オラクル、JavaやJavaScript、Ruby、Pythonなど多言語対応を単一ランタイムで実現する「GraalVM」をオープンソースで公開。Twitterが本番環境で採用
オラクル、JavaやJavaScript、Ruby、Pythonなど多言語対応を単一ランタイムで実現する「GraalVM」をオープンソースで公開。Twitterが本番環境で採用 JavaやJavaScriptなどには、それぞれその言語を実行するためのランタイムが存在します。JavaならJavaVM、JavaScriptならJavaScriptエンジンといった具合です。 米オラクルがオープンソースで公開した「GraalVM」は、これまで言語ごとに個別に用意されていたランタイムを統合し、単一の高性能なVMにするという同社の研究の結果開発された汎用仮想マシンあるいは汎用ランタイムです（米オラクルのブログ、日本語訳）。 GraalVMのWebサイトには、次のような説明が記されています。 GraalVM is a universal virtual machine for running appli
オープンソースのWebIDE「JupyterLab」がベータ公開、Python/R/Scalaなどに対応。データ解析環境から統合開発環境へと進化
Notebookの機能にターミナル、ファイルブラウザなどを統合 そのJupyter Notebookのメジャーバージョンアップ版として開発されているJupyterLabは、Notebookの機能だけでなく、ターミナル画面の機能、ファイルブラウザ、テキストエディタなどの機能が統合され、それらをタブによって同時にいくつも開くことができるようになり、統合開発環境と呼ぶべきツールへと進化しました。 拡張機能によって機能をあとから追加することも可能（JupyterLabの基本機能であるNotebookやファイルブラウザ、ターミナルも拡張機能として実装されていると説明されています）。すでに、JSONやCSVの読み込み機能、JSONフォーマットで地図情報を記述するgeoJSONによる地図表示などが用意されています。 JupyterLabは今年後半に正式版となるバージョン1.0がリリース予定。また、現バー
TeX 言語でも Zipf の法則は成り立つか？ | ラング・ラグー
堂々の第一位はマクロ定義を行う \def でした．TeX 言語は（究極的には）あらゆるモノをマクロ定義で表現する言語なので，この結果は当然と言えると思います．\if よりも \fi が多いのは，TeX 言語を書かない人にとっては非直感的かもしれませんが，TeX 言語において条件分岐に関わる命令は \if, \ifx, \ifnum 等々多数ある一方で，そのすべてが \fi で閉じられるのでこのような結果になります．皆さんの大好きな \expandafter は第3位にランクインしていますね．なお，完全な順位表を以下の URL で公開しています． https://gist.github.com/wtsnjp/ceb2fba6f2eb5bdd82141a779ae0f8a2 （2019-04-04 編集：リンク先を Gist に変更） その他の解析 latex.ltx についてのみ解析を行って
Yhat End-to-End Data Science Platform: Rodeo
Spent the day with @YhatHQ's #RodeoIDE. It's great! Thanks to @TiffanyTimbers for recommending it. Try it for #Python programming! — Jeffrey LeDue (@JeffLeDue) November 27, 2016 #RodeoIDE https://t.co/LbLEyrEme2 is a #data centric #IDE for #python run scripts, evaluate data, auto-complete all within the IDE! — Nathan Ash (@Ompster) April 24, 2015 If you are pythonista Data Scientist but always env
正規表現がどれぐらい遅くなるか(計算量？)を調べてみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
最近あんまりパフォーマンス的によくない正規表現を見かけたので、いくつかのパターンについて正規表現をいろんな言語で試してみて実行時間を測ってみた(ついでに最悪計算量についてゆるふわに考えてみた) 実際には正規表現エンジンの実装(NFAやDFAとか？)やバージョン、オプション(？)によると思いますしなんとなくの傾向という感じです やること 以下の正規表現についてパターンマッチされる対象の文字列の長さ\(L\)が増えたときに、1回マッチするか調べる時間がどれぐらい伸びるかを調べます .*a a.*b a.*b.*c a(a|aa)*b 計測方法 以下の言語についてIdeoneで実行してみて実際に測ってみた時間を載せます(括弧内はIdeoneに書かれていたバージョン) Ruby (ruby-2.1) Python (python 2.7.10) PHP (php 5.6.4) Java (sun-
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
IronPythonの新しいリーダー
