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DXOpalでスイカゲームみたいなのを作った

2023-12-06T18:31:09+09:00

これは Ruby Advent Calendar 2023 の6日目の記事です。一つ前の記事はRubyのプロダクトコードの複雑度の変化を可視化するです。

こんにちは。今年は mruby や picoruby にも触れてみたかったのですがもう12月ですね……おかしいな……。

できたもの

遊んでみたい方はこちらのリンクからどうぞ。

https://sonota88.github.io/dxopal-suikalike/index.html

マウス操作のみ対応しています
ボール（正方形ですが）のサイズは 1 から 10 まで
- 球にするのが面倒だったため正方形で作り始め、面倒だったため正方形のまま完成としました。以下「ボール」と言い張ります。
オリジナルに寄せる方向ではがんばってません。それっぽければヨシ。

リポジトリはこちら。効果音はパブリックドメインとします。何かに使えそうなら使ってください。

https://github.com/sonota88/dxopal-suikalike

DXOpal + 物理演算 → スイカゲーム

https://github.com/yhara/dxopal

DXOpal についてざっくり特徴を挙げると次のような感じでしょうか。

手軽にゲームを作れるフレームワーク
作ったゲームはブラウザで実行する
- ここで Opal が使われる（Ruby のコードが JavaScript に変換されて実行される）
- OS などの環境に依存せず同じように動かせる
- ウェブで配信する形にすればダウンロードやインストールなしで使ってもらえる・遊んでもらえる・見てもらえる
- 参考: DXOpalで作ったゲームを無料で公開する

入門用のドキュメントとしては以下2つがおすすめです。

Rubyで始めるゲームプログラミング - DXOpal編 -
Opal Advent Calendar 2018 の「DXOpalでUndertaleっぽい画面を作る」シリーズ

DXOpal には物理演算ライブラリ（matter.js）を利用した機能が実験的に用意されており、リポジトリの examples ディレクトリにサンプルがあります。

https://github.com/yhara/dxopal/tree/master/examples/matter

これを使って何かできないかなーと以前からボンヤリ考えていたのですが、今年はスイカゲームが流行りましたから、じゃあ作ろうかと。

作り自体は割と簡単です。めんどくさいところ（ボール同士の接触判定や物理演算）は DXOpal と matter.js がやってくれるので基本部分は数時間で動くようになりました。

できあがりのサイズはこのくらい。小さく作るのが好き。

  $ wc -l *.rb
  57 ball.rb
 314 game.rb
 119 main.rb
 490 合計

メモ

以下、開発メモです。

物体の消去

なるべく DXOpal 本体に手を加えない範囲に収めたかったのですが、物体を消去する処理は必要なのでここだけ追加しました。

--- a/lib/dxopal/sprite/physics.rb
+++ b/lib/dxopal/sprite/physics.rb
@@ -56,6 +56,15 @@ module DXOpal
       `Matter.World.addBody(#{Sprite._matter_engine}.world, body)`
     end

+    def remove_matter_body
+      Sprite._remove_matter_body(@_matter_body)
+    end
+
+    def self._remove_matter_body(body)
+      _matter_sprites.delete(`body.id`)
+      `Matter.World.remove(#{Sprite._matter_engine}.world, body, null)`
+    end
+
     # Return true if `physical_body=` is ever called
     def self.matter_enabled?
       # Note: we cannot use `!!` here because @matter_engine may be a JS object,

これを追加するために matter.js のドキュメントとソースを軽く眺めましたが、matter.js 絡みの手間はその程度で済みました。見様見真似の間に合わせなのでひょっとしたらおかしなことしてるかもしれません。

音量の変更

やっぱり音量調節もしたいということで。Sound クラスと SoundEffect クラスの代わりに少しいじったクラスを用意してそっちを使っています。DXOpal 本体に手を入れなくて済むので今回はこの方式にしました。

事前コンパイル

今回は事前コンパイルする方式で開発を進めました。以下の記事を参照してください。

Dockerを利用してDXOpalアプリケーションを手軽に事前コンパイルする

まとめ

DXOpal を使うとブラウザで動かせるゲームが手軽に作れて便利
スイカゲームみたいなのを作った

以下おまけです。

dxopal-demos

今回作ったものとは無関係ですが DXOpal 関連ということでご紹介です。
思いつきで書いてみた小物をときどき追加しているリポジトリです。アルゴリズムの解説とか見るとこういうの作りたくなりますよね。

https://github.com/sonota88/dxopal-demos

メタボール

Marching squares

連立方程式を解くやつ（ガウス・ジョルダンの消去法）

フーリエ変換

簡単なCPUシミュレータ

今回作ったものとは無関係ですが DXOpal 関連ということでご紹介です。

DXOpal は「ゲームを作るためのフレームワーク」という位置づけにはなっていますが、いわゆる普通のゲームを作る以外にも

Ruby でちょっとしたお絵描きやデータ可視化をしたい（特に動きのあるもの）
ついでにマウスやキーボードからの入力も扱ってインタラクティブにしたい
どうせなら音も出したい
作ったものを手軽に他の人に見せたい、使ってもらいたい

という場合にサッと使えて重宝しています。

そのような「ゲームではないもの」の例として、以前簡単な CPU シミュレータを作ったことがありました。

回路を描画して、
マウスクリックでスイッチを切り替えられて、
リレーが切り替わる時にカシャッと音が鳴る

というものです。

Ruby＋DXOpalでリレー式論理回路シミュレータを自作して1bit CPUまで動かした

これ作るの結構楽しかったのでみなさんもぜひ！と言いたい気持ち。

以下の書籍にもゲーム以外のアプリケーションの例が載っています。参考までに。

実践Opal（達人出版会）
- DXOpal を使ってお絵かきアプリを作る
Pragmatic Opal　Rubyで作るブラウザアプリケーション開発ガイド（達人出版会）
- ICFPCビジュアライザ

今年 Ruby 関連で書いたもの

せっかくのアドベントカレンダーですので、今年書いたものを貼っておきます。

去年の

去年のアドベントカレンダーではこういうのを書いていました。

『RubyでつくるRuby』のMinRubyのパーサを書いた（手書きの再帰下降パーサ）

「世は大パーサー時代！」より数カ月早く書いてしまってタイミングを逃した（？）感がなくもないですが、パーサにご興味あればこちらもどうぞ！

Lramaで簡単な自作言語のパーサを書いた

2023-06-25T08:41:34+09:00

先日 Ruby にマージされた LALR(1)パーサジェネレータ Lrama を使ってみました。

https://github.com/ruby/lrama

参考: RubyにlramaがマージされてBison依存がなくなった（RubyKaigi 2023）｜TechRacho by BPS株式会社

できたもの

https://github.com/sonota88/vm2gol-v2-c/tree/alt-parser-lrama

alt-parser-lrama ブランチに mrcl_parser_lrama.y が入っています。

概要

Mini Ruccola は私がコンパイラ実装に入門するために作った自作言語とその処理系です。原始的だけどその分入門者（＝私）視点では分かりやすい、という方向性のものです。私でも作れるコンパイラ。

https://github.com/sonota88/vm2gol-v2

作ったときに書いた備忘記事:

コンパイラのパーサ部分は元々手書きの再帰下降パーサだったのですが、他のパーサライブラリも試したくて Racc 版と Parslet 版のパーサを以前書きました。

今回の Lrama 版はこのシリーズの延長です。

Mini Ruccola コンパイラはレキサ・パーサ・コード生成器が独立しています。そのため、レキサとコード生成器は Ruby 製のものをそのまま使い、パーサだけ別の言語で書いて一緒に動かすなんてことも可能です。

