R, как и большинство подобных ему высокоуровневых скриптовых языков, часто полагается на код, написанный на более низкоуровневом языке. Библиотеки R - пакеты (packages) - нередко содержат код, написанный на C, C++ или FORTRAN. Нативный код позволяет обойти различные ограничения (например, однопоточность) и ускорить выполнение сложных алгоритмов за счет оптимизаций, попросту недоступных из самого R. Вся эта вычислительная мощь, тем не менее, получает удобный и совместимый с другими инструментами интерфейс на стороне R.

Разработка пакетов с C/ C++ кодом давно налажена благодаря сторонним библиотекам, включая {usethis}, {devtools}, {pkgbuild}, {cpp11} и т.д. Но что насчет других низкоуровневых языков? Ведь R всего-навсего динамически подгружает и вызывает библиотеки, поэтому если соблюсти все необходимые условия, можно, например, создать пакет с кодом, написанном на Rust. Несмотря на то, что на практике это действительно работает, разработка, поддержка и внедрение таких инструментов - довольно трудоемкий процесс. Точнее был трудоемким до этого момента.

Enter extendr, проект, который позволяет соединить R и Rust и с легкостью интегрировать Rust код в пакеты R, одновременно предоставляя возможность хостить R сессию в Rust. extendr находится в разработке довольно давно (больше полугода активной фазы) и представляет собой MVP (minimum viable product), но до сих пор был обделен вниманием. Rust-крейт уже какое-то время доступен на crates.io, а R-пакет ожидает проверки на CRAN.

extendr - отличный способ наладить взаимодействие между разработчиками, пишущими на Rust и R. Если вы знаете один из языков и хотели бы познакомиться со вторым, или же хотите портировать свои R-пакеты с проблематичных C/ C++ на модный Rust, добро пожаловать под cut.

CREATE TABLE json_test (
  id serial primary key,
  data jsonb
);

INSERT INTO json_test (data) VALUES 
  ('{}'),
  ('{"a": 1}'),
  ('{"a": 2, "b": ["c", "d"]}'),
  ('{"a": 1, "b": {"c": "d", "e": true}}'),
  ('{"b": 2}');

Объектно-ориентированное программирование — чрезвычайно плохая идея, которая могла возникнуть только в Калифорнии.

— Эдсгер Вибе Дейкстра

70 тысяч звездочек на гитхабе и сотни интересных проектов. Кажется, что D3 это что-то большое и очень сложное, но это не так. Я расскажу об основах D3 и поделюсь опытом разработки инфографики Бюростат.

D3.js (или просто D3) это JavaScript-библиотека для обработки и визуализации данных. Она предоставляет удобные утилиты для обработки и загрузки массивов данных и создания DOM-элементов. Эта заметка описывает работу с основными методами библиотеки, она подойдёт для изучения основ библиотеки и погружения в её логику и возможности.

Для понимания статьи пригодятся знания JS, HTML и CSS.

За последнее десятилетие R прошёл большой путь: от нишевого (как правило, академического) инструмента до мейнстримной «большой десятки» самых популярных языков программирования. Такой интерес вызван многими причинами, среди которых и принадлежность к open source, и деятельное коммьюнити, и активно растущий сегмент применения методов machine learning / data mining в разнообразных бизнес-задачах. Приятно видеть, когда один из твоих любимых языков уверенно завоёвывает новые позиции, и когда даже далёкие от профессиональной разработки пользователи начинают интересоваться R. Но здесь есть, однако, одна большая проблема:

• Подключайте более мощные параллельные библиотеки, например, Intel BLAS (доступна под Linux, OS X и Windows как часть дистрибутива Microsoft R Open). Это позволит заменить уже используемые библиотеки их параллельными версиями, благодаря чему получите ускорение (на соответствующих задачах, например, связанных с линейной алгеброй в lm()/glm()).
  
  
• Вынесите обработку задач моделирования из R во внешнюю библиотеку для параллелизации. Это стратегия, которую используют следующие системы: методы rx от RevoScaleR (теперь Microsoft Open R), методы h2o от h2o.ai, RHadoop.
  
  
• Используйте утилиту parallel в R, чтобы запускать функции на других экземплярах R. Эта стратегия из «Небольшого введения в параллельное программирование на R» и ряда библиотек на основе parallel. Фактически это реализация удаленного вызова процедуры через сокет или сеть.

data Maybe a = Nothing | Just a