原文(投稿日：2016/08/03)へのリンク IronPythonプロジェクトのコミュニティリーダーはAlex EarlとBenedikt Eggersに引き継がれた。以前のリーダーだったJeff Hardyは、2010年にMicrosoftがアクティブな参画を中止して以来、今日まで当プロジェクトを運営してきた。 Jeff Hardyは次のように書いている。 IronPythonが少し停滞していたことはかなりはっきりしていたことだろう。そしてそれはほぼ私がボトルネックになっていたせいだ。さまざまな理由から、私は今IronPythonにちゃんと気を配る時間がないので、Alex EarlとBenedikt Eggersにプロジェクトの手綱を渡しているところだ。新しいリーダーはプロジェクトを適切に運営できる余裕があるので、プロジェクトはもっと前に進むことができるようになるはずだ。 私はまだこっ
How to Use Python to Teach High School Physics
I recently facilitated two workshops for high school teachers to introduce them to python in physics. Here are my lessons learned. I recently facilitated a workshop for high school physics teachers in South Africa (two workshops actually---one in Johannesburg and one in Cape Town). The goal of the workshop was to introduce teachers to using python in physics. Since this was my first python-physics
クラウドごとに異なるAPIの違いを吸収するライブラリ「Apache Libcloud」、正式版がオープンソースで公開
クラウドごとに異なるAPIの違いを吸収するライブラリ「Apache Libcloud」、正式版がオープンソースで公開 多くのパブリッククラウドはAPI経由でインスタンスを起動したりストレージを構成することができるようになっていますが、クラウドごとにAPIの仕様は異なります。そのため、あるクラウドをAPI経由で制御するアプリケーションを作ったとしても、そのアプリケーションは特定のクラウドだけで有効です。 こうしたクラウドごとのAPIの違いを吸収しようとオープンソースで開発されているのが「Apache Libcloud」（以下Libcloud）です。パブリッククラウドやOpenStackのようなクラウド基盤ソフトウェアなど50以上のクラウドに対応しています。Libcloudを用いることで、クラウドにロックインされないクラウド管理アプリケーションが開発可能です。 そのLibcloudがバージョン
MITがSICPを教えなくなった理由
Programming by poking: why MIT stopped teaching SICP | posterior science このNYC Lisp meetupの動画で、Gerry Sussmanに対する質問として、SussmanとAbelsonの古典、The Structure and Interpretation of Computer Programs(SICP)に基づく、伝説的な6.001講義をなぜMITはやめたのかと聞かれている。 Sussmanの回答としては、SussmanとHal Abelsonは1980年代から延々と教え続けるに嫌気が差し、1997年に、学部長の事務所に行って、「俺らはやめる。後どうするからは勝手に考えろ」と宣言した。より重要なこととしては、SICPのカリキュラムは、今日のエンジニアリングに求められるエンジニアを育てることができないからで
Pythonにおける並列処理プログラミング入門 - MyEnigma
エキスパートPythonプログラミング改訂2版posted with カエレバMichal Jaworski,Tarek Ziade KADOKAWA 2018-02-26 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに subprocessによる複数子プロセス処理 concurrent.futuresによるマルチプロセス処理 Queueによる並行プログラミング 最後に 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 元々Pythonは、 そこまで処理速度が早い言語ではないので、 システムの処理速度を最適化したい場合は、 C++などで書き直した方が良いのかもしれませんが、 Pythonシステムをあと少し早くしたい時には、 並行処理プログラミングをしてみると、 効果があるかもしれません。 最近のコンピューターはマルチコア
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https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook/blob/master/README.md
Python 3.6 Brings Better Dictionaries, Improved Async I/O, and More
Unikernel power comes to Java, Node.js, Go, and Python apps
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PyPy 5: A faster, leaner Python compiler