy Io言語 lang-io JavaScript言語 lang-js Scheme言語 lang-scheme Gameboy（は言語処理系と言って良いのか？） lang-gameboy ここに情報がまとまってる。ResolaQQen: PyGirl, a Game Boy emulator written for the PyPy Toolchain 関連論文はこれ。PyGirl: Generating Whole-Syste
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
[pypy-dev] Codespeed as on speed.pypy.org
Christian Peel chris.peel at ieee.org Thu Mar 12 04:10:48 CET 2015 Previous message (by thread): [pypy-dev] fdopen(fd, 'w') whe fd is opened 'r' Next message (by thread): [pypy-dev] Codespeed as on speed.pypy.org Messages sorted by: [ date ] [ thread ] [ subject ] [ author ] Hi all, I'm working with the author of Codespeed (Miquel Torres) to determine whether there would be interest in a hosted se
Optimize Python with Closures « late.am
Magnetic's real-time bidding system, written in pure Python, needs to keep up with a tremendous volume of incoming requests. On an ordinary weekday, our application handles about 300,000 requests per second at peak volumes, and responds in under 10 milliseconds. It should be obvious that at this scale optimizing the performance of the hottest sections of our code is of utmost importance. This is t
Python vs. Scala vs. Spark
Update 20 Jan 2015 Thanks to a suggestion from a reddit comment, I added benchmarks for the python code running under PyPy. This makes the results even more interesting. PyPy actually runs the join faster than Scala when more cores are present. On the other hand, it runs the sort slower, leading to an approximately equal performance when there are more than 2 cores available. This is really good n
PythonistaのためのJulia100問100答 - りんごがでている
この記事はJulia Advent Calendar 2014の12日目の記事だったはずのものです(遅れてすいません...)。 Pythonユーザーとしての自分に対して100問100答形式で気になるだろうことを列挙したものになっています。 全体は以下の様なセクションに分かれています。 Julia 環境 データ 技術計算 言語機能 文字列 / 正規表現 ファイル / IO システム プロファイリング / ベンチマーク / テスト ライブラリ Juliaのバージョンはv0.3系を基本としていますが、開発中のv0.4の内容も必要に応じてコメントしています。 Julia Juliaってどういう言語なの? Juliaは高レベルでハイパフォーマンスな技術計算のための動的言語だよ。 構文はPythonユーザーならすぐに理解できるよ。 公式ウェブページはここ: http://julialang.org/
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
PyPy is faster than C, again: string formatting
String formatting is probably something you do just about every day in Python, and never think about. It's so easy, just "%d %d" % (i, i) and you're done. No thinking about how to size your result buffer, whether your output has an appropriate NULL byte at the end, or any other details. A C equivalent might be: char x[44]; sprintf(x, "%d %d", i, i); Note that we had to stop for a second and consid
PyPyでOok!を実装してみた。 - rokujyouhitoma's blog
こんにちはid:rokujyouhitoma@PyPy闇の軍団で、総裁とか団長とか総統と呼ばれています。です。 先日、職場で@mizuno_takaakiとBrainf*ckの話してたら、"Brainf*ckに似たオラウータンの鳴き声を元にしたOok!（ウーク）というのがあってだなー"と教わりました。 最後のPySpaに来て時間はあるし、良い機会なのでPurePythonとPyPyの動的言語を生成するフレームワークRPythonToolchainJITあり・なし、最適化ありのそれぞれを実装して、実行速度を比較しようと思います。最速のOok!を目指す！！ RPythonToolchainはコンパイル時にオレオレ実装にJITを内蔵することができて嬉しいです。 基本、PyPyチュートリアルにあるBFのサンプルと全く一緒です。 ソースはこちら bitbucket.org rokujyouhitom
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From Python to Go… and Back Again!
GitHub - squeaky-pl/portable-pypy: Portable 64 bit x86 PyPy binaries for many Linux distributions.
PyPy コトハジメ
Mypy – static type checking for Python 3 | Hacker News
Reddit - Dive into anything
Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
