Meta（旧Facebook）が、Rustを社内の正式サポート言語に採用。サーバサイド向けとしてPython、C++、Hackに追加
Meta（旧Facebook）は、ブログ「Engineering at Meta」で公開した記事「Programming languages endorsed for server-side use at Meta」で、Rustを新たに社内の正式サポート言語に追加したことを明らかにしました。 Meta社内ではソフトウェア開発において正式にサポートする言語を慎重に選択しており、社内においてサポートされた言語に対しては十分な投資が行われ、プログラミング、デバッグ、デプロイなどにおいて良好な開発体験が期待できるとともに、新しプロジェクトが開始される場合には、サポートされている言語を選択することが推奨されています。 サーバサイド向けの言語としてこれまでPython、C++、Hackがサポートされており、今回そこにRustが追加されました。 性能重視のバックエンドサービスやCLIの開発にRustを推
[Rust] 簡単なFFI実験（Rust ～ C, Python） - Qiita
RustでFFI関連の練習をした。 すべてWindows MSVC環境。 FFI = Foreign Function Interface（他言語の関数を使うためのインターフェイス）。 異なる言語を組み合わせて使うための技術的仕様。 簡単に言えば「C言語の仕様に合わせる」ことで実現している。 ※7/26追記 コメントでの指摘を受けて、誤っていた箇所を訂正。 ※8/5追記 Pythonスクリプトの不具合を修正。 要点 Rust製ライブラリをC言語で使う Rust製ライブラリをPythonで使う C言語製ライブラリをRustで使う 補足 参考 要点 C言語をコンパイルするには「x64 Native Tools Command Prompt」を使う。 Rust～C言語間では静的リンク（.lib）で連携させる。 ※7/26訂正 Rust～Python間では動的リンク（.dll）で連携させる。 リン
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『手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた』を読みました - Don't Repeat Yourself
先日発売になった『手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた』を、一通り目を通していました。感想を記しておきます。なお感想は、例のごとく全体に軽く目を通して、いくつかサンプルプログラムを写経してみた程度の上でのものです。あらかじめご了承ください。 手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた 作者:クジラ飛行机ソシムAmazon Python から Rust に入門するという切り口 最近はRustの本が多く出版され始めており、読むよりも買うほうがだんだん多くなってきてしまっています。とくに単なる言語の入門にとどまらず、さまざまな切り口から解説する本が増え始めているように思います。本書もそのひとつで、Python から Rust に入門しようという非常に特異な切り口の一冊です。 Python から Rust という切り口は、多少なりと
Writing and publishing a Python module in Rust
Procmaps? procmaps is an extremely small Python library, backed by a similarly small Rust library2. All it does is parse “maps” files, best known for their presence under procfs on Linux3, into a list of Map objects. Each Map, in turn, contains the basic attributes of the mapped memory region. By their Python attributes: import os import procmaps # also: from_path, from_str # N.B.: named map_ inst
Python 3.11 からデフォルトの文字列ハッシュアルゴリズムが SipHash13 になります - methaneのブログ
Pythonの文字列やバイト列に対するハッシュアルゴリズムは、HashDoS対策としてPython 3.4から SipHash24が使われていました。 その後、ラウンド数を減らしたSipHash13でも十分に安全だとして2015年にRustが、2016年にRubyが、SipHash24からSipHash13への切り替えを行いました。 https://github.com/rust-lang/rust/issues/29754 https://bugs.ruby-lang.org/issues/13017 Python でもSipHash13に切り替えようという提案を2017年に行っていたのですが、実装した人がなかなかプルリクエストを作ってくれず、またPythonは文字列がimmutableでハッシュ値をキャッシュしているためにそこまで大きなインパクトがなかったこともあり、ずっと放置されてい
RustからWebAssembly (wasm)を生成してJavaScriptとブリッジ通信してみる | DevelopersIO
Rustはじめました Rustイイですよね。Cと同程度のパフォーマンスで動作して、メモリリークを防止し、マルチスレッドも安全に記述できます。GC（ガベージコレクション）処理よりも高速にメモリーを開放します。今まで、より高速に動くプログラミング言語を求めるとC/C++等が必要になり、安全面で気をつけないところが増えてしまって手が出しづらく、一方で、Javaなどの安全面が確保された言語や、JavaScriptやPythonなどのスクリプトで記述できる言語は、nullやundefinedなどを気をつける必要があり、更に実行速度を上げるには課題がありました。（Javaは十分速いと思います） Rustは、C/C++と同程度のパフォーマンス（強い）を持ちつつ、型やメモリやスレッドに関する安全面を備えているため、今後、OSやミドルウェアの開発に使われることが増えるのではと思っています。一方で、JavaS
