実際には?はじめにpythonはコンパイル言語に比べ、かなり遅いですが、開発の時間は短縮できると思います。(思いついたらすぐにプログラムに起こせる)でも使ってると遅いので、numbaやら、cythonやメモ化などを利用して高速化を行うと思います。pythonコードを一切変更せずに高速化できるpypyについて紹介したいと思います。pypyとは?http://pypy.org/features.html#stackless目的cythonより速く動作することを目標とし作成されています。基本的に、cythonより速く動作します。速度を上げるために、実行時コンパイルを実装しています。(しかし、動的解析が終わる前にプログラムが終了するのであれば、実行時コンパイルがオーバーヘッドになります。高速化にはプログラムは数秒間実行される必要があります。プログラムがpythonコードではなく、ランタイムライブラリに時間がかかる場合、高速化は望めません)よって、pypyは、Pythonコードの実行にかなりの時間が費やされる長時間実行プログラムを実行するとき最大の高速化を行います。基本的にpythonよりメモリを使用しません。64bitが配布されていません。大規模領域のメモリを使用する場合はunixが必要)その他いろいろ...pypyのダウンロード以下のサイトに、pypyがあります。http://pypy.org/download.htmlwindowsのみ、32bitです。今回はwindowsをダウンロードします。右クリック」を行い「PowerShellウインドウをここに開く」を選びます。コマンドを実行するとpypyのインタラクティブシェルは起動します。pipのインストールpypyは展開されたフォルダ内に環境を作成します。アナコンダや、すでにpythonがある環境とは別です。pythonモジュールをインストールするpipをpypyで利用できるようにします。次のコマンドを実行します。ignored先程も書きましたが、pypyは別環境です。3.5)モジュールのインストールではモジュールをインストールしてみます。ここではsimplejsonをインストールします。「windows版だと、コンパイルが必要なモジュールは高確率で利用できません(pythonコードのみのモジュールしか使えない)」ubuntuでは、numpyや、jupyterlabをpypyにインストールできたので、やっぱりwindowsはつかえなゲフンゲフン。実際には?次のプログラムを実行してみました。再帰の速度をテストします。40倍、再帰が2.5倍早くなりました。secondsでした。実際に動かすプログラムによって高速化の度合いが変わってくるので実際に試してみるしかないですね。以下の手順で導入しています。Cコンパイラも入れていおてください。自作スキルで音楽再生flask-askを使って再生させてみます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。