前回の「最近Scrapboxを使っています」という投稿から約1年が経ちました。 その後、こちらはまったく更新されず、一方Scrapboxには続々と記事が投稿され、1000件を超えました。 そろそろきちんと「ここはもう更新されない場所で、今更新しているのはこちらのScrapboxだ」と明確化すべきかなと思います。 はてなダイアリーは僕が使ってきた色々な自己表現ツールの中で、最も長い期間使われたものでした。長らくありがとうございました。 最近はScrapboxを主に使っています。 Scrapboxで作成日付をタグに入れて新規ページ作成する方法 - organize-ideas - Scrapbox Scrapboxで文章オンリーのページを作った際に余白を有効活用する - organize-ideas - Scrapbox 前々からそろそろはてなダイアリーはobsoleteなのでどこへ移行しよう
IT High Technology & A Human Centric Company 株式会社ビープラウドはシステム開発のプロフェッショナルチームです。 日々研鑽した知識・技術・創造力とチーム力で、アイデアをカタチにし、価値を創り出します。 ビープラウドの強み Web、機械学習システム開発 経験豊富なエンジニア達がPython言語を中核とする様々な技術を駆使して貴社のシステム・製品を開発します。 Python研修 ビープラウドのPython開発のノウハウをそのまま、短期間で学ぶことができます。オフラインでの対面型講義だけでなくオンラインでの開催も可能です。 技術書籍執筆・監修 開発で得た知見をまとめることで定着させ、また広く社会に共有することで技術発展に寄与するため技術書籍の執筆・監修を行っています
PEP 20 – The Zen of Python Author: Tim Peters <tim.peters at gmail.com> Status: Active Type: Informational Created: 19-Aug-2004 Post-History: 22-Aug-2004 Table of Contents Abstract The Zen of Python Easter Egg References Copyright Abstract Long time Pythoneer Tim Peters succinctly channels the BDFL’s guiding principles for Python’s design into 20 aphorisms, only 19 of which have been written down.
キーボードは普段 Realforce (テンキーレス, 変荷重)を使っています。 Realforce には全く不満はないのですが、目移りしたというか魔が差したというか、なんとなく新しいキーボード2種類を買ってみました。 Realforce といってもうちのは静音リングを追加したり、スライドを交換して Cherry MX 用のキーキャップを付けれるように改造してあります。 (このあたりの話は以前書きました) (色合いが酷いw ですが、キー押下のフィーリングは改造前とほとんど変わっていないと思います) IPBKYMERWH と HV-KB390L 今回新しく買ったキーボードはこちら。 上(白いほう)が IPBKYMERWH で、下(黒いほう)が HV-KB390L です。 どちらもキーピッチは一般的な19mmです。 IPBKYMERWH IPBKYMERWH の商品名は Bookey Mech
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
This article covers several techniques for debugging Python programs. The applicability of these techniques ranges from simple scripts to complex applications. The topics that are covered include launching an interactive console from within your program, using the Python debugger, and implementing robust logging. Various tips are included along the way to help you debug and fix problems quickly an
Table of Contents Audio Podcasts from PyCon 2009 ShowMeDo's Learning Path Tutorials Setting Up Python Beginning Python Programming Intermediate Python Python for Strong Pythonistas Full Projects in Python pyGame for Python Games Python 3.0 Introduction Scientific Python Programming Python GUI Programming Beginner Python Web Programming Beginner Django Programming Python IDEs and Tools New Stuff Cr
発端 モナドの正体が分かると、 次はモナドを実装してみたくなるものです。 という訳で試しに Python でモナドを実装してみましょう。 別にどんな言語でも構わないのですが、 クロージャや部分適用が簡単に使えない言語では本質的でないところで苦労する羽目になるので、 今回は Python を使うことにしました。 なお、今回作成した Python によるモナドの実装は GitHub で公開中です。 方針 モナドの具体例で一番簡単なものは Maybe でしょう。 まずは Maybe を Python のクラスとして実装して、 そこから一般的なところを括りだして Monad クラスを作ることにしましょう。 モナドの構成要素は以下の3つです: 普通の値をモナドにラップするための型 m普通の値を m にラップするための関数 returnモナドでラップされた普通の値を取り出して処理を行う演算子 >>=
Update: I've been informed that I didn't clearly explain what monads are and what the code examples are supposed to do. Sorry. I guess I assumed too much preexposure to monads. If you're no familiar with them, there are already so many tutorials on monads that I'll simply direct you to two of my favorites: spacesuits and wikipedia. I've also added more explanations of what the code snippets are su
