https://peps.python.org/pep-0703/ Python の GIL 外す話。これすごく楽しい読みものでした。参照カウントのところが一番人気だと思うのですが、他のところも色々良い。こういう、「んーこういうことするとこういう問題が起きない？」と思ったら次の章くらいでそれが説明される、みたいな読みものは大変好きです 参照カウント: オブジェクトっていうのは作ったスレッドが解放するというのがほとんどなんだから、その場合はロックをいらなくする、他に渡ったら普通の参照カウントぽくする、という話。 Swift に 2018 年に導入された 話らしい。他のスレッドに渡された後で DECREF すると他スレッド用の参照カウントが負になりうるのだけど、その時に queue に入れるということをして、ややこしいので、なんかこれ無しですむ方法はないのかなぁ……と Immortalize
distrolessは、Googleが提供している、本当に必要な依存のみが含まれているcontainer imageです。そこにはaptはおろかshellも含まれておらず、非常にサイズの小さいimageとなっています。余計なプログラムが含まれていないことは attack surfaceの縮小にも繋がり、コンテナのセキュリティについての事業を展開しているSysdig社が公開しているDockerfileのベストプラクティスとしてもdistroless imageを使うことが推奨されています。 Dockerfileのベストプラクティス Top 20 | Sysdig 軽量Dockerイメージに安易にAlpineを使うのはやめたほうがいいという話 - inductor’s blog また先日、inductorさんがこのようなブログ記事を書き話題になりました。この記事からdistroless ima
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
Pythonアプリを高速化できるCythonについてざっくりと浅めにまとめた。 Cythonとは CythonはPythonのスーパーセットなプログラミング言語、またはそのコンパイラ。 Cythonで書かれたコードは最適化されたC(またはC++)のコードにコンパイルできる。 最新版(2020年5月時点で0.29.6)のマニュアルはこれ。 Cythonによる高速化 Pythonは動的型付けのインタプリタ型言語で、変数アクセスや関数呼び出しのたびに処理系が型を解決する必要があって遅い。 演算子の処理やプロパティアクセスがメソッド呼び出しになったりするのもオーバーヘッドになっている。 特にforループが非常に遅く、数値計算をforで回すようなコードはJavaの10倍、Cの数百倍くらい遅い。 Cythonで事前にコンパイルすることで、最適化されたりインタプリタ型という特性による遅さが改善されるので
このブログを書いてる経緯 rust.tokyo 楽しみ！絶対行く！といってたのに申込みを忘れたところ、じゃあスタッフとしてブログを書けという話になったので、ブロガー枠？らしく感想を書きます。とはいえ書けるのは見たやつだけです。 https://rust.tokyo/sessions# 前提 自分は低レベルプログラミングは詳しくないです。年に3日ぐらい思い出したように Rust 勉強することがある。 wasm 周りのエコシステムはずっと追ってる。 会場の雰囲気 組み込み勢とブロックチェーン勢が多そうな気配を感じた。 Visualization of mechanical CAD drawings using WebAssembly and WebGL Aki / CADDi (発表資料見つからず) 概要 Computer aided design (CAD) models used in m
Mozillaは、WebブラウザでPythonインタプリタや数値計算ライブラリのNumPyなど、Pythonの標準的なデータサイエンス環境をほぼそのまま実行可能にする「Pyodide」（パイオダイドと発音されているようです）を開発中です。 Mozilla Hacksのブログに投稿された記事「Pyodide: Bringing the scientific Python stack to the browser」で、このPyodideの詳細と現状が報告されています。 Pyodideは、データサイエンス環境をWebブラウザ上で実現しようというMozillaのプロジェクト「Iodide（アイオダイド、と発音されているようです）の関連プロジェクト。 Pyodideの最大の特徴は、標準のPythonインタプリタのフル機能をWebブラウザ上で実現しようとしている点にあります。下記はブログから。 Pyo
最近巷では俄に型システムについての言及が増え、型システムポエマーが増えてる気がするので自分もその時流に乗りたい。 完全にポエムだけどなんかあったら随時指摘ください。直します。 TL;DR 言いたいことはまとめると次 型システムは程度問題なのでちょうどいいところを探すべき 型は万能でも強さが正義でもない(だから未だに研究されてる) よく知りもしないくせに計算機科学を侮辱するのはやめろ 予防線 あくまでポエムですので中身はないです 私は型理論専攻で学位はとったものの研究者ではないのであまり信用しすぎないように 型システムの過去 型システムは大まかに次のような利点があるとされてきた(個人的主観) 「異常」なプログラムを検出する仕組み 静的解析による分かりやすいエラーメッセージ 型そのもののドキュメント性 IDEでのcompletionに貢献 最適化に貢献 (数学に正しく裏打ちされたsemanti
はじめましてnoteの皆さん、名人を倒した将棋プログラムPonanzaというものを作っていた山本一成と言います。この度ははてなから引っ越してきました。2018年になったので新しくブログ書いてみようかなぁ〜ってはじめました。 私がプログラミングをはじめたのは大学生だった時ちょうど10年前でした。そして今2018年になって、同じプログラミングにしても色々変わったなぁという印象です。今日はそのへんを皆さんと共有できたらなぁ〜と書きました。 あくまで私の観測範囲内での話をすればですけど、10年前のプログラミングの世界は速く動くことがかっこよかったです。実際にかっこいいだけでなく、必要とされる場面も多かったような気がします。私が愛用しているプログラミング言語はC++(シープラスプラス)と言って、まあそれは高速に動作することだけを意識して作られた言語でした。 加えて、今から考えれば一体なんでそんなトリ
