PEP 703 - 兼雑記
https://peps.python.org/pep-0703/ Python の GIL 外す話。これすごく楽しい読みものでした。参照カウントのところが一番人気だと思うのですが、他のところも色々良い。こういう、「んーこういうことするとこういう問題が起きない？」と思ったら次の章くらいでそれが説明される、みたいな読みものは大変好きです 参照カウント: オブジェクトっていうのは作ったスレッドが解放するというのがほとんどなんだから、その場合はロックをいらなくする、他に渡ったら普通の参照カウントぽくする、という話。 Swift に 2018 年に導入された 話らしい。他のスレッドに渡された後で DECREF すると他スレッド用の参照カウントが負になりうるのだけど、その時に queue に入れるということをして、ややこしいので、なんかこれ無しですむ方法はないのかなぁ……と Immortalize
プログラミング言語の未来はどうなるか | κeenのHappy Hacκing Blog
κeenです。最近JEITAのソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2020に参加したんですが、そこで五十嵐先生、柴田さん、Matzとパネルティスカッションをしました。その議論が面白かったので個人的に話を広げようと思います。 年末年始休暇に書き始めたんですが体調を崩したりと色々あって執筆に時間がかかってしまいました。 時間を置いて文章を書き足していったので継ぎ接ぎ感のある文体になってるかもしれませんがご容赦下さい。 というのを踏まえて以下をお読み下さい。 いくつか議題があったのですが、ここで拾うのは一番最後の「プログラミング言語の未来はどうなるか」という話題です。 アーカイブが1月末まで残るようです。もうあと数日しかありませんが間に合うかたはご覧下さい。 そのとき各人の回答を要約すると以下でした。 五十嵐先生：DSLを簡単に作れる言語というのが重要。それとプログラム検証、プログラム
Lispの車窓から見た人工知能 - dely engineering blog
はじめに こんにちは。 機械学習エンジニアの辻です。 本記事はdely Advent Calendar 2018の22日目の記事です。 dely Advent Calendar 2018 - Adventar dely Advent Calendar 2018 - Qiita 昨日は弊社のサーバサイド・エンジニアの山野井が「【Vue.js】算出プロパティの仕組みについて調べてみた」という記事を書きました！ とてもわかり易く解説しているので興味のある方は是非読んでみてください。 tech.dely.jp さて本日は「Lispの車窓から見た人工知能」と題しまして、プログラミング言語Lispから見た人工知能の風景を眺めていきたいと思っています。ぼくはEmacs使いのLisperですが、Lispを書くのは自分用のスクリプトや、Emacs Lispの設定変更といったものだけで、ふだんの機械学習に関す
Rebuild: 176: Garbage Collection Police (naoya)
Naoya Ito さんをゲストに迎えて、ディープワーク、データサイエンス、Python, GC, マネジメント、Google Apps などについて話しました。 Show Notes Deep Work: 大事なことに集中する けものフレンズプロジェクト WEB+DB PRESS Vol.97 私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか Rebuild: 171: Psychologically Safe Podcast (naoya) scikit-learn: machine learning in Python pandas Matplotlib 優良AIスタートアップの見分け方 Apple Rebuilds Siri Backend Services Using Apache Mesos 集合知プログラミング データサイエンスにおけるRubyの現在の位置づけと可能性
GoogleがGoによるPython実装、Grumpyを発表
Googleが既存の社内のPythonコードをGoで実行するためのPython実装を公開している。 Google Open Source Blog: Grumpy: Go running Python! google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime. Googleの発表によれば、YouTubeのフロントエンドサーバーとYouTube APIはほとんどPythonで書かれているという。現在、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7で実行されているが、CPythonの制約により効率化には限界があるのだという。 GrumpyはPython 2.7のコードをGoのコードに変換するツールgrumpcの実装だ。grumpcはPythonで実装されていて、astモジュールでPyth
CPython の GC チューニング - methaneのブログ
ISUCON は Go で参戦しているんだけど、複数のチームが Python で予選通過したらしいので、応援のために Tips を公開していこうと思う。 目次 CPython の GC について 統計情報を出力する 第一世代GCの間隔を調整する Out of Band GC 循環参照を見つけて対処する CPython の GC について CPython のGCは参照カウント＋循環参照コレクタだ。そして参照カウント方式は(幾つかの欠点はあるものの)Webアプリのボトルネックになったりはしにくい。 なのでGCチューニングの基本は次のようになる。 循環参照を避ける 循環参照コレクタの呼び出しタイミングを制御する 循環参照コレクタは、生きているオブジェクトの数がある程度増えると第一世代が実行され、第一世代が一定回数実行されると第二世代が、第二世代が一定回数実行されると第三世代が実行される。 各世代
RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
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
RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
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
見えてきた「ECMAScript 6」。JavaScriptの生みの親が書く「Harmony of Dreams Come True」
見えてきた「ECMAScript 6」。JavaScriptの生みの親が書く「Harmony of Dreams Come True」 JavaScriptの標準仕様となっているのがECMAScriptで、最新バージョンは2009年12月に策定されたECMAScript 5th Editon。そして次のバージョンとなるECMAScript 6は、コード名「Harmony」もしくは「ES.next」や「ES6」と呼ばれています。 ECMAScript 6にはどのような機能が加わるのか、JavaScriptの生みの親であるBrendan Eich氏が、自身のブログに「Harmony of Dreams Come True」というエントリをポストし、その内容を紹介しています。PublickeyではEich氏の許可を得て日本語訳を掲載します。 （正確な翻訳に務めましたが、言語仕様やガベージコレクシ
__del__, gc, 循環参照, weakref
2010年11月22日公開 Python の __del__ メソッド、ガベージコレクタ、循環参照、そして弱参照についての解説と考察。 参照カウンタ __del__ __del__ の落とし穴 循環参照 __del__ の落とし穴 考察 __del__ を使わない 循環参照を確実に避けることはできる？ 弱参照 weakref モジュールを利用したハック いったいいつ __del__ を使うのか 参考文献 事項 参照カウンタ C/C++ では、malloc を使って確保したメモリや new で作成したオブジェクトについては、必ず対応する free / delete を呼ばなければならない。これを忘れるといつまでも解放されないメモリがプログラムの生存期間中居残ることになる。これをメモリリークと呼ぶ。メモリリークがあると、確保されたままになったメモリが OS や他のプロセスを圧迫して、システム全
PyPy における Python のパフォーマンスチューニング
これは PyPy Advent Calendar の記事です。PyPyのコアディベロッパーである "Maciej Fijalkowski" 氏のブログ "Analysing python's performance under PyPy" の抄訳+αです。 Python の一般的なパフォーマン解析のモデルは、"プロファイラを実行して、ボトルネックを探し出し、それを最適化するか C で書き直す" ことです。しかし PyPy ではこのアプローチだけでは不十分です。なぜなら、 多くの大規模アプリケーションで、プロファイラはフラットです: PyPy のトランスレーションツールチェーン、Twisted、モダンな Web サーバ等が良い例です ボトルネックを発見したとしても、それが特定の関数内でのみ遅いのか、複数の関数が関係しているのか明確になるわけではありません。どうすれば遅くて、どうすれば速くなる
言語のGC機能と参照カウント (前編) - moriyoshiの日記
たまにはちゃんと書いたほうがいいかなと思って書いてみる。 あらまし 原始的な参照カウントベースのガーベジコレクションは、循環参照が発生すると、その参照に含まれるオブジェクトを回収できないという厄介な問題を抱えている。循環参照とは、1つ以上のオブジェクトが環状の参照関係を形成している状態のことで、このような参照を持つオブジェクトは、やがてルート (ある時点で言語ランタイムが管理しているすべてのスコープと考えてもいい) から辿りつけなくなって、解放されずにリークしてしまう。 この問題はいろんな LL 言語に見られる。 Perl の場合 use Devel::Peek qw(Dump); sub make_circular { my $foo = {}; my $bar = {}; my $baz = {}; $foo->{'bar'} = $bar; $bar->{'baz'} = $baz;
メソッドオブジェクトの不思議とid()の落とし穴 - atsuoishimoto's diary
さて、@aroma_blackさんがこんなスクリプトで悩んでおられたのである。 class C(object): def foo(self): pass c = C() print id(c.foo) == id(c.__class__.foo) print c.foo is c.__class__.foo @aroma_blackさんはメソッドオブジェクトがどこに隠れているのか調べていたようだ。この二つのprint文で出力される結果はおわかりだろうか。 c.foo is c.__class__.foo まず、二番目のprint文から見てみよう。 c.fooは見た通り、Cクラスのインスタンス c からメソッド foo を取得する式である。 >>> c.foo <bound method C.foo of <__main__.C object at 0x02A8B3B0>> c.fooでは、
Pythonの粗大ゴミ - atsuoishimoto's diary
なんかgcネタが続いてしまうが、先日のPython Hack-a-thon で発表した中で、「ジェネレータオブジェクトが解放されない場合がある」というのは、あまり知られていないようだ。Python公式ドキュメントを確認してみると、どうやらこちらにも書かれていない。知らないとハマってしまう場合もあるので、もうちょっと詳しく解説しておこう。 ガベージコレクションで解放されないオブジェクト まず、ちょっと復習しておこう。Pythonのガベージコレクション機構では、__del__() メソッドを持ったオブジェクトで循環参照を作ってしまうと、そのオブジェクトは自動的には解放されなくなってしまう。 例えば、次のように __del__() メソッドを持つクラスを定義する。 class UnCollectable: "__del__()メソッド付きクラス" def __del__(self): print
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