Pythonコードの高速化ソリューションはいろいろあるけど，実際に試してみたらPyPyが一番速かった，という話。
Speed up your Python: Unladen vs. Shedskin vs. PyPy vs. Cython vs. C
エントリのブログ主は，プロトタイピング段階でPythonで書いたコードを，Shedskin，Cython，Unladen SwallowとPyPyを使ってどのくらい高速化するかベンチマークを取ってみた。ShedskinはPythonのコードをC++に，CythonはCにコンパイル。UnladenとPyPyはJITを使って実行を高速化する。
結果は以下のようになった。
| Pure Python | 59.174s |
| Shedskin | 1m18.428s |
| Cython | 39.824s |
| Unladden Swallow | 44.050s |
| PyPy | 10.316s |
PyPyはRPythonという文法的にちょっとした制約があるPythonを使う必要がある(大抵のコードはそのまま動くらしいけど)。そういう制限があったとしても，ほぼPurePythonなコードをPyPyで動かすだけでここまで高速化できるというのは驚きだ。
今年の夏に行ったEuroPython 2010でPyPyのセッションで，ちょうどJITの作者Antonio Cuniさんが話してた。トークが終わった後「PyPyのJITはなんで速いの？」との質問に答えてAntonioさん曰く「オブジェクトが持っているデータをメモリ上の固定位置に配置してるのが効いているみたい」と言っていた。この質問をしたのは実はセッションを聞きに来てたGuidoで，彼自身もPyPyにとっても興味があるみたい。
動的型付け言語の高速化手法はいろいろあるけど，PyPyのアプローチは副作用も少ないし，straightforwardでかつ実際に成功を収めている数少ない例だと思う。あと数年もすると，Pythonのコードがほぼそのまま5倍とか場合によっては100倍の速度で動くような時代が来るかもね:-)。