可能なのですが、C言語への移植版
github.com/sonota88/vm2gol-v2-c
を使った方が楽なので今回はこっちを使いました。

参考: 素朴な自作言語のコンパイラをCに移植した

Racc 版パーサ実装と C移植版がすでにありますから、あとは Racc 版パーサを Lrama + C 向けに書き直せば一丁あがり、という寸法です。

たとえば以下は関数定義の規則とアクションの記述の比較です。

# Racc
func_def : "func" IDENT "(" args ")" "{" stmts "}"
             {
                 _, fn_name, _, args, _, _, stmts, _, = val
                 result = ["func", fn_name, args, stmts]
             }

// Lrama
func_def : TS_KW_FUNC TS_IDENT TS_PAREN_L args TS_PAREN_R TS_SYM stmts TS_SYM
         // "func"    fn_name  "("        args ")"        "{"    stmts "}"
             {
                 NodeList* func_def = NodeList_new();
                 NodeList_add_str(func_def, "func");
                 NodeList_add_str(func_def, $2);
                 NodeList_add_list(func_def, $4);
                 NodeList_add_list(func_def, $7);

                 $$ = func_def;
             }

こんな感じで読み換えていきました。どちらも Yacc から派生した LALRパーサジェネレータなのでよく似ていますね。

メモ

1日くらいでババッと書いたものなので雑だったり手抜きで済ませている部分があります。一応動いてる、という程度の出来です。
- 警告もひとまず放置
Yacc, Bison もそのうち触ってみようと思いつつ結局今まで触らずじまいだった
- 今回ちょっとやってみて雰囲気が知れてよかった
- Rubyソースコード完全解説の第9章速習yacc を読んだらとりあえずなんとかなった
Rubyには慣れているけどCは分からないという状態で LALR パーサジェネレータに入門したい人は、まず Racc で入門するのが良いのではないかと思います。Ruby の知識だけで使えるので、いきなり Yacc や Bison や Lrama に挑戦するよりはお手軽かと。
- Racc の作者（青木峰郎さん）による解説本『Rubyを256倍使うための本無道編』もまだ中古で入手可能（Amazon）

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Ruby/Racc: パース時のスタックの動きをFlameGraphっぽくビジュアライズする

Racc の気持ちが分かるように↓こういう図を描かせてみたもの。

Ruby: 入れ子の配列だけをパースできるパーサを作る（手書きの再帰下降パーサ）

メソッドの再帰呼び出しについてすでに知っていれば1時間もかからず書ける内容。比較的簡単で時間がかからないので、LALR パーサにこだわる事情がなければ先に再帰下降パーサで入門するのも良いと思います。

Ruby + PyCall でデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）をやってみた

2023-06-03T18:02:29+09:00

まだ誰もやってなさそうだったのでやってみました。

github.com/sonota88/100knocks-preprocess/tree/ruby-pycall

オリジナルのリポジトリ The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess をフォークして ruby-pycall ブランチを追加しています。

GitHub でノートブックを閲覧したい場合はこちら:
https://github.com/sonota88/100knocks-preprocess/blob/ruby-pycall/docker/work/answer/ans_preprocess_knock_Ruby_PyCall.ipynb

解答例が複数ある場合など一部TODOにしている箇所がありますが、100問全部動かすことができました（私は Python版からコピペして書き換えただけなので、これは PyCall.rb がすごい！という話です）。

一応筆者について書いておくと、データサイエンスに関しては入門者レベルです。データフレームという概念は一応知ってるとか、Jupyter Notebook を触ったことはあるが日常的に使っているわけではない、という感じの人です。Python, Pandas, NumPy のいずれにも詳しくありません。

:::note

ちなみに Ruby + RedAmber 版は heronshoes さんが作成中とのことです。

:::

動かし方

リポジトリとブランチが違う以外はオリジナルのデータサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）の README で書かれている手順と同じです。

git clone --branch ruby-pycall https://github.com/sonota88/100knocks-preprocess.git

cd 100knocks-preprocess
docker compose up -d --build --wait

docker compose up が完了するのを待ってからブラウザで http://127.0.0.1:8888/ を開きます。

左のメニューから /work/answer/ans_preprocess_knock_Ruby_PyCall.ipynb を選択してノートブックを開きます。

左側に Table of Contents を表示させておくと各問題に移動したいときに便利です。

メモ

Ruby 向けのカスタマイズ

Python 版の Dockerfile をコピー＋修正して Ruby 用の Dockerfile-ruby を用意する
docker-compose.yml を修正して Dockerfile-ruby に切り替える

やったのはこれだけですね。ここはほとんど手間がかかっていません。

RubyData プロジェクトでメンテナンスされている rubydata/datascience-notebook という Docker イメージがありまして、

github.com/RubyData/docker-stacks

これをベースイメージとして使うのがポイントです。自前でカスタマイズする必要がほとんどなく、たいへん助かりました。このイメージは便利なのでどんどん使わせてもらいましょう！（← この記事で一番強調したいのはここ）

Python版の Dockerfile との差分はこんな感じ。

--- Dockerfile  2023-05-06 12:13:18.226946937 +0900
+++ Dockerfile-ruby     2023-05-06 12:13:18.242946463 +0900
@@ -1,5 +1,6 @@
-FROM jupyter/datascience-notebook:python-3.10.8
-#FROM jupyter/datascience-notebook:d53a302fbcd0
+# 2023-02-03
+FROM rubydata/datascience-notebook:24a7f04dfc46
+
 USER root
 ENV DEBCONF_NOWARNINGS yes

@@ -29,4 +30,6 @@
     && Rscript -e 'pak::repo_add(CRAN = "RSPM@2022-12-16"); pak::pak(c("DBI", "RPostgreSQL", "themis"))' \
     && rm -rf Pipfile* /tmp/* /var/tmp/*

+RUN pip install tabulate
+
 HEALTHCHECK --interval=5s --retries=20 CMD ["curl", "-s", "-S", "-o", "/dev/null", "http://localhost:8888"]

ほぼベースイメージの差し替えだけで済んでいます。

DataFrame#query

Python版の解答例では DataFrame#query を使っている箇所がいくつかあるのですが、pandas.rb ではエラーになります（2023-05-13 時点）。そこで、次のように DataFrame#[] を使う方法で愚直に書き換えました。

# P-004 Python版の解答例1
# df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']] \
#            .query('customer_id == "CS018205000001" & amount >= 1000')

df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']] \
    [(df_receipt['customer_id'] == "CS018205000001") & (df_receipt['amount'] >= 1000)]

PyCall.rb + Pandas: DataFrame#query の代わりにS式っぽく書けないか試してみたという別記事で書いたように他の対策もありますが、今回は素朴に DataFrame#[] を使うだけにしました。なるべく素のまま書く方針です。

参考

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Ruby + Numo::Gnuplot（numo-gnuplot gem）で散布図を描く

2023-02-23T15:03:54+09:00

@obelisk68 さんに教えてもらったサンプル（ruby_gnuplot の記事のコメント, ブログ）で十分という気もしたのですが、一応自分でも触ってみました。

https://rubygems.org/gems/numo-gnuplot

https://github.com/ruby-numo/numo-gnuplot

準備

gnuplot コマンドをインストール
- Ubuntu 18.04 の場合は sudo apt install gnuplot
Numo::Gnuplot をインストール
- gem install numo-gnuplot

これだけ。

Numo::NArray は必須ではありません（インストールも不要）。以下は Numo::NArray なしで試しています。

最低限の例

PNG ファイルに出力する最低限の例です。

# sample.rb

require "numo/gnuplot"

xs = [1, 2, 3, 4, 5]
ys = [11, 22, 33, 44, 55]

Numo.gnuplot do
  set terminal: "png"
  set output: "output.png"
  plot xs, ys
end

  # 実行 ... output.png が生成される
ruby sample.rb

簡単ですね。
ちょっと見えにくいですが、両端の点は枠線に重なっています。

環境

Ubuntu Linux 18.04
gnuplot -V #=> gnuplot 5.2 patchlevel 2
ruby -v    #=> ruby 3.1.2p20 (2022-04-12 revision 4491bb740a) [x86_64-linux]
gem:
  numo-gnuplot 0.2.4

