「Rust拡張機能でPythonコードを強化する」
Enhance Python code with Rust extensions.
速度を桁違いに向上させ、コードの安全性を高める
ほとんどの方は既にご存知かと思いますが、Pythonはシンプルさと使いやすさを最適化した汎用プログラミング言語です。軽量なタスクには素晴らしいツールですが、コードの実行速度がプログラムの大きなボトルネックになることがあります。
本記事では、Pythonが他のプログラミング言語に比べてなぜ遅いのかについて説明します。そして、Pythonのネイティブ実装と比較して、Pythonの基本的なRust拡張の書き方とパフォーマンスを見ていきます。
Pythonが遅い理由
まず最初に、プログラミング言語自体が速いか遅いかということはありません。それは実装によるものです。言語とその実装の違いについて学びたい場合は、この記事をご覧ください:
最速のプログラミング言語の神話
撲滅されなければならない一般的なプログラミングの誤解
betterprogramming.pub
まず、Pythonは動的型付けされているため、変数の型は実行時にのみ判明し、コンパイル時には判明しません。この設計の選択肢により、より柔軟なコードが可能になりますが、Pythonインタプリタは変数の型やサイズについての仮定をすることができません。その結果、静的コンパイラのような最適化は行えません。
Pythonが他の代替案よりも遅くなる別の設計上の選択肢として、悪名高いGIL（Global Interpreter Lock）があります。GILはミューテックスロックであり、一度に1つのスレッドしか実行できません。GILは元々スレッドセーフを保証するために作られたものですが、マルチスレッドアプリケーションの開発者からは大きな反発を受けています。
さらに、PythonコードはCPU上で直接実行されるのではなく、仮想マシンを通じて実行されます。この追加の抽象化レイヤーにより、静的にコンパイルされた言語と比較して実行オーバーヘッドが大きくなります。
さらに、Pythonオブジェクトは内部的には辞書（またはハッシュマップ）として扱われ、属性（プロパティやメソッドはドット演算子を介してアクセスされます）は通常メモリオフセットを介してアクセスされることはありませんが、…
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