
2019-03-28 Python/インスタンス生成 2018-01-02 Python/クロージャ Pythonを読む 2018-01-01 Python/メソッド呼び出し 2017-12-31 Python/build_class後編 2017-12-30 Python/読解対象とするPythonコードと解析方法 2017-12-24 Python/build_class前編(というよりPyTypeObject) 2017-12-07 Python/ビルトインがビルトインされるまで 2017-12-03 Python/C関数実行とPyObject 2017-10-22 Django/テンプレートシステムを読む(レンダリング) Djangoを読む 2017-10-21 Django/テンプレートシステムを読む(テンプレートのパース) 2017-09-24 Django/テンプレートシステ
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『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
http://samsaffron.com/archive/2013/11/22/demystifying-the-ruby-gc Ruby 2.1のガベージコレクタ (GC) については、「RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する [その1] [その2] 」で取り上げましたが、今回は、DiscourseのSam SaffronがまとめているRuby 2.0のGCを利用するにあたっての学びを紹介します。 1) Heaps of heaps MRIはヒープにRVALUEとして知られているオブジェクトをもつ。各ヒープは約16KB。RVALUE構造体は、マシンのアーキテクチャによって異なる量のメモリを消費する。x64マシンでは40 byte、x32マシンではサブアーキテクチャー次第で20 byteから24 byte。RVALUEはマジカルなC構造体で、Rubyの様々なローレベル
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
プログラムの実行時イメージ 突然だが、本章を始めるに先立ち、プログラム実行時のメモリ空間の状態につ いて予習をしておこうと思う。この章ではコンピュータの低レベルな部分にか なり踏み込んでいくことになるので、あらかじめある程度の知識を仕入れてお かないと太刀打ちできないのだ。それにこの後の章になればいずれ必要になっ てくる。ここで一回やってしまえば後が楽だ。 セグメント 一般的なCプログラムではメモリ空間の中に以下の部分を持つ。 テキスト領域 スタティック変数やグローバル変数の置場 マシンスタック ヒープ テキスト領域はコードが置いてあるところ。二番目は見ての通り。マシンスタッ クには関数の引数やローカル変数が積まれる。ヒープはmalloc()で割り当てて もらうところだ。 三つめのマシンスタックについてもう少し話そう。マシン「スタック」と言う くらいだから当然スタック構造をしている。つまり
The document discusses the implementation of Ruby's garbage collection mechanism, focusing on non-recursive and bitmap marking techniques. It describes how non-recursive marking avoids stack overflow issues, while bitmap marking improves memory efficiency, particularly for forked processes. The presentation concludes with the future plans for enhancing Ruby's garbage collection features.
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