メモ

ruby_gnuplot と同様、インストールが楽なのが良い。gnuplot コマンドのインストールさえ済んでしまえば、他にインストール絡みでトラブルが起きる余地がなさそう。気分的に楽。
numo/gnuplot.rb ( https://github.com/ruby-numo/numo-gnuplot/blob/master/lib/numo/gnuplot.rb ) はコメントを除くと1,000行ちょいなので、サッと読める。ruby_gnuplot よりは大きめですが。
- Numo::Gnuplot#initialize で IO.popen したプロセスにコマンドを送る方式

ruby_gnuplot との機能比較でいえば、以下のあたりが違うようです:

Numo::NArray に対応している
IRuby に対応している
irb で対話的に操作できる
- gnuplot の対話型インターフェイスの代わりに使えるっぽい

自分が使いそうな機能についてメモ

グラフのタイトル指定
複数の系列の描画
数式のプロット

などは README や Introduction.ja · ruby-numo/numo-gnuplot Wiki にサンプルがあるので、そっちを見てください。

軸タイトル

Numo.gnuplot do
  set xlabel: "x軸のラベル"
  set ylabel: "y軸のラベル"
  # ...

x軸, y軸の範囲指定

Numo.gnuplot do
  set xrange: 0..6
  set yrange: 0..60
  # ...

凡例の系列名

Numo.gnuplot do
  plot xs, ys, title: "series name"
  # ...

日本語フォント

無指定だと日本語が豆腐になりました。

Numo.gnuplot do
  set terminal: "png font 'VL Gothic,20'"
  # ...

点の代わりにラベルを表示する

xs = [1, 2, 3, 4, 5]
ys = [11, 22, 33, 44, 55]
labels = ["A", "B", "C", "D", "E"]

Numo.gnuplot do
  # ...
  plot xs, ys, labels, with: "labels"
end

デバッグ出力

debug_on を使うと、 gnuplot に送信しているコマンドを標準出力に出力することができます。

xs = [1, 2, 3, 4, 5]
ys = [11, 22, 33, 44, 55]

Numo.gnuplot do
  debug_on
  set terminal: "png"
  set output: "output.png"
  plot xs, ys
end

$ ruby sample_debug.rb



行頭の < を取り除いてやれば、そのまま gnuplot に渡せるようです。

$ ruby sample_debug.rb | sed -e 's/^ sample.gs

$ cat sample.gs
set terminal png
set output "output.png"
plot '-' 
1 11
2 22
3 33
4 44
5 55
e

  # スクリプトを gnuplot コマンドに渡して実行
$ gnuplot sample.gs


まとめたもの

せっかくなのでいろいろ含めたものも貼ってみます。

@obelisk68 さんが書いてくださったのとほぼ同じ。

require "numo/gnuplot"

xs = [1.0, 1.8, 3.1]
ys1 = [11, 25, 32]
ys2 = [21, 35, 42]
ys3 = [31, 45, 52]

Numo.gnuplot do
  set terminal: "png font 'Noto Sans CJK JP,12'"
  set output: "output.png"
  set title: "グラフのタイトル"
  set xrange: 0..6
  set yrange: 0..60
  set xlabel: "x軸のラベル"
  set ylabel: "y軸のラベル"

  plot xs, ys1, { title: "系列1（点のみ）" },
       xs, ys2, { title: "系列2（線のみ）", with: :lines },
       xs, ys3, { title: "系列3（点と線）", with: :linespoints },
       "x * 10", { title: "y = x * 10" }
end




with: :lines のように指定するか、または数式を使えば任意の直線が描画できるので、回帰直線もこれでいけますね（フィッティングの話については割愛）。

参考

ruby-numo/numo-gnuplot-demo: Ruby/Numo::Gnuplot Demo

めちゃくちゃいっぱいある gnuplot 本家のサンプルを Numo::Gnuplot に書き直した版。README から辿れる情報ですが一応。

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『RubyでつくるRuby』のMinRubyのパーサを書いた（手書きの再帰下降パーサ）
2023-01-22T17:38:20+09:00
これは Ruby Advent Calendar 2022 の25日目の記事です。

書籍 『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』（以下、 『RubyでつくるRuby』 ）で扱われているミニ言語 MinRuby のパーサを書いてみました。



『RubyでつくるRuby』は、Ruby を使った基本的なプログラミングの入門から始まり、後半ではミニ言語 MinRuby（Ruby のサブセット）のインタプリタを作って最終的に MinRuby言語で MinRuby インタプリタを書くところまでやってしまう、という内容の入門書です。



……と自分なりに内容紹介してみましたが、以下もあわせて参考にしていただければと思います。


書籍『Ruby でつくる Ruby』が発売されます - まめめも


著者の遠藤さん

『RubyでつくるRuby』の読み方（私論） - golden-luckyの日記


ラムダノートの鹿野さん





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 – 技術書出版と販売のラムダノート


PDF版のみの販売ページ
Amazon



  プログラミングを始めるなら、プログラミング言語を自分でつくってみるのがいちばん！ 最低限の機能なら、こんなに簡単にインタプリタを作れます。よくわからなかったプログラミングも、裏側の仕組みから分かってしまえば怖くない！　
  
  2016年9月から2017年1月にかけてアスキーjpの「プログラミング＋」コーナーで連載された大好評のWebコンテンツ『Rubyで学ぶRuby』を、さらにわかりやすく紙版の書籍として編纂しなおして発売するものです。豊富なイラストもカラーで完全採録。



プログラミング初心者を想定して丁寧に解説してある
分量が多すぎず（144ページ）読み通しやすい
評価器にフォーカスしており、パーサはスコープ外


パースは minruby gem にまかせる



たしか発売された頃に読んで「せっかくだからパーサも自作したい」と思った記憶があります。当時はパーサの作り方についての知識が足りずどうすればよいか分からなかったのですが、その後あれこれあって簡単なものなら作れるようになりました。

できたもの

https://github.com/sonota88/cookpad-hackarade-minruby/tree/recursive-descent-parser

  $ wc -l rcl_*.rb my_minruby_parser.rb 
   33 rcl_common.rb
   65 rcl_lexer.rb
  496 rcl_parser.rb
   17 my_minruby_parser.rb
  611 合計


一応動いてはいます。advent calendar には間に合った……リファクタリングなどは冬休み以降の宿題にします。

（2023-01-22 追記） interp.rb がパースできるようになりました。

動作例

  $ cat test3-4.rb
n = 1
while n < 100
  if n % 3 == 0
    if n % 5 == 0
      p("FizzBuzz")
    else
      p("Fizz")
    end
  else
    if n % 5 == 0
      p("Buzz")
    else
      p(n)
    end
  end
  n = n + 1
end

