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Pythonより20％高速な「Pyston v2」現役エンジニアたちの本音「いや、ちょっとどうしようかな……」
Pystonは現地時間10月28日、公式ブログにおいて、純正の「Python 3.8」よりも20％速くなるとうたう「Pyston v2」を公表しました。
サーバーコストを削減することで、ユーザの待ち時間を減らし、開発者の生産性を向上させられるといいます。
そこで、今回はPyston v2について、データサイエンティストとエンジニアに
「実際に使ってみたいのか？」
本音を聞いてみました。
エンジニアD.Y
「やっぱり、ウェブのバックエンドで使われるときには、レスポンスが速ければ速いほうが良いけど、純正のPythonは『Go（ゴー）』や『C++（シープラスプラス）』などの言語に比べると、どうしても遅くなります。今回のPyston v2は少しでも速くしようという取り組みなのかもしれないですね。
ただ、ぶっちゃけて言うと、20％改善したとしても、ウェブサービスの場合はDBの構造変えるなど、データの持ち方を変えるだけで、結構速度は変わる（変な設計すると、Pystonでも遅いんですよね）ので、そこまで魅力的には感じないですね……。
そもそも、速度が改善するのは良いけど、もう少しドキュメントが整わないと、（交換や置き換えを意味する）リプレースまでは踏み込みづらいです。正直なところ、速度よりも運用とか開発のしやすさとかのほうが気になりますね（笑）」
データサイエンティストM.I.
「そもそも、Pythonは機械学習関連のライブラリがめっちゃ充実しています。たとえば、機械学習でよく使われる『scikit-learn（サイキット・ラーン）』は、基本Pythonでの使用を想定したものです。ディープラーニングで使われるフレームワーク『TensorFlow（テンソルフロー）』や『Pytorch（パイトーチ）』も、Pythonで動くように設計されています。
Pyston v2を使っていくなかで詰まった場合、Pythonとは異なりドキュメントが充実していないため、なかなか解決しにくい可能性があります。端的に言うと、説明書が充実してないと、組み立てが難しいという話と同じです。ドキュメントがある程度整っていないと、ユーザーも『なかなか使いにくいな』といった印象を受けるため、敬遠されがちじゃないかなと思います。
あくまで個人の感想ですが、現状、Pythonベースでいろんなものがどんどん出てきているので、『Pyston v2を今から使いますか？』と言われたとしたら、『いや、ちょっとどうしようかな……』というのが本音ですね」
とのことです。
否定的な意見が多いみたいですね。
もちろん、個々のエンジニアにより考え方は異なりますので、全てのエンジニアが否定的ではないと思います。
興味のある方は、GitHubをチェックしてみてください。
Source:Ledge.ai
TO BE CONTINUED