Google APP Engineについては初期のころのまとめはあるのですが、Pythonですとリリースからそろそろ2年近くになり内容も大きく様変わりしています。最速マスターシリーズでもGoogle APP Engineについてのまとめが無く、そろそろアップデートの必要があると思いまとめてみました。 基本的にwindows環境中心です。 最初に ドキュメントを見るときは必ず英語版を見ましょう。日本語版があるのはありがたいのですが、バージョンとしてはかなり古く、特に歴史の長いPython版では現行の内容とはかなりの隔たりがあります。 Google APP EngineのドキュメントのURLは以下のようなパターンになっています。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/**** これのうちjaが言語を表すコードになっていますので、これをenに
なんだか解りづらいからメモ。 目的 本番サーバで、マルチスレッドで動かす。 開発サーバでも動くようにする。(残念ながらシングルスレッド) データストアはHigh Replication datastore必須 Python2.7を使う場合、データストアはHigh Replication datastore(HRD)でなければならない。 Master/Slaveで作られたアプリの場合、HRDに移行する必要がある。 HRDへの移行はこの辺を参照。 Administering Your Datastore (Experimental) - Google App Engine - Google Code http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/adminconsole/datastoreadmin.html webapp2ライブラリ webapp
Peter Norvig / 青木靖 訳 このページには2つの目的がある。コンピュータ言語の実装について一般的な記述をすることと、Lispの方言であるSchemeのサブセットをPythonで実装する具体的な方法を示すことである。私はこのインタプリタをLispy (lis.py)と呼ぶ。何年か前に私はJavaとCommon LispでSchemeインタプリタを書く方法を示した。今回の目標は、アラン・ケイが「ソフトウェアのマクスウェル方程式」と呼んだところの簡潔さと取っつきやすさを可能な限り実現するということだ。 SchemeのサブセットLispy の構文と意味論 コンピュータ言語の多くは様々な構文的な決まり(キーワード、中置演算子、カッコ、演算子優先順、ドット記法、セミコロンなど)を持っているが、Lisp族言語の1つとして、Schemeの構文はすべてカッコ付きの前置記法であるリストを基本とし
Experts We are scientists who code with a passion for solving real business problems, combining in-depth science expertise with unparalleled scientific computing acumen. Deep Expertise in Science and Computing Whether you want to speed innovation and discovery, transform your lab, or develop the digital leaders of the future, our experts can help. Our experts’ achievements are many, including foun
The Enthought Python Distribution (EPD) is the time-tested, reliable scientific and analytic Python distribution that has been installed across hundreds of thousands of machines over the last decade Now with over 600 free pre-built and tested scientific and analytic Python 2 and Python 3 packages, this time-tested collection provides users a streamlined way to deploy Python distributions. Users ha
brew update したら以下のように distribute と pip がなくなって、python が更新された。 適当に検索したら https://github.com/mxcl/homebrew/wiki/Homebrew-and-Python というドキュメントが見つかった。いままで easy_install とか pip でパッケージを入れると、$HOMEBREW を homebrew を入れたディレクトリとして、$HOMEBREW/Cellar/python/2.7.1/lib/python2.7/site-packages とか $HOMEBREW/Cellar/python/2.7.1/bin に入っていたけど、python のバージョンが変更される(2.7.1 から 2.7.2 に上がるとか)たびに入れなおしたり、シンボリックリンクしなおしたりする必要があるので、これ
Installations methods include: Distributions pip conda Package Manager Source Methods differ in ease of use, coverage, maintenance of old versions, system-wide versus local environment use, and control. With pip or Anaconda's conda, you can control the package versions for a specific project to prevent conflicts. Conda also controls non-Python packages, like MKL or HDF5. System package managers, l
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