  $ ruby my_minruby_parser.rb test3-4.rb
[:stmts, [:var_assign, "n", [:lit, 1]],
 [:while,
  [:<, [:var_ref, "n"], [:lit, 100]],
  [:stmts,
   [:if,
    [:==, [:%, [:var_ref, "n"], [:lit, 3]], [:lit, 0]],
    [:if,
     [:==, [:%, [:var_ref, "n"], [:lit, 5]], [:lit, 0]],
     [:func_call, "p", [:lit, "FizzBuzz"]],
     [:func_call, "p", [:lit, "Fizz"]]],
    [:if,
     [:==, [:%, [:var_ref, "n"], [:lit, 5]], [:lit, 0]],
     [:func_call, "p", [:lit, "Buzz"]],
     [:func_call, "p", [:var_ref, "n"]]]],
   [:var_assign, "n", [:+, [:var_ref, "n"], [:lit, 1]]]]]]


cookpad-hackarade-minruby

まずは先行事例を軽く調べました。

Hackarade #04: Create Your Own Interpreter - クックパッド開発者ブログ


  完全セルフホスト：MinRubyでパーサを書き、minruby gemに依存せずにinterp.rb単体でセルフホストするようにした


さすがのクックパッドさん。今回私はここまではやっていません。パーサを MinRuby で書くのもおもしろそう……。

同記事により、 mame/cookpad-hackarade-minruby というリポジトリでテストケースが用意されていることを知りました。ありがたく有効活用させていただきましょう。

mame/cookpad-hackarade-minruby: material for Cookpad's Hackarade #4

今回はこのテストケースを使い、自作パーサと minruby gem に同じ入力を与えて同じ結果になればヨシ！ ということにしました。

方針

パーサ入門でよくある再帰下降パーサにしました。

専用のパーサライブラリを使うのに比べるとデメリットもあり本格的な言語実装ではあまり採用されない手法だと思いますが、入門者目線だと「全部自分で書いたぞ感」「全部把握できてる感覚」が得られるという、とても良い良さがあります。

（ちなみに、Rust製 Ruby 実装 ruruby のパーサは手書きだそうです。すごい……。）

ここで選択肢が2つあり、


(1) 何もないところから全部書く
(2) Ruccola のパーサを改造する


ちょっとだけ (1) を試した後、時間（というか計画性）がないこともあって (2) に切り替えました。

さて、Ruccola というのがスッと出てきましたね。これはなんでしょうか。

Ruccola とは

Ruccola は私が自分の勉強のために作っている素朴な自作プログラミング言語です。

https://github.com/sonota88/ruccola

最新の知見を盛り込んだキラリと光る言語……とかでは全然なく、現代の水準からするとかなり原始的なものです。自分の勉強用・入門用なので素朴でよいと割り切っています。

2021年にセルフホストできた（詳しくは↓の記事を参照）後も趣味の盆栽プログラミング的にちびちびと機能追加やリファクタリングを続けています。

素朴な自作言語Ruccolaのコンパイラをセルフホストした - Qiita


コンパイラを Ruby で書いている
Ruccola言語のコードの見た目は Ruby っぽい
なんとなくC言語っぽいものをイメージして作ったが、現時点では型がない（整数しかない）ので B言語 や BCPL の方が近いのかも（詳しくないのでボンヤリした書き方）


ざっくり書くとこんな感じです。このうち「見た目は Ruby っぽい」というのがポイントで、Ruccola のパーサ（ 202-12-25 時点のソース ）にいくつか手を加えれば MinRuby のパーサとして使えそうでした。

コード例です。以下は Ruccola言語で書いた cat コマンド。

def main()
  var EOF = -1;
  var c;

  while (true)
    c = getchar();
    if (c == EOF)
      break;
    end

    write(c, 1);
  end
end


だいたい Ruby ですね。中身は原始的なのに見た目は Ruby 風なので、書いているとちょっと不思議な気分になります。

作者の目にはだいたい Ruby と同じに見えますが、Ruby に慣れている方には次のような点が目に付くのではないでしょうか。


文末の ; （必須）
while の条件式を囲む (  ) （必須）
変数宣言の var（必須）


他にも関数呼び出しの ( )、関数定義の仮引数を囲む ( )、エントリポイントとなる main 関数も必須です。

自分が言語実装ビギナーなので、難しいことをしなくていいように Ruby の文法にいろいろ制限を加えてこうなっています。Ruby と完全にコンパチではありませんが、構文ハイライトやエディタのインデント支援は Ruby 向けのものがだいたいそのまま使えています。

ちなみに、Ruccola よりももっとコンパクトな mini-ruccola（元は vm2gol-v2 という名前だった）もあります。VM〜コンパイラを割と素朴に書いて1500行以下というもの。自分が欲しい（難しすぎず、簡単すぎず、読み書きに慣れている言語向けの）教材が見つけられず、じゃあ自分で作ってしまえとなって作ったもの。

https://github.com/sonota88/vm2gol-v2

以前週刊Railsウォッチで紹介していただきました。

週刊Railsウォッチ（20210209後編）Rubyでミニ言語処理系を作る、Kernel#getsの意外な機能、CSSのcontent-visibilityほか｜TechRacho by BPS株式会社

作った順番としては mini-ruccola の方が先で、最初にこっちで簡単なコンパイラ実装になんとか入門し、その後セルフホストに必要な機能を追加していく形で Ruccola を作っていきました。

主な変更点

MinRuby の AST に合わせる

Ruccola の AST は現時点では MinRuby と同じく入れ子の配列（のようなもの）で木構造を表す方式です。そこは同じ。ただ細かいところが違うので合わせていきます。

簡単なところでいえば、たとえば以下は変数への代入です。

- [:set, var_name, expr]
+ [:var_assign, var_name, expr]


ものによってはこの程度の変更でOK。

演算子の優先順位

Ruccola では自分でも手に負えるようにいろいろと単純化しています。演算子の優先順位もそのひとつで、たとえば 1 + 2 * 3 という式は (1 + 2) * 3 として扱われます（単純に左結合とする）。

えっそれでいいの？ と思いましたか？ 思いますよね。

言語処理系の解説を見ると必ずといっていいほど演算子の優先順位の話題が出てきて、自作言語を作るには避けて通れないトピックであるかのように思われます。私もある時までそう思い込んでいたのですが、実はそんなことはありません……と思うんですよね（微妙な自信のなさ）。

Ruccola では 1 + (2 * 3) と解釈させたい場合は明示的に括弧で優先順位を指定して 1 + (2 * 3) と書けばよい、ということにしています。たまに自分でも忘れていて素でびっくりします。まあ自分の勉強用の言語だからいいんですよこれで。最初から実装しなくてもよいので後回しにしています。Ruccola言語の記述力がまだ低いため、今入れてもコード量が膨れるデメリット（セルフホストしているのでばかにならず、下手に機能追加すると自分が困る）の方が大きそうで嫌かなという考えもあり。

ちなみに、似たような方針を採っている言語として VTL (Very Tiny Language) という言語があると後から知りました。仲間がいた……。


  VTLでは，演算子の間に優先順位は存在せず，左から順番に演算が行われます．演算の順序を変えたい場合は括弧"()"をつけます．例えば，"2+3*4"の結果は"20"となり，"2+(3*4)"の結果は"14"となります．


あ、ていうか優先順位を明示する言語といえば Lisp があるじゃないか、とこの記事を書いていて今思い至りました。Lisp、心強いですね。

さて、Ruccola ではそれでいいとして、演算子の優先順位に対応しないと cookpad-hackarade-minruby のテストが通りません。なんとかしなければ。

これについては自分にとって今回初めてという訳ではなく、以前単体で履修していたのでした。

四則演算と剰余のみのexprコマンドをRubyで作ってみた

これを組み込めばいけるはず。

test1-4.rb と test1-5.rb の間の飛躍が大きかったので小さなテストを追加しながら進めました。


まずは一番優先順位の低い 1 == 2 から
二番目に優先順位の低い < を右側に加えた 1 == 2 < 3
...
1 == 2 < 3 + 4 * 5 が (1 == (2 < (3 + (4 * 5)))) と解釈できればOK
ここまでできたら test1-5.rb が通る


という流れで進めることで意外とすんなり書き換え完了しました。

参考: 演算子式 (Ruby 3.1 リファレンスマニュアル)

優先順位まわりについては書籍『Rubyで作る奇妙なプログラミング言語』もおすすめです。私はこの本の写経で入門しました。

if と case

Ruccola では if 文は case 文のシンタックスシュガーという扱いになっています。「case文が動けば if文はそのサブセット扱いにできるよね」という、大は小を兼ねる的な素朴な発想によるものです。あと Ruccola の前身の mini-ruccola は最初はパーサがなくて構文木を手書きするところからスタートしたため、その都合もあります。

