PyCon JP 2011 に行ってきました

自分が見たセッションの内容をまとめました。その他のセッションについては、aodagさんの資料まとめやnokunoさんの内容まとめをみてください。

Keynote

• パッケージング
  • 今のパッケージングは複雑なので、新しくpysetupを作っている。Python3.3またはdistutils2で使える。詳細はPEP376。
• pysetupの特徴
  • パッケージのアンインストール可能
  • setup.pyに加えて、setup.cfgを書く
  • データファイルの管理
    • 現状

import os.path
here = os.path.dirname(__file__)
pic = open(os.path.jpoin(here, 'pic.jpg'))

• • • pysetup

# データファイルの場所はsetup.cfgとsysconfig.cfgに記述しておく
from packageing.database import get_file
pic = get_file('MyProject', 'pic,jpg')

• バージョンのつけ方
  • PEP386に準拠するべき
  • 1.1 < 1.2a1 < 1.2 < 1.3.dev2 < 1.3 < 1.3.2
• Python3
  • Python3.0にはバグがあるから使わない。Python3.3から使いましょう。

C APIへの誘い

• C APIとは、CなのにPythonのように書ける仕組みのこと。
  • CからPython
  • PythonからC
• 公式ドキュメントを読もう
  • Python/C API リファレンスマニュアル
  • モジュールの作り方

Asynchronous Python Programming

• Blocking I/O
  • スレッド：GILがあるので普通は使わない
  • プロセス：スレッドよりもプロセスを使う
• Non-Blocking I/O
  • コルーチン：greenletなど
  • Events (select/epoll)：Twistedなど
• 結論
  • 様々な手法を組み合わせて使おう。
  • CeleryやTwistedが便利だよ。

Python と MongoDB でWEB開発

• Tornade + PyMongo で簡単にWeb開発ができる！

PyQtではじめるGUIプログラミング

• Qtの特徴
  • 読み方は「キュート」
  • SIGNAL/SLOTを使い、イベントを結び付けてプログラミングする
• アプリケーション作成の流れ
  1. コンセプトを決める：重要と思う点を列挙する
  2. コンセプトに基づいてGUIをデザインする：紙と鉛筆を使う。
  3. GUIコンポーネントを積み重ねて構成する：Webページをtableタグでデザインするのと似ている。
  4. コンポーネントの親子関係を図にする
  5. コンポーネントの相互作用を図にする
  6. 図を見ながらプログラミング！
• 開発ツール
  • Qt Assistant：ドキュメントをローカルで読める。
  • Qt Designer：GUI作成ツール。上級者向け。
• 次のステップへ
  • 日本語書籍はあまりない
  • Qtはドキュメントが充実しているので読もう

Pythonで1万台のiPhoneを管理する

• Amazon EC2 + Django でiPhone管理
• Celery: 非同期処理
• Fabric: リモートサーバでのコマンド実行を自動化

Pythonによる日本語自然言語処理

• MeCabによる形態素解析
• NLTKによる単語出現頻度計算
• CaboChaによる係り受け解析

Tuning Python Code

High Performance PythonというEuroPython 2011の資料が分かりやすい。

モニタリングツール

まずはモニタリングツールを使い、Disk I/Oなどのボトルネックを調べる。

• top
  • CPUやメモリ使用量の表示
• dsat
  • Pythonで書かれた高機能なvmstat
  • CPUやメモリの負荷状況の表示
  • プラグインを書ける
• strace
  • システムコールの表示
  • 他の人が書いたプログラムのボトルネック発見などに使う
  • 例：システムコールごとの時間の調査

$ strace -c python -c "print 'hello'"

プロファイラ

CPUがボトルネックだと分かった場合はプロファイラを使い、コードの中のボトルネックを調べる。PythonレベルとCレベル、両方のプロファイラに慣れておくとよい。
Pythonレベル (cProfile)

$ python -m cProfile myapp.py

Cレベル (perf)

$ perf record python myscript.py
$ perf report

可視化ツール (Run Snake Run)

$ python -m cProfile -o callgrind.out myapp.py
$ runsnake callgrind.out

高速化

• 正しいアルゴリズムとデータ構造を選択する
  • dict, tuple, list, deque, heapq, ...
• 実行するバイトコードを減らす
  • ループの代わりに組み込み関数を使う
  • functools, itertools, collections, heapq, bisect,...
• 辞書の読み込みを減らす
  • グローバル関数をローカル関数に移す

X = 1
def foo():
    """グローバル変数Xを直接参照。遅い。"""
    for _ in xrange(100):
        X

def bar():
    """1度ローカル変数xに代入し、ローカル変数を参照。早い。"""
    x = X
    for _ in xrange(100):
        x

• 循環参照をなくす
  • 不要になった循環参照を切る。

def foo():
    """循環参照。GCの際に遅くなる。"""
    for _ in xrange(1000000):
        x = []
        y = [x]
        x.append(y)

def bar():
    """不要になった循環参照を切る。"""
    for _ in xrange(1000000):
        x = []
        y = [x]
        x.append(y)
        del x[:]

• その他
  • Cython：C言語によるPython拡張モジュールの簡単に作成
  • PyPy：高速なインタプリタ

その他

感想

ランチやコーヒーブレイクなどの交流機会があり、多くの人と話せました。一番嬉しかったのはエキPy著者のTarekに会えたことです。さすが「出会い系Python」ですね！1人で参加したのでどうなるか心配でしたが、とても楽しめました。
それと、懇親会でTシャツを頂きました、ありがとうございます！

反省点

• 名刺を作る：初対面の人と話すときには、やっぱり名刺が便利。
• Macを買う：今回のMac率は約80％（当社比）。やっぱりプログラマーはMacなのかな。