[翻訳] Haskellで生産的になる(Pythonから移行して) - Qiita
Matthew Griffithさんのブログ記事 MECHANICAL ELEPHANT - Becoming Productive in Haskell comming from Pythonの翻訳です。そういえばProductive Programmerって本にもHaskellを使って実証実験する話が出てました。Haskellは何度も勉強しようとして途中で止まっては忘れを繰り返しているので見習いたいと思います。 最近になってようやく私は生産性を高められるぐらいHaskellに熟達してきました。そこでHaskellを学習してきた経験について、それらを忘れてしまう前に私の考えを書き留めておこうと思います。今や私はWebプロトタイピングのほとんどをHaskellで行っています。まだ普段はPythonを使い、また楽しんでいるにも関わらず、です。 Data First(データが第一) これは動的
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Jacob Kaplan-MossのPyCon 2015における基調講演: プログラミングの才能という都市伝説
Keynote - Jacob Kaplan-Moss - Pycon 2015 - YouTube The programming talent myth [LWN.net] PyCon 2015で、Djangoの貢献者であるJacob Kaplan-Mossが興味深い基調講演をしているので紹介する。LWM.netでほぼ全面書き起こしに近いまとめがあったので助かった。 自己紹介 Kaplan-MossはDjangoの貢献者であり、Herokuのセキュリテイ部門の部長である。PyCon参加者としては歴史が長く、その他のカンファレンスでもよく発表している。Pythonコミュニティは「自分にとってこの業界におけるとても重要なもの」であり、PyConの基調講演を行うということは、「自分のキャリア上の絶頂」である。 自分の最初のPyConの発表は2005年のことで、PythonとAppleScri
勝利のためのD言語 | POSTD
私は転向しました。新たな言語を見出したのです！ そうそう、ぜひ パート2 も読んでくださいね。 さて、ご存知のとおり、Pythonには様々な良いところがあり、非常に多くの分野で目覚ましい働きをします。しかし増え続けるこの業界の需要を満たすように作られたものではありません。もちろん、Pythonで大規模なプロジェクトを構築することはできます（私も構築したことがあります）。しかし検討段階から実際の開発段階に入ると、ものすごくコストがかかります。本当に高いのです。CPUの1サイクルあたりの仕事で換算すると、途方もない額になります。 C10M問題 は、 C10K問題 の繰り返しです。つまり、現在のコモディティ・ハードウェアは1秒に数百万パケットの処理が可能となっていますが、実際にそんな数字に達することはめったにありません。例えば、私が一時期働いていた会社はAWSを使用しており、要求を受け入れログを
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
Welcome to Hy's documentation!
Contents¶ PyPI: https://pypi.python.org/pypi/hy Source: https://github.com/hylang/hy Discussions: https://github.com/hylang/hy/discussions Stack Overflow: The [hy] tag Hy is a Lisp dialect that's embedded in Python. Since Hy transforms its Lisp code into Python abstract syntax tree (AST) objects, you have the whole beautiful world of Python at your fingertips, in Lisp form. To install the latest r
Quantitative Economics — quant-econ 1 documentation
Quantitative Economics¶ This website presents a series of free lectures on quantitative economic modeling, designed and written by John Stachurski and Thomas J. Sargent. The primary programming language is Python. Acknowledgements: These lectures have benefitted greatly from comments and suggestion from our colleagues, students and friends. Special thanks go to Anmol Bhandari, Jeong-Hun Choi, Chas
waf チュートリアル - 純粋関数型雑記帳
waf - The flexible build system http://code.google.com/p/waf/ wafというものを最近知り一目惚れしてしまったので、紹介記事を書きます。ユーザーが増えると嬉しいな。 wafとは何か？特徴・利点・使うべき理由 wafはPythonベースのビルドシステムです。同様のことを行うツールとして、Autotools、Scons、CMake、Antなどがあります。Sconsからの派生で、比較的新しいソフトウェアです。 分かりやすい Pythonで書かれており、スクリプトもPythonで記述します。シェルスクリプトと謎のマクロが入り混じるAutotoolsや、独自言語のCMakeなどに比べて扱い易いです。Pythonを知っていれば非常にすんなりと使いこなすことが出来ます。Pythonを知らなくても、他の独自言語を覚えるよりは実りがあるかと思います
pyglet プログラミングガイド
pyglet プログラミングガイドはpygletを用いたアプリケーション作成のための 詳細なドキュメントである。ここに記述された項目はpyglet API referenceに も詳しく書かれているので、参照されたし。 もし、このプログラミングガイドがpygletに関して君が初めて読むものなら、 我々はまず pygletアプリケーションの書き方 を読むことを勧める。 インストール pygletは他のライブラリにありがちなインストール作業を必要としない。 pygletは外部ライブラリやコンパイル済みバイナリファイルを必要としないた め、その場で実行することが出来る。pygletのソースコードやランタイムeggファ イルを君の作成したアプリケーションソースコードに含めて配布することが出 来る( 配布 を見よ)。 開発環境で、pygletをインストールせずにpygletを用いた実験やサンプルプロ
