Rubyで末尾再帰最適化をする。 - Homoiconic Days
元ネタはPythonで末尾再帰最適化をする。 - wasabizの日記。Pythonのデコレータを使って、末尾再帰で書かれた関数に対して末尾呼び出し最適化(TCO)を行う、というものです(どうやってTCOを実現しているかの詳細についての説明はここでは割愛します)。 さて、元エントリでは「Pythonがすごいからこんなことができるんだ」という感じで書かれていますが、タネさえ分かればいろんな言語でできそうだということが分かったので、他の言語でも試してみることにしました。 まずはじめに、試しにScheme版を書いてみたものの、そもそもSchemeはTCOを勝手にやってくれるのであまり意味のない例になってしまいました。 その後、Scheme版をだいたいそのままRubyに書き直したのが以下のRuby版です。 class Module def tco(name) continue = [] first
JavaScript 1.7 の新機能: Days on the Moon
Firefox 2 の新機能の一つに JavaScript 1.7 への対応がある。Firefox 2 Beta 2 のリリースも近づき JavaScript 1.7 の新機能もほとんどが実装されてきたのでここにまとめてみる。といっても New in JavaScript 1.7 に大体はまとまっているので補足的な部分など。 識別子の扱い ブロックスコープ 分割代入 イテレータ ジェネレータ 配列内包 参考 なお、ブラウザ上でスクリプトを実行する場合は、JavaScript のバージョンを明記しないと let 、yield がキーワードとして認識されない (Bug 351515) 。 <script type="text/javascript; version=1.7"> JavaScript shell を使う場合は起動時にバージョンを指定するか version 関数を使う。 $ js
こっちは本物のMapReduceだ！ グーグルがAppEngine-MapReduceをオープンソースで開発中
こっちは本物のMapReduceだ！ グーグルがAppEngine-MapReduceをオープンソースで開発中 グーグルはGoogle App Engine上でMapReduce処理を実現するオープンソースを開発中だと、先日行われたイベントGoogle I/Oで明らかにしています。プロジェクトのホームページもGoogle Code上に「appengine-mapreduce - Project Hosting on Google Code」として公開されています。 Reduce処理やJava版はこれから 1つ前の記事「グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作」では、グーグルがSQLライクな命令を用いて大規模データ処理のサービスを提供することをお伝えしました。 記事でも書いたとおり、これは内部でMapReduceを使っているかど
いやなブログ: 配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
C#とIronPythonで変化に強いWindowsアプリケーションを作る：CodeZine
はじめに 2006年9月、.NETで動作するPython「IronPython」が正式にリリースされました。.NET環境の本格的な動的言語ということもあってIronPythonは多くの注目を集めました。その反面、C#やVisual Basicを使っている開発者にとって、IronPythonをどのような局面で使ってよいのかわからない人も少なくないと思います。また、IronPythonの魅力がわからない人もいるのではないかと思います。 そこで、本稿では、C#からIronPythonを利用するメリットとその方法について紹介します。この記事を通してIronPythonに興味を持っていただければ幸いです。対象読者 IronPythonに興味のある.NET開発者。必要な環境 このサンプルは.NET Framework 2.0環境（Visual Studio 2005と2008）にて作成しています。Ir
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Python 2.5 ドキュメント - 19th September, 2006