pandas でそこそこ大きいデータを扱う場合、その処理速度が気になってくる。公式ドキュメントではパフォーマンス向上のために Cython や Numba を使う方法を記載している。 Enhancing Performance — pandas 0.16.2 documentation が、軽く試したいだけなのに わざわざ Cythonや Numba を使うのは手間だし、かといってあまりに遅いのも嫌だ。そんなとき、pandas 本来のパフォーマンスをできるだけ維持するためのポイントを整理したい。 pandas に限らず、パフォーマンス改善の際にはボトルネックの箇所によってとるべき対策は異なる。pandas では速度向上/エッジケース処理のために データの型や条件によって内部で処理を細かく分けており、常にこうすれば速くなる！ という方法を出すのは難しい。以下はこの前提のうえで、内部実装からみ
正規表現を書く際、どのようなパターンにマッチさせるか、どこをキャプチャするかという視点で記述することはあっても、パフォーマンスを考えて記述するというのはある程度知っている人でなければ忘れがちな視点です。 このエントリでは、バックトラックをメインに正規表現がパフォーマンスに及ぼす挙動について見ていきます。 対象の正規表現エンジン ここでは、従来型 NFA を対象としています。具体的には、PHP の preg_ 関数で利用している PCRE や mb_ereg 関数が利用している鬼車です。Perl や Ruby、Python、Java、.NET でも従来型 NFA を採用しているので、似た挙動となるでしょう。 「従来型 NFA」や「バックトラック」などの用語については、「詳説 正規表現 第3版」のものを用いています。 バックトラックによるマッチ探査 正規表現エンジンでは、指定された文字列が、パ
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