<div dir="ltr">I've always wondered why numexpr accepts strings rather than looking a function's source code, using ast to parse it, and then transforming the AST.  I just looked at another project, pyautodiff, which does that.  And I think numba does that for llvm code generation.  Wouldn't it be nicer to just apply a decorator to a function than to write the function as a Python string?<div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, Apr 27, 2015 at 11:50 AM, Francesc Alted <span dir="ltr"><<a href="mailto:faltet@gmail.com" target="_blank">faltet@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div> Announcing Numexpr 2.4.3</div><div>=========================</div><div><br></div><div>Numexpr is a fast numerical expression evaluator for NumPy.  With it,</div><div>expressions that operate on arrays (like "3*a+4*b") are accelerated</div><div>and use less memory than doing the same calculation in Python.</div><div><br></div><div>It wears multi-threaded capabilities, as well as support for Intel's</div><div>MKL (Math Kernel Library), which allows an extremely fast evaluation</div><div>of transcendental functions (sin, cos, tan, exp, log...)  while</div><div>squeezing the last drop of performance out of your multi-core</div><div>processors.  Look here for a some benchmarks of numexpr using MKL:</div><div><br></div><div><a href="https://github.com/pydata/numexpr/wiki/NumexprMKL" target="_blank">https://github.com/pydata/numexpr/wiki/NumexprMKL</a></div><div><br></div><div>Its only dependency is NumPy (MKL is optional), so it works well as an</div><div>easy-to-deploy, easy-to-use, computational engine for projects that</div><div>don't want to adopt other solutions requiring more heavy dependencies.</div><div><br></div><div>What's new</div><div>==========</div><div><br></div><div>This is a maintenance release to cope with an old bug affecting</div><div>comparisons with empty strings.  Fixes #121 and PyTables #184.</div><div><br></div><div>In case you want to know more in detail what has changed in this</div><div>version, see:</div><div><br></div><div><a href="https://github.com/pydata/numexpr/wiki/Release-Notes" target="_blank">https://github.com/pydata/numexpr/wiki/Release-Notes</a></div><div><br></div><div>or have a look at RELEASE_NOTES.txt in the tarball.</div><div><br></div><div>Where I can find Numexpr?</div><div>=========================</div><div><br></div><div>The project is hosted at GitHub in:</div><div><br></div><div><a href="https://github.com/pydata/numexpr" target="_blank">https://github.com/pydata/numexpr</a></div><div><br></div><div>You can get the packages from PyPI as well (but not for RC releases):</div><div><br></div><div><a href="http://pypi.python.org/pypi/numexpr" target="_blank">http://pypi.python.org/pypi/numexpr</a></div><div><br></div><div>Share your experience</div><div>=====================</div><div><br></div><div>Let us know of any bugs, suggestions, gripes, kudos, etc. you may</div><div>have.</div><div><br></div><div><br></div><div>Enjoy data!</div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div><br></div>-- <br><div>Francesc Alted</div>
</font></span></div>
<br>_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" target="_blank">http://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>