第1回 YAMLライブラリのしくみ | gihyo.jp
はじめに YAML（YAML Ain't Markup Language）とは、データを構造化して表現するためのフォーマットです。目的はXMLと似ていますが、インデントを主体とした記法のため、XMLより読みやすく、書きやすく、わかりやすくなっています。 またデータシリアライゼーション[1]に使えるように設計されているため、任意のデータ構造が表現できるだけの記述力を持っています。これは、基本的に木構造しか記述できないXMLと比べて、YAMLの大きな利点です。YAMLの文法については、WEB+DB PRESS Vol.43「最新［データ交換フォーマット］攻略ガイド JSON/YAML実践入門」の第3章「YAML実践リファレンス」に解説がありますので、併せて参照してください。 本特集では、YAMLをさまざまなプログラミング言語で利用するためのYAML用ライブラリの使い方を、各言語ごとに紹介してい
第3回 Python編 | gihyo.jp
インストール インストールは、LinuxやMac OS Xではリスト1の手順で行ってください。Windowsの場合は、http://pyyaml.org/download/pyyaml/にあるWindows installerを使ってください。 リスト1 PyYAMLのインストール $ wget http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.05.tar.gz $ tar xzf PyYAML-3.05.tar.gz $ cd PyYAML-3.05/ $ sudo python setup.py install 使い方 PyYAMLの使い方はリスト2のようになります。日本語を含む場合は必ずUnicodeにデコードしなければならない点に注意してください。詳細はリファレンスマニュアルを参照してください。 リスト2 PyYAMLの使い方（ex-pyyam
jQueryプラグインで彩る、ワンランク上のサイト制作 記事一覧 | gihyo.jp
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言語別 YAML用ライブラリ徹底解説 記事一覧 | gihyo.jp
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pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
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GitHub - google/gumbo-parser: An HTML5 parsing library in pure C99
http://www.pythonapi.com/
