Pythonより30％高速目指す「Pyston」–開発者が語る次の目標

今回は「Pythonより30％高速目指す「Pyston」–開発者が語る次の目標」についてご紹介します。

関連ワード （ソフトウェア等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

　Kevin Modzelewski氏とそのDropboxの同僚たちは、2014年に開発に着手した「Pyston」に関して、非常にシンプルな目標を持っていた。それは、コード自体を高速化することで、Dropboxのサーバーで「Python」コードを実行するコストを削減することだ。

　「われわれは急激に成長していたため、サーバーのコストが急激に膨れ上がっていた」。Modzelewski氏は米TechRepublicにこう語った。「Pythonをもっと速く実行できれば、Pythonの実行に必要なコストを抑えられる」

　Dropboxにおける当初のコスト削減の取り組みは急拡大していき、Modzelewski氏にとって、より大規模なプロジェクトになり、同社は2017年にPythonから距離を置いて、Pystonプロジェクトへの支援を打ち切った。

　Modzelewski氏が同言語への取り組みで気づいたのは、開発者コミュニティーにおいてPythonの高速化が強く望まれており、小規模なアプリケーションでのパフォーマンス向上のためのツールは数多くあるが、Dropboxのような大規模なビジネスロジックタイプのアプリケーション用に設計されたツールは1つもないということだった。

　「Pythonの実行を高速化するツールはたくさんあるが、Dropboxのユースケースに適したツールは全くなかった」とModzelewski氏は述べる。

　「これはPython市場において多額の資金が投じられていた分野だったが、役立つツールはあまり多く開発されておらず、十分なサービスが提供されていなかった」

　話を今に戻そう。Pystonは現在、バージョン2.2だ。すでにオープンソース化されており、Modzelewski氏とその開発者仲間のMarius Wachtler氏が共同創設者としてプロジェクトを主導している。

　最新の実装では、「Python 3.8.8」から30％のパフォーマンス向上が約束されている。主な利点は、PythonアプリケーションをPystonにドロップするだけで実行でき、コードを書き直す必要がないことだ。これは、Modzelewski氏とその同僚の開発者が約7年前にDropbox用に構築したものとは「完全に異なるもの」でもある。

　「ぜひ利用してほしい。通常のPythonではなくPystonにドロップするだけでよく、他の処理は一切必要ない」とModzelewski氏。

　「始めたころは、Dropboxのコードベースに膨大な行数のコードがあった。それを別の言語に書き直したり、全体に注釈を付けたりするのはあまり合理的ではない」

　Pystonの当初の目標は、Pythonのパフォーマンスを「C++」のような従来のシステム言語に匹敵する水準まで高めるPython実装を作成することだった。

　そのためには、デバッグチェックなど、「CPython」のあまり使用されていない機能をいくつか取り除き、「JavaScript」「C#」「Java」で使われているようなジャストインタイム（JIT）の手法を使用して、実行速度を向上させる必要があった。

　しかし、Pythonは長年にわたって非常に多くの機能が追加されてきたため、何が重要で、何を捨てても構わないかを判断するのは困難だった、とModzelewski氏は語る。

　「私はPythonに関する知識が非常に豊富だと思っているが、実際に自分で実装せざるを得なくなるまで知らなかった機能がいくつかあった。私はこう思った。『こんな機能は聞いたことがない。この機能に関する記述は読んだことがない。誰かが使っているという話を聞いたことがない』」

　どの機能が開発者にとって有用で、どの機能がそうでないかを把握するには、単純に削除してからフィードバックを待つしかなかった。「いくつかの機能を削除し始めて、『その機能を実際に使っていたのに削除されてしまった』というフィードバックをもらいたいと思っていた」（Modzelewski氏）

　最適化に対するこの積極的なアプローチにより、PystonのパフォーマンスはCPythonよりも大幅に向上した。30％というのは公式に宣伝されている数字だが、これは控えめな見積りだとModzelewski氏は指摘する。その理由は、Pystonが使用するパフォーマンスベンチマークはより現実的で、Pyston開発者の実際の体験がより正確に反映されるためだという。

　「パフォーマンスの測定方法が他のプロジェクトと大きく異なるため、30％という数字を他と直接比較することはできない。他の人たちと同じ方法でパフォーマンスを測定するとしたら、もっと大きな数字になるだろう」と同氏は述べた。

（続きはTechRepublic Japanでお読みいただけます）

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