C#／Scala／Python／Ruby／F#でデータ処理はどう違うのか？■概要 以前、C#でのデータ処理について解説した。今回は、同様のデータ処理を、C#以外のプログラミング言語ではどうしているのか、（C#も含めて）以下の5つの言語を比較しながら説明していく。 C# Scala Python Ruby F# 結果としてできることは似ているのだが、その内部的な実装方法は言語ごとにさまざまである。 ■データ処理のおさらい 概念的には、「データ処理」というのは、Figure 1に典型例を示すように、条件選択や変換など、小さな処理単位に分けて、それをつないでいく形を取る。
Rubyコーディング規約
はじめに 本文書は、Rubyによりコーディングを行う際の規約について述べる。 実際のプロジェクトに適用する際には、このコーディング規約をカスタ マイズして用いることを推奨する。 ソースコードの整形 インデント プログラムを読みやすくするため、インデントを適宜行う。インデント 幅は2とする。また、インデントにはスペースのみを使用し、タブは使用 しない。(環境によりタブ幅が異なるため。) 例: if x > 0 if y > 0 puts "x > 0 && y > 0" end end 一行の桁数 一行の桁数は最大80桁までとする。 空行 複数のクラスの区切には空行を挿入する。 例: class Foo ... end class Bar ... end 誤った例: class Foo ... end class Bar ... end また、クラス内の各構成要素の区切にも空行を挿入する。
Scripting Languages I: Node.js, Python, PHP, Ruby - Hyperpolyglot
a side-by-side reference sheet sheet one: version | grammar and execution | variables and expressions | arithmetic and logic | strings | regexes | dates and time | arrays | dictionaries | functions | execution control | exceptions | threads sheet two: streams | asynchronous events | files | file formats | directories | processes and environment | option parsing | libraries and namespaces | objects
並列1000コネクションに耐える！ Ruby のイベント駆動ライブラリ Rev と EventMachine の HTTPクライアント : DSAS開発者の部屋
並列1000コネクションに耐える！ Ruby のイベント駆動ライブラリ Rev と EventMachine の HTTPクライアント こんにちは、takada-at です。 Rubyのイベント駆動型ネットワークプログラミングフレームワーク Rev と EventMachine で HTTPクライアントを動かしてみました。 イベント駆動型ネットワークプログラミングフレームワークとは何か説明しだすと難しいですが、一言で言うと、以下のようになります。 # ふつうのフロー駆動型プログラム Net::HTTP.start(host, port){|http| res = http.get(path) #この処理が終わってから } puts "done" #この次の処理が実行される # イベント駆動型プログラム client = Rev::HttpClient::connect(host, port
分散システムのテストを自動化する - Blog by Sadayuki Furuhashi
複数のプロセスが相互に連携して動くシステムのテストを自動化したい。 普通に書くとプロセスを起動したあと終了するまで待ってしまうので、複数のプロセスを同時に起動できなくて困ります。&を付けてバックグラウンドで起動させると、後で終了させたとき、まず ps aux | grepしてPIDを調べて、シグナルを飛ばして、しばらくポーリングして本当に終了するまで待つ、なんてことになって面倒です。 それから起動してからしばらくは初期化処理が走っているので、標準出力に「started」と表示されるまで待ちたかったりします。 そのあたりをうまく扱うためのライブラリを書いてみました。↓こんな感じで自動化できます。 #!/usr/bin/env ruby require 'chukan' include Chukan srv = spawn("server -arg1 -arg2") # 'server' コマ
Ruby 拡張モジュール入門 / SlideShare
Web scale backups for MySQL, Алексей Копытов (Percona)
RubyでHadoopをラップ、分散処理ツールキットが登場 － ＠IT
2009/05/12 米新聞社大手のニューヨーク・タイムズは5月11日、Rubyによる大規模分散処理のツールキット「Map/Reduce Toolkit」（MRToolkit）をGPLv3の下にオープンソースで公開したと発表した。MRToolkitは、すでに稼働しているクラスタ上のHadoopと合わせて使うことでRubyで容易にMap/Reduce処理を記述することができる一種のラッパー。処理自体はHadoopが行う。すでにHadoopを使っているユーザーであれば、中小規模のプロジェクトに対して、すぐにMRToolkitを適用可能としている。 デフォルトで有用なMap、Reduceの処理モジュールが含まれていて、数行のRubyスクリプトを書くだけで、例えば膨大なApacheのログからIPアドレス別の閲覧履歴をまとめるといった処理が可能という。独自にMapやReduceの処理を定義することも
PerlとRubyで省メモリなハッシュを使おう - mixi engineer blog
サボっていた早朝ジョギング＠駒沢公園を再開して2週間たち、やっと抜かれる数より抜く数の方が増えてきたmikioです。今回は、PerlやRubyのハッシュの代用としてTokyo Cabinetを使うことでメモリ使用量を激減させられることを説明します。 抽象データベースAPI Tokyo Cabinetには抽象データベースという機構があり、先日、そのPerlとRubyのバインディングをリリースしました。それを使うと、各種言語のハッシュとほぼ同じような共通したインターフェイスで、以下のデータ構造を利用することができます。 オンメモリハッシュ：各種言語に標準のハッシュと同じく、メモリ上でkey/valueの関係を表現する。 オンメモリツリー：メモリ上の二分探索木としてkey/valueの関係を表現する。 ファイルハッシュ：いわゆるDBMとして、ファイル上でkey/valueの関係を表現する。 ファ
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