( hg2ecz | 2020. 02. 17., h - 19:42 )

Python3 esetén a NumPy sokat segít a feldolgozás tempójában, továbbá bizonyos esetekben a Numba. Bár utóbbival már szívtam meg.
Ha nem elég, akkor C-ben vagy Rust-ban írt feldolgozó betét és nem kell multiprocessing az adott feladathoz. A Python egyik baja, hogy maga a nyelv rohadt lassan fut.
FFT tesztem alapján ugyanaz a nyersen az adott nyelven megírt algoritmus (háttérfüggvények hívása nélkül):

Rust: 0.17435 mp
PyPy3: 0.72238 mp
Python3 natívan: 12.895 mp
--------------------------------
Rust 74-szer gyorsabb aritmetikára a natív Python3-nál, a PyPy3-at is 4 .. 4,5-szeresen túlszárnyalja a Rust tempója.
Ha nem elég (esetemben a digitalizált rádiófreki feldolgozásnál), akkor C-vel még nyerek picit (-Ofast).

Mint látható, a Python3-nál sokkal gyorsabb a PyPy3  JIT. Legutóbb a kiértékelésnél ez sem volt elég, így a Python kódot tükörben átírtam Rust-ra, mivel szerencsére itt a dictionary, list, tuple, set mind megvan.