次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき
Pythonがグローバルインタプリタロックの解消へ、マルチスレッド処理の高速化実現
Python Software Foundationのステアリングカウンシル（Steering Council）は、Pythonのグローバルインタプリタロック（Global Interpreter Lock）を解消する方向で開発を進めていくことを明らかにしました。 グローバルインタプリタロックとは？ グローバルインタプリタロックとは、その名前が示すとおりインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。 これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上がはかれる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点があります。 また、スレッドセーフではないC言語などによるライブラリとの結合が容易となっています。 Pythonの標準実装であるCPythonでは、以前からグローバルインタプリタロックが採用されていました。 グローバルインタプリタロックを解消する
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h
Python Design Patterns
Python Design Patterns¶ Welcome! I’m Brandon Rhodes (website, Twitter) and this is my evolving guide to design patterns in the Python programming language. This site is letting me collect my ideas about Python and Design Patterns all in one place. My hope is that these pages make the patterns more discoverable — easier to find in web searches, and easier to read — than when they were scattered acr
Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか - MonotaRO Tech Blog
Software Design連載開始 ※ (2021/09/02 08:55) 「Pythonを用いて開発を始めたのが2003年」を「Pythonを用いて開発を始めたのが2002年」に修正 こんにちは。金谷です。 このたび、モノタロウにおけるPython大規模開発に関する取り組みを、技術評論社様で発刊されている Software Design に連載させていただくことになりました。 モノタロウがPythonを用いて開発を始めたのが2002年。2021年の現在もPythonを用いた開発が続けられています。 事業の成長に伴い、関連するシステムやエンジニアの数も増え続けていくなかで、いかに安定的に価値を提供し続けられるのか。 モノタロウにおける取り組みを、開発や運用周りを通してご紹介していきます。 本記事の初出は、 Software Design2021年8月号「Pythonモダン化計画（第1
Qiitaでたぶんもっとも参考にしてはいけないPythonの導入方法 - Qiita
はじめに Pythonは今最も習得希望人口の多い言語である。 それはヘビーなデベロッパーからライトなオフィスコンピューティングまで多岐にわたる。 おそらく「Pythonを使えば○○ができる」と喧伝されているのを見聞きしているからだろう。 この記事ではそんなPythonを一から導入し開発できるようにすることを主にする。 OSのセンテイ Pythonの開発でもっとも優れたOSはWindowsである。 単純にPython.orgの公式から対象のバージョンをいくつか選んでダウンロードして適当にインストールすればそれですべてを始められるので、MacやLinuxのようにシステムデフォルトと別verとのインストール共存やパッケージ管理ツールを意識する必要はない。 パスは通るし、複数のバージョンを同時に入れてもビルドバージョンですら分けて共存できるので簡単。 処理系 Pythonはインタプリタ界の変態言語
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita
はじめに インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ管理はpyenv + Pipenvがスタンダードだった時代は終わった VS CodeかVimを使うなら型解析にPyrightを導入するとよい テンプレートを用意しました 1. バージョン/パッケージマネージャー プロジェクトごとに異なるPythonのバージョ
スクリプト作成と自動化のための Python の使用
以下に示すのは、開発者環境を設定し、Windows で Python を使用し、ファイル システム操作のスクリプト作成と自動化を開始するためのステップ バイ ステップ ガイドです。 Note この記事では、Python の便利なライブラリの一部を使用するように環境をセットアップする方法について説明します。これにより、ファイル システムの検索、インターネットへのアクセス、ファイルの種類の解析など、Windows 中心のアプローチからプラットフォーム間でタスクを自動化することができます。 Windows 固有の操作の場合は、Python 用の C 互換の外部関数ライブラリである ctypes、Windows レジストリ API を Python に公開する機能である winreg、Python から Windows ランタイム API にアクセスできるようにする Python/WinRT を確
Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン - CUBE SUGAR CONTAINER
今回はソケットプログラミングについて。 ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。 ホスト間の通信やホスト内での IPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている。 そんな幅広く使われているソケットだけど、取り扱うときには色々なアーキテクチャパターンが考えられる。 また、比較的低レイヤーな部分なので、効率的に扱うためにはシステムコールなどの、割りと OS レベルに近い知識も必要になってくる。 ここらへんの話は、体系的に語られているドキュメントが少ないし、あっても鈍器のような本だったりする。 そこで、今回はそれらについてざっくりと見ていくことにした。 尚、今回はプログラミング言語として Python を使うけど、何もこれは特定の言語に限った話ではない。 どんな言語を使うにしても、あるいは表面上は抽象化さ
私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD
文：Daniel Sim 分析：Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線では列車が何度も止まるものの、その原因が分からないため、通勤客の大きな混乱や心配の種となっていました。 私も多くの同僚と同じように環状線を使ってワンノースのオフィスに通っています。そのため、11月5日に列車が止まる原因を調査する依頼がチームに来た時は、ためらうことなく業務に携わることを志願しました。 鉄道運営会社SMRTと陸上交通庁（LTA）による事前調査から、いくつかの電車の信号を消失させる信号の干渉があり、それがインシデントを引き起こすことが既に分かっていました。信号が消失すると列車の安全機能である緊急ブレーキが作動するため、不規則に電車が止まる原因となります。 しかし8月に初めて発生した今回のインシデントは、不規則に起こっているように見えるた
機械学習のためのPythonの基礎「NumPy」を学ぶ - learning.ikeay.net
機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A
Community detection and colored plotting in networkx - Ryan Compton
Just came across this very easy library for community detection https://sites.google.com/site/findcommunities/ https://bitbucket.org/taynaud/python-louvain/src. Here’s how to create a graph, detect communities in it, and then visualize with nodes colored by their community in less than 10 lines of python: import networkx as nx import community G = nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph(300, 1, .4
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
Python/NetworkXで簡単ネットワーク分析 - あんちべ！
slaさん主催のNumpy/Scipy勉強会でLTをします。 内容はNetworkXというPythonのネットワーク分析パッケージの紹介です。 Pythonで簡単ネットワーク分析 View more presentations from AntiBayesian ネットワーク分析と言えば、PajekやRのigraphが定評有りますが、 これらはどうしてもサブグラフの扱いに不満がありました。 ネットワークからサブグラフを抽出するところまでは出来ますが、 各サブグラフがどのような性質を持つか分析したい場合、 指定したサブグラフを形成しているノード、エッジ、重みの情報を簡単に取り出す方法がありません。 NetworkXであれば、指定したノードやエッジだけ隣接行列や辺行列の形で入出力することが可能です。 また、ネットワーク分析は非常に計算量が大きく、高速な演算が求められるため、データをNumpyへ
PythonとCytoScapeを使ってクラスタリングと可視化 - Qiita
概要 クラスタリングは簡易であり，有益な結果を得やすいデータ分析の手法です． もともとネットワーク構造のであるデータはもちろんのこと，ネットワーク構造でないデータに関しても距離関数を定義することでネットワーク化し，クラスタリングをすることができます． このエントリではクラスタリングを行い，その結果を可視化する方法について紹介します． ネットワークとは そもそもネットワーク構造とはなんでしょうか？ 一般的にはノードとエッジから構成されるデータのことであり， エッジには方向がついていたりついていなかったりします 方向があるものを有向グラフ, ないものを無向グラフといいます． エッジに重みがあるものもないものもあり，あるものを重み付きグラフといいます． クラスタリングとは データの集合をいくつかのまとまり(部分集合)に分けることです それぞれの部分集合がある共通の特徴を持つように分けます ネット
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
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Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019