((Pythonで) 書く ((さらに良い) Lisp) インタプリタ)
((Pythonで) 書く ((さらに良い) Lisp) インタプリタ) Peter Norvig / 青木靖 訳 前のエッセイでは、90行のPythonコードでシンプルなLispインタプリタを書く方法を示した(lis.py)。このエッセイでは、3倍込み入っているが、より完全なlispy.pyを実装しよう。それぞれの節で1つの機能追加を扱っている。 (1) 新しいデータ型 - 文字列、論理型、複素数、ポート Lispyへの新しいデータ型の追加は3つの部分からなる。データの内部表現、それを扱う手続き、読み書きのためのシンタックスだ。ここでは4つの型を追加する(入力ポート以外はPythonのネイティブ表現をそのまま使う)。 文字列 文字列リテラルはダブルクォーテーションで囲まれる。文字列の中で \n は改行を、\" はダブルクォーテーションを意味する。論理型 構文 #t と #f はTrue
((Pythonで) 書く (Lisp) インタプリタ)
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
Python's concurrent.futures
In this essay I'll describe how to use the concurrent.futures API from Python 3.2. Since I'm still using Python 2.7, I'll use Alex Grönholm's back port instead. PEP 3148 gives the motivation for the new concurrent module: Python currently has powerful primitives to construct multi-threaded and multi-process applications but parallelizing simple operations requires a lot of work i.e. explicitly lau
Python Tools for Visual Studio
すべての Microsoft 製品 Global Microsoft 365 Teams Copilot Windows Surface Xbox セール 法人向け サポート ソフトウェア Windows アプリ AI OneDrive Outlook Skype OneNote Microsoft Teams PC とデバイス Xbox を購入する アクセサリ VR & 複合現実 エンタメ Xbox Game Pass Ultimate Xbox とゲーム PC ゲーム Windows ゲーム 映画とテレビ番組 法人向け Microsoft Cloud Microsoft Security Azure Dynamics 365 一般法人向け Microsoft 365 Microsoft Industry Microsoft Power Platform Windows 365 開発者
Qt for Python - Qt Wiki
The Qt for Python project aims to provide a complete port of the PySide module to Qt. The development started on GitHub in May 2015. The project managed to port PySide to Qt 5.3, 5.4 & 5.5. During April 2016 The Qt Company decided to properly support the port (see details ). The module was released mid June 2018 as a Technical Preview (supporting Qt 5.11), and it was officially released without th
手っ取り早く知りたい人のためのSQLAlchemy 0.4 - Pylons 日本語 - PythonWeb
※この文書は、 [SQLAlchemy 0.4 for people in a hurry] の v.29 を翻訳したものです。 これは、 Pylons >= 0.9.6 と SQLAlchemy >= 0.4 のための SQLAlchemy 0.4 バージョンの記事です。もしまだ SQLAlchemy 0.3 を使用しているなら、[SQLAlchemy 0.3 for people in a hurry] を見てください。このバージョンは、 SAContext や pylons.database を使用しません。その両方とも廃止されました。 これは、他のコンポーネントを使い始めるための Pylons のクイックガイドのひとつです。それは Pylons 0.9.6rc2 (2007年8月) 現在、 PylonsとSQLAlchemy を使用するお勧めの方法を述べます。これは Pylons
Python学習に使えそうなPygameのサンプル集 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
