И так везде, главное выбрать правильную библиотеку под задачу, например, популярный bs4 можно заменить на lxml (которая написана на си) и парсер будет работать почти в 10 раз быстрее.
Top-level
И так везде, главное выбрать правильную библиотеку под задачу, например, популярный bs4 можно заменить на lxml (которая написана на си) и парсер будет работать почти в 10 раз быстрее. 7 comments
@kurator88 сторонние интерпретаторы не всё поддерживают, а в этом случае, ещё играла роль простота установки для конечных пользователей. numpy - либа на си и на фортране для работы с массивами @cybertailor ага, но из-за питоновских абстракций код медленнее. https://gist.github.com/dmitriiweb/9ee9c2438231e74e5bc6b02802afd22f |
@di jpython не будет быстрее за счет оптимизаций jvm ?
Ну за секунду точно не успело бы, если только прогреть jvm.
numpy это биндинг на c библиотеки ? кажется что это быстро слишком для интерпретируемого языка