Python コードを 7 倍速くする方法

この記事では、Python コードのパフォーマンスを向上させる 7つのテクニックを提示します。まず、最適化の前にボトルネックを特定するためにコードのプロファイリングの重要性を強調します。ビルトイン関数やライブラリ（例えば、`sum()` や `map()`）を使用することで効率化が図られます。ループをコンプリヘンションや効率的なデータ構造（例えば、セットやディクショナリー）で最適化することでスピードが改善されます。高価な関数呼び出しをメモ化（特に `lru_cache` を使用）することでパフォーマンスが大幅に向上します。マルチプロセッシングや asyncio を使用した並行処理により、CPU や I/O バウンド タスクの速度が向上します。NumPy や Pandas などの最適化されたライブラリを使用してベクトル化された操作を行うことでパフォーマンスが大幅に向上します。最後に、Numba、PyPy、Cython などの JIT コンパイラを使用して Python をコンパイルされたマシン コードに翻訳することで、顕著なスピード向上を実現できます。著者は、これらのテクニックを小さなフォーカスされた変更を通じて実現することで、顕著な改善を実現することを強調しています。この記事では、プロファイリング、ビルトインの使用、並行処理、JIT コンパイルの統合を通じて最適なパフォーマンスを実現する戦略を提唱しています。