Email or username:

Password:

Forgot your password?
Top-level
di :python: :nyarch:

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

@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

di :python: :nyarch:

@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
pandas - обёртка над numpy для работы с дата сетами, mostly on python
numba - JIT компилятор хорошо работающий с цифрами и циклами (многопоточность итп), поддерживает почти все функции numpy, и если правильно помню, написан на си

Stas

@di пожалуй в закладки)

⚛️Revertron

@di Лучше бы сразу написали на Расте :)

di :python: :nyarch:

@Revertron раст мне нравится, но в этом случае, ну его нах

Мантисса :CrabVerified:

@di но bs4 же может использовать lxml, если явно указать

di :python: :nyarch:

@cybertailor ага, но из-за питоновских абстракций код медленнее. gist.github.com/dmitriiweb/9ee

Go Up