Unix系OSでは、スクリプトの#!から始まる一行目(shebangと呼ばれる)によって、起動するインタプリタを指定することができる。以下はWikipediaから拝借した例である。
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 に慣れていて python に慣れていないんだけど、python を書く機会が増えてきたので備忘録のような感じで。 python は完全に初心者。 python 3。python 2.x のことは気にしないことにした。 手元の処理系 ruby 2.4.0p0 (2016-12-24 revision 57164) [x86_64-darwin16] Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (x86_64) で確認している 長さ ary_len = [1,2,3].size # [1,2,3].length でもいい hash_len = {a:1}.size # {a:1}.length でもいい string_len = "hoge".size # "hoge".length でもいい range_len = (1..9).size # Range#len
はじめに Jupyter Notebookはインタラクティブにスクリプトの開発ができる素晴らしい開発環境なのですが、iRubyとして動作させると少し機能に見劣りするところが無きにしも非ず。 とりわけ、グラフを描画する部分について、幾つかライブラリがあるもののエクスポートを行う場合には、受け取り側でも同じライブラリがないと閲覧することができないという状況で、少し不便。 [参考ライブラリ] https://github.com/domitry/nyaplot https://github.com/rdp/ruby_gnuplot ということで、Pythonでmatplotlibを使った時のようにNotebookに保存できるグラフ環境が準備できないか調査してみましたので、その結果をまとめます。 ちなみに、昨日はchunky_png編を公開しています。 http://qiita.com/mix_d
以前 Bash on Ubuntu on Windows で IRuby Notebook を使う 方法を紹介しましたが,IRuby に新たなzeromq backendが追加される見込みなので,その新zeromq backend(cztop)を利用した(ネイティブ)インストール方法を紹介します. この記事は未完成のものであり,近いうちに実現されるであろうIRubyの更新により簡略化される見込みです. Ruby のインストール RubyInstaller をダウンロード,インストールしてください. cztop のインストール gemコマンド一発です.zeromqもcztopが依存するgem(czmq-ffi-gen)内に含まれており別途installする必要はありません.またパスを通すといった設定も不要です. devkitも(このインストールには)必要ありません.あらかじめコンパイルされた
Pythonは、Rubyと同様、とてもよくできた汎用的なプログラミング言語です。 PythonからRubyへやってきたなら、Pythonよりもほんの少しだけ構文が多いことに気づくでしょう。 Pythonとの類似 Pythonと同様に、Rubyは… irbと呼ばれる対話型の実行環境があります。 コマンドライン上でドキュメントを読めます (pydocの代わりにriコマンドを使います)。 通常の改行を除いて、特殊な行区切りはありません。 Pythonにおける三重引用符のように、文字列リテラルを複数行に記述できます。 角かっこはリストを示すために使われ、 波かっこは辞書(Rubyではハッシュと呼ばれます)を表すために使われます。 配列は同じように機能します( 要素を追加すれば配列は大きくなっていきます。 a3 = [ a1, a2 ]のように書けば配列の配列を作って、 それらを構造化することもでき
AWSのAmazon EC2においてAmazon LinuxやCentOSなどを用いてサーバアプリケーションを実装する際にシステム要件で使用するプログラム言語のバージョンが指定・限定されている場合もあるかと思います。 その場合、運良く該当のバージョンがyumリポジトリにあれば良いのですが、該当のバージョンがyumに存在しなければソースからインストールする必要があります。 ただプログラム言語パッケージを配布元からそのままソースでインストールするとバージョンを入れ替える場合などパッケージ管理の点でインストール、アンインストールが複雑になってきます。 今回はプログラム言語Python、Ruby、Node.jsでそれぞれ有志が用意している簡単にプログラム言語のインストール、アンインストール、バージョン切り替えが可能なパッケージ管理ツールpyenv、rbenv、ndenvをシステム全体・システムワイ
ちなみに初めて iruby notebook を起動する時に、その時点のRubyがkernelとして登録される。 何が起きているか? irubyのソースを読んでみる。 irubyコマンドを実行した際の処理のコードは以下の場所にある。 register_kernelメソッド内でRubyのパスを書いたjsonファイルを作成し、~/.ipython/kernels/ruby/kernel.jsonに保存している。 jupyterはkernelの情報をjupyter --pathで表示されるパスから読んでいる。 2016年9月現在、jupyter 4.1.1ではkernelの情報を "~/.ipython" 以下ではなく "~/Library/Jupyter"から読む。 おそらくiruby 0.2.9は昔のjupyterの仕様を想定しているため、kernel情報を"~/.ipython"以下に書き
“Python or Ruby” is the one of the most hotly debated topics in the programming world, ranking just behind “emacs or vim” and “pro-skub or anti-skub” in importance and complexity. This FAQ will showcase their differences, answer some common questions about both, and provide an objective, definitive answer to which is better.
いつもはpythonで使っているjupyterだけど、他の言語もサポートしているというので入れてみました。 - A) ruby - B) R - C) nodes - D) go 結果、・・・、同じディレクトリにpython, ruby, R, go, nodejsの.ipynbファイルがあると混乱しますね(笑)。 jupyterインストール まずはjupyter本体(&python3)インストールから(インストール済みの人は飛ばしてください) /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python3 pip3 install jupyter
LL言語がマルチプロセッサ環境のメリットを捨ててまでグローバルインタプリタロックを採用している理由について調べてみた。 その為にはプロセスとスレッドについての前提知識がけっこう必要だったので、ついでにざっくり調べてみた。 LL言語がマルチプロセッサ環境のメリットを捨ててまでGILを実装している理由 結論を先に書くと、LL言語がマルチプロセッサ環境のメリットを捨ててまでGILを実装している一番の理由は、「スレッドセーフではないCで書かれたモジュールをたくさん使っているから」ということになるっぽい。 この結論に至るまでの色々な前提知識についても書いておく。 プロセスとスレッド プロセスとスレッドの特徴をざっくり対比させて書くとこんな感じになる。 ユーザースレッドとカーネルスレッド ユーザースレッド ユーザ空間で実装されたスレッド機構をユーザースレッドと呼ぶ。 1つのプロセス内の複数のスレッドは
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
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