how to optimize reading long tuples from julia to python
Los mantenedores suelen responder en 2 días
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- performance
Línea de trabajo
Start by reproducing the juliacall.Main.seval example with Python 3.12 and Julia 1.10.5, measuring first-run and subsequent-run times for the long tuple and vector cases. Trace the tuple conversion and compilation path, then compare the results against the reported 7-second startup and four-times-slower vector iteration; done should be a verified optimization or a documented technical limitation.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Is your feature request related to a problem? Please describe.
This code takes around 7s on a modern i9 the first time that it's executed. It's immediate the next times it's executed. It's also immediate to execute (zeros(20_000)...,) in julia.
I have python 3.12 and julia 1.10.5
import juliacall
v=juliacall.Main.seval("(zeros(20_000)...,)");
Describe the solution you'd like
Is there any way to speed up the initial compilation?
Describe alternatives you've considered
I tried to use this code to to speed up reading data from julia to python by going through a tuple. Looping a long julia vector from python is much slower than looping a tuple ( around 4 times slower to read a 100_000 floats vector vs reading a tuple)
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 1.1k
- Forks
- 88
- Merge medio
- 3 d 2 h
- PR fusionados (30 d)
- 6
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de JuliaPy/PythonCall.jl
-
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 55/100
JuliaPy/PythonCall.jl#828 · 7 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
bug
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
JuliaPy/PythonCall.jl#809 · 2 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
Locking julia dependenciesAbiertoenhancement
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
JuliaPy/PythonCall.jl#805 · 4 comentarios ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
enhancement
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 68/100
JuliaPy/PythonCall.jl#796 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
-
enhancement
Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 25/100
JuliaPy/PythonCall.jl#790 ·
Los mantenedores suelen responder en 2 días
Todos los issues de JuliaPy/PythonCall.jl
Issues similares
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
Sienna-Platform/PowerSystemCaseBuilder.jl#239 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
JuliaPluto/Malt.jl#114 ·
-
enhancement
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 85/100
QuantumSavory/QuantumSavory.jl#592 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 85/100
JuliaQUBO/QUBOTools.jl#136 ·