Категория «Область — профилирование»
Материалы о методах и средствах, используемых для замеров производительности и быстродействия программного обеспечения.
- Влияние вида импорта на скорость исполнения кода
- Анонс pg_analyse 0.2.2 — инспектируем PostgreSQL
- Python/Numba, Go, C++, Lisp и Julia в решении задачи о восьми ферзях
- Анонс pytest-djangoapp 0.12.0
- Микрооптимизации для Python 3.8
- Замер скорости вариантов форматирования строк
- Py-Spy: Семплирующий профилировщик для программ на Python
- Narrow — кто быстрее в веб
- О скорости Python в часто используемых сценариях
- Как мы делаем CPython быстрее. Прошлое, настоящее и будущее
- Внутри нового специализирующего адаптивного интерпретатора CPython 3.11
- Код, как наследие
- Новое в Python 3.7
- Сказ про то, как Go обгонял Python
- Оптимизации, сделавшие Python 3.6 быстрее Python 3.5
- Losing your Loops Fast Numerical Computing with NumPy
- The High Performance Python Landscape
На заметку
В разделе «События» можно узнать о надвигающихся событиях мира Python, а также поделиться своими. Если вы являетесь организатором встречи/конференции/спринта, зарегистрируйте это событие в указанном разделе, чтобы о нём узнали все желающие.