Rubyの創始者として知られるまつもとゆきひろ氏が、新しい言語「Streem」を開発中だという。CodeZineの記事では、GitHubで公開されている開発中のソースコードを解説している。

リポジトリにあるREADMEによると、Streemはストリームベースで並列処理指向のスクリプト言語だという。また、Rubyだけでなく、Erlangやその他の関数型言語の影響も受けているとのこと。パイプを使って処理を行う例がサンプルコードとして示されており、CやRubyとは全く異なるデザインの言語になるようだ。

Slashdot「Justified: Visual Basic Over Python For an Intro To Programming」より。

英国でICT/コンピューティングを教えるBen Gristwood氏が、「Visual BasicはPythonほど役に立たない」とする生徒の親に返信したメールの内容を公開し、(他の言語への入り口として) Visual Basicを初心者向けのプログラミング言語に選択したことは正しいと主張している。

Gristwood氏は「現在Pythonが人気であることを理解している」と述べた上で、「ただし、この言語もC言語をベースにしている。より複雑な構造となった場合、Pythonでは処理できず、どうしても（初心者には考えられないほど複雑な）C言語に頼らざるを得ない。VBは2つの言語の中間に位置し、複雑な決まりを必要とせずに概念を教えることができる。たとえば、変数の宣言などはGCSEやAレベルの試験(いずれも英国の統一試験)で必要となるが、こういった処理をPythonを学ぶ生徒たちは必要としない。」としている。

米国ではAP Computer Science(大学先修課程のコンピューターサイエンス科目)が1984年に導入されて以降、使用するプログラミング言語はPascalからC++、そしてJavaへと移行してきた。College Boardでは、2016年に開始される新しいAP Computer Science Principleコースについて、プログラミング言語の選択を教師に委ねている。皆さんなら、高校生が学ぶのに最適なプログラミング言語として、どのプログラミング言語を選択するだろうか。

昨年2月、2016年春の稼働を目指して開発されていたみずほ銀行の新システムについて、完成が1年遅れる見通しとなったことが報じられたように、銀行系システムの再構築は非常に大変かつ困難な仕事であるが、フリーランス向けの案件紹介サイトで掲載されている「国内銀行勘定系システム再構築プロジェクト全体PM募集」という案件が話題になっている。

スキル要件として「大手ベンダーをプロジェクトマネージャとしてのベンダーに適切な指示をし成功に導いてきた実績」「統制がとれていない現状から、マネジメントの基盤作りプロジェクトに浸透されるためタフなメンタルが必要」などが書かれており、修羅場となっている現場が透けて見えるようだ。「～130万円」となっている単価の妥当性についても議論になっている。

なお、同サイトの「高単価」案件一覧を見ると、「国内銀行勘定系システム再構築プロジェクトPMO」という案件もあり、こちらには「尚可スキル」として「問題プロジェクトの立て直し、火消し経験」がある。

よく知られているプログラミング言語(JavaやC++)から明らかに難解なプログラミング言語(研究目的のものや、冗談のようなものも)まで、プログラミング言語が不足することはない。大半の人々が人気の高いプログラミング言語を学ぶ一方で、特定の業界ではあまり知られていないプログラミング言語の中にもいい仕事が得られるものがある。開発者のJeff Cogswell氏によれば、クライアント-サーバープログラミングに使われるOpaや、Salesforceサービス専用のApex、数学・科学の分野で使われるMathematicaやMATLAB、電気通信やネットワーク管理の分野で使われるASN.1やSMIのほか、MITのApp Inventor 2もこういったプログラム言語のリストに含まれるという。逆に言えば、これらのプログラミング言語の中には広く使われているものが一つもないということになる。たとえばASN.1とSMIは、電気通信とネットワーク管理以外に使われることはほとんどない。そうなるとスリルを味わう以外の目的で、あまり使われていないプログラミング言語の学習に時間を使う価値はあるのだろうか。

Linux版Google ChromeのビルドにはGCCではなくLLVMベースのコンパイラであるClangが使われている。昨年10月にリリースされたChrome 38からGCC 4.6に代わりClangが採用されるようになったのだが、この理由についてPhoronixが記事にしている。

これによると、Clang採用の理由はすでに多くの開発者がLinux上でClangを使っていたということと、C++のより新しい機能を利用するためらしい。Clangは診断出力が優れており、スピードも速く、さらにChromium（Chromeの開発版）に特化したClang向けプラグインも作られていたため、開発者のClangへの移行が進んでいたそうだ。GCCのより新しいバージョンではC++の新機能のサポートが進んでいるものの、GCCをアップグレードするよりもClangに移行したほうが容易だと判断したという。

