Hay una biblioteca para Python, pyllvm. Sobre eso, la gente de continuum han montado un compilador automático, compatible con numpy: numba. Simplemente añadiendo un decorador a la función la optimiza al vuelo. El proyecto es muy nuevo, pero desde hace unas semanas ya está listo para producción.
En pybonaci Juanlu hizo una reseña con algunos resultados impresionantes de la primera versión: pybonacci.wordpress.com/2012/08/21/probando-numba-compilador-para-python-basado-en-llvm/ Travis ha dado alguna charla más sobre numba desde la que hay allí colgada, si buscas un poco puedes encontrar unas cuantas interesantes (aunque las que he visto aportan poco más que esa). Lo único que le falta al proyecto es una buena documentación. On Jan 16, 2013 10:39 AM, "Chema Cortes" <pych...@gmail.com> wrote: > Hasta hoy, desconocía totalmente la infraestructura LLVM[1] como > soporte en la creación de compiladores (estáticos o dinámicos). Estoy > viendo que con él se están implementando bastantes lenguajes de > programación y librerías (sobre todo de cálculo). > > Me preguntaba si álguien conoce algo LLVM como para comentar sus > virtudes en la implementación de lenguajes como Julia[2] (similar a > python, orientado al cálculo numérico) o como "target" de PyPy. > Entiendo que no es una "máquina virtual", a pesar de lo que pueda > parecer su acrónimo, pero me interesaría saber en particular qué tal > se lleva esta infraestructura con el multiproceso y la escalabilidad, > como en el caso de la computación paralela distribuída que posee > Julia. > > > [1]: http://llvm.org/ "The LLVM Compiler Infrastructure" > [2]: http://julialang.org/ "Julia Language" > > > > > > -- > Hyperreals *R: http://ch3m4.org/blog > Quarks, bits y otras criaturas infinitesimales > _______________________________________________ > Python-es mailing list > Python-es@python.org > http://mail.python.org/mailman/listinfo/python-es > FAQ: http://python-es-faq.wikidot.com/ >
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