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はじめに、この記事は「マルチスレッドで気を付けるべきnの項目」のような、よくまとまったまとめ記事ではないのでご了承ください。 とある条件でマルチスレッドの挙動が意図しないものになり、その後によくよく考えると「なるほど！」となったのでメモしておきます。 というか内容もあってるかわかりません、独自の考察です。詳しい人ツッコミください。 マルチスレッドで問題が発生する条件とある条件では、マルチスレッドを使ってしまうと意図しない挙動が発生すると思っています。 それはめちゃくちゃ重い、Pythonを考慮していないような外部ライブラリを使った場合です。 どういうことか、文字だけでうまく説明できる自信がないので、次のコードで説明しましょう。 ちなみに、今回の記事で説明する検証コードの完全版は以下のURLにアップしてありますので、よろしければご確認ください。 bonprosoft/python_multi

「NuGetでプラットフォーム毎にアセンブリを展開する方法」と「良い感じにコードを共有してプラットフォーム別のアセンブリを作る方法」 いろいろと思ったことを忘れないように書いておこうと思います。 最近は.NET Standardとかいろいろありますが、もちろんすべての状況においてすべてのコードが共通化できるわけではありません。というわけで、この投稿では NuGetでプラットフォームごとに異なるアセンブリを展開する方法CoreFXを覗いてちょっと真似てみた、良い感じにコードを共有してプラットフォーム別のアセンブリを作る方法をご紹介します。あまり詳しくないので、間違っていたらご指摘お願いします。 NuGetでプラットフォームごとに異なるアセンブリを展開する方法まずはこの話題についてお話しします。 CoreFXを例にとって話を進めていきましょう。 皆さんもご存知の通り、CoreFXは.NET C

この記事はVisual Studio / Visual Studio Code Advent Calendar 2015の21日目の記事です。 12月20日担当のたなかさんの記事はこちらです。 いよいよAdvent Calendar最後の週に入りましたね。今年も多くのご参加ありがとうございます！ VSShare βさて去年の私は、VS Advent Calendarでこんな記事を公開しました。 VSで書いているコードをリアルタイムに共有できるサービスを作りましたというわけで、今年は**Visual Studio Codeにも対応した、マルチセッション可能な『リアルタイムコード共有サービス』を作りました。名前は『VSShare β』**です。 さらに、この度、VSShare関連のすべてのソースコードをオープンソースとして公開しました。ソースコードはすべてGitHub上で管理しています。リポジ

タイトルの通りです。 きっかけきっかけは知人が「市営バスのデータは開示できるか」と問い合わせたところ、データがもらえた�GitHubなどにアップロードしても良いといわれたことです。 ただデータがExcelでびっしり表組されたものだったので、適当にデータを引っ張ってくるスクリプトをPythonで書きました。 仙台市からもらったデータデータセットはGitHubで公開しています。 aobayama/sendaibus_dataset ついでに作ったAPIを公開してみた「せっかくなら知人と使えるAPIでも作ろうか」ということで、最初は内部向けのAPIを作りました。作っているうちに楽しくなってきて、いろいろ機能を追加していったら、割と便利なものが出来上がったので公開、という感じです。 bus.aobayama.net 仙台市の検索サイトやどこバスなどのサービスもありますが、すぐに重くなって使えなくな

import sys # モジュール(もしくはそのフォルダ)へのパスを追加 sys.path.append('/path/to/module/') # これで読み込み可能 import hoge このようにして指定すると、importすることができます。 しかしvirtualenv等で自分の環境に入っており、毎回デフォルトで読み込みを行いたい場合、このコードを記述するのは非常に面倒です。 そこで今回はPythonのデフォルトの検索先にパスを追加する方法をメモ書きしておきます。 Pythonのデフォルト検索パスを確認するまず、Pythonがデフォルトでどこを参照しているのか確認しましょう。 以下は、とある環境で実行した例です。 $ python Python 2.7.3 (default, Sep 26 2012, 21:51:14) [GCC 4.7.2] on linux2 Type "

約1ヶ月前に開催された言語処理学会にて、RaSC (Rapid Service Connector)というツールがNICTから発表されました。 RaSCは，既存の形態素解析器や係り受け解析器などのプログラムを大量のWebページに高速に適用することを念頭に開発されたものであり，多種のユーザプログラムを複数起動し，それらを相互に接続して分散並列実行させるためのミドルウェアです． RaSC上で稼働するユーザプログラムのプロセスは，一度起動されると計算機に常駐します．そのため，辞書ファイルをロードする言語処理プログラムのように，巨大ファイルのロードなどにより起動時間が長くなっているプログラムであっても，効率的に実行できます．また，ユーザプログラムはネットワークを介して容易に利用でき，複数件の入力があった際には，複数の計算機上で並列化・分散実行することによって高速化されます．ユーザプログラム同士は，