python_leader Sep 29 at 08:30

Трюк, который раньше ускорял Python, теперь лишь захламляет код

Medium

13 min

13K

Programming * Python *

Review

Translation

+26

Comments 14

vmcore Sep 29 at 12:08

тот случай когда "простота" языка оборачивается очень нетривиальными практиками чтобы получить нормально работающую программу.

anar66 Sep 29 at 20:54

но ведь здесь речь про оптимизацию(ныне бесполезную). Что с этими практиками, что без - программа будет работать

vmcore Oct 1 at 10:59

это не "учебный язык" от которого требуется чтобы просто "работало", питон везде пихают как язык для настоящей разработки, но почти никто из апологетов не рассказывает о таких вот подводных камнях, на которых можно потерять кучу сил и нервов.

VBDUnit Oct 5 at 08:09

Так это не подводный камень, имхо, а хитрый трюк для ускорения. Такое есть во всех языках.

vmcore Oct 5 at 08:26

"трюк" для лечения родовой травмы

VBDUnit Oct 5 at 08:45

Так он интерпретируемый язык с динамической типизацией. Он очень гибкий и медленный. Как ему и положено. Для скорости есть другие языки.

sushka0 Sep 29 at 12:12

Python не для таких вычислений был создан. Если приходится думать о таких оптимизациях, то явно стоит подумать и о переписывании всего кода/этой конкретной части на что-то побыстрее.

test4354545 Sep 29 at 14:07

Либо заюзать numpy

Andrey_Solomatin Sep 29 at 18:01

Можно ещё на мульти процессинг посмотреть, если вычисления паралелятся и возвращаемое значение не большое.

Soulskill Sep 30 at 08:09

Необязательно, если это чистый питон то можно просто в pypy исполнять

sushka0 Sep 30 at 08:35

это все равно медленнее будет

Andrey_Solomatin Sep 30 at 10:55

pypy или перевести в эфиктивные структуры данных (numpy, polars) это тоже варианты. Внешние буиблиотеки не ограниченны GIL и могут использовать паралелизацию.

> Before we dive into the details, it is important to emphasize that Polars has been built from the start to use all your CPU cores. It does this by executing computations which can be done in parallel in separate threads.

Разные методы можно использовать вместе, а результат сильно зависит от типа задачи.

laviol Sep 30 at 16:13

Странное ощущение, когда видишь незнакомый хак, а он уже и не работает.

aamonster Sep 30 at 19:54

Может, если код на питоне приходится так оптимизировать – он изначально не должен был быть написан на питоне?

Я так понимаю, питон при нормальном использовании – это "клей", собирающий низкоуровневые куски воедино. Характерный пример – упомянутый в комментах numpy. Клея не должно быть много.