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
RejectKaigi 2017で『Rubyで機械学習を行うための「巨人の肩に乗る」別の方法』という発表をしました - @naitohの日記
RubyKaigi 2017 に CFP を出したところ残念ながら Reject されてしまい、この内容を発表する場が無いかなと考えていたところ、 RejectKaigi 2017 に発表の機会を頂きましたので、お話させて頂きました。 スライドは下記に公開してますので、ご覧ください。 Reject kaigi2017 naitoh from Jun Naitoh www.slideshare.net お話した内容は Ruby で機械学習をしたいと思った場合、現状では不可能なため、下記の三つの内容について Ruby コミュニティで取り組みが行われており、 既存のgemをなんとかすること Rubyのための仕組みをつくっていくこと 巨人 (Python) の肩に乗る方法 この中の現実的な解が「巨人 (Python) の肩に乗る方法」を実現しつつある PyCall になります。 PyCall の詳
多倍長整数演算の速度比較 - まめめも
ruby 、perl 、python の多倍長整数演算の速度を適当に比較してみました。フィボナッチ数の計算速度比較以上にどーでもいい比較です。 前置き 使用した処理系のバージョンはそれぞれ以下のとおりです。 ruby 1.9.0 (2008-01-16 revision 0) perl v5.10.0 python 3.0a2 perl は多倍長整数を扱う方法が何個かあるようなので、標準装備らしい bigint と、別途 CPAN でインストールしないといけない Math::BitInt::GMP (GMP の binding) の 2 種類を試しました。python の psyco はなんか動かなくて面倒だったので試してません。この比較にはあまり影響しないような気がしてます。僕は Perl と Python は素人なので、もっと速くて美しい書き方・やり方があったら教えてください。 実験
Vim の modeline で fileencoding を設定すべからず - まじかんと雑記
Vim の modeline はファイルを読みこむ時ではなくファイルを読み込んだ後に有効になるので、ファイルに vim: fenc=utf-8 などと書いてあってもそれはファイルを読み込む際には考慮されない。つまりファイルを開く際の文字化け防止には使えない。むしろ、ファイルを開く際に文字化けしてしまった後に modeline でエンコーディングが再設定された後、そのままファイルを編集して保存してしまうと、文字化けした部分のデータが壊れてしまう。従って modeline で fileencoding (fenc) を設定してはいけない。 ちなみに、fileencoding オプションが各ファイルをディスクに読み書きする際のエンコーディングを指定するのに対し、encoding オプションは vim がファイルの編集中にプログラム内部で使用するエンコーディングを指定する。前者はファイルごとに異な
バベル案内
Steve Yegge / 青木靖 訳 2004年9月 これは駆け足の言語案内だ — Amazon Developers Journalのために今月書いていたのだが、どうもこれを見苦しくないようにする方法を見つけられなかった･･･。 ひとつには、私はどうも粗野で口汚くなりがちで、オフィシャルな趣のあるAmazonの出版物に載せるのは不適切に思えた。それでかわりに誰も読まない自分のブログに押し込めてしまうことにした。読んでるのはあなたくらいのものだよ。どうも! もうひとつ言うと、これは本当に書きかけのものであり、そこかしこの断片を集めたものでしかない。全然磨き上げられていない。これもブログエントリにする理由になっている。ブログなら別に良質である必要も完全である必要もない。単に私が今日考えたことというだけのものだ。ではお楽しみを! この駆け足の案内では、C、C++、Lisp、Java、Perl
「初めてのRuby」の言語系図を勝手に添削 - Smalltalkのtは小文字です
http://www.amazon.co.jp/dp/4873113679 http://yugui.jp/wiki/LearningRuby この手の系図には間違いがつきものなのですが、「プログラム言語の系譜で、Lisp→Smalltalkの線を引いてるのはこの本だけ！」と言われてしまうとつい反応したくなるのが人情というものでして…汗。 ▼ Pascal → Simula ！？ '70 → '67(SIMULA 67 の場合。SIMULA Ｉ なら '66) というのは時系列的にまずいと思います。ここはオーソドックスに、ALGOL 60 から線を延ばして、 ALGOL 60 → SIMULA と、すべきかと。 SIMULA: an ALGOL-based simulation language (ダウンロードは有料） Some features of the SIMULA 67 lang
Perl, Python, Ruby の比較
コードの書きやすさは３つともそれほど違わないように思えます。ただ、読みやすさはダントツで Python が 優れています。Ruby はまずまずで、Perl は書き手の技量による部分が大きいのですが、 一般的には "読めない" コードになりがちです。 現在の人気を無視して、言語そのもののよしあしを考えると、 Python と Ruby はほぼ互角でしょう。しかし、今のところ Python の方が、 実行速度が速く、ライブラリが豊富なので、とりあえず Python を使うことにします。 また、Python には対話モードがあるのも Lisp に慣れた人間にとってはありがたいです。 Ruby は今後の健闘に期待します。 5. おわりに 以上 Perl, Python, Ruby の比較をつれづれと書きましたがご参考になりましたでしょうか？ 結論は、 Python, Ruby は Perl に比べ
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