Telegram Group & Telegram Channel
🖥 less_slow.py (http://github.com/ashvardanian/less_slow.py) — Python, который не тормозит

Многие считают Python медленным, но это не всегда так. Ash Vardanyan в проекте Less Slow демонстрирует, как писать быстрый и эффективный код на Python — без магии, но с пониманием.

🐍 Что представлено в проекте:
🔹 pandas против polars — что быстрее при работе с миллионами строк
🔹 Использование Numba, Cython, PyO3, rust bindings
🔹 Работа с нативными типами, векторизация и zero-copy
🔹 Сериализация без проблем: сравнение MessagePack, Arrow, Parquet
🔹 Сравнение аллокаторов, подходов к I/O и нагрузочным тестам
🔹 Ускорение парсинга JSON: orjson, yyjson, simdjson, ujson
🔹 Как обойти GIL и не расплачиваться за удобство интерпретатора

📦 Библиотеки и техники:
Numba, Cython, cffi, maturin
simdjson, orjson, polars
pyarrow, msgspec, blosc2, memoryview
Работа с mmap, zero-copy, JIT-компиляция, py-spy, perf

📈 Кому это подойдет:
Тем, кто пишет ETL, пайплайны или ML/AI обработку
Кто работает с большими объемами данных или бинарными файлами
Кто хочет “оптимизировать до безобразия” и понять, как работает Python под капотом

В серии есть еще 2 интересных проекта:

🖥 less_slow.cpp — C++ без тормозов: ассемблер, кеши, SIMD, аллокации, парсинг JSON и трюки с памятью
👉 github.com/ashvardanian/less_slow.cpp

👣 less_slow.rs — продвинутый Rust: сравнение async/sync, SIMD, кеш-френдли структуры, быстрые сериализации
👉 github.com/ashvardanian/less_slow.rs

📚 Репозиторий (http://github.com/ashvardanian/less_slow.py):

💡 Даже если ты не используешь всё это каждый день, ты точно станешь писать лучший Python-код.

@Python_Community_ru



tg-me.com/Python_Community_ru/2571
Create:
Last Update:

🖥 less_slow.py (http://github.com/ashvardanian/less_slow.py) — Python, который не тормозит

Многие считают Python медленным, но это не всегда так. Ash Vardanyan в проекте Less Slow демонстрирует, как писать быстрый и эффективный код на Python — без магии, но с пониманием.

🐍 Что представлено в проекте:
🔹 pandas против polars — что быстрее при работе с миллионами строк
🔹 Использование Numba, Cython, PyO3, rust bindings
🔹 Работа с нативными типами, векторизация и zero-copy
🔹 Сериализация без проблем: сравнение MessagePack, Arrow, Parquet
🔹 Сравнение аллокаторов, подходов к I/O и нагрузочным тестам
🔹 Ускорение парсинга JSON: orjson, yyjson, simdjson, ujson
🔹 Как обойти GIL и не расплачиваться за удобство интерпретатора

📦 Библиотеки и техники:
Numba, Cython, cffi, maturin
simdjson, orjson, polars
pyarrow, msgspec, blosc2, memoryview
Работа с mmap, zero-copy, JIT-компиляция, py-spy, perf

📈 Кому это подойдет:
Тем, кто пишет ETL, пайплайны или ML/AI обработку
Кто работает с большими объемами данных или бинарными файлами
Кто хочет “оптимизировать до безобразия” и понять, как работает Python под капотом

В серии есть еще 2 интересных проекта:

🖥 less_slow.cpp — C++ без тормозов: ассемблер, кеши, SIMD, аллокации, парсинг JSON и трюки с памятью
👉 github.com/ashvardanian/less_slow.cpp

👣 less_slow.rs — продвинутый Rust: сравнение async/sync, SIMD, кеш-френдли структуры, быстрые сериализации
👉 github.com/ashvardanian/less_slow.rs

📚 Репозиторий (http://github.com/ashvardanian/less_slow.py):

💡 Даже если ты не используешь всё это каждый день, ты точно станешь писать лучший Python-код.

@Python_Community_ru

BY Python Community




Share with your friend now:
tg-me.com/Python_Community_ru/2571

View MORE
Open in Telegram


Python Community Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

Python Community from hk


Telegram Python Community
FROM USA