Pythonは遅い？
C/C++ や Java に比べてPythonは処理が遅いことは有名な話です。Python はソースコードを一行ずつ読み込みながら実行するインタプリタ言語であることに加え、動的型付け言語なので、コンパイル言語・静的型付け言語である C と比べると、（おそらく）1/10 ぐらいのオーダーの処理速度しかありません。
それにも関わらず、なぜ Python が機械学習などの大規模演算が必要な分野で活躍できているのでしょうか？
理由は簡単。
一般に、Pythonで書いた大規模演算プログラムは遅くないからです。
むしろ、Python の長所の１つはその実行速度にあるといえます。
場合によっては、C 言語以上の速度を出せます。もし本当に遅かったら、AI 開発やデータ分析の分野でこれほど活躍できるわけがありません。
矛盾したことを言っているようですが、別に疲労と寝不足で朦朧としながら記事を書いているわけではありません。確かに Python 本体だけで書いたプログラムの実行速度がとても遅いのは事実ですが、Python のパッケージの多くは C/C++ で実装されているのです。
その代表例がデータ分析や科学技術計算に用いられる NumPy です。
NumPy の速度は驚異的です。処理速度を追求した配列演算パッケージなので、C で書いた一般的なプログラムと比較しても圧倒的に高速です。機械学習やデータ分析のプログラムは、その 9 割が NumPy や pandas のコードです。Python 本体の構文はパッケージから必要なクラスや関数を呼び出したり、結果を表示するなどの「つなぎ」の役割に徹します。
つまり Python でプログラミングするということは、とてもやさしい構文で C/C++ を操っているのと同じことになります。もともと一般に配布されている Python は C で構築されているので、CPython とよばれることもあり、Python と C はとても相性が良いのです。
というわけで、「これからプログラミングを始めてみたいけど、どんな言語を選べばいいのかな。Pythonって人気あるみたいだけど、遅いって話も聞くし …」みたいに悩んでいる人も、別にそんなこと考えていない人も、安心して Python を始めましょう！
【AI小説】Pythonの処理速度を向上させる方法
【AI連載小説】科学とコードの交差点(51)
Pythonサークルのメンバーたちは、Pythonのパフォーマンスについて議論していた。六郷開誠は資料を準備し、会議室の白板にグラフやコードのサンプルを表示していた。彼は集まったメンバーに向かって説明を始めた。
「今回のテーマはPythonの処理速度だ。Pythonは使いやすさや柔軟性があるけど、他の言語に比べて処理速度は遅いという指摘もあるよ。でも、Pythonにはいくつかの最適化手法やツールが存在し、パフォーマンスを向上させることができそうだ」
裕也は手を挙げて質問を投げかけた。
「Pythonの処理速度について、具体的にどのような問題があるのかな？」
開誠はニコリと笑って答えた。
「確かにPythonは動的型付けやガベージコレクションの仕組みがあるので、他の静的型付けの言語と比較すると処理速度が遅くなることがあるね。また、Pythonの標準ライブラリやフレームワークの中には、非効率なアルゴリズムや大量のメモリ使用量を引き起こすものも存在する。これらがパフォーマンスのボトルネックとなることがある」
馬締美鈴が続けて質問した。
「じゃあ、Pythonの処理速度を向上させるためにはどのような手法やツールがあるの？」
開誠は白板に書かれたリストを指さしながら説明を始めた。
「まず、Pythonのコードを最適化するためには、アルゴリズムの改善や計算量の削減が重要だな。また、組み込み関数やモジュールの選択、データ構造の最適化なども効果的だ。さらに、JITコンパイラやCythonなどのツールを使用することで、Pythonの実行速度を向上させることができそうだ」
月見里隆元は興味津々の様子で質問を投げかけた。
「どうやって最適化手法やツールを選ぶべきかな？」
開誠はじっと考え込んだ後、答えた。
「最適化手法やツールを選ぶ際には、まず自身のコードの特性や目標、制約条件を把握することが重要だ。また、既存のパフォーマンス測定ツールやプロファイラを使用して、ボトルネックとなっている部分を特定することも有効かな。そして、その結果に基づいて最適化手法やツールを選択し、実際に試してみることが大切だと思う」
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