Python — лучший выбор для анализа данных и машинного обучения. Его производительность в большинстве случаев более чем достаточна. Но как быть, если объемы ваших данных растут значительно быстрее, чем имеющиеся ресурсы, и требуется повышение производительности?

В этой статье мы попробуем решить несколько простых задач, используя чистый Python и два языка расширения: Rust и Cython. Чтобы сравнить два этих подхода, мы оценим трудоемкость каждого из них, а также рассмотрим случаи, в которых следует попробовать что-то другое. Начнем с установки и с простых приложений, а затем перейдем к более сложным экспериментам.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/697034/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=697034