Rustによる機械学習概覧を技術書典11に寄稿するまでの軌跡 - Stimulator
- はじめに - 今回、技術書典11に「Rustによる機械学習概覧」というタイトルで、所属企業であるエムスリー株式会社の執筆チームより出る「エムスリーテックブック3」に文章を寄稿した。 執筆チームからの熱いコメントは以下。 販売ページは以下。 techbookfest.org 本ブログは、エムスリーテックブック3を企画して立ち上げてから、自分で同人誌を書くまでのお気持ちを綴った、所謂ポエムである。 - はじめに - - Rustによる機械学習への想い - - エムスリーテックブック3の立ち上げ - - おわりに - - Rustによる機械学習への想い - ポエムといえば自分語り、自分語りといえばポエム。まず思い出に浸ろう。 私が機械学習を初めて実装したのは高専の頃。あの時はC/C++とJava、C#なんかを使って、何とかアルゴリズムを理解して実験していた。VisualStudioの起動に悠
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較 - Qiita
Python を Go に書き換えるとどれくらい速くなる？ 7つの言語で Dijkstra の実行速度を比較KotlinRustベンチマークJuliaDijkstra これは何 最短経路探索のアルゴリズムを使っていくつかの言語の性能がどれくらい違うかを調べてみました。 Python は手軽に実装できるけど遅い、Go は 早いけど C++ よりは遅い? 本当? のような疑問を一定解消したかったというのが動機です。 前提条件など 対象とする言語 本命 Go, Rust, C++ 興味本位 Julia Python より段違いに早ければもう少し掘ってみたい 興味本位 Kotlin 意外とトップ集団に肉薄するのではないか 参考 Python JavaScript 性能差のイメージとしては Rust == C++ > Go >> Kotlin >>> JavaScript > Python == J
タスクランナーをmakeからcargo-makeへ移行
[tasks.BUILD] description = "Build hoge" script = [''' #!/usr/bin/env bash echo "build ${@}..." '''] [tasks.TEST] description = "Test hoge" script = [''' #!/usr/bin/env python3 print("test ...") '''] dependencies = ["BUILD"] $ makers TEST -- --option-a --option-b [cargo-make] INFO - makers 0.20.0 [cargo-make] INFO - Using Build File: Makefile.toml [cargo-make] INFO - Task: TEST [cargo-make] INFO -
Go vs Rust : 特徴量DBに適するのはどっち！？ (2020-04-14 実験追記) - ABEJA Tech Blog
ABEJA で Research Engineer をやっている中川です．普段は論文読んだり，機械学習モデルを実装したり，インフラを構築したりしています．今回のブログでは，Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します． ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます．いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました． モチベーション リピート分析では，任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり，一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました．そこで，われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました．このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので，アルゴリズム
Python vs Rust for Neural Networks | Nathan Goldbaum
In a previous post I introduced the MNIST dataset and the problem of classifying handwritten digits. In this post I’ll be using the code I wrote in that post to port a simple neural network implementation to rust. My goal is to explore performance and ergonomics for data science workflows in rust. The Python Implementation Chapter 1 of the book describes a very simple single-layer Neural Network t
「RustからPythonを呼び出す」資料と補足
{ topic = [".NET", "PowerShell", "Ubuntu", "LibreOffice", "Arduino", ...] } Rust 1.0 Release記念祝賀LT会 お疲れ様でした。そして1.0.0リリースおめでとうございます。今回は、その祝賀会で「RustからPythonを呼び出す」という話をしたので、その補足エントリです（資料は最下部に配置）。 rust-cpythonの使い方RustからPythonを呼び出すには、rust-cpython crate が使えます。使い方は、githubに書いてあるとおりですが、以下のような感じで簡単に使えます（恐らく非Windows/x64 or Windows/x86,x64なら：資料参照）(2015/5/27追記：下部追記参照) $ cargo new newapp $ cd newapp (Cargo.toml
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