知っているUnixのコマンドで一番シンプルなものは何ですか？ 例えば echo という、stdoutに文字列を出力し true を返す – すなわち常に0の終了コードで終了するシンプルなコマンドがあります。 シンプルな、と言えば yes もそうでしょう。引数なしで実行すると、改行されたyが無限に出力され続けます。
#はじめに この記事はstackoverflowのThe Zen of Pythonに関する質問と解答(CC BY-SA3.0 ライセンス)を訳したものです。 The Zen of Pythonの日本語訳は"我々は「Python」に何を求めているのか?"を参考にしました。 ##The Zen of Pythonとは The Zen of Pythonとは、Pythonプログラマが持つべき心構えを簡潔にまとめたものです。 Pythonを書かないプログラマにとっても、これは大いに役に立つはずです。 ちなみに、"Zen"は日本語の「禅」です。 最初から全文を読もうとする必要はありません。この記事にざっと目を通してみて、気になった部分を読むことをおすすめします。 全文はPythonインタプリタ上で The Zen of Python, by Tim Peters Beautiful is bett
皆様tkm2261です。今日は道具としてのCythonと題して、 使うことに特化してCythonの解説をしたいと思います。 きっかけはKaggle Cythonを使うとき FaronさんのF1最適化 DP (Dynamic Programming)を含んだ実装はCythonの出番 使い方 その1 『Cython実装』 ファイルは.pyx cimport 型宣言 オプション指定 普通のPythonも書ける 使い方 その2『コンパイル』 setup.pyの書き方 コンパイルの実行 使い方 その3『呼び出し』 速度検証 付録: 実装 utils.pyx きっかけはKaggle 最近まで参加していたInstacart Market Basket Analysis | Kaggleで どうしても高速化したい処理があり実装しました。 Numbaも良いのですが、速くなるときとならないときがあり、JITよ
バックナンバー: 3月号 2月号 1月号 NEWS (changelog) の作り方 Mercurial時代からNEWSファイル (changelog) の扱いは面倒だったのですが、Githubに移行したことでよりコンフリクトが起こりやすくなり面倒さに拍車がかかりました。 また、コンフリクトせずに間違った状態でマージされるというかなり致命的な事故も起こってしまっています。 (ワークフローが cherry-pick になったためにマージ時に履歴が考慮されなくなったのか、それともMercurialよりもGitの方がマージがバカなのか、詳細は把握してません。) それで、1つの大きなNEWSファイルにエントリを追記していく代わりに、1つのエントリだけを含む小さいファイルを追加していき、ツールでそれらのファイルからNEWSファイルを生成する仕組みへの移行が急務となり、ツールの選定のためにコンペが行わ
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Google runs millions of lines of Python code. The front-end server that drives youtube.com and YouTube’s APIs is primarily written in Python, and it serves millions of requests per second! YouTube’s front-end runs on CPython 2.7, so we’ve put a ton of work into improving the runtime and adap
こんにちは、皆さん。 Python言語の実装に深く踏み込む前に、Pythonの主要な概念を知っておく必要があります。それは非常にシンプルで、 全てがオブジェクトだ ということです。このことは、Pythonの内部構造を学習する際の最初のステップであり、この旅の入り口でもあります。 今回の主なテーマは、Pythonのオブジェクトが実装レベルでどのように扱われているかを理解することです。私たちは、 Python 2.7.8 のCPythonの実装について話をしていきます。 Pythonのソースをダウンロードし、解凍することを想定しているので、ソースコードへの参照は全て、ルートフォルダからの相対的な参照になります。 PyObjectとPyVarObject Pythonでは全てがオブジェクトです。Pythonで使われている以下のものは文字通り、全て C の PyObject です。 関数 スライス
setup.py is your friend. It’s real sorry about what happened last time. Okay folks. Time’s up. It’s too late to say that Python’s packaging ecosystem terrible any more. I’m calling it. Python packaging is not bad any more. If you’re a developer, and you’re trying to create or consume Python libraries, it can be a tractable, even pleasant experience. I need to say this, because for a long time, Pyt
白ヤギの開発者の森本です。 白ヤギでは Go 言語でニュース記事のキュレーションをする カメリオ API というサービスを開発しています。約1年2ヶ月前、Go を使って開発し始めたときに当時調べた内容を整理して以下の記事を書きました。 Go言語で API サーバーを開発する 1年以上に渡り開発を継続してきて変わったこと、変わってないことなどをざっくばらんにまとめてみます。たまたま過去の記事のはてブコメントを見返していて 以下のコメント を見つけました。 最近 golang 導入事例増えて来たけど、導入後一年くらいのメンテナンスフェーズな事例について聞いてみたい。継続的デリバリーみたいなの。まだ早いのかな？ まだまだメンテナンスフェーズにはなっていなくて現在も活発に開発中ですが、継続的デリバリーについて白ヤギでは特別なことをしてなく、ansible を使ってデプロイしているのみです。Go 1
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