GitHub - beeware/batavia: A JavaScript implementation of the Python virtual machine.You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
LinuxディストリビューションにおけるPython 3デフォルト化の流れ - orangain flavor
2015年6月2日修正：henrichさんのコメントを受け、Debianの記述を修正しました。 最近のLinuxディストリビューションにおいてPython 3がデフォルトになってきているという話をチラホラ聞くので、状況を調べてみました。 結論 PEP 394にディストリビューション向けのガイドラインが公開されている。 Arch Linuxは既にPython 3がデフォルトになっている。 /usr/bin/pythonがPython 3を指している。 pythonパッケージはPython 3を指している。 Fedora 23（2015-10-27リリース予定）でPython 3がデフォルトになる予定。 /usr/bin/pythonは削除されるかpython3にシンボリックリンクされるか議論されている。 Ubuntu 16.04（2016-04リリース予定）でPython 3がデフォルトにな
あなたのPythonを爆速にする７つの方法
最近プロコン（プログラミング・コンテスト）をはじめました。 基本的にはアルゴリズム勝負なのですが、とにかく速度を競うプロコンです。 小手先の速度チューニングもバカにできません。 何が速くて何が遅いのかはっきりさせるため、ボトルネックになりそうな操作のベンチマークを取りました。 実行環境は下記のとおりです。 python2.7.5 OS: MacOSX 11 CPU: Core i7 2GHz (4core) MEM: 16GB その1. 配列の初期化を高速化する まずはプロコンの基本中の基本、配列の初期化です。 下記７つの初期化方法を比較してみます。 空配列へappendして配列をつくる for内包表記で配列をつくる サイズ1(None)の配列を乗算してから値を代入する サイズ1(None)の配列を乗算する サイズ1(ゼロ)の配列を乗算する すべてゼロのarrayをつくる 0〜nのarra
%25E3%2581%2595%25E3%2582%2593%25E3%2581%258C%25E5%258F%2582%25E5%258A%25A0%25E3%2581%2597%25E3%2581%25BE)
PyMySQLのメンテナにSQLAlchmey開発者のMike Bayer (@zzzeek)さんが参加しました - methaneのブログ
このブログでも数回紹介していたとおり、今メジャーな Python の MySQL ドライバ3つのうち2つ (MySQL-python の fork の mysqlclient と PyMySQL) を僕がほぼ単独でメンテナンスしている状況でした。 メンテナンスしているといっても、両方とも MySQL-python との互換性を第一に掲げているので、 Python 3 対応が終わった後はほとんど進化は無くて、淡々とバグの修正を積み重ねては1年に1度以上リリースするという程度です。 実際には Python では PostgreSQL 周りに比べて MySQL 周りは遅れていて幾つか改善案はあったのですが、子育てや他にも Python でやりたい事があったり仕事でも Go で楽しんでたりして手を付けられていませんでした。 そんな状況の中、 Mike さんが PyMySQL-Users ML に突
Python 3.3 以上で使える Python/C API で文字列アクセスを高速化 - methaneのブログ
試しに英語で Blog を書いてみた のですが、書くので精一杯で結局何が言いたいのか分からない感じになってしまったので今後は日本語 Blog 書いてから英訳しようと思います。 Python 3 は 3.2 まで、文字列を unicode に統一した関係で Python 2.7 に比べて遅くなったりメモリ効率が悪くなったりしてしまっていたのですが、 Python 3.3 で PEP 393 Flexible String Representation が導入されて改善されました。 PEP 393 は Python の内部だけではなく Python/C API にも変更を加えており、内部を理解しつつ新しい API を適切に使えば、バイト列と文字列の間の変換を行うような C 拡張を高速化することができます。 そろそろ Python 3.2 のサポートを切れる時期なので、思い当たる人は目を通してお
Python でシェル経由でコマンド実行するときのバッドノウハウ - methaneのブログ
PHPだってシェル経由でないコマンド呼び出し機能が欲しい コマンド実行でシェルが怖いなら使わなければいいじゃない どちらの記事でも Python の subprocess を使ってシェルを介在せずにコマンドを実行する方法が紹介されています。 シェルを介在すると、エスケープの問題考えるのが面倒だったり、 kill してみたらシェルだけ殺して肝心のコマンドがずっと残ってるというアホみたいな問題を避けられるのでお勧めです。 いい子はこれを使いましょう。 この記事ではどうしてもシェルの機能が使いたい場合や、 subprocess の PIPE の組み立てが面倒な場合のための、バッドノウハウを紹介していきます。 ちなみに、バッドノウハウと呼んでるのは、安全安心 one size fits all ではなく、メリット・デメリット・やり方をいちいち調べないといけなくて、しかもその調べる行為がほとんどコン
sh — sh 1.14.0 documentation
sh¶ sh is a full-fledged subprocess replacement for Python 2.6 - 3.8, PyPy and PyPy3 that allows you to call any program as if it were a function: wlan0 Link encap:Ethernet HWaddr 00:00:00:00:00:00 inet addr:192.168.1.100 Bcast:192.168.1.255 Mask:255.255.255.0 inet6 addr: ffff::ffff:ffff:ffff:fff/64 Scope:Link UP BROADCAST RUNNING MULTICAST MTU:1500 Metric:1 RX packets:0 errors:0 dropped:0 overrun
Deep Learning on Amazon EC2 GPU with Python and nolearn - PyImageSearch
Deep Learning Tutorials by Adrian Rosebrock on October 13, 2014 Last week I wrote a post detailing my experience with CUDAMat, Deep Belief Networks, and Python using my MacBook Pro. The post is fairly long and full of screenshots to document my experience. But the gist of it is this: Even after installing the NVIDIA Cuda SDK and configuring CUDAMat, my CPU was training my Deep Belief Network (impl
Python REST API Framework: Eve, the Simple Way to REST. — Eve 2.1.0 documentation
