仙台で行われたRubyKaigi 2018に参加してきました。 RubyKaigiは毎年最高のイベントなのですが、今年は総合的に今迄で最も良い体験ができたRubyKaigiでした。 実績解除 今回のRubyKaigiで初めてメインスピーカーとして登壇することができました。 私が初めてRubyKaigiに参加したのが、確か2011年で1stシーズンのFINALとして開催された時でした。 そして、その頃からずっとThe RubyKaigiのメインスピーカーというのは憧れの場であったのですが、7年の歳月を経て辿り着くことができたことを本当に嬉しく思っています。 今回の発表内容は「Hijacking Ruby Syntax in Ruby」というタイトルで話をさせていただきました。 Asakusa.rbで雑談してたのが切っ掛けで、@tagomoris さんと盛り上がってRubyのダイナミックな機能

Red Chainer and Cumo: Practical Deep Learning in Ruby at RubyKaigi 2019

先日のRubyKaigi 2017のLTではLLVMベースのCRuby向けJITコンパイラLLRBの話をしました。 5分はちょっとJITの話をするには短かかったですね。 LLRBをふまえた、Cのコード生成への軌道修正 さて、上記の資料にある通り、CRubyのJITにおいてはメインの高速化対象が既に存在するCのコードになるため、 開発の早い段階でパフォーマンスにインパクトを持てるとすればLLVM Passの順番を変えるくらいで、 LLVM IRを直接生成しても最適化上のメリットがほとんどないのでその部分はMJIT と同じくCのコードを生成するように変更したい、という話をした*1。 で、LLRBはC拡張として作るべくちょっと不思議な努力をいろいろやっており、 それらの設計はやってみた結果(コアに直接変更を加えるのに比べ)デメリットの方が大きいと思ったので、 LLRBの失敗を全て生かしつつ、今回

RubyKaigi 2017 Lightning Talk http://rubykaigi.org/2017

mruby v1.3 がリリースされましたね。 趣味mrubyウォッチャーとしてv1.2からv1.3で何が変わったのかを、個人的にまとめてみたいと思います。 注目すべきは、やはりmatzのcommit数。 もちろんmerge commitも含みますが、約半数のcommitがmatzのcommitになっています。 なぜmatzがここまでmrubyに力を入れるのか聞いてみたいところですね。 それではmruby v1.2 からv1.3への変更で何が変わったのか、ザックリ見ていこうと思います。 リリースノート http://mruby.org/releases/2017/07/04/mruby-1.3.0-released.html 1年以上あった割には、表向きにはそこまで変化はない感じ？ わりと最新のCRubyの文法やメソッドも入っていたりしますね。 Contributions https://

LLRBというRuby向けのメソッドJITコンパイラを書いている github.com RubyKaigi 2015の最後のキーノートで@evanphxが「LLVMでCRubyのコードをインライン化するメソッドJITを実装したら速いんじゃね」みたいな発表をしていたのを覚えているだろうか。 LLRBというのはまさにそれを実装しているプロジェクトであり、少なくとも現時点で「LLVMでCRubyのコードをインライン化するメソッドJIT」と言える状態まで実装でき、ものによっては効果が出る状態になったので公開した。 なんで書いてるの 言語を自分で実装するとその言語に関する理解が大分深まる、というのをHamlの実装とかCコンパイラとかで体験していて、僕が一番好きな言語はRubyなのでRubyでもそれをやっておきたい、というのがあった。また、Rubyは遅いと言われがちだが、どこに改善可能な点が眠っている

