RubyとPythonの開発者コミュニティを比較してみた - Qiita
RubyとPythonの開発者コミュニティを比較してみた。 Rubyの他の可視化としてgemの依存関係ネットワークを描画してみたも公開しています。よければこちらもご覧になってみてください。 2019/01/04 23時頃 追記 Qiitaへのコメントからご指摘をいただいた通り、各言語の開発を開始した時期と公開を開始した時期が必ずしも一致していない、各言語のコミット粒度が異なる、などに注意が必要なようです。これらの点を念頭に置いた上でご覧いただきますようお願いいたします。 各コミッター毎のコミット数の経年推移 下記の追いかけグラフでは、RubyとPythonのそれぞれで、全期間でのトータルコミット数が多い順から10名を選び、グラフにプロットしています。 集計上の注意点 集計に利用したデータは ruby.csv / python.csv に置いてあります コミットの集計はGithubのリポジト
PythonのコードをPython ASTベースでRubyに変換を行う py2rb.py 0.1.0 をリリースしました。 - @naitohの日記
去年の8月に RejectKaigi 2017 にて発表した、「PythonのコードをPython ASTベースでRubyに変換を行う py2rb.py」が、初版公開できるレベルになったので、python のパッケージとして PyPIで公開しました。 pypi.python.org github.com py2rb.py は、Pythonの機械学習関連のライブラリ、特に Chainer を Ruby に移植するためにPythonからRubyへのトランスコンパイラを作成している位置づけになります。 py2rb.py 開発の経緯の詳細は、下記 blog をご覧ください。 naitoh.hatenablog.com 特徴 Python ASTベースで1行単位にRubyへ翻訳 Python => Ruby (メソッド,クラス,変数) : decorator や yield 等は未サポート impo
データサイエンスにおけるRubyの現在の位置づけと可能性
村田 賢太 はじめに現在Ruby*1は、データサイエンスの業務ではほとんど役に立たないプログラミング言語であると言っても過言ではない。 Rubyはデータサイエンスの世界では存在していないも同然の扱いであり、選択肢にすら上がらない。 その理由は、実用的に使える環境が存在しないことである。データサイエンスで使えるRuby向けのツールは少ないが存在はする。 しかし、これらは開発者各自が思い思いのツールを好き勝手に作る方式で供給されており、計画性がないオープンソース活動に支えられている。 そのため、ツール間でデータのやり取りができない、データサイエンスのすべての工程を一貫してRubyで実施できない、ツールの品質が悪くて利用できないなどの理由から業務での利用を諦めざるを得ないのが現実である。 この状況を一変させるには、データサイエンスの仕事を最初から最後までRubyで実施できる実用的な環境を作り上げ
Pythonとプログラミング
PyCon mini Hiroshima 2016の資料です。 http://pyconjp.connpass.com/event/39164/ サブのスライドです。 https://speakerdeck.com/eiel/pythonkaramiruduo-xiang-falsehua
内包表記について、すごい合同勉強会で話した | そんなこと覚えてない
すごい合同勉強会2014 in 広島でセッションしたので内容を公開しておく。 今回は「私がモナドの内包表記という名前を知った時の感覚を伝えよう」というのが目的でした。 さりげなく「私がモナドに感じている効能を伝える」というのもしているのですが、そこは本当にさりげなく。 内包表記。その意味を知らずに5年前ぐらいにpythonで利用していて、forやif文字通りにうけとっており、その動作を正しく理解できてないときがありました。 現在とその間にHaskellを学び、その5年前の自分に内包表記を伝えるにはという観点で話を進めました。 まず、リストの内包表記ですが、リストを生成を簡単にしてくれる機能です。 内包表記は、どうやら数学の集合の記法である内包的記法に由来するそうで、「関数プログラミング入門 ―Haskellで学ぶ原理と技法―」か何かで読んだ記憶があります。 その対になる記法として外延的記法
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Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 まとめ - Qiita
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