Ruruby:一个基于Rust的Ruby实现探索
2024-09-07 03:25:37作者:秋阔奎Evelyn
项目介绍
Ruruby 是一个创新的项目,它致力于提供一个完全由Rust语言编写的Ruby解释器。这个项目旨在为Ruby编程社区带来一个新的选择,结合了Rust的高性能与内存安全特性以及Ruby的语言魅力。不同于传统的CRuby或MRI(MATZ的Ruby实现),Ruruby通过自定义的手写解析器和虚拟机执行模型,实现了对Ruby语言的支持。目前,它支持x86/POSIX、arm64/macOS以及x86/Windows平台(64位架构)。
项目快速启动
要开始你的Ruruby之旅,首先确保你的系统上安装了Rust的夜间版(nightly),因为Ruruby依赖于Rust的一些实验性功能。接下来,遵循以下步骤:
# 克隆项目到本地
git clone https://github.com/sisshiki1969/ruruby.git
# 切换到项目目录
cd ruruby
# 使用cargo构建并运行Ruby程序示例
cargo run --example sample # 假设sample是项目中的示例文件名
# 若想进入irb-like的交互式shell
cargo run
对于开发和分析目的,可以使用特定的特征标志,例如添加字节码跟踪:
cargo run --features trace --example sample
应用案例和最佳实践
由于Ruruby还处于开发阶段,其直接的应用案例在正式文档中尚不丰富。不过,开发者可以通过以下几个方向探索它的潜力:
- 教育用途:利用Ruruby进行教学,向学生展示如何结合两种强大的技术——Ruby的简洁语法与Rust的安全高效。
- 原型设计:在早期项目阶段,利用Ruruby快速搭建原型,尤其适合那些对性能有一定要求且希望保持代码干净易读的场景。
- 学习目的:作为研究Rust和Ruby内部工作原理的学习工具,比如垃圾回收机制和虚拟机的实现细节。
典型生态项目
目前,由于Ruruby主要是作为一个研究和实验性质的项目,它并未直接参与到广泛的生态系统建设之中。然而,它的存在激励着跨语言编译和解释器开发领域的发展。尽管没有直接的“生态项目”列出,但开发者可以在Ruby和Rust社区找到灵感,将Ruruby用作桥梁,连接这两个社区,比如通过编写在Rust中可使用的Ruby库,或者反之,使Ruby能够更有效地利用Rust编写的底层服务。
请注意,随着Ruruby项目的进展,上述信息可能会发生变化。建议密切关注其GitHub仓库以获取最新信息和文档更新。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210