Категория «Область — оптимизация»
О методах и средства оптимизации кода и различных параметров исполнения компьютерных программ.
- Python 3.9 без GIL. Что дальше?
- TIOBE 2021: Python — первый. Ван Россум: работаем над производительностью в 3.11
- PEP 659: Работы по ускорению CPython
- Влияние вида импорта на скорость исполнения кода
- Ускорение CPython в 5 раз
- Python/Numba, Go, C++, Lisp и Julia в решении задачи о восьми ферзях
- Анонс pytest-djangoapp 0.12.0
- Ван Россум думает над возможностью использования PEG (РВГ)
- Ускорение доступа к глобальным переменным в Python 3.8
- Анонс ctyped 0.6.0 — ctypes на аннотациях типов
- Микрооптимизации для Python 3.8
- Замер скорости вариантов форматирования строк
- Narrow — кто быстрее в веб
- Чемпион подустал
- О скорости Python в часто используемых сценариях
- gc.freeze() поможет экономить память
- Новые словари в Python 3.6
- Как мы делаем CPython быстрее. Прошлое, настоящее и будущее
- Внутри нового специализирующего адаптивного интерпретатора CPython 3.11
- Сочетаем расширения pytest для эффективного тестирования Django-приложений
- ГБИ или не ГБИ: будущее многоядерного (C)Python
- Big-O: How Code Slows as Data Grows
- Asyncio для процессинга распределенной базы данных
- Современные словари в Python: Сочетание дюжины отличных идей
- Оптимизации, сделавшие Python 3.6 быстрее Python 3.5
- The Dictionary Even Mightier
- The Memory Chronicles: A Tale of Two Pythons
- Чем Python плох для стартапа
- Pyjion: who doesn’t want faster for free?
- Losing your Loops Fast Numerical Computing with NumPy
- The High Performance Python Landscape
На заметку
У нас есть представительство во ВКонтакте. Ссылка в самом низу страницы.