はじめに Twitterを見てたら、気になる雑誌の特集を見つけました。 WEB+DB PRESS Vol.99の「Rubyで学ぶ！良いコードって何だろう？」という特集記事です。 WEB+DB PRESS Vol.99 作者: ?橋健一,谷口禎英,井本大登,山崎勝平,大和田純,内村元樹,坂東昌哉,平田敏之,牧大輔,板敷康洋,大?浩崇,穴井宏幸,原口宗悟,久田真寛,ふしはらかん,のざきひろふみ,うらがみ,ひげぽん,池田拓司,はまちや2,竹原,片田雄樹,渋江一晃,WEB+DB PRESS編集部編出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/06/24メディア: 大型本この商品を含むブログを見るRuby大好き！きれいなコード大好き！！な僕にとっては、この特集は読まずにはいられません！ 早速買って読んでみました。 お～、なるほど、たしかにいいことが書いてある！ うんうん、そうそう・・・あれ？この

Scalaは標準IOライブラリが非常に貧弱な言語です。scala.ioはまともに使えるものではありませんし、JDKのライブラリのIOを使うのも面倒です。そこで、サードパーティのIOライブラリを使うことになります。そこで、いくつかサードパーティのIOライブラリを見てみたところ、いずれも自分のやりたいことをぱっとできるように思えなかったので、自分で作ってみることにしました。 なお、better-filesは、自分の要求に一番近かったですが、java.ioやjava.nioがインタフェース部に露出しているのがあまり好みではありませんでした。 そこで、 java.ioがインタフェースに露出しない Rubyのように簡単なIO処理が簡単に書ける リソースの後始末は可能な限り簡単に 多数のリソースをネストせずに扱える オーバーロードをしない（！） を目標として、新しいライブラリScarubyの開発を始め

ref: https://www.lambdanote.com/collections/frontpage/products/ruby-ruby おかげさまで、ASCII.jp で連載していた『Ruby で学ぶ Ruby』が紙の本になる運びとなりました。わーい。『Ruby でつくる Ruby ― ゼロから学びなおすプログラミング言語入門』と微妙にタイトルが変わったので注意。 一番大切なことを先に言っておくと、書店に並ぶ予定はありません。ラムダノート株式会社という出版社の直販サイトで購入できます。アスキーじゃないの？と聞かないでください。追記：今はいろいろ購入方法が増えました。『Ruby でつくる Ruby』の購入方法をご参照ください。 ラムダノートは『型システム入門』のときにもお世話になった編集の鹿野さんが立ち上げた新しい出版社です。鹿野さんと高尾さんの編集コンビは、技術書については知る限

Ruby Business Users Conference 2017

オープンソースソフトウエアのコミッター（リポジトリのコミット権を持つ主要開発者）が、コミッター活動を企業内で業務として行う例が増えている。例えば、Rubyの現行の実行エンジンを開発している笹田耕一氏は2017年1月末にクックパッドに転職した（参考リンク）が、同氏は転職元でも転職先でもフルタイムのRubyコミッターとして活動している。これまで個人としてRubyコミッターの活動をしていた村田賢太氏も、同年2月にSpeeeに転職することで“企業内コミッター”として活動することになった（参考リンク）。村田氏に転職の経緯や今後の開発の取り組みを聞いた。

numpy も一部だけ使えるようになった matplotlib のヒストグラムのサンプルを実行できるようにするため、とりあえず加算と乗算だけ対応した。 以下のようなスクリプトが普通に動いている。なかなか良い進捗だと思う。 require 'pycall/import' include PyCall::Import pyimport 'numpy', as: 'np' pyimport 'matplotlib.mlab', as: 'mlab' pyimport 'matplotlib.pyplot', as: 'plt' np.random.seed.(0) mu = 100 sigma = 15 x = mu + sigma * np.random.randn.(437) num_bins = 50 fig, ax = plt.subplots.() n, bins, patches =

村田　賢太 はじめに現在Ruby*1は、データサイエンスの業務ではほとんど役に立たないプログラミング言語であると言っても過言ではない。 Rubyはデータサイエンスの世界では存在していないも同然の扱いであり、選択肢にすら上がらない。 その理由は、実用的に使える環境が存在しないことである。データサイエンスで使えるRuby向けのツールは少ないが存在はする。 しかし、これらは開発者各自が思い思いのツールを好き勝手に作る方式で供給されており、計画性がないオープンソース活動に支えられている。 そのため、ツール間でデータのやり取りができない、データサイエンスのすべての工程を一貫してRubyで実施できない、ツールの品質が悪くて利用できないなどの理由から業務での利用を諦めざるを得ないのが現実である。 この状況を一変させるには、データサイエンスの仕事を最初から最後までRubyで実施できる実用的な環境を作り上げ

