PyCon APAC 2013 カンファレンスデイ1 感想＆メモ

Cで書く意義
- Cのライブラリを呼ぶならctypes
- しかし，ctypesは所詮インタプリタ
- Cythonは学習コストが高い
- PyCFunction
開発に必要なもの
- C/APIドキュメント
- Cコンバイラ
- 開発用python
  - デバッグモードでコンパイルする --with-pydebug --with-valgrind
- valgrind
- gdb
- coredumpを吐けるようにしておく
  - ulimit -c unlimited
プロジェクト構成(jegaプロジェクト)
- src
  - Cコード
  - Cヘッダ
- jega
  - pythonコード
- tests
  - test
- lib
  - 3rdパーティーのライブラリ
ビルド方法
- setup.pyでできる．(Distutils)
- Makefileはいらない．
setup.pyの書き方
- util関数を書いておく
ソース・ファイル
- 1機能毎に分ける
- ヘッダとソースは対
Tips
- Noneを返す場合
  - Py_RETURN_NONE マクロ
- C/APIドキュメントにある返り値や説明を必ず読む
　+ リファレンスカウンタ
```
     * Py_INCREFして返す

     * 呼び出し側でPy_DECREF
```
- C/API側でもiterできる
  - PyObject_GetIterでiter取り出し
  - PyIter_Nextでくり返し
- Cマクロを使おう
  - デバッグモードを実装しておくと便利
  - マクロでログ出すようにする
    - os.environ.get
  - jega.hに書いてある．
- 大規模モジュール分割
  - Extensionsを複数設定
- Python側のコードも呼び出せる
  - キャッシュしておくべき
  - PyImport_ImpirtModule
- テストはPythonでテストを書く
  - py.testなどを使う
  - 処理を大量に繰り返すテストを書く
    - メモリリークなど
- 大事なこと = 必要性を考える

Cythonによる拡張モジュール開発

スピーカー: Atsuo Ishimoto さん

slide share

内容：

cythonを使った拡張モジュールの作り方，書き方の違い(pythonとして宣言するか，Cとして宣言するか)によるパフォーマンスの違いなど．

メモ：

python風のコードからC/APIのCコードを生成する
型には気をつけたほうが良さそう
コード最適化をしてくれる
既存のライブラリを使うこともできる
cimportで定義済みライブラリ
STLも行ける
numpy, openMPも使える
C/C++のデータ型も使える
GIL制御
C++サポート
distutils : language = c++
cythonにくわせるとCソースファイルが生成
Distutilsでビルドができる
- form Cython.Build import cythonize
pyximport モジュール
1~3割高速化

型チェックなどが入るとCythonでも早くならない

-  データ型をはっきりさせてあげる(10倍早くなった！)

Pythonの関数オブジェクトは重い
- C言語の関数を定義してあげればよい=cdef(超早くなる)
出来るだけC／C++の関数を呼び出す
cpdef
gdb使える

about mock

スピーカー:podhmoさん

スライド

内容：

ubittest.mockの中身まで詳しく説明してくださった．実装できそうですね？って言ってた．

動作原理からやってはいけないこととかまで．

メモ：

3.3 から
基本的には，mock.patch()
enter, exit
tempfile
__callFUT
spec / autospec

specをつけましょう

としたにあんの左脳

備忘録です．

PyCon APAC 2013 カンファレンスデイ1 感想＆メモ

基調講演

パッケージの今と未来

sphixと僕

Cassandra for Pythonistas

How the Mock library helps me developing client-side applications

実践! Python C拡張モジュール開発

Cythonによる拡張モジュール開発

about mock