Pythonic Zen Peak Performanceにおけるコーディングは?スケールにおける9つのPythonic Idiomsの予備的実験【JST・京大機械翻訳】

Leelaprute Pattara; Chinthanet Bodin; Wattanakriengkrai Supatsara; Kula Raula Gaikovina; Jaisri Pongchai; Ishio Takashi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206515638050 整理番号：22P0311134

Pythonic Zen Peak Performanceにおけるコーディングは?スケールにおける9つのPythonic Idiomsの予備的実験【JST・京大機械翻訳】

Does Coding in Pythonic Zen Peak Performance? Preliminary Experiments of Nine Pythonic Idioms at Scale

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発行年： 2022年03月28日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データ科学の分野では,一般に,Pythonプログラミング言語は,データからの洞察を保存,操作,および獲得するためのそのライブラリのため,一般的な選択である。証拠には,利用可能なデータの絶えず成長するサイズに使用される機械学習,データ可視化,および操作パッケージの多目的集合が含まれる。PythonのZenは,受容可能かつエレガントなPython符号を書き込むために,開発者が使用する一連の誘導設計原理である。ほとんどの原理は,単純さの周りで進化する。しかし,大量のデータを計算する必要性として,性能はPythonプログラマにとって必要になった。本論文における新しいアイデアは,Pythonic法ピーク性能をスケールにおいて書き込むかどうかを確認することである。出発点として,著者らは,PythonicとNon-Pythonicコードスニペットの性能を比較することによって,9つのPythonicコード例を評価するために,一組の予備実験を行った。著者らの結果は,Pythonic idimosにおける書き込みが記憶と時間を節約するかもしれないことを明らかにした。リスト理解,ジェネレータ表現,zip,およびイタテロールを組み入れることは,7,000MBまで,最大32.25秒まで節約できることを示した。結果は,それらが実世界設定で利用できる方法に関するより多くの疑問を開いた。複製パッケージはすべてのスクリプトを含み,結果はhttps://doi.org/10.5281/zenodo.5712349で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

汎用プログラミング言語

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