回答編集履歴
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test
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@@ -8,8 +8,8 @@
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Pythonだけで高速化するポイントは、
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- Numbaを使えば雑なやり方でも早くできる
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- Numbaで処理するには、Numbaで捌きたい関数（
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- Numbaで処理するには、Numbaで捌きたい関数（`do_it()`）の中身（`Wish`）もNumbaで捌ける形でなければならない。そうしないとコケる。
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- Numpyの普段使いうる関数はNumbaでサポートしているが、tqdmの様なモジュールには対応していない
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- Numpyの普段使いうる関数はNumbaでサポートしているが、tqdmの様なモジュールには対応していない。**tqdmのようなモジュールはやむを得ずコメントアウト**するのが望ましい。
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やっていないのに生意気なことを言うなら、
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- ちゃんと並列化するともっとはやいはず（例えばThreading.threadで4つThreadを使って、全量の1/4ずつしょりなど）
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test
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@@ -1,7 +1,7 @@
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面白い質問だったので、Pythonでどんなものか試しました。
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結果、概算3%の時間(x34くらい)で処理できました。
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+
|条件|秒数|
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|:--:|:--:|
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6
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|Numbaなし|452秒|
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7
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|Numbaあり|13秒ちょい|
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