コマンドライン インターフェース自動生成ライブラリ、Python Fire のご紹介
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Pythonの数式処理ライブラリSymPyをWolfram Alpha(Mathematica, Maxima)の代わりに使う方法 - MyEnigma
Mathematicaクックブックposted with カエレバSal Mangano オライリージャパン 2011-04-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 Wolfram Alphaの問題点 Sympyとは？ ブラウザでSympyを使う JupyterでSymPyを使う インストール Sympyの数式処理の例題 多項式展開 方程式をある変数で解く 連立方程式を解く 数値を代入する 微分 積分 テイラー展開 極限 その他 Sympyを使ったエンジニアリング例題 三次元の回転行列を計算する SymPyによるCコードの出力 SymPyはJupyterと一緒に使うとかなり便利 参考資料 MyEnigma Supporters Wolfram Alphaの問題点 以前、Wolfram Alphaがすごいという記事を書きましたが、 myenigma.h
RとPythonによるデータ解析入門
統計学の専門家ではないため、内容に責任は持ちません。内容に間違いがあれば、指摘してくださると幸いです。できる限り訂正していきます。
Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録
今年の目標（2011/1/1）の1つに音声認識技術の深耕というのを立ててます。いきなり音声認識をやるのは知識不足でかなり大変だということが分かったので、まずは音声のいろんな性質や信号処理の技術を一つ一つ試しながら習得していくことにしました。 音声信号処理ではよくMatlabが使われるようなのですが、 Matlabは高くて買えない（フリーのOctaveってのもあります） すでに使っているPython、Rと文法が似ていて混乱する というわけでMatlabはやめてPythonを使います。SciPyにフーリエ変換の機能があったのでたぶん同じようなことができるでしょう。Pythonのいろんな音声関係のライブラリなんかも紹介できればと思います。 当面の目標は、簡単な類似楽曲検索システムを作ることです。その後は、いろんなツール（HTKなど）を駆使して音声認識システムを作りたいと思ってます。 このページは
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
Pythonでファンシーなデバッガを手軽に利用する方法 | 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 以前pudbというCUIベースのソースコードデバッガを紹介した。コンソール環境で利用できてなかなかファンシーなのだが，デバッガをいちいち立ち上げる必要があるので少々面倒だ。今回はより手軽にCUIベースのデバッガを起動する方法を紹介する。 方法は簡単。debugというパッケージを「pip debug」などでインストール，デバッグを開始したい場所に「import debug」とするだけで，プログラムのその位置でシンタックスカラーリングの効いたファンシーなデバッガが立ち上がる。 「n」を押して実行を進めたり，print文を使って実行中の変数の中身を表示したりできる。実行中のプログラムも表示し
Python2のstrは死んだ - atsuoishimoto's diary
Python3の概略をざっと聞くと、Python3ではPython2のユニコード型が文字列型になり、文字列型はバイト文字列型になった、というイメージを持ってしまう人も多いだろう。Python2の s="spamspamspam" は、Python3の s=b"spamspamspam" と同じだ、と。 しかし、Python3に"バイト文字列"なんて存在しない。あるのは "bytes"だ。複数形を示す "s"に注意しよう。bytesはバイトのコンテナであり、バイトとは整数値だ。バイトは文字ですらないのだ。 そう、だからもう認めよう。Python2のstrは死んだ。Python3にはもう存在しない。strは消え去った。お亡くなりになった。お隠れになった。成仏した。主の御許に召された。バージョン履歴に残るゴミクズとなった。その生涯は幕を閉じ、アンコールに応じることもないのである。 strとbyt
internのひみつ - atsuoishimoto's diary
Pythonにはintern()という組み込み関数がある。結構特別扱いで重要な組み込み関数なのだが、使い道が今ひとつ分かりにくいのか知らない人も多いようだ。 intern <捕虜･危険人物などを>(一定の区域内に)拘禁する, 抑留する. [新英和（第７版）・和英（第５版）中辞典 株式会社研究社] なんだか物騒な関数だが、同じような機能を持つLisp族の関数から名前を拝借したのだろう。intern()をPythonスクリプトで書くと、だいたいこんな感じの処理になる。 _intern_map = {} def intern(s): if s in _intern_map: return _intern_map[s] else: _intern_map[s] = s s.interned = True return s 文字列sと同じ文字列が専用の辞書_intern_mapに登録済みなら登録済み
PythonとDjangoを使うときに押さえとくと良いもの - 偏った言語信者の垂れ流し
社内向け。 tokibitoの知識が偏ってるので、もっといろいろ知りたいなら社内チャットで他の人にも聞くこと。 Python easy_install setuptoolsかdistributeというパッケージで使えるコマンド。 @aodag 曰くsetuptools使わずに、distribute使えという話。 インストールはこんな感じ。 $ curl -O http://python-distribute.org/distribute_setup.py $ python distribute_setup.pyWelcome to Distribute’s documentation! — Distribute documentation pip パッケージのインストールに使う。後述のvirutualenvとかを使うならこれ。 インストールスクリプトで入れるか、easy_installなど
