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2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
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Automate the Boring Stuff with Python
By Al Sweigart. Over 500,000 copies sold. Free to read under a CC license. "The best part of programming is the triumph of seeing the machine do something useful. Automate the Boring Stuff with Python frames all of programming as these small triumphs; it makes the boring fun." - Hilary Mason, Data Scientist and Founder of Fast Forward Labs "I'm having a lot of fun breaking things and then putting
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
GoとPythonとGrumpyの速度ベンチマーク ～Googleのトランスパイラはどれくらい速い？～ - Qiita
GoとPythonとGrumpyの速度ベンチマーク ～Googleのトランスパイラはどれくらい速い？～PythonGoGoogleベンチマークgrumpy 概要 GrumpyというPythonからGoへのトランスパイラを使ってみた GoとPythonとGrumpyでベンチマークを取ってみた 処理速度は Go >> Python >> Grumpyで非常にGrumpyが遅かった Grumpyとは Googleは1月4日(米国時間)、「Google Open Source Blog: Grumpy: Go running Python!」において、Goで開発されたPython実行環境「Grumpy」を発表した。GrumpyはGoで実装されたPython実行環境。Pythonのコードを一旦Goのコードに変換することで動作するコンパイラ方式を採用。並列処理性能が優れているほか、Pythonコードか
PythonとGoでxmlのパース速度を比較してみる - Qiita
AccessKey, SecretKey, AssociateTag を適当なものに変更して実行すると xmls ディレクトリに 145個のファイルが保存されます。1つのファイルには10冊までの情報が含まれ、合計1442冊の情報になります。 Python で実行 parse_amazon_xml.py # -*- coding:utf-8 -*- import time from lxml import objectify class ImageInfo: def __init__(self): self.url = '' self.width = '' self.height = '' class BookInfo: def __init__(self): self.asin = '' self.title = '' self.binding = '' self.author = ''
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
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