Profiling Python and Ruby using eBPF
tl;dr In our continued efforts to expand and improve your profiling experience, we are excited to announce new additions to our language support: Ruby and Python. All the features that are described in this blog post have recently been released as part v0.26.0 of Parca Agent. ~~While currently these language supports are in beta, they can be enabled using the --enable-ruby-unwinding and --enable-p
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
AppleがmacOS 10.15 Catalina後のmacOSでPythonやRuby、Perlを同梱しない事について、Homebrewが対応を表明。
AppleがmacOS 10.15 Catalina後のmacOSでPythonやRuby、Perlを同梱しない事について、Homebrewが対応を表明しています。詳細は以下から。 Appleは現地時間2019年06月03日、開発者向けに2019年秋にリリースを予定している「macOS 10.15 Catalina」のBeta版を公開し、このCatalinaにはレガシーなソフトウェアとの互換性を持たせるため2020年にEOL(End of Life)となるPython v2.7.xなどの古いスクリプト言語を同梱していると発表しましたが、加えて将来のmacOS (10.16?)ではスクリプト言語のランタイム自体をデフォルトで同梱しないと発表しました。 Scripting language runtimes such as Python, Ruby, and Perl are included
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 ライブラリを Ruby から使う
English version is available at github PyCall は Ruby の中から既存の Python ライブラリを使うにはとても便利なライブラリです。 とはいえ、これは Ruby から Python の関数を呼ぶためのライブラリなので、Python の関数を１回呼ぶ度に Ruby に制御が戻ってきます。 これが元でちょっと間違えやすいこともあるようです。 例えば下のような記事を見つけました。 Ruby×PyCallでTensorflowのMNISTチュートリアル「連想配列の違いで手間取った」 そこで Ruby の柔軟な構文を活かして、Python っぽいコードを Ruby プログラムの中に埋め込んでおくと、そこだけまとめて切り出して Python に送って実行する DSL を作ってみました。 Yadriggy を使って作っています。 この DSL の実装は
Pythonが2018年も人気ナンバーワン言語に - Rubyは13位へ | ソフトアンテナ
IEEE Spectrumは7月31日(現地時間)、独自の指標によって決定した人気プログラミング言語のランキング「The 2018 Top Programming Languages」を発表しました。 上記画像からも確認できるように、2018年版ランキングの1位は2017年にひき続きPythonに、2位は昨年の4位から上昇したC++言語に、3位は一つ順位を落としたC言語になっています。 IEEE SpectrumはPythonが人気を集めている事に関して二つの理由を挙げています。一つは最近のマイクロコントローラーの性能向上によって従来はコンパイル言語が使用されることが多かった組み込み分野でもPythonが使われているようになっていることで、もう一つはRの人気の低下からも推測できる、統計やデータ処理、機械学習などの分野で、Pythonが支持されているということです。 そのほかGoogleのG
PyCall Ruby版 Tips - Qiita
# Pythonだと、 import matplotlib pyimport :matplotlib pyimport 'matplotlib' # 上ではシンボルを使ったが、文字列でも同じ # Python だと import matplotlib.pyplot as plt pyimport 'matplotlib.pyplot', as: :plt plt = PyCall.import_module('matplotlib.pyplot') # 上はこのような記法でも同じ # Python だと from janome.tokenizer import Tokenizer pyfrom 'janome.tokenizer', import: :Tokenizer # Python だと from keras.layers import Dense, Dropout pyfrom '
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
Rubyist Magazine - スはスペックのス 【第 1 回】 RSpec の概要と、RSpec on Rails (モデル編)
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0064 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0064 号 Rubyist Magazine 0063 号 Rubyist Magazine 0062 号 Kaigi on Rails 特集号 RubyKaigi Takeout 2020 特集号 Rubyist Magazine 0061 号 Rubyist Magazine 0060 号 RubyKaigi 2019 直前特集号 Rubyist
Ruby + PyCallで機械学習をやってみた at Pydata Okinawa #23 - The paradigm shift
機械学習といえばPythonがいますごい盛り上がりを見せていますが、Rubyでも最近 @mrknさんがPyCallというgemを作っていて、2月23日に行われたRuby Business Users Conference 2017で発表されたみたいです。 sssslide.com ということで Ruby + PyCallで機械学習をやってみる 以前、Python 3.5, scikit-learn, pandasでKaggleのTitanicを使って機械学習のチュートリアルを行ったのでここのコードをRuby化してみる。 saboyutaka.hatenablog.com 基となるPythonのコード Kaggleのデータ(train.csv, test.csv)をローカルのdataディレクトリに配置 pandasでデータを加工 scikit-learn RandomForestでmodel
