distribute と setuptools がマージされた - methaneのブログ
setuptools の開発が停滞し、 fork の distribute が開発を継続していた状態で、初心者にとって最初の大きな罠になっていました。 この2つがマージされることになり、 setuptools 0.7 がリリースされました。 移行手順 How do I upgrade... にあります。 setuptools からの upgrade あまり居ないとおもいますが、 setuptools 0.6x を使っている場合は、 easy_install -U setuptools で upgrade できます。 distribute からの upgrade 移行用パッケージとして、 setuptools 0.7.x に依存する空の distribute 0.7 が提供されています。 ただしこの方法は実験的なものという扱いで、 distribute 0.7 は PyPI にはアップロード
pip install や easy_install を速くするための pypi の設定変更 - methaneのブログ
pip や easy_install が突然速くなるかもしれない で紹介した pypi からのインストール高速化の第一弾が始まりました。 といっても、いきなり勝手に pypi 側でスクレイピングするURLを変更するのではなくて、パッケージ管理者が明示的に指定する方法になります。 pypi にパッケージをアップロードしている人は設定変更しましょう。 パッケージの管理画面のうち url の画面を開くと、この画像のようなページが表示されます。 まず、 Hosting Mode のところで、 "As above but also..." になっているのを "Do not extract..." に変えます。これで、アップロードしたファイル以外を探しに行くことがなくなります。 (pypi にパッケージをアップロードしていない人は、 download_url を指定して "Present URLs..
pip や easy_install が突然速くなるかもしれない - methaneのブログ
PyPI を安全に利用するために、先日デフォルトで https を利用する pip がリリースされました。 ですがこれで終わりではありません。 pip や easy_install は PyPI のページからリンクを辿ってスクレイピングしてパッケージを探しています。リンク先がhttpsでなかったらやっぱり安全ではありません。 実は、 90% のパッケージは PyPI に直接配布ファイルをアップロードしているらしいです。 現在、これらのパッケージで外部のURLを /simple ページに表示しないようにしようという議論が進行中です。 これが実施されると安心なだけでなく、余計なスクレイピングが発生しなくなって pip が高速になると思われます。 wktk です。 興味の有るかたは Catalog-SIG の ML を参照してください。
Python のカッコ無いところを紹介してみる - methaneのブログ
Haskellのカッコいいところを紹介してみる をみて、 Python と比較してみようと思います。 以下、 heading は上記記事の heading の引用で、 Python のことではなく Haskell の特徴です。 数学や英語の知識で「読める」表現が多い 一応、 instanceof など多くの2引数関数が、 infix で書いたら左に来るものが第一引数というルールを守っているので、頭の中ではそれで引数の順序を補完して、 if instanceof(x, int) は "if x is instance of int" と読んでいます。引数の順序がどっちだっけ？と迷うことはほとんど無いです。 しかし残念ながら Python は中置記法はありません。構文をシンプルに保つ方を取っているんでしょうね。 import Data.List import Data.Function xs
勝手に添削 (C vs Python vs Ruby vs Haskell（無意味な処理deベンチマーク）) - methaneのブログ
なんか指名されたので、 C vs Python vs Ruby vs Haskell（無意味な処理deベンチマーク） このコードを Pythonic に書き直していきます。 ちなみに、 Python は 3.3 を使います。 まず、最初のコード n = 4000 a = [] count = 1 for x in range(n): a.append([]) for y in range(n): a[x].append(count) count += 1 list(map(lambda e: e.reverse(), a)) print(a[-1][-1]) time コマンドで実行速度測ったら 5.1sec でした。 さて、 Python はローカル変数とグローバル変数でアクセス速度が違います。(呼び出した関数の中などからグローバル変数を書き換えられる可能性はありますが、ローカル変数は外
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