#fluentd な今だからこそふりかえる scribed のすべて - たごもりすメモ
最近 fluentd というツールのことがたいへんよく話題に上がっており、かく言う自分もささやかながら使用している身なのだが、それはそれとして比較対象に上がってくるツールに scribed というものがある。これがどういうものなのか、話には聞いていてもよくは知らないという人が多いようなので、これもささやかながら触ってみている自分としてはここらで一度まとめておかねばなるまい、と思った次第である。 日本全国に10人くらいはいるかもしれない scribed のヘビーユーザ各位に捧げる。 なお記憶と経験だけを頼りに書き殴るので、意思決定の重要な局面とかで「これこれこういうブログにたごもりすなる者がこのようなことを書き残しており」などと引用するのはくれぐれも避けていただきたい。 また途中から思いっきりビール飲みながら書いたので文章自体の品質にも問題のある可能性がある。 そも scribed とは何か
PythonのC++インターフェイスboost.pythonの使用例
少し前に、PythonのC/C++へのインターフェイス作成手段としてはctypesとboost.pythonが良さそうだという話を書いた。その後ctypesの使用例をメモった。 すでにCで開発されたライブラリがある場合にはctypesを使った方が楽だと思う。しかしC++や、あるいは自分でさらから書く場合にはC++を使いたいところ。場合によっては基本的にはC++で開発し、その後より楽に使用するためにPythonからも使えるようにしたい事もある。 そういう訳で、個人的にはPythonのC/C++インターフェイス開発にはboost.pythonが一番だと思う。Python自体に標準的に付随するものではない点だけが気になるところだが、とても簡単にC++のプログラムへのインターフェイスが作成できる。 というわけで、boost.pythonの使用例をメモ。 まず、C++で適当にクラスでも作る。ここでは
pythonとc++のインターフェイスの比較 swig boost.python ctypes - niitsuma blog
pythonとc++のインターフェイスを作る方法には boost.pythonを使う方法 swigを使う方法 python.ctypesを使う方法 f2py (Fortranを使うためのInterface)を使う方法 pyreを使う方法 直接Cのインターフェイスを作る方法 があるようだ。 http://www.scipy.org/Cookbook のUsing NumPy With Other Languages のセクションにさらに詳しい解説がある。 ここでは特に配列(numpyの行列)をc++と連携して使う方法に注目していくつかの方法を比較する。numpyは数値計算や行列演算を行うpythonのパッケージでnumarrayの後継にあたる。numpyはnumarayと違って行列が配列の先頭ポインター(double *array)を渡すだけでc++とやりとりができる。そのためc++との連携
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