MinRuby では逆になっていて、 case 式は内部的に入れ子の if 式としてパースされます（『RubyでつくるRuby』 p85）。ここは今回『RubyでつくるRuby』を読み返してなるほどと思ったところでした。

改行の扱い

Ruccola では現時点では if文の条件式全体を囲む括弧は省略不可です（case文、while文も同様）。また、代入や関数呼び出しなどの文の末尾にはセミコロンが必須です。改行はスペースと同じように字句解析の段階で捨てています。

if (i == 10)
  p(1);
end


一方 MinRuby では条件式を囲む括弧や関数呼び出しなどの末尾のセミコロンは省略可能です。改行の考慮が必要そう。

if i == 10
  p(1)
end


改行を考慮したパースはこれまで経験がなく不確実な部分でしたが、結論からいえば特別な対応は不要で、適当に改行を読み飛ばすだけで cookpad-hackarade-minruby のテストは通りました（というか試しにやってみたら字句解析の段階で全部捨てても大丈夫だった）。

今の実装では、式とみなせるまとまりの次に二項演算子が来たら「まだ式の続きがあるな」と判断し、そうでなければ「いったんそこで式が終わっているな」と判断する、という動作になっています。

たとえば上のコード例だと i == 10 の次に p というトークンが来ています。これは二項演算子ではありませんから、ここで式の区切りと判断され、i == 10 と p 以降は別のまとまりだということになります。

i == 10 + ...
        ^ 二項演算子なのでまだ式が続いていると判断

i == 10 p ...
        ^ 二項演算子ではないので p からは別のまとまり


あくまで cookpad-hackarade-minruby のテストのカバー範囲と今回作ったパーサの実装の組み合わせでは問題なかったというだけで、Ruby に近づけていこうとするとどこかでちゃんとした対応が必要になってくるでしょうね。

配列・ハッシュ

Ruccola では配列リテラルや配列の要素にアクセスするための専用の構文は（まだ）ありません。ハッシュはサポート予定なし。

なので配列・ハッシュまわりは新たに書きました。ここはすんなり書けてしまって特に書くことがありません。

TODO


if, case まわりがいいかげんなのでもうちょいちゃんとやる
interp.rb をパースできるようにする（ここまではやりたい）


（2023-01-22 追記） 上記2つ完了しました。「これで完璧！」というものではありませんが、とりあえず interp.rb はパースできています。

おわりに

以上のように自作言語 Ruccola のパーサにいくつかの変更を加えることで MinRuby のパーサを作ることができました（ただし cookpad-hackarade-minruby のテストを通すところまで）。

以前から MinRuby のパーサ作れないかなーとボンヤリ考えていたのでこの機会に実現できてよかったです。



以下、おまけ的な雑多な話題・メモなどです。

おまけ

再帰下降パーサについて

再帰下降パーサについては書籍やウェブに解説がたくさんありますので「再帰下降 パーサ」「再帰下降 構文解析」などで調べてください。英語だと recursive descent parser です。

今回作ったものはパーサだけで 500行くらいありますし、再帰下降パーサの一番最初の入門用としてはちょっと大きいかもしれません。そういう場合は分解してちょっとずつ手を付けるのがおすすめです。


くりかえしの構造


関数定義の仮引数、関数呼び出し時の引数、演算子を含む式、配列リテラル、ハッシュリテラルなど、いろんなところで登場する
数 のあとに , 数 をくりかえし
例: 1, 2, 3
数 のあとに 演算子 数 のくりかえし
例: 1 + 2 + 3

[[]], [[[]]] のような入れ子の構造
演算子の優先順位


上の方でも書いたように、演算子の優先順位は後回しにできますから、先にそれ以外の部分を作ってから後付けで追加するのもよいと思います。

「MinRuby のパーサを書いてみたいけどいきなり全部書くのは無理そう……また今度にしよう」と思った方は、まず次のような簡単なものから手を付けてみるのはどうでしょう。どちらも50行くらいです。


入れ子の配列だけをパースできるパーサを作る（手書きの再帰下降パーサ）


((), (())) のような入れ子の括弧だけをパースできるパーサ。コード例があった方がよさそうと思って簡単なものを昨日急いで書きました。
n年前の自分に「これで入門しろ」「最初はこれでいいと思うよ」といって送りつけるとしたらこれ

正規表現エンジン（ロブ・パイクのバックトラック実装）をRubyで写経した


バックトラック方式の正規表現エンジンもおすすめです。こっちも手軽。手軽だけどおもしろい。再帰下降パーサに考え方が似ています。



MinRuby 関連

今回調べていて見つけたもの。

https://speakerdeck.com/m_seki/extend-your-own-programming-language-rubykaigi-2018

MinRuby に末尾呼び出し最適化を実装する話や Rinda + MinRuby の話。

https://matsubara0507.github.io/posts/2019-05-16-minruby-with-patternmatch.html

パーサは「木を組み立てる」処理がメインなのでパターンマッチの出番はそんなにありませんが、評価器は「木を使う」処理がメインなのでパターンマッチを使うといい感じに書けますね。

関連書籍


Rubyで作る奇妙なプログラミング言語
つくって学ぶプログラミング言語 RubyによるScheme処理系の実装 - 達人出版会


『RubyでつくるRuby』もそうですが、どの本も古びていない、これからも通用する、使い回しのきく内容だと思います。Ruby に慣れていて言語処理系に興味があるという人におすすめです。

mal (Make a Lisp)

https://github.com/kanaka/mal

Lisp に興味のある方には mal（Make a Lisp）もおすすめです。ちょうど『RubyでつくるRuby』の Lisp 版といった感じで、簡単な Lisp インタプリタを作ってセルフホストするまでが11ステップに分かれており、テストを通しながら作っていきます。入門者向けのシンプルな実装ですが、マクロや例外機構、末尾呼び出しの最適化まで含まれています。すでに Ruby 版の実装（主な部分は500行程度）もリポジトリに含まれていますから、そのまま写経してもいいですし、自力で書いて詰まったときに参考にすることもできます。

ちなみに私は一度 Ruby で写経した後 LibreOffice Basic で書くということをやりました。

LibreOffice BasicでLispインタプリタ（mal）を書いた - Qiita

PicoRuby

入門者向けに作られているものではありませんが、Ruby 関連の小さめの処理系というと PicoRuby がありますね。

https://github.com/picoruby

https://github.com/picoruby/mruby-pico-compiler

この記事の前日（2022-12-24）に開発者募集されていました。

【お誘い】PicoRubyの開発者を募集しています · picoruby/picoruby Wiki

Ruby よりは小さくて難しくなさそう？？ 読めそうだったら参考のためにソース読んでみようかな……と思いつつまだ何もできていません。

Lemon というパーサジェネレータを使ってるんですね。Lemon 知らなかった。SQLite が使っているものだそうです。


The Lemon LALR(1) Parser Generator
Proposal for the Grant Program 2020 of Ruby Association · picoruby/picoruby Wiki


雑多


Raccでかんたんな自作言語のパーサを書いた
Parsletでかんたんな自作言語のパーサを書いた


mini-ruccola のパーサを Racc と Parslet を使って書いたもの。



自作言語のコンパイラにオレオレアセンブリではなくx86_64アセンブリを生成させる（関数呼び出しと足し算だけ） - Qiita

コンパイラ作ったらやはりこれもやっておきたい、ということで（ちょっとだけ）やったみたもの。RISC-V 版や WebAssembly 版もやってみたい。



Ruby＋DXOpalでリレー式論理回路シミュレータを自作して1bit CPUまで動かした - Qiita

言語処理系をやるとさらに下のレイヤーも気になってきますよね？ ということでついでに紹介。これも楽しかったです。Ruby（と DXOpal）で作れます！

今年 Ruby 関連で書いたもの

せっかくのアドベントカレンダーなので今年書いたものも並べてみます。


Galaaz を触ってみた（TruffleRuby + ggplot2 で散布図を描いてみた）
Ubuntu 22.04にJupyter NotebookとIRubyをインストール（pyenv, rbenv, Bundler を使用）
Ruby + Victor でSVGお絵描き（簡単な散布図を描いてみた）
SVG::Graph（svg-graph gem）で散布図を描く
Ruby + ruby_gnuplot（gnuplot gem）で散布図を描く
Ruby + Numo::Gnuplot（numo-gnuplot gem）で散布図を描く



