promiseはPythonの関数の実行速度を高速化するためのモジュール。

デコレータ関数を使って，関数のバイトコードを書き換えることによって関数の実行速度を高速化する。

実際どのくらい高速化されるのか試してみよう。Pythnonの標準モジュールdecimalの__new__()メソッドにpromiseを使い，使わなかったケースと実行速度を比較してみた。

def foo():
    D = decimal_p.Decimal
    D('3.14')
    D((0, (3, 1, 4), -2))
    D(314)
    D('  3.14  \\n')

promiseは，オブジェクトの参照時，Name Lookupを出来るだけしないようにパイとコードを書き換えることで関数の実行を高速化している。先ほどの例で使ったpromise.constant(__builtins__)では，デコレータとして利用することでPythonの組み込み(Builtin)名前空間にあるオブジェクトを直接参照するようにバイトコードを書き換える。Pythonには3つの名前空間があるが，通常関数内でオブジェクトを参照するとき，まず関数の名前空間から名前を探し，その後モジュール，組み込みと名前空間をさかのぼってゆく。つまり3回名前の探索(Name Lookup)を行うわけだ。promiseは，isinstance()のような組み込みオブジェクト(関数)をリファレンスとしてバイトコードに埋め込むことで，Name Lookupにかかる時間を削減する。

また，promise.pure()をデコレータとして関数に添えると，関数のバイトコードを関数呼び出しをしている部分に埋め込む。こうすることで，関数呼び出し(Pythonでは関数もオブジェクトなのでオブジェクト参照)に伴うName Lookupを無くし，関数呼び出しのオーバーヘッドを無くして高速化を図る。

自動的に行われる最適化と違い，promiseはデコレータとして関数に対して適用する必要があるので，使うのに頭を使う。また，副作用がまったくないわけではない。

しかし，実際に高速化の効果があるし，仕組みもシンプルで，メカニズムを分かって使えばリスクも低いはずだ。なかなか面白い高速化のアプローチかも知れない。