エンディアン変換とバイトアクセス

最近、Open Design Computer Project で mist32 プロセッサのシミュレーターを作っています。I/O のエミュレーションにもある程度対応してます。
https://github.com/techno/mist32-simulator

そこで気づいたことをひとつ書こうかなと。あたりまえのことなのですが。

ビッグエンディアンとリトルエンディアン

ご存知の通り、この世のコンピューターは内部的にエンディアンやバイトオーダーと言われるような、1ワードのバイト列をどのようにメモリ上に配置するか、という手法が大きく分けると2つあります。

Data: 0x1234ABCD

                0  1  2  3
Big Endian:    12 34 AB CD
Little Endian: CD AB 34 12

上記が、ビッグエンディアンとリトルエンディアンの概要です。ビッグエンディアンの方が人間には自然に見えますが、コンピューター的にはそうでない面もあり、一長一短です。一般的に使われている x86 はリトルエンディアンを使っています。

ファイルシステムや、ネットワークプロトコルなどによって、エンディアンは普通は規定されています。(FAT はリトルエンディアン、ネットワークはビッグエンディアン) しかしながら、ELF のようなメモリイメージのようなフォーマットは、そう簡単に行きません。

Python の JSON モジュールの速度を比較してみる

とりあえず結果から

Python 2.6 の json モジュールはかなり遅いみたいです。
速度を気にする場面では避けたほうが無難です。
Python 2.7 以降では改善されているよう。(3.x は未確認)

以下、結果の詳細

ちょっと速度が気になる場面が出てきたので、自分で少し JSON のシリアライズのベンチマークを取ってみた。
Python 2.6 から、標準で json モジュールが組み込まれていますが、これ以外にも様々なモジュールがあります。
確か、組み込みの json は simplejson が元になっているような気がしました。

ベンチマークのとり方は、今回利用するアプリケーションに特化したベンチマークを取ろうとしたので、その形式になっています。
単純な50万個のリストが並んだリストです。シリアライズのみ。

ベンチマークに使ったコードは以下においておきます。
https://gist.github.com/4486729