Medusa: A High-Performance Internet Server Architecture
A high-performance, extensible Internet server framework. Medusa Historical Note - 2015 Medusa was used in some significant projects - it provided the web server for the fledgling google.stanford.edu, and I believe was used for a while in their web crawler. It also provided the web server for Zope. At eGroups, I wrote an outbound SMTP engine ('Newman') that for 10+ years Yahoo used to send more em
Python Network Programming
This is a tutorial on how to use Python for network programming. Please provide feedback on those sections you think can be improved or added. -- Daniel Zappala Getting Started I suggest you learn Python by reading two of the online books that are available: Dive Into Python How to Think Like a Computer Scientist: Learning with Python Both of these books are available for purchase if you prefer a
mechanize
Stateful programmatic web browsing in Python, after Andy Lester’s Perl module WWW::Mechanize. mechanize.Browser and mechanize.UserAgentBase implement the interface of urllib2.OpenerDirector, so: any URL can be opened, not just http: mechanize.UserAgentBase offers easy dynamic configuration of user-agent features like protocol, cookie, redirection and robots.txt handling, without having to make a n
inforno :: Python:お手軽にPluggableにする
Pythonで自分用の小物アプリを結構書き溜めてるんですけど、実はそのほとんどにプラグインシステムみたいなのをつくってたりします。 たとえばファイルの整理自動化みたいなの。ファイルの移動前に処理を追加する、てな部分をプラグインにしてあるわけです。 まぁ機能的にはCPANのClass::Componentっぽいもんですね。ですがそこまで高機能なのはいらないので、シンプルに自分が必要な部分だけまとめてみました。 1from inspect import getmembers, ismethod 2import types 3 4class Pluggable(object): 5 def __init__(self): 6 self.hooks = {} 7 8 def load(self, *config): 9 self.load_config(*config) 10 self.load_
Pythonでアルゴリズム - Konnichiwa, A doumo
これはなんですか？ 奥村晴彦氏の著書「C言語による最新アルゴリズム事典」をPythonでやろうと決意。Rubyに翻訳されていたので、Pythonでもやってみようと。でも実は書籍はもっていなくてCとRubyのソースを見つつ翻訳しています。１日１個ペースで進んでいます。 やっているうちにこの本が欲しくなってきました。 個人のPython力を高めるために始めましたので、間違いが含まれているかもしれません。ご指摘等ございましたら連絡[syobosyobo at gmail dot com]ください。 ちょっと方針をかえて、ctopyで訳すことにした。またまた方針をかえて、、、ctopyはあまりつかえない。ちょっといじってやらないと、出力がよくない。コメントとか入ってると、うまく変換してくれないし。 で、そのあとPythonらしい書き方で書いていこう、かと。どうなるかわかりませんが。
Building a (fast) Wikipedia offline reader
What this is and why I built it Wikipedia needs no introductions: it is one of the best - if not the best - encyclopedias, and it's freely available for everyone. Everyone can be a relative term, however... It implies availability of an Internet connection. This is not always the case; for example, many people would love to have Wikipedia on their laptop, since this would allow them to instantly c
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charles leifer | "For Humans" makes me cringe
http://ua.pycon.org/static/talks/kachayev/index.html
Downwardly Scalable Systems
How to Think Like a Computer Scientist - Python for Software Design
pexpect - Noah.org
