前書き Juliaという言語をご存知ですか? Pythonと同じ動的型付け言語ですが、実行時にコンパイルされることでC並の速度で動くこともあるとかないとか言われている話題のプログラミング言語です。比較される言語としてよくRやPythonが挙げられることからもわかる通り、統計や機械学習などの分野で力を発揮します。 2012年生まれとまだ若く、RやPythonが持つ多様なライブラリの力には及ばないところはありますが、CやPythonのコードを手軽に呼べる機能が用意されていたり、iPython NotebookやPyLabを呼ぶ為のインターフェースが用意されていたりと、既存の資産へのアクセス方法を用意することでその弱点をカバーしようとしています。 本記事では、Juliaのサンプルコードを紹介しながら、PythonユーザがJuliaに移った際に得られるメリットを紹介していきます。 Pythonの実
先日ラスベガスで開催されたre:Inventに参加し、その際にデータ分析基盤系のセッションはほぼ参加したのですが、Job管理ツールの話がかなり出ていたのが印象的でした。 AWSにはData PipelineというJob管理サービスがあるのですが、それではなくOSSのJob管理ツールを使っているところが多い印象でした。 日本では自分の観測範囲だとまだ使っているところがあまり多くない印象ですが(実際自分もほとんど使ったことない)、いくつか候補を絞って触って見たので感想を書きます。 あくまでJenkinsしか使ったことがないような個人の感想としてお読みください。。 Airflow Airbnbが開発元 re:Inventでは多くのセッションで紹介されており、一番勢いがある印象を受けた。 依存関係はPythonで書く タスクの登録はUIからやるのではなく、コマンドラインから登録 Python力を前
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
* Micro Pythonとは その他動作可能なマイコン/ボード: * PyBoardの回路図等 * Micro Pythonの言語仕様 * 実行速度 * オリジナル(PyBoard)のMCUはSTM32F405RG * Micro Pythonに於けるSTM32F4-Discovery情報 * Micro PythonのPythonパーサ/字句解析についての記述 * Ethernet対応 * スケジューラの作成と実行 * マンデルブローとライフゲームのグラフィック・サンプルコード * ガベージコレクションについてのヒント * 消費電力についての記述 * STM32F4-Discoveryで実際に動かしてみた 必要条件: 注意ポイント: コンパイル時に必要なもの: コンパイル: * 加速度センサ(STM32F4-Discovery) STM32F4-Discoveryで加速度センサを使う
$ ipython Python 2.7.3 (default, Nov 1 2013, 14:34:21) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 2.0.0 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]: ipython notebookのインストール ipythonだけなら、この
工学社刊/清水美樹著「KivyではじめるPythonプログラミング」( ISBN978-4-7775-1796-1)の関連トピックです。 「KivyではじめるPythonプログラミング」サポートページの目次へ このサイトの目次へ 概要 KivyアプリをAndroidアプリに変換する このページで解説する方法では、Pythonで書いたKivyアプリを、Androidアプリに変換してしまいます。変換後は、通常のAndroidアプリと同じように扱えます。 ただし、我々が直接Javaのコードをどうにかする必要はありません。これから解説する機械的な手順を踏むのみです。もっとも、JavaによるAndroidアプリの開発(もっと言えば、JavaとC/C++を組み合わせたNDKによる開発)に馴染んでいる人には、何をやっているか察しがついて、やりやすいでしょう。 全て揃った仮想Linux上で行える 2013
PyConで行われた開発スプリントでMicroPythonを触ったので忘れないように導入の仕方をメモしておきます。 環境はUbuntuを使って説明したいと思います。 今回使ったのはSTM32F4Discoveryというボードです。 STM32F4DISCOVERY: マイコン関連 秋月電子通商 電子部品 ネット通販 電源とパソコンとの通信用でMicroUSBケーブルとMiniUSBケーブルが必要です。 まず、STM32F4Discoveryのファームウェアを書き換えるので、gccのクロスコンパイラを入れます。 GNU ARM Embedded Toolchain : Terry Guo $ sudo add-apt-repository ppa:terry.guo/gcc-arm-embedded $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install g
既存の組み込み Python と違い、マイコン上でスクリプトのコンパイルまでやってしまうらしいスグレモノ。 昨今話題 http://www.slideshare.net/hktechno/micro-python-python メインサイトはここ http://micropython.org/ ソースそのほかはここ https://github.com/micropython 安価な Cortex-M4 評価基板(STM32F4 Discovery)で動作する→ https://github.com/micropython/micropython/wiki/Board-STM32F407-Discovery 必要な環境(@Windows) MinGW,msys をインストール (Unix 式 make のため。Cygwin や他の互換 make でもよいと思われる) CPython をイン