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 プログラミングに限らず，なにかを学んでモノにするには楽しく続けることが重要。学習を楽しく続けるためには，成果が見えるような仕組みをつくることがコツだと思う。 ゲームを作りながらプログラミングを学ぶ，という手法は，学習を楽しく続ける方法の一つとして使われることがある。プログラミングを学ぶ家庭で，成果物として実際に遊べるゲームができるので，目標を設定しやすいし，学習した成果も見えやすい。モチベーションを維持しながら，お勉強を続けてゆくことが出来る。 PythonにはPygameというゲーム作りに便利なライブラリがある。このPygameを使ってゲームを作る手助けとなるサンプルを見つけたので紹
Python用のユニットテストツールまとめ — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
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 みなさんテストしてますか？ Pythonには沢山の便利でステキなテストツールがあります。標準ライブラリに入っているunittestやアジャイルドキュメンテーションとも呼ばれるdoctestなど，標準の機能だけでもかなり強力なのですが，外部のツールを使うとより快適なテストライフが送れるのです。 python.orgにあるPython testing tools taxonomy(Python用テストツールのまとめ)というページがあり，ここに有益な情報が集まっているので例によって超訳してみました(ユニットテスト関連のみ)。 ツール カテゴリ 作者 ツールが含まれるフレームワークなど 特徴
Pythonコードの高速化ソリューションと言えばPyPyだよね〜 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
PyPyはRPythonという文法的にちょっとした制約があるPythonを使う必要がある(大抵のコードはそのまま動くらしいけど)。そういう制限があったとしても，ほぼPurePythonなコードをPyPyで動かすだけでここまで高速化できるというのは驚きだ。 今年の夏に行ったEuroPython 2010でPyPyのセッションで，ちょうどJITの作者Antonio Cuniさんが話してた。トークが終わった後「PyPyのJITはなんで速いの？」との質問に答えてAntonioさん曰く「オブジェクトが持っているデータをメモリ上の固定位置に配置してるのが効いているみたい」と言っていた。この質問をしたのは実はセッションを聞きに来てたGuidoで，彼自身もPyPyにとっても興味があるみたい。 動的型付け言語の高速化手法はいろいろあるけど，PyPyのアプローチは副作用も少ないし，straightforwar
曖昧な数値を曖昧なまま計算できるPythonのモジュール uncertainties | 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 uncertaintiesは面白いPythonのモジュールで，これを使うと「だいたいこれくらい」という数値のまま計算を行える。 Pythonのみで書かれたモジュールなので，インストールは簡単。「easy_install uncertainties」などでインストールするだけで，モジュールが使えるようになる。 たとえば，世田谷から成田空港まで車で行くとする。都心はどうしても渋滞するので，巡航速度40キロ/時±5キロで成田まで向かうとするとどのくらいの時間がかかるだろうか。こういう計算をするのにuncertaintiesか便利だ。 世田谷から成田空港まではだいたい84キロある。 >>> f
Pythonのメタプログラミング (メタクラス) を理解したい人のための短いコード片と禅問答 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
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 Pythonのメタプログラミング手法の一つ「メタクラス」は，初心者にとっては「なんか強そう/経験値たくさんもらえそう」なアイテムの最右翼だと思う。反面「どうすればいいか/なにができるか」ということがなかなか理解しづらい。 英語のブログを見ていたら，メタクラスの理解に役立ちそうなちょうどよいサンプルを見つけたので，紹介がてら独自の解説を付け加えたいと思います。 メタクラスを簡単に説明すると，「本来コードを書かなければ実現できないような処理を黒魔術的な処理でなんとかしちゃう」ためのテクニックです。コード量を(時には劇的に)減らすことができたり，すっきりした見通しの良いクラス設計を実現できま
readme.txt Potable Pythonにgdata-python-client開発環境を構築する
Portable Pythonにgdata-python-client環境のインストール方法を備忘録として残しておきます。 gdata-python-clientは、GoogleカレンダーやYoutubeなどGoogleのサービス機能をPythonで簡単にアクセスするためのライブラリとなっております。 まずあらかじめgdata-python-clientを下記URLよりダウンロードします。 http://code.google.com/p/gdata-python-client/ Portable PythonのAppフォルダへ解凍します。 解凍したら、Windowsのコマンドプロンプトを開き、\Portable Python\App\gdata-2.0.10へ移動します。 ..\Python setup.py installと打ち込めばインストールが完了します。 インストールに使ったgd
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