オランダ語ではピジトンだね。

πthon

このバージョンは他の言語を軽く凌駕してるね。まあ…半周くらいだけど。

最初はPyPIとpypy、今はPiPyだね。

いい話だね！君のプロフィールから推測すると、そのサイトはhttps://yout.com/だったんじゃないかな。まだFlask使ってる？

この話をシェアしてくれてありがとう。親切にして、見知らぬ人を助けることがどれだけ大事かを示してるね。いつか誰かのために同じことができるといいな :)

あなたのおかげでいい一日になりました、サー。 :)

彼にお金を渡した？

いい話だけど、その状況で本当に命の危険があったの？

flask オフトピックだけど、新しいFlaskのロゴが本当に嫌い。古い方はヴィンテージで手作り感があって良かったのに、新しいのはまるで飢えた高校生がWordArtで遊んでるみたい。[0] - https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/3c/Flask_lo... [1] - https://flask.palletsprojects.com/en/stable/_images/flask-na...

「fragged file」が何を意味するのか気になってる人のために言うと、クエイクのことじゃないよ。リンク先のページでも「frag」については全く触れてない。質問は、Flaskでファイルをクライアントにストリーミングする方法についてで、一度に全部メモリに読み込んでから送るのとは違うんだ。そういうことだと思った（例えばIPのフラグメンテーションもあるし）けど、このストリーミングの別の呼び方を聞くのは初めてだね。

そう言えば、GILなしのPythonがいつかGILなしのC FFIを可能にするのかな？それが実現したら、Pythonにとって大きな勝利になるよね。今のフリースレッディングってそれだと思うんだけど？だから、AFAIKデフォルトで有効にできないんだよね。いくつかのC FFIライブラリがまだ「GILなし」になってないから。

そう言えば、GILなしのPythonがいつかGILなしのC FFIを実現するのかな？具体的にはどういう意味？C FFIは手動でGILを解放できるからね。

それがないことを願ってるの？ > [ドナルド・クヌース]は、今と未来で同じ出力を生み出す変わらないシステムを持つことが、新機能を導入するよりも重要だと確信している。これは、すべてが3年後には時代遅れと見なされる世界では、すごく新鮮な考えだね。私たちの業界には病気があって、新しさを求める欲求が満たされないんだ。100年持つコードを書くことができない理由はないよ。コードはただの数学だから。数学に対してこんな態度を持つことを想像してみて。「LOL負け犬、まだ多項式使ってるの！？それって何千年も前に発明されたものでしょ？LOL時代についていけよ、みんな今はEquatelyを使ってるよ。Facebookのインターンが3人で作ったから、ほぼ新しいトレンドだよ。」いや、私は「Equately」を使うつもりはないし、3000年前からある信頼できるアイデアにこだわるつもりだ。常に新しいバージョンを追いかけるのはやめよう。変わらないコードを書ける人が、本当にこの業界に貢献している人たちかもしれないね。

笑った、実際にπthonジョークにはすごく合ってるね。

ベンチマークで使った2つのスクリプトは、依存関係なしの純粋なPythonで書かれてるからね。これがpypyの得意分野なんだ。ネイティブコードを含め始めると、JITの効率が下がるけど、それでも純粋なPythonコードのパフォーマンスはすごいから、もっと遊んでみようと思ってる！

現在はPython 3.11だけに対応してるんだ。それが大きな理由だね。

実際の世界では、パフォーマンスが必要なコードの場合、プロファイラーを使ってI/Oに時間がかかっているか、ネイティブコード内で時間がかかっているかを確認するんだ。

定期的にチェックしてるけど、pypyはサードパーティのライブラリサポートのせいで、うちではほとんど使えないんだ。例えば、psycopy2は、少なくとも数年前はそうだった。最近は確認してないけど。

人気のあるPythonライブラリと相性が悪いんだよね。特に、NumPyやPandas、TensorFlowなどの多くの人気ライブラリはCPythonのC APIに依存してるから、問題が起きることがある。

自分のことだけ言うけど、毎年最新のCPythonバージョンには、実行速度よりも自分の仕事に大きな影響を与える機能があるんだ。今年はテンプレート文字列、zstd、アノテーションの遅延評価が楽しみだよ。

PSFに認められてないからだよ。それに、いつも遅れてるから、フレームワークxやパッケージyの最新バージョンを使いたいなら、もうどうしようもない。Pythonのライブラリは、純粋なPythonで後方互換性があるって自慢してたけど、みんなを3.xに移行させるための押しがあったせいで、それがなくなっちゃったのは残念だと思う。

使えるところでは使ってるけど、残念ながらそういう場所はコンパイラの恩恵を受けないスクリプトが多いんだ。プロジェクトはメンテナンスモードに入ってるし、もし有名になりたい人がいたら、pypyをサポートしてあげて。

同じことをずっと考えてる。ほとんどの場合、かなりのスピードアップになるし、(apt)でインストールするのも簡単だよね。公開プロジェクトでは、デフォルトでシェバンをenv python3にしてるけど、その下に「pypyがある人は使ってね」ってコメント入れてる。pypyをインストールしてる人はあんまりいないけど、Python3はみんな持ってることが多いし（OSに最初から入ってることも多いし、手動でインストールしてる場合もある）。なんでなんだろうね。人気やブランドの意識の問題かな？

Pythonの使い方の多くは、CPUパフォーマンスなんて全然気にしないんだよね。CPUパフォーマンスを気にする場合は、ほとんどがnumpyやscikit-learn、pandas、pytorch、tensorflow、nltk、あるいは高速なC、C++、Fortranコードのラッパー的なPythonライブラリを使ってる。これらの使い方では、インタープリターのパフォーマンスなんてほとんど関係ないし、私の経験では、そういうネイティブライブラリをPyPyで動かすのは面倒だよ。だから、プログラムのどこかでそういうライブラリを使ってるなら、CPythonを使う方がずっと楽。Pythonインタープリターの悪いパフォーマンスが重要になるケースもあって、PyPyが実用的な選択肢になることもあるけど、そういうケースは残念ながら一般的じゃないし、PyPyが人気になるほど便利じゃないんだよね。（とはいえ、全然人気がないわけでもないけど。）

これはfib(40)の同等のものだと思っていいのかな？著者のシステムではPyπで6.59秒かかったらしいけど、君のRakuでは0.21秒？著者と同じハードウェアを使ってるの？それともどちらかがもう一方のバリアントを実行して直接比較できるようにした方がいいかな？

まあ、そうだね。君は動的プログラミングを使ってるけど、ストレステストのPythonのフィボナッチコードは、メモ化なしでわざと再帰を使ってるから、計算された数に比例して関数呼び出しが増えるんだ。Rakuのコードで見てるほとんどの時間はインタープリターの起動時間だよ。Pythonはその手のトリックに強く向いてる構文がないから（APLの次点としては強くないけど、LispやHaskellの次点としては強い）、でも:

$ python -m timeit "x = (1, 0); [x[0] for _ in range(40) if (x := (x[0] + x[1], x[0]))][-1]"
50000 loops, best of 5: 4 usec per loop

（あるいは「レイジーイテレーター」アプローチで:）

$ python -m timeit --setup 'from itertools import islice, count' 'x = (1, 0); next(islice((x[0] for _ in count() if (x := (x[0] + x[1], x[0]))), 40, None))'
50000 loops, best of 5: 5.26 usec per loop