秋月電子でSTM32F4DISCOVERYを買ったので、Mac OS X(Maverics)上に開発環境を構築してみた。 STM32F4DISCOVERYはCPUとしてARM Cortex-M4をコアに持ったSTM42F407VGT6をもったワンボードマイコンである。1MB Flash ROMと192KBのRAMを積んで\1,650というのは安い買い物である。 開発環境構築の流れは、MacでSTM32F4-Discoveryの開発環境を構築してChibiOS/RTを動かすのサイトを参考にした。このサイトに従って、arm-none-eabi-gcc, arm-none-eabi-gdb, openocdを順にインストールしていく。 arm-none-eabi-gcc GNU Tools for ARM Embedded Processorsより、ARMコンパイラとしてarm-none-eab
Micro Pythonは、マイコンに最適化されたPython3実装です。ちなみにPythonでよく使われる標準の実装はCPythonで、他にJavaで記述されたJythonや.NET上の実装のIronPythonがありますが、その一種です。 マイコンで動くプログラムを書く場合はC/C++が一般的に用いられますが、インタプリタ言語をマイコンで動かすプロジェクトもいくつかあります。マイコンはパソコン上で動かす場合と異なり使用できるメモリサイズが厳しいので省メモリで動くように実装したものがよく使われ、MicroPythonの他にRubyの実装であるmrubyが有名です。 今回、Micro Pythonが動くマイコンボードを手に入れ、実際に動かしてみたのでレポートしていきます。 ハードウェア MicroPythonが想定しているマイコンボード一覧を見ると、恐らくARM Cortex M4のマイコ
はじめに micropythonはarmマイコンのSTM32F4チップ用に作られたファームウェアです. 今日はSTM32F4DISCOVERYというマイコンボードにmicropythonをインストールして,Lチカするところまで紹介します.インストール作業に使うマシンはMacOSXで行ないます. なお,この内容は先月開かれたPyConJP2014の開発スプリント中に行なった内容をメモしたものです.micropythonの良さや簡単な使い方についてはスプリントリーダであり,今年のpyconjpで面白い発表をしてくれた@hktechnoさんあたりの動画やスライドを見てください. Micro Python で組み込み Python from Hirotaka Kawata Micro Python で組み込み Python CR04 Micro Python で組み込み Python (ja) -
ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph ( ソース )、はたまたPyPy(高速なPython用代替インタプリタ)などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法
GYP (Generate Your Projects) をご存知でしょうか。その名の通り、GYP はビルドツールで、ウェブブラウザの Chromium や JavaScript Engine の V8、そして JavaScript の実行環境に V8 を採用している Node.js など様々なプロジェクトで採用されています。 GYP はオープンソースです。Google Code で公開されており、誰でも手に入れることができます。 GYP は C++ をはじめ、ビルドを必要とする C や Objective-C を使用したプロジェクトにおいて、ビルドオートメーションを実現するために役に立ちます。 ただ、CMake や SCons に比べまだまだユーザが少なく、ドキュメントも豊富ではありません。そこで今日は GYP について紹介します。 GYP ってどんなもの? 例えばあなたが、C++ で書
2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました! Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 2015年6月21日 追記: この記事のクローラーは動かなくなっているので、Scrapy 1.0について書いた新しい記事を参照してください。 2014年1月5日 16:10更新: デメリットを修正しました。 以下の記事が話題になっていたので、乗っかってPythonの話を書いてみたいと思います。 Rubyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる! - 病みつきエンジニアブログ 複数並行可能なRubyのクローラー、「cosmicrawler」を試してみた - プログラマにな
検索エンジン自作入門 ~手を動かしながら見渡す検索の舞台裏 作者:山田 浩之,末永 匡発売日: 2014/09/25メディア: 単行本(ソフトカバー) (この記事で紹介しているのはTF-IDFとかの計算もない簡素なものです。) はじめに Webサービスのプログラミングに必要なことのだいたいは、スクレイピングに学んだ - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) この前↑の記事をみかけました。クローリングやスクレイピングは、色々と応用が効きそうなのでしっかり勉強したい。 PythonではScrapyという有名なクローリング・スクレイピング用のライブラリがありますが、今回は勉強としてScrapyを使わずに実装してみる。流れとしては以下のとおり Webクローラの構築 Mecabで日本語の形態素解析 検索エンジンの構築 データをMongoDBに格納 Fl
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