Numbaがブラウザで動く：JupyterLiteで科学計算Pythonスタックの新境地

これは素晴らしい！Numbaに詳しくない方のために説明すると、Numbaは、PythonをCやC++のような低レベルで高速な言語の代わりに使うときに常に存在していた、パフォーマンスと使いやすさのトレードオフを埋めるのに役立ちます。確かにCythonを書くこともできますが、その場合はビルドステップが必要で、すべてのプラットフォームとPythonバージョンごとにwheelを作らなければなりません。NumPyも年々高速化していますが、それでもGILに制約されます。Numbaはちょっとした魔法で、NumPyのように感じられるコードを書くだけで、文字通りバイトコードレベルのパフォーマンスが得られます。しかし、これにはコストがかかります。最近matplotlibのカラーマップ拡張機能をインポートしたときに、私はそれを痛感しました。せいぜい数メガバイトをインポートするだけだと思っていました。ところが、Numbaとllvmliteだけでほぼ100MBもあるのです！これはアプリケーションによっては大したことではないかもしれませんが、JITコンパイルが必要なホットパスが2つしかないカラーマップライブラリにとっては、過剰です。とはいえ、全体的にはこの成果を愛していますし、ブラウザ内（別名ローカルファースト）での科学計算のために行われていることも大好きです。