Ruby + ruby_gnuplot（gnuplot gem）で散布図を描く
2022-12-29T18:12:03+09:00
https://rubygems.org/gems/gnuplot

https://github.com/rdp/ruby_gnuplot

準備


gnuplot コマンドをインストール


Ubuntu 18.04 の場合は sudo apt install gnuplot

ruby_gnuplot をインストール


gem install gnuplot



これだけ。

ただし、 Ruby 3.1.0 で matrix が bundled gem になったようなので、3.1.0 以降の場合は gem install matrix も必要です。

参考: [Ruby] Bundled gemsはGemfileに指定して使おう

最低限の例

PNG ファイルに出力する最低限の例です。

# sample.rb

require "gnuplot"

Gnuplot.open do |gp|
  Gnuplot::Plot.new(gp) do |plot|
    plot.terminal "png"
    plot.output "output.png"

    x = [1, 2, 3, 4, 5]
    y = [11, 22, 33, 44, 55]
    plot.data << Gnuplot::DataSet.new([x, y])
  end
end


  # 実行 ... output.png が生成される
ruby sample.rb




以上。簡単ですね。

ちょっと見えにくいですが、 両端の点は枠線に重なっています。

PNG 以外にも、 SVG や PDF として出力することもできます。

環境

Ubuntu Linux 18.04
gnuplot -V #=> gnuplot 5.2 patchlevel 2
ruby -v    #=> ruby 3.1.2p20 (2022-04-12 revision 4491bb740a) [x86_64-linux]
gem:
  gnuplot 2.6.2
  matrix 0.4.2


メモ


とにかくインストールが楽なのが良い。gnuplot コマンドのインストールさえ済んでしまえば、他にインストール絡みでトラブルが起きる余地がなさそう。気分的に楽 👌
gnuplot でできることは大体何でもできるはず。たぶん。
gnuplot.rb ( https://github.com/rdp/ruby_gnuplot/blob/master/lib/gnuplot.rb ) はコメントを除くと300行くらいなので、サッと読める


gnuplot 用のスクリプトに変換して gnuplot コマンドに渡しているだけ

「○○がやりたいけどどうすればいい？」となった場合は gnuplot 向けの情報を探す


gnuplot は枯れたプロダクトなので、情報はたくさんある
すでに gnuplot に習熟している人は楽そう

Charty のバックエンドとして使える？（まだ試していません）


（追記） 2022-05-29 現在では未対応でした



非常に薄いラッパーなので、素の gnuplot をそのまま使うのと実はそんなに大差なくて、そこを踏まえた上で使う分には便利。

「gnuplot の使い方を覚えたいわけではないんだけどなあ……」という人には向かないかもしれません。

自分が使いそうな機能についてメモ


グラフのタイトル指定
x軸, y軸の範囲指定、軸タイトル指定
複数の系列の描画
数式のプロット


などは README にサンプルがあるので、そっちを見てください。

系列名の凡例

DataSet.new にブロックを付けると、ブロックパラメータとして DataSet のインスタンスが渡されるので、それを使って指定できる。

plot.data << Gnuplot::DataSet.new([x, y]) { |ds|
  ds.title = "dataset"
}




日本語フォント

無指定だと日本語が豆腐になりました。

gnuplot フォント 日本語 set terminal のような検索ワードで調べると、 Plot#terminal で指定できることが分かります。

Gnuplot.open do |gp|
  Gnuplot::Plot.new(gp) do |plot|
    plot.terminal "png font 'VL Gothic,20'"
    plot.output "output.png"

    x = [1, 2, 3]
    y1 = [11, 25, 32]

    plot.data << Gnuplot::DataSet.new([x, y1]) { |ds|
      ds.title = "系列1"
    }
  end
end




点の代わりにラベルを表示する

Gnuplot.open do |gp|
  Gnuplot::Plot.new(gp) do |plot|
    plot.terminal "png"
    plot.output "output.png"

    x = [1, 2, 3]
    y = [11, 22, 33]
    label = ["A", "B", "C"]
    plot.data << Gnuplot::DataSet.new([x, y, label]) { |ds|
      ds.with = "labels"
    }
  end
end






点とラベルを両方表示するのは若干面倒そう。

In gnuplot, how to label each point in the plot with its coordinates? - Stack Overflow

https://stackoverflow.com/questions/23177716/in-gnuplot-how-to-label-each-point-in-the-plot-with-its-coordinates

生成されたスクリプトだけ欲しい

以下のように Gnuplot.open にモンキーパッチを当てると、グラフの描画は行わずに gnuplot 用に生成されたスクリプトの出力だけを行うことができます。

module Gnuplot
  def self.open(persist = true)
    io = $stdout
    yield io
  end
end

Gnuplot.open do |gp|
  Gnuplot::Plot.new(gp) do |plot|
    x = [1, 2, 3]
    y = [11, 22, 33]
    plot.data << Gnuplot::DataSet.new([x, y])
  end
end


$ ruby sample_print_script.rb > sample.gs

$ cat sample.gs
plot '-'
1 11
2 22
3 33
e

  # スクリプトを gnuplot コマンドに渡して実行
$ gnuplot -persist sample.gs


まとめたもの

せっかくなのでいろいろ含めたものも貼ってみます。

require "gnuplot"

Gnuplot.open do |gp|
  Gnuplot::Plot.new(gp) do |plot|
    plot.terminal "png font 'Noto Sans CJK JP,12'"
    plot.output "output.png"
    plot.title "グラフのタイトル"
    plot.xrange "[0:6]"
    plot.yrange "[0:60]"
    plot.xlabel "x軸のラベル"
    plot.ylabel "y軸のラベル"

    x = [1, 2, 3]
    y1 = [11, 25, 32]
    y2 = [21, 35, 42]
    y3 = [31, 45, 52]

    plot.data << Gnuplot::DataSet.new([x, y1]) { |ds|
      ds.title = "系列1"
    }

    plot.data << Gnuplot::DataSet.new([x, y2]) { |ds|
      ds.title = "系列2（線のみ）"
      ds.with = "lines"
    }

    plot.data << Gnuplot::DataSet.new([x, y3]) { |ds|
      ds.title = "系列3（点と線）"
      ds.with = "linespoints"
    }

    # 数式
    plot.data << Gnuplot::DataSet.new("x * 10") { |ds|
      ds.title = "y = x * 10"
    }
  end
end




ds.with = "lines" を使うか、または数式を使えば任意の直線が描画できるので、回帰直線もこれでいけますね（フィッティングの話については割愛）。

参考

Rubyのgnuplotで時系列データをプロット | Lifelog

https://ytkyk.info/blog/2016/07/21/rubyのgnuplotで時系列データをプロット/



gnuplot documentation

http://gnuplot.info/documentation.html

日本語のPDFがあります。



Demos for gnuplot version 5.4

http://gnuplot.sourceforge.net/demo_5.4/

豊富なサンプル。gnuplot マジ何でもできるな、という気持ちになります。

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Galaaz を触ってみた（TruffleRuby + ggplot2 で散布図を描いてみた）



Ubuntu 22.04にJupyter NotebookとIRubyをインストール（pyenv, rbenv, Bundler を使用）
2022-09-19T15:01:30+09:00