Eve. The Simple Way to REST¶ Version 2.1.0. Eve is an open source Python REST API framework designed for human beings. It allows to effortlessly build and deploy highly customizable, fully featured RESTful Web Services. Eve is powered by Flask and Cerberus and it offers native support for MongoDB data stores. Support for SQL, Elasticsearch and Neo4js backends is provided by community extensions. T
Connection Pooling — SQLAlchemy 2.0 Documentation
Connection Pooling¶ A connection pool is a standard technique used to maintain long running connections in memory for efficient re-use, as well as to provide management for the total number of connections an application might use simultaneously. Particularly for server-side web applications, a connection pool is the standard way to maintain a “pool” of active database connections in memory which a
実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
Pinterest: geventでコードベースをマルチスレッドに - ワザノバ | wazanova.jp
http://engineering.pinterest.com/post/65713073803/how-we-use-gevent-to-go-fast Pinterestがエンジニアブログで、Pythonの数十万行のシングルスレッドのコードベースをgeventを利用してマルチスレッドにした経験を紹介しています。 1) Lessons from the early days シングルスレッドのコードベースでサイトの急成長に対処していくうちに、 機能が増えるにつれてサーバが増えた。 バックエンドのサーバが増えたら、障害や遅延のリスクが増した。 コードにロジックが増えたので、network IOなど並列処理をしたかったが、シングルスレッドサーバが足かせになった。 2) Building high performance servers 並列処理サーバを実現するための解がgeventであった
How to crawl a quarter billion webpages in 40 hours – DDI
More precisely, I crawled 250,113,669 pages for just under 580 dollars in 39 hours and 25 minutes, using 20 Amazon EC2 machine instances. I carried out this project because (among several other reasons) I wanted to understand what resources are required to crawl a small but non-trivial fraction of the web. In this post I describe some details of what I did. Of course, there’s nothing especially ne
この1年の優れたIT系書籍はどれか？ 「Jolt Awards: The Best Books」2014年版が発表される
この1年の優れたIT系書籍はどれか？ 「Jolt Awards: The Best Books」2014年版が発表される デベロッパー向けに情報発信をしている米国の「Dr. Dobb's Journal」が毎年優れた書籍を選出する「Jolt Jolt Awards: The Best Books」の2014年度版（2013年7月1日から2014年6月30日までの書籍）が発表されました。 今年選出されたラインナップを見てみると、JavaScriptのビルドシステムのGruntの解説本、Internet of Things関連、セキュリティを設計段階から組み込むための本、シングルページWebアプリケーションの解説、C++言語入門、そしてPythonの解説本の6冊。GruntやIoT、シングルWebページなどが並ぶところが、最近のトレンドを反映しているように思います。 ちなみに、2冊目の「Ret
『俺達のFabric 〜余計な仕事はFabricに任せよう〜』
どうも、ガールフレンド（仮）で窓際エンジニアをやっていたり、ウチの姫さまがいちばんカワイイで窓際エンジニアをやっていたりする Wataru です。(PCはmacです) 窓が近いとエアコン戦争が激しいわけですが、やっと秋も近づいてきて戦争も終わりが見えてきたのでしょうか？残暑お見舞い申し上げます。え？遅い？ さて、今回はFabricの紹介をさせて頂きたいと思います。 もしあなたが千手観音のようにたくさんの手を持ち、サーバのオペレーションをできるとしたら、どうでしょう？ そう、そんな神様のような事をできるのがFabricというツールです。 Fabricって何？ まあまあ大げさなことを書きましたが、Fabricはコマンドラインのツールです。Pythonでできていて、SSHの作業を効率化してくれるものです。アプリケーションのデプロイや管理がすごく楽になるんです。 リモートやローカルのシェルコマンド
Transformed Weight-normalized Complement Naive Bayes(TWCNB)についての実験と結果 - rubyu's blog
自作ソフトにテキストの多クラス分類機能を組み込みたくて、調べてみたら Complement Naive Bayes（CNB、補集合ナイーブベイズ）というアルゴリズムが最近の流行のようで、これを検証してみることにしました。 元論文 を一通り読んでから検証を進めていきました。実装される際は目を通すことをオススメします。 使用したコーパスは以下のようなもの 想定する用途に合わせて、それなりにクラス間でデータの量にばらつきがあります。 クラス ファイル数 サイズ A 832 121MB B 491 182MB C 449 59MB D 312 111MB E 298 26MB F 245 67MB G 234 73MB H 210 33MB I 123 33MB J 63 3MB K 62 14MB L 47 6MB M 47 5MB ひとまず、シンプルなナイーブベイズを 集合知プログラミング を
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GitHub - rusthon/Rusthon: multi-lang transpiler, compiler frontend.
Pythonと DataDogを 使って簡単な システムモニターリング (Pycon apac 2013)
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