最速のPython構造体？
Pythonでデータ構造を定義する際のパフォーマンス比較記事。辞書、クラス、namedtuple、dataclass、そして独自のC拡張構造体など、様々な方法をベンチマークし、それぞれの速度とメモリ効率を検証する。純粋なPython実装とC拡張のトレードオフを具体的な数値で示しながら、ユースケースに応じた最適な選択肢を提示する。
背景メモ
Pythonの「struct（構造体）」を効率的に扱う方法を比較検証した技術記事。
- Pythonには標準で構造体を定義する方法が複数存在する：dataclasses（Python 3.7+）、NamedTuple、attrsサードパーティライブラリ、Pydantic、単純なdictなど。
- それぞれに特徴（イミュータブル／ミュータブル、バリデーション有無、シリアライズ速度、メモリ使用量）があり、特に大規模データ処理や機械学習の前処理パイプラインでは、選択がパフォーマンスに直結する。
- この記事は、複数の「struct的なもの」を同一条件下で速度ベンチマークし、ユースケースごとに最適な選択肢を示している。
- Pythonは動的型付け言語だが、型ヒントやスロット（__slots__）の活用、cythonやcffiによるC拡張との比較など、高速化の文脈が登場する。