それぞれのバージョンが上がった以外は前回の Ubuntu 18.04 のときからあまり変わっていません


Bundler の binstubs を利用する手順を追加しました

手軽に試したい場合は公式の Docker イメージや Binder を利用するのが良いと思います（IRuby の README を参照）




大事なので2回書きます。手軽に試したい場合は公式の Docker イメージを使うか、Binder を使いましょう（IRuby の README を参照）。 下記のような面倒なインストール手順は不要ですぐ使えます。

バージョンなど

Ubuntu 18.04（コンテナ外の作業環境）
anyenv
pyenv
  Python 3.10.3
rbenv
  Ruby 3.1.2

jupyter 1.0.0
  jupyter_core 4.10.0
  notebook 6.4.11
iruby 0.7.4


Docker の用意

Docker イメージを作るのが目的ではなく、まっさらな状態に戻してあれこれ試すために使います。

Docker なしでも大体同じだと思います。

# Dockerfile

FROM ubuntu:22.04

RUN apt-get update \
  && apt-get install -y sudo git wget build-essential nano

RUN useradd --create-home --gid sudo --shell /bin/bash user1 \
  && echo 'user1:pass' | chpasswd \
  && echo 'Defaults visiblepw'           >> /etc/sudoers \
  && echo 'user1 ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL' >> /etc/sudoers

USER user1

WORKDIR /home/user1

CMD ["/bin/bash"]


参考: Dockerコンテナ内にsudoユーザを追加する - Qiita

ユーザ名 user1 は適当なものです。適宜読み替えます。以下同様。

イメージをビルドしてコンテナを起動。

docker build -t ubuntu_jupyter:22.04 .
docker run --rm -it -p8888:8888 ubuntu_jupyter:22.04 bash


以下はコンテナ内で作業しています。

anyenv, rbenv, pyenv のインストール

git clone https://github.com/anyenv/anyenv ~/.anyenv

## 一応バージョン指定
( cd ~/.anyenv; git checkout v1.1.4; git status )

echo 'export PATH="$HOME/.anyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(anyenv init -)"'               >> ~/.bashrc

exec bash -l

## メッセージにしたがって実行
yes | anyenv install --init

anyenv install rbenv
anyenv install pyenv

## 一応バージョン指定
( cd ~/.anyenv/envs/rbenv; git checkout v1.2.0; git status )
( cd ~/.anyenv/envs/pyenv; git checkout v2.2.5; git status )

exec bash -l


Ruby のインストール

sudo apt install -y libssl-dev zlib1g-dev
rbenv install 3.1.2


Docker のポートマッピングの確認。先に疎通確認しておきます。

rbenv shell 3.1.2
gem install webrick
ruby -run -e httpd -- --port=8888 --bind-address=0.0.0.0 .


ホスト側から http://localhost:8888/ にアクセスできることを確認して Ctrl-C で止める。

Python のインストール

sudo apt install -y libffi-dev libsqlite3-dev
env PYTHON_CONFIGURE_OPTS='--enable-shared' pyenv install 3.10.3


env PYTHON_CONFIGURE_OPTS='--enable-shared' は後で PyCall を使うための指定

https://github.com/mrkn/pycall.rb#note-for-pyenv-users

Jupyter Notebook のインストール

## ディレクトリと rbenv, pyenv の用意

mkdir ${HOME}/jupyter
cd ${HOME}/jupyter
pwd #=> /home/user1/jupyter

rbenv local 3.1.2
pyenv local 3.10.3

ruby -v   #=> ruby 3.1.2p20 (2022-04-12 revision 4491bb740a) [x86_64-linux]
python -V #=> Python 3.10.3


## bundle init みたいなもの
## "venv.d" は任意のディレクトリ名
python -m venv venv.d

## 常に bundle exec してるみたいなモードになる
## モードを抜けたい場合は deactivate を実行する
. venv.d/bin/activate

## bundle add みたいなもの
pip install jupyter

jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0

## ログイン用のトークン付きのURLが表示されるので、ホスト側のブラウザで開く


--ip=0.0.0.0 を指定しているのは Docker コンテナ内で実行してホスト側から参照するため。

確認できたら Ctrl-C で止める。

IRuby のインストール

基本的には

https://github.com/SciRuby/iruby

の説明を参考にしてインストールしました。

ただし、gem を Bundler で管理したいので、そのための手順を加えています。

Bundler 環境で iruby を実行するための方法として


binstubs を使う方法
ラッパースクリプトを使う方法


の2つを試しました。 binstubs を使う方が手順が簡単です。

binstubs を使う場合

sudo apt install -y libtool libffi-dev ruby ruby-dev make
sudo apt install -y libzmq3-dev libczmq-dev

bundle init
bundle config set --local path 'vendor/bundle'

bundle add ffi-rzmq iruby pycall rake

bundle binstubs iruby
## ./bin/iruby が生成される

bin/iruby register --force
## ~/.local/share/jupyter/kernels/ruby/kernel.json
## が生成される

cat ~/.local/share/jupyter/kernels/ruby/kernel.json
#=> {"argv":["/home/user1/jupyter/bin/iruby","kernel","{connection_file}"],"display_name":"Ruby 3.1.2","language":"ruby"}

## この状態で jupyter 起動
jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0
## → Ruby 3.1.2 のノートブックが新規作成できるようになる
##  （メニューに表示されるようになる）




ラッパースクリプトを使う場合

sudo apt install -y libtool libffi-dev ruby ruby-dev make
sudo apt install -y libzmq3-dev libczmq-dev

bundle init
bundle config set --local path 'vendor/bundle'

bundle add ffi-rzmq iruby pycall rake

bundle exec iruby register --force
## ~/.local/share/jupyter/kernels/ruby/kernel.json
## が生成される

cat ~/.local/share/jupyter/kernels/ruby/kernel.json
#=> {"argv":["/home/user1/jupyter/vendor/bundle/ruby/3.1.0/bin/iruby","kernel","{connection_file}"],"display_name":"Ruby 3.1.2","language":"ruby"}

## この状態で jupyter 起動
jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0
## → Ruby 3.1.2 のノートブックが新規作成できるようになる
## （メニューに表示されるようになる）




しかし、実際に新規作成を行うと次のようなエラーが jupyter を起動したターミナルに出てうまく動かない。

[I 05:17:21.886 NotebookApp] KernelRestarter: restarting kernel (3/5), new random ports
/home/user1/.anyenv/envs/rbenv/versions/3.1.2/lib/ruby/3.1.0/rubygems.rb:265:in `find_spec_for_exe': can't find gem iruby (>= 0.a) with executable iruby (Gem::GemNotFoundException)
        from /home/user1/.anyenv/envs/rbenv/versions/3.1.2/lib/ruby/3.1.0/rubygems.rb:284:in `activate_bin_path'
        from /home/user1/jupyter/vendor/bundle/ruby/3.1.0/bin/iruby:25:in `'


これはおそらく rbenv + bundler 環境で実行できていないせいなので、iruby コマンドのラッパー iruby.sh を用意して対処してみる。

（他に良い方法があるかもしれませんが、とりあえずこれで動きました。）

cat <<'EOB' > iruby.sh
#!/bin/bash

JUPYTER_DIR=~/jupyter

export PYENV_ROOT="${HOME}/.anyenv/envs/pyenv"
export LIBPYTHON=${PYENV_ROOT}/versions/3.10.3/lib/libpython3.10.so.1.0
export PYTHON=${JUPYTER_DIR}/venv.d/bin/python
# これでもいい？
# export PYTHON=${PYENV_ROOT}/shims/python

export RBENV_ROOT="${HOME}/.anyenv/envs/rbenv"
export PATH="${RBENV_ROOT}/bin:${PATH}"
eval "$(rbenv init -)"

rbenv shell 3.1.2

BUNDLE_GEMFILE=${JUPYTER_DIR}/Gemfile \
  bundle exec iruby "$@"
EOB


## 実行権限を付ける
chmod u+x iruby.sh

## iruby のパスを修正
nano ~/.local/share/jupyter/kernels/ruby/kernel.json

{
  "argv": [
    "/home/user1/jupyter/iruby.sh",  ...ここだけ修正
    "kernel",
    "{connection_file}"
  ],
  "display_name":"Ruby 3.1.2",
  "language":"ruby"
}

