c1a44e97.jpg朝からみぞれが降って寒い一日。

溜池山王の出口11から地上に出たがさっぱり方向がわからず、やけくそで歩きだしたらあってた。よかったよかった。でも印刷してもっていた地図上で想像していたのと実際に歩いた道がちがってたっぽい(気づいたのは帰り道でまよってから)。

会場は無線LANがつかえるとこのとだったが有線LANも使えるとあったのでつないでみたがauto ipしか設定されず、あきらめてWiMAXで。電波は弱い。電源もあり。

あいさつ 井上さん

  • ブログに書かないと決めているもの:
    • 絵文字・顔文字 (きらいだから)
    • 下ネタ
  • なので、Pなんとか〜

まだまだ人が少ない(エントリ人数と比べて)。ざくっと40人くらい?

「次世代言語 Python による PyPy を使った次世代の処理系開発」 @shomah4a

http://www.slideshare.net/ShomaHosaka/python-pypy

  • PyPyといったときに2とおりの意味が:
    • PythonでつくられたPythonのインタプリタ
    • Pythonでつくられたフレームワーク
  • 1000万$くらい資金があまっている
  • Gameboy emulatorもつくられている
  • 5倍くらいはやくなる理由は RPython Toolchain にある。
    • FlowGraph:フローチャートをつくる。データとして。
    • continulet変換
  • デモ
    • pypy-tutorial/example2.pyはいわゆる brainf*ck のインタプリタで114行
    • hanoi.bをpythonで実行したらとってもおそい。
    • バイナリにおとしただけでけっこう速くなる。
    • JITありにするともっとはやくなるらしいが、コンパイルに失敗した。
このへん会場をみると人が増えてた。

「PyPy における静的解析」 @cocoatomo

http://www.slideshare.net/cocoatomo/py-py-ariel

  • test: false positiveはないが、網羅率が低い。
  • model checking: 状態爆発
  • 静的実行: 記号実行:変数を変数のままあつかう。最弱事前条件(weakest precondition, WP)。網羅性が高いがfalse positiveの可能性がある。

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  • 静的解析の敵:
    • 条件分岐 パターンがふえる
    • ループ 事後条件をもとめるのがむつかしい
    • 多態 継承・動的型付け
    • eval 値の中身で処理がかわる
  • Nullableの注釈もある
  • 型Topはなんでもはいる、型Bottomはなにもはいらない。
    • 値が代入される前はBottom。
  • Listの静的解析は要素を入れたところと使うところが離れててたいへん (aliasing)
  • merge手続き: Bottomだった注釈をだんだんTopの方に一般化していく
    • List(v)とList(w)をmergeするとvとwが同値関係にある情報が追加される。
    • meta-rule:
  • Q: 関数型はどうなる?
  • A: Callableにはなる。

「PyPyとJITコンパイラ - Introduction to PyPy and JIT compile」 @chlere

以前に@chlereさんにいろいろ質問してやっぱりよくわからなかったところが、今日のでちょっとわかった気がしたのでよかった。間違った理解はしてなかったようだ。ヒントもどれに対するなんのヒントなのかもすっきりした。

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帰りは赤坂見附駅から乗るつもりで歩いたが、完全に方向を間違えてて、六本木の方にでて首都高が見えた。結局、また溜池山王出口12から入った。たくさん歩いて腹へったので、橋本の電車待ち時間にマックくう。

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