if __name__ == '__main__'をかっこよく書けるautomain | 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のモジュールを直接実行したときに実行されるブロックを記述するときに def main(): #somethig to do if __name__ == '__main__': main() と書くけど，これをもっと簡単に，かつかっこよく書けるようになるのがautomainモジュールだ。 easy_install automainしてインストールすると，次のように書けるようになる。 from automain import * @automain def main() #something to do デコレータを使うのがなかなかクール:-)。automainのソースも短く
Pythonで末尾再帰最適化をする。 - IT系で覚醒めたい
Pythonは最強ですね。文法はチョー簡単、ライブラリも充実度がすごい、それでいてメタプログラミングができる。そのメタプログラミングを使うと末尾再帰最適化までできるそうです…おそろしやNew Tail Recursion Decorator « Python recipes « ActiveState Code class tail_recursive(object): def __init__(self, func): self.func = func self.firstcall = True self.CONTINUE = object() def __call__(self, *args, **kwd): if self.firstcall: func = self.func CONTINUE = self.CONTINUE self.firstcall = False try:
Google Appengine フレームワーク Tipfy の紹介
(この記事は Python Web フレームワーク アドベントカレンダー2010 のために書いた 12/24 の記事です。 他の記事を読むには http://atnd.org/events/10465 をご覧ください) 私は普段、 kay フレームワーク を使いますが、最近、 Tipfy (http://www.tipfy.org) というフレームワークを試してみました。 Tipfy は Kay と同じく、 Google Appengine専用フレームワークです。 Kay は Django に似ているものの、 Tipfy は Appengine SDK の Webapp フレームワーク に 似ているように作りました。 インストール Tipfy は buildout という環境管理ツールの利用を推進しています。 まずは、 Tipfy の配布プロジェクトテンプレート をダウンロードします。
新しいPythonのIDE PyCharm | 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 補完機能やコードの解析，リファクタリングやテスト，デバッガとの統合機能など，Pythonにも「至れり尽くせり型」のIDE(統合開発環境)が欲しいと思っている人は多いはずだ。これまでは，Eclipse上で動くPyDev，PyScripterなどがIDEとしてよく使われてきたように思うが，この分野に新生が現れた。PyCharmだ。 コードやプロジェクトの解析結果を反映したインテリジェントな補完やリファクタリング支援，テストコード記述支援機能やソースコードデバッガなどIDEに求められる機能はもちろん，DjangoやGoogle App Engine向けの開発支援機能，hgを含めたリポジトリ連
Welcome | Flask (A Python Microframework)
Welcome to Flask¶ Welcome to Flask’s documentation. Flask is a lightweight WSGI web application framework. It is designed to make getting started quick and easy, with the ability to scale up to complex applications. Get started with Installation and then get an overview with the Quickstart. There is also a more detailed Tutorial that shows how to create a small but complete application with Flask.
Google App Engineで動くBlogツールcoreblog3のアルファをリリース | 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 このブログをドライブしているcoreblog3のアルファバージョンをリリースしました:-)。 実働はしているし，そこそこのアクセスを受けても問題ないレベルだけれども，これから仕様変更が入ってデータの手動コンバートなどが必要になる可能性があります。そもそもドキュメンテーションもないので，相当腕に自信があるとかでないかぎり，プロダクション環境での運用は避けるべき。 インストールは簡単なので，開発環境で動かして遊ぶ程度ならぜんぜんOKです。 coreblog3のベースになっているフレームワークAhaにはプラグインシステムが内蔵されていて，たとえばTwitterのOAuth認証用のプラグインな
modwsgiでDjangoアプリケーションをサイトルート以外に設置する - 偏った言語信者の垂れ流し
Apache/modwsgi環境でサイトルート直下以外にDjangoを設置する方法。 Djangoのプロジェクトをサイトルート以外にデプロイする-解決編 - 偏った言語信者の垂れ流し 以前同じようなタイトルで書いたのだけど、そのときはDjango0.97preだったので、Django1.2の場合どうなるか書く。 1.2では、パスの問題なども解決されて、問題なく動くようになっている。 通常通りwsgiの設定にすればok。 Django以外も含めて注意点としては、 URLはreverseやurlタグなどの逆引きを使う 静的なメディアには {{ MEDIA_URL }} のプレフィックスをつける javascriptで絶対パスを利用する場合はMEDIA_URLを渡す cssでパスを使う場合は相対指定にする ぐらいです。 例 ディレクトリ構成 myproject |-- __init__.py |
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | 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 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
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
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