Mono meeting in Tokyoのフォロー

Mono

Monoの話題というよりはPython vs Booについてです(笑)。

デモの結果ではBooが圧勝していましたが、あれは静的な型を使っている強みなので、もし、Python同様、動的な型(duck type)にしたらどうなるか？というのを見てみます。
比較するのは

です(IronPythonに興味がある人もいるよね？)。テストはbintree.pyを使って引数には15を渡しています。(Booのduck typing版のコードは日記の最後にあります)

[Python]
real    0m18.969s
user    0m17.296s
sys     0m0.077s
[Boo+Mono1.1.14]
real    0m23.805s
user    0m0.015s
sys     0m0.015s
[Boo+.NET2.0]
real    0m20.626s
user    0m0.031s
sys     0m0.015s
[IronPythonβ5+Mono1.1.14]
real    0m15.085s
user    0m0.015s
sys     0m0.015s
[IronPythonβ5+.NET2.0]
real    0m9.207s
user    0m0.031s
sys     0m0.000s

と、なりました。意外な事にIronPythonが最速です。動的な型に特化しているだけあって、この条件だと有利なのかも知れません。この結果から考えると、Pythonな人はパフォーマンスが必要ならBooで静的な型を使って書いて、動的な型のままで速くしたい場合はIronPythonを使うと良いのかも知れませんね。


以下、Boo(duck typing)のコードです。コンパイルするには、-duckyオプションを付けてください。

# The Computer Language Shootout Benchmarks
# http://shootout.alioth.debian.org/
#
# contributed by Antoine Pitrou
# modified by Dominique Wahli

import System

def make_tree(item, depth) as duck:
    if depth > 0:
        item2 = 2 * item
        depth -= 1
        return (item, make_tree(item2 - 1, depth), make_tree(item2, depth))
    else:
        return (item, null, null)

def check_tree(args) as duck:
    item, left, right = args
    if left is not null:
        return item + check_tree(left) - check_tree(right)
    else:
        return item

def Main(argv as (string)):
    min_depth = 4
    max_depth = Math.Max(min_depth + 2, int.Parse(argv[0]))
    stretch_depth = max_depth + 1

    print "stretch tree of depth ${stretch_depth}\t ", \
        "check: ${check_tree(make_tree(0, stretch_depth))}" 

    long_lived_tree = make_tree(0, max_depth)

    for depth in range(min_depth, stretch_depth, 2):
        iterations = 2**(max_depth - depth + min_depth)

        check = 0
        for i in range(1, iterations + 1):
            check += check_tree(make_tree(i, depth)) + check_tree(make_tree(-i, depth))
        print "${iterations * 2}\t trees of depth ${depth}\t check: ${check}"

    print "long lived tree of depth ${max_depth}\t check: ${check_tree(long_lived_tree)}"