実用 Generics: Python の itertools を Go 2 に移植してみた - Zopfcode
この記事は Go 4 Advent Calendar 2020 1日目の記事です。 激しい議論を呼んだことで有名な Go 2 の type generics は、Go 2 → Go 1 translator である "go2go" を介して既にお試しできる状態になっている。 この記事は、Go 2 における type generics のありようについて述べたり議論したりするものではない。お試しできるようになった今、それがどのような雰囲気で、どのように実用できそうかといった個人的感想を紹介する。どうぞ気軽に読んでほしい。 tl;dr Type generics の使い心地は思ったより良い 各種制限も妥当に設定されているように思える Go 1 に translate されたソースコードの見た目は素朴で直感的 今まで冗長に書かざるを得なかった部分を安全に短くするのに使えそう Python の i
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
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 == Julia ちなみに fibonacci数の計算（計算結果のメモ化なし）で比較させてみたところ、C++ == Rust > Go > Kotlin == Julia >
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
Practical Data Science with R and Python: 実践的データサイエンス
実践的データサイエンス はじめに データ分析のためにコンピュータを利用する際、RおよびPython言語のいずれかを使うことが多いと思います(Julia言語は高レベル・高パフォーマンスな技術計算のための言語で今後期待が膨らみます）。これらの2つの言語では、データ操作や可視化、データ分析、モデリングに使われるライブラリが豊富にあり、 どれを使うのが良いのか迷うような状況が続いていました。しかしその状態は落ち着きを見せ、成熟期を迎えつつあります。 R言語ではパイプ演算子の登場によりデータフレームに対する操作に大きな変化が生じ、tidyverseによるデータ読み込みからデータ整形、可視化までが可能になりました。またtidyverseのような、機械や人間の双方が扱いやすいパッケージが増えてきました。特にR言語の強力な一面でもあったデータ分析の操作はtidymodelsに代表されるパッケージがユーザの
Big Sky :: Go 言語で TensorFlow の学習
これまで Go で TensorFlow を扱うのは推論しかやった事が無かったけど、API を眺めていたら学習できそうだったので試してみた。 Go による機械学習 推論フレームワークの最新動向 2019 - Qiita Golang で推論 昨今では「機械学習と言えば Python」「Python と言えば機械学習」と思われがちなのですが、推論用途であれば学習済みモデルを利用して色々なプログラミング言語から扱えます。... https://qiita.com/mattn/items/b01f9bb5c2fa3678734a ただし色々調べてみたのだけどグラフ定義を出力するのは難しかった。難しかったというか Protocol Buffer 形式のファイルを出力するまでは出来たのだけど Python 版でいうオペレータの名付けであったり勾配降下法(GradientDescentOptimize
2019年にもなって未だに非同期I/Oを使わずPHP、Python、Ruby等でProcessを浪費しているサービスが増える理由とは！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 間違えている箇所があれば指摘していただきたい 特にPHP,Python、Rubyを本格的に開発した経験が少なく 間違ってたら私のために教えていただきたい ただ1つ 私の中でも正しい用語定義がわからないので 非同期と書いたときは 非同期I/O、ノンブロッキングI/O 両方のことをさし マルチスレッドは並列などと表記する 現在の状況 2019年。Webサービスはどんどんローンチされている Java、nodeといった非同期のサービスも増えてきたが 未だに PHP、Python、Rubyといった非同期ではなくプロセスを立ち上げるサーバ
Google、PythonのコードをGo言語に変換して実行する「Grumpy」発表
米Googleは1月4日（現地時間）、PythonのコードをGo言語に変換して実行するランタイム「Grumpy」を発表した。Grumpyは、同社が抱えている問題を解決するために作られたという（GitHub）。 GoogleはさまざまなサービスでPythonを用い、何百万行ものコードを実行している。例えば、youtube.comとYouTubeのAPIは主にPythonで書かれており、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7上で動作しているという。 しかし、CPythonの制約によって複数の処理を同時並行で行うコンカレント処理をうまく実行するには限界があり、そうした処理に優れたGo言語で実行するために開発されたのがGrumpy。Googleは、Grumpyによって既存のPythonプロジェクトをGo言語に置きかえることを目指しているという。 Grumpyは、C拡張モジュールのサ
PythonプログラマがGo言語を使った感想 - ワザノバ | wazanova.jp
https://medium.com/p/3228b624c946 PythonプログラマのBrett CannonがプライベートのプロジェクトでGo言語を使ってバックエンドを開発してみた感想をシェアしてます。 Go言語のポイントは生産性をあげるためにある程度のコントロールを諦めることにあるが、C++支持派は、そのコントロールを諦めたくないので、Go言語には移らない。しかし、Python/Rubyの開発者は、生産性のためにローレベルのコントロールを諦めることに慣れてるので、ローレベルのスピードを上げるために、ハイレベルのconstructを諦めることは気にしないのではないか。 個人的には、トレードオフというのは好きでないので、Pythonを使う選択肢があるときは、スピードを優先するためにPythonを諦めてその柔軟性に頼れなくなる前に、PyPyとの比較をしたいころ。とはいえ、Go言語にもア
Go言語のOS X上でのGDBデバッグ環境構築 - unknownplace.org
Go言語は gdbでのデバッグがサポートされている のだが、OS X でそれを使おうとしたらいろいろ罠にはまったのでここに記しておく。 (このエントリ執筆時の手元の環境は OS X 10.9(.0) Mavericks + Xcode 5.0.1) 罠一覧 OS X 付属のgdbが古い Xcode 5.0.1のclangだとgdbのビルドがこける ビルドするgdbはpython2にリンクさせないとGo付属のruntime-gdb.pyが動かない[1] ビルドしたgdbにコード署名をしないと他プロセスをアタッチできない OS X 付属のgdbが古い Goのコードをgdbでデバッグするには、gdb 7.1以上が必要ということだが、OS X (Xcode?) 付属のgdbは古くて使えない。 手元のバージョンは GNU gdb 6.3.50-20050815 (Apple version gdb-
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