インタビュー：Rubyコミッターの笹田氏がクックパッドへの入社を決めた理由。オープンソースのコミッタはどのような思いで転職するのか？ Rubyのコアコミッターである笹田耕一氏が、レシピ共有サービスなどを展開しているクックパッドへ入社することは、1月21日付の記事「［速報］Rubyのコアコミッター笹田耕一氏、クックパッドへ」で紹介しました。 本記事ではあらためて、笹田氏がクックパッドへの入社を決めた理由や、クックパッドが笹田氏に声を掛けた背景、そして笹田氏にとっての転職の意味などについて、笹田耕一氏と、クックパッドの執行役CTO成田一生氏に聞きました。 クックパッドへの転職に大きな可能性を感じた ──── あらためてクックパッドが笹田さんに声をかけた背景を教えてください。 成田氏　クックパッドでは長年、Rubyを用いたサービス開発を行ってきました。 Rubyはシンプルな記述で高度な処理を表現

Pmilterというサーバソフトウェアを作りました。 github.com PmilterはProgrammable Mail Filterの略で、SMTPサーバ（送信や受信）とmilterプロトコルで通信し、SMTPサーバの送受信の振る舞いをRubyでコントロールできるサーバソフトウェアです。 これまでにも、milter managerやRubyのgemを使ってmilterサーバを作るといった素晴らしいソフトウェアがありました。ですが、今回僕がフルスクラッチで作りたかった理由としては、 とにかくインストールや設定がシンプルで運用しやすいサーバソフトウェアにしたい ミドルウェアとして振る舞いを設定する感覚でRubyで制御する事に専念したい 依存ライブラリを減らしワンバイナリでサーバに配置できるようにしたい 設定変更に再起動することなくRubyを変更するだけで振る舞いを変えられるようにしたい

前回までの続き。なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 - 達人出版会をまだ読んでいる。遅読。 Unixプロセスとリソースの基礎を再確認した - えいのうにっき プロセスとの情報のやりとりについて再確認した - えいのうにっき プロセスの適切な扱い方を再確認した - えいのうにっき 今回は、Unixプロセスとシグナルの基礎について再確認していく。 Unixシグナル・事始め Unixシグナルの「いろは」 シグナルを再定義する シグナルハンドリングの注意点 Unixシグナル・事始め 前回、子プロセスの終了を待ち受けるのに用いた Process.wait は、実行するとそこで自身（親プロセス）の処理を止めて子プロセスの終了を待った。これは ブロッキング呼び出し と呼ばれる。 では「親は親で何か別の仕事をしたいとき」はどうするかというと、これから見ていくシグナルを上手に使うと実

TensorFlow is an extraordinary open source software library for numerical computation using data flow graphs. It was originally developed by researchers and engineers working on the Google Brain Team within Google’s Machine Intelligence research organisation for the purpose of conducting machine learning and deep neural networks research, but the system is general enough to be applicable in a wide

うーん、structural subtypingとダックタイピングは同じものなんだろうか。— Yukihiro Matsumoto (@yukihiro_matz) 2016年9月8日 https://t.co/5Rv86piThC wikipediaによると似て非なる物のようですね。 https://t.co/VwIg39h5M0— INADA Naoki (@methane) 2016年9月8日 この話題について補足しておきます。なお、僕はTAPL脱落組なのであまり正確性は期待しないでください。 背景 Ruby Kaigi で Matz が Ruby3 に向けて考え中の静的型について話されたようです。 少し前から、 Python でも Guido が Dropbox での大量のコードベースを改善していくために type hinting がほしいということで PEP 484 を始めました