## もう一度 jupyter を起動
jupyter notebook --no-browser --ip=0.0.0.0


これで ruby カーネルが動くようになった。

IRuby のノートブックを使う

基本的な使い方については IRuby Notebook 利用者ガイド が参考になります。

matplotlib を使っている箇所があるので、下記でインストールしておく必要があります。

pip install matplotlib
bundle add matplotlib


ライブラリの追加

Python のライブラリを追加したい場合

pip install lib_foo


Ruby のライブラリを追加したい場合

bundle add lib_foo


カーネルを再起動（ノートブックのページのメニューの Kernal → Restart）すると require できるようになる。

バージョン詳細

pip freeze

argon2-cffi==21.3.0
argon2-cffi-bindings==21.2.0
asttokens==2.0.5
attrs==21.4.0
backcall==0.2.0
beautifulsoup4==4.11.1
bleach==5.0.0
cffi==1.15.0
debugpy==1.6.0
decorator==5.1.1
defusedxml==0.7.1
entrypoints==0.4
executing==0.8.3
fastjsonschema==2.15.3
ipykernel==6.13.0
ipython==8.3.0
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.7.0
jedi==0.18.1
Jinja2==3.1.2
jsonschema==4.5.1
jupyter==1.0.0
jupyter-client==7.3.0
jupyter-console==6.4.3
jupyter-core==4.10.0
jupyterlab-pygments==0.2.2
jupyterlab-widgets==1.1.0
MarkupSafe==2.1.1
matplotlib-inline==0.1.3
mistune==0.8.4
nbclient==0.6.2
nbconvert==6.5.0
nbformat==5.4.0
nest-asyncio==1.5.5
notebook==6.4.11
packaging==21.3
pandocfilters==1.5.0
parso==0.8.3
pexpect==4.8.0
pickleshare==0.7.5
prometheus-client==0.14.1
prompt-toolkit==3.0.29
psutil==5.9.0
ptyprocess==0.7.0
pure-eval==0.2.2
pycparser==2.21
Pygments==2.12.0
pyparsing==3.0.8
pyrsistent==0.18.1
python-dateutil==2.8.2
pyzmq==22.3.0
qtconsole==5.3.0
QtPy==2.1.0
Send2Trash==1.8.0
six==1.16.0
soupsieve==2.3.2.post1
stack-data==0.2.0
terminado==0.13.3
tinycss2==1.1.1
tornado==6.1
traitlets==5.1.1
wcwidth==0.2.5
webencodings==0.5.1
widgetsnbextension==3.6.0


jupyter --version

Selected Jupyter core packages...
IPython          : 8.3.0
ipykernel        : 6.13.0
ipywidgets       : 7.7.0
jupyter_client   : 7.3.0
jupyter_core     : 4.10.0
jupyter_server   : not installed
jupyterlab       : not installed
nbclient         : 0.6.2
nbconvert        : 6.5.0
nbformat         : 5.4.0
notebook         : 6.4.11
qtconsole        : 5.3.0
traitlets        : 5.1.1


cat Gemfile.lock

GEM
  remote: https://rubygems.org/
  specs:
    data_uri (0.1.0)
    ffi (1.15.5)
    ffi-rzmq (2.0.7)
      ffi-rzmq-core (>= 1.0.7)
    ffi-rzmq-core (1.0.7)
      ffi
    io-console (0.5.11)
    irb (1.4.1)
      reline (>= 0.3.0)
    iruby (0.7.4)
      data_uri (~> 0.1)
      ffi-rzmq
      irb
      mime-types (>= 3.3.1)
      multi_json (~> 1.11)
      native-package-installer
    mime-types (3.4.1)
      mime-types-data (~> 3.2015)
    mime-types-data (3.2022.0105)
    multi_json (1.15.0)
    native-package-installer (1.1.4)
    pycall (1.4.1)
    rake (13.0.6)
    reline (0.3.1)
      io-console (~> 0.5)

PLATFORMS
  x86_64-linux

DEPENDENCIES
  ffi-rzmq (~> 2.0)
  iruby (~> 0.7.4)
  pycall (~> 1.4)
  rake (~> 13.0)

BUNDLED WITH
   2.3.7


参考


2018-04 IRuby インストールガイド (RubyData/workshop-materials)
2017-05 Rubyist が pyenv を使うときに知っておいてほしいこと - Qiita





2019-12 Rubyでグラフを描画するツール GR.rb の紹介 - Qiita


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Opal::Builder を使ってコンパイルする際に source map も生成する
2022-08-07T14:30:11+09:00
cli_runners/compiler.rb を参考にしました。Opal のバージョンは v1.5.0 です。

require "opal"

builder = Opal::Builder.new
builder.build("./sample.rb")
compiled_source = builder.to_s
compiled_source += "\n" + builder.source_map.to_data_uri_comment

File.write("sample.js", compiled_source)


ちなみに、 opal コマンドを使って opal -c sample.rb のようにコンパイルした場合はデフォルトで source map を生成してくれます（ --no-source-map オプションで無効化できる）。

参考


DxOpalのゲームをコンパクトにして公開する方法 - Qiita



malでかんたんなテンプレートエンジンを書いてみた
2022-07-17T13:24:18+09:00
これは Lisp Advent Calendar 2021 の25日目の記事です。Qiita に書いていた記事のクロスポストです。



言語非依存なテンプレートエンジンがあったらいいなと昔からボンヤリ考えていた（切実にほしいという程ではない）のですが、mal（Make a Lisp）で作ったらどうだろうと思って試しにやってみました。「なんかやってみたくなってやってみた」系の記事です。

Lisp を書くのは年に数回という感じの人が書いていますので、拙いところは大目に見ていただければと思います。

↓ちなみに去年のアドベントカレンダーではこんなのを書きました。

LibreOffice BasicでLispインタプリタ（mal）を書いた - Qiita

できたもの

https://github.com/sonota88/malten

sonota88/mal をサブモジュールとして使っているので、 git clone --recursive ... でクローンする必要があります。

Ruby版

Ruby 版だとこんな感じ。

template = <

ID	品名	価格
1	foo	100 円
2	bar	200 円
3	baz	250 円

記事	リポジトリ	日付
Haskell	github	2021-06-28
OCaml	github	2021-06-26
Pascal	github	2021-05-22
Julia	github	2021-05-03
Rust	github	2021-04-07
Crystal	github	2021-03-27
Pric（セルフホスト）	github	2021-02-21
Kotlin	github	2021-01-14
Zig	github	2021-01-07
LibreOffice Basic	github	2020-12-14
Go	github	2020-09-25
C♭	github	2020-09-13
Perl	github	2020-09-08
C	github	2020-09-06
Java	github	2020-08-30
Dart	github	2020-08-22
Python	github	2020-08-19
TypeScript (Deno)	github	2020-08-15

記事	リポジトリ	日付
Haskell	github	2021-06-28
OCaml	github	2021-06-26
Pascal	github	2021-05-22
Julia	github	2021-05-03
Rust	github	2021-04-07
Crystal	github	2021-03-27
Pric（セルフホスト）	github	2021-02-21
Kotlin	github	2021-01-14
Zig	github	2021-01-07
LibreOffice Basic	github	2020-12-14
Go	github	2020-09-25
PHP	github	2020-09-18
C♭	github	2020-09-13
C	github	2020-09-06
Java	github	2020-08-30
Dart	github	2020-08-22
Python	github	2020-08-19
TypeScript (Deno)	github	2020-08-15

sonota486の投稿 - Crieit

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