有没有人将 unladen-swallow 与 numpy/scipy 一起用于数字/科学应用程序?根据您的经验,它明显更快吗?任何意见都会很棒。
最佳答案
目前还没有人对 Unladen Swallow 有丰富的经验(开发人员除外),因此很难找到可以讨论它的人。此外,随着关于将 Unladen Swallow(使用 LLVM 构建)与 CPython 运行时合并的讨论,在一切变得更加稳定之前,事情将成为一个移动的目标。
有可用于 Unladen Swallow 的基准测试,但不包括 numpy 和 scipy。 As the developers themselves explain :“...像 numpy 这样的扩展模块的性能是无趣的,因为 numpy 的核心例程是用 C 实现的”。
简而言之,如果您正在为 numpy
和 scipy
编写好的代码,您的代码将不会在 Unladen Swallow 下运行“明显更快”,因为它已经在运行低于虚拟机级别。如果您正在为 numpy
和 scipy
编写错误代码,则需要修复您的代码,然后返回第一句话。
关于python - 用 numpy/scipy 卸载吞咽,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/2328267/