実際にClangに移行したところ、性能面ではほとんど変化はなかったが、バイナリサイズは8％ほど小さくなったとのこと（Phoronixの別記事）。

なお、Mac版ChromeはChrome 15よりClangでビルドされており、Windows版ChromeにおいてもClangでのビルドを可能にするよう作業が進められているという。いっぽう、AndroidやChrome OS向けではまだGCCが使われているそうだ。

Slashdot記事「Ask Slashdot: Is Pascal Underrated?」より。

D言語に関する最近のSlashdot記事で、Pascalに対する批判的なコメントを見て驚いた。それらの批判が、古い情報や大昔の実装に基づくものであったからだ。もちろん、たとえばBrian Kernighan氏のPascal批判が1981年においては正当性があったことは私も認めるが、それ以後Pascalは進化している。

現在のObject PascalはすでにKernighan氏に指摘されているものの大部分を改善しており、また、匿名メソッドやリフレクション、属性、クラスヘルパー、ジェネリックス等の言語機能を含む。

さらに、Pascalを使ったクロスプラットフォーム開発は、かなりやり易くなっている。統合開発環境のDelphiはWindowsやOS X、iOS、Androidなどで利用できる。またFree Pascalは、さまざまなオペレーティングシステムやアーキテクチャで利用でき、LazarusはFree Pascal向けにDelphiに似た統合開発環境を提供している。

いかにPascalが過小評価されているかについて、皆さんのお考えをお聞かせ頂きたい。

偉大なソフトウェア開発者(単に優れたソフトウェア開発者でもいい)になるには何が必要だろうか。Michael O. Church氏のQuoraへの投稿では長いリストになっている(LifeHackerにも転載されている)。偉大な開発者は仕事を通じて学ぶことを恐れず、キャリアを積極的に管理し、ソフトウェア開発の政治(彼は「CS666」と呼んでいる)を知り、可能であれば仕事を早く切り上げ、長期にわたって使われるテクノロジーと一時的な流行を見分けることができる。これらは彼の挙げたポイントの一部に過ぎない。一方、Salsita Softwareのブログで同社の創設者でCEOのMatthew Gertner氏が、結局は「経験を積んだプログラマーと開発者はゆっくりすべき時を知っている」という点に収束されると指摘している。皆さんの場合、偉大な開発者とそれほどでもない開発者をどうやって区別するだろうか。

どのプログラミング言語が素晴らしいか、という話は宗教的な論争としてよく話題になるが、結論は出ていない。そもそも結論が出るような話では無いのだが、この議論に決着をつけるべく（？）、「プログラム言語対抗綱引き」が1月29日、横浜大さん橋ホールで開催される（告知ページ）。

勝負の舞台に上がる言語はC、Perl、PHP、Python、Ruby、JavaScript、Go、Java。主催はあのデイリーポータルZである。なぜCOBOLやC++やObjective-CやSwiftやLispはないのかなどとツッコんではいけない。また、大会の様子は同サイトで記事にされるそうだ。他の言語の愛好者もうまくネタになるようにゴネればなにか起こるかも知れない。

なお、同時に二人三脚でコードを書く「間違ったペアプログラミング大会」も開催されるとのこと。

ここ数年，毎年同じタレコミをさせていただいておりますが，2015年も同じお題を出したいと思います。

スラッシュドット読者の皆様におかれましては，毛筆で字をしたためるよりもキーボードでプログラムなどを書くほうがなじみ深いと思われますが，年が明けて最初に書く（書いた）プログラムはどのようなものでしょうか？

Drexel Universityとthe University of Maryland、the University of Goettingen、Princetoの研究者らが、ソースコードを分析し、その記述スタイルからその著者を検出する「code stylometry」なるシステムを開発したそうだ（Slashdot）。

実験では著者が明らかになっているソースコードを自然言語処理や機械学習といった技術を使って分析・学習するシステムを開発。250人の著者、1人の著者当たり平均630行のコードを学習させたところ、95％の成功率で「匿名のコード」の著者を見つけられたという。

また、学習に使用したソースコードの著者数を30人に減らし、また1人あたりのソースコード量を1900行に増やしたところ、成功率は97％に向上したそうだ。