Ruby Business Users Conference で Ruby-Python 間ブリッジの PyCall について現状報告をしました - Speee DEVELOPER BLOG
開発部 R&D グループで研究開発をしている CRuby コミッターの村田 (mrkn) です。 2/23 に渋谷で開催された Ruby Business Users Conference 2017 *1 でキーノートスピーカーとして講演をさせていただきました。 内容は、Ruby で統計分析や機械学習ができない現状についての解説と、その状況を打破するために私が現在開発を進めている pycall.gem のデモンストレーションでした。 カンファレンス当日に使用した資料は私個人の Speaker Deck で公開していますので、そちらをご覧ください。 カンファレンスの発表後、当日カンファレンスで一緒だった YassLab の安川さんがデモ部分の動画を facebook で公開し、twitter で拡散してくださいました。 .@mrkn さんの PyCall を使ったデモがスゴい！😆 #RBU
【Ruby】PythonプログラマーがRubyを触って感じたこと - 歩いたら休め
Pythonプログラマーというか、元々Python（ときどきR、C言語）で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。 もし自分と同じような立場の人（これから後輩としてもどんどん増えていくかも！）がいたら、「ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ」と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も「どこが分かってないのか説明できない」状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。 たまに2ちゃんねるのオカルト板である「見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ」みたいな感覚で、なかなか面白い経
Python と Ruby と typing - methaneのブログ
うーん、structural subtypingとダックタイピングは同じものなんだろうか。— Yukihiro Matsumoto (@yukihiro_matz) 2016年9月8日 https://t.co/5Rv86piThC wikipediaによると似て非なる物のようですね。 https://t.co/VwIg39h5M0— INADA Naoki (@methane) 2016年9月8日 この話題について補足しておきます。なお、僕はTAPL脱落組なのであまり正確性は期待しないでください。 背景 Ruby Kaigi で Matz が Ruby3 に向けて考え中の静的型について話されたようです。 少し前から、 Python でも Guido が Dropbox での大量のコードベースを改善していくために type hinting がほしいということで PEP 484 を始めました
PythonからRubyに移行した人間の印象 - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
今日の料理 安物のねぎとろは、納豆と良くあう。 前提 はじめてのにき(2016-06-16) より。 このエントリの立ち位置について 元々はPythonを勉強していたのだけれども、仕事の関係上、Rubyを主軸にすることにした人間のエントリです。ちなみに、PythonとRubyの立ち位置には詳しくなく、主観を元に構成されているので、客観的な部分に関しては弱いことをお断りしておく。また、現時点での知識が2.7になっているので、3.5では多少違う点があるかもしれない。 なぜならPythonのほうが「わかりやすかった」から まず最初に、Pythonのほうが機械科学系の人に支持されやすい傾向としてあるのは、Pythonのライブラリ、例えばNumpyであったり、Scipy、または各種機械学習系のライブラリなどの影響が大きいのは間違いない。最近の機械学習ブームのせいなのか、Pythonも「エモい人(エモ
RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
python | RubyGems.org | your community gem host
Version Released: July 8, 2015 7:14am License: MIT Required Ruby Version: >= 0 Links: RubyGems.org is the Ruby community’s gem hosting service. Instantly publish your gems and then install them. Use the API to find out more about available gems. Become a contributor and improve the site yourself. RubyGems.org is made possible through a partnership with the greater Ruby community. Fastly provides b
RubyとPythonとC#のround関数のバグっぽい挙動について - hnwの日記
(12/29 20:40追記)「（追記）なぜMySQLのdecimal型を例に使ったかについて」というセクションを追加しました。また、コメントを頂戴したので返信しました。 (12/29 21:30追記)C#について言えば「Math.Round メソッド (Double, Int32)」に内部実装がどうなっているか書いてあるので仕様通りであり、誤解しようが無いという情報を頂きました。ありがとうございます。そしてごめんなさい、確かにバグじゃないです！ (12/29 21:50追記）Pythonのround関数のドキュメントにも誤差が入るかもしれないという記述があります。しかし、内部実装の紹介があった方がいつどういう誤差が入るかわかるので親切かなという気がします。また、浮動小数点数の性質上誤差が入るのは仕方が無いかのような記述に見えるのですが、浮動小数点数を使っていても誤差の入らない実装がありう
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