Why Python is Slow: Looking Under the Hood | Pythonic Perambulations
We've all heard it before: Python is slow. When I teach courses on Python for scientific computing, I make this point very early in the course, and tell the students why: it boils down to Python being a dynamically typed, interpreted language, where values are stored not in dense buffers but in scattered objects. And then I talk about how to get around this by using NumPy, SciPy, and related tools
Trachet
What is This? trachet = tracer + ratchet(step-by-step debugging service) This program runs as a terminal filter process between terminals and applications. It provides step-by-step debugging and formatted sequence tracing service. You can watch terminal I/O sequence on realtime, and it enables you to do step-by-step execution. Most of terminal applications such as vi have single threaded UI and ty
mrjob — mrjob v0.5.10 documentation
mrjob¶ mrjob lets you write MapReduce jobs in Python 2.6+/3.3+ and run them on several platforms. You can: Write multi-step MapReduce jobs in pure Python Test on your local machine Run on a Hadoop cluster Run in the cloud using Amazon Elastic MapReduce (EMR) Run in the cloud using Google Cloud Dataproc (Dataproc) Easily run Spark jobs on EMR or your own Hadoop cluster mrjob is licensed under the A
Flask + SQLAlchemy でテストごとに DB を rollback する - Qiita
Flask アプリのテストで、簡単なものなら sqlite のメモリDBを使えば良いですが、複雑なアプリだと本番環境と同じ RDBMS を使って実行したいことが多いです。 その際、テストごとにDBを初期化すると遅いので、コミットせずに毎回ロールバックで対応したいのですが、 Flask.test_client や WebTest などを使って複数のHTTPリクエストを行うテストでは、リクエストをまたいでデータを引き継ぐ必要があります。 これを実現するために、 テスト中は session.commit() を session.flush(), session.expire_all() に置き換える リクエスト終了時、通常は session.remove() し、テスト中は session.expire_all() する テストごとに session.remove() する。 というカスタマイズ
PyCharm を使って仮想環境に Pyramid プロジェクトを作成する...？ - Qiita
これまでのあらすじ 諸事情により最近 Android Studio を使っているので、ついでに Python の開発環境も PyCharm にしてみようと思った。普段は packer で作った VirtualBox の仮想環境に入って Vim 使ってる。 ホスト: Mac OS X 10.9.2 ゲスト: Ubuntu 14.04 LTS PyCharm: 3.4 ゲストは shiguredo/packer-templates で作ったあと vagrant ユーザーじゃなくて新たにユーザー (drillbits) を作って vagrant ssh じゃなくて普通に ssh ログインできるようにしてある。 あと apt で入る Python3.4 には ensurepip ないので普通にビルドしてある。 PyCharm のインストール はい http://www.jetbrains.com/
pythonを使って簡単な画像分類を実現する - stMind
yhatでpythonを使って簡単な画像分類をするエントリがあったので紹介します。 画像分類のステップ 画像分類を実現するステップは以下の通りです。 学習画像を集める 画像を特徴量に変換する 識別器を学習, モデルを評価する 1. 学習画像を集める 分類器を学習するための画像を取得します。Bingの画像検索結果のHTMLを解析して、学習画像を保存します。上記のエントリでは、check（小切手）か運転免許証かを分類する例になってましたが、ここではarchitecture（建物）かfood（食べ物）を分類するようにしてみます。（SNS向けに撮った写真は建物か食べ物が多いので） スクリプトは大体同じですが、queryをハードコードせずに引数として与えるようにしました。 #-*- encoding: utf-8 -*- """ Usage: query_bing_images.py <query>
Marvericks で pip install watchdog がコケる - Qiita
Marvericks だと watchdog のインストールがコケる。 pip install watchdog すると次を言われる。
Vadim Kravcenko
Hi there, I'm Vadim 👋 I run a software business, build products and solve problems — occasionally a computer is involved. I'm co-founder & CTO at a digital agency in Zurich, Switzerland. The past 15 years I've been mostly solving technical challenges and leading software development in one role or the other. As a side thing, I enjoy sharing my experience and helping developers grow into CTOs / Te
PyLadies – Women Who Love Coding in Python
Welcome! We are an international mentorship group with a focus on helping more women become active participants and leaders in the Python open-source community. Our mission is to promote, educate and advance a diverse Python community through outreach, education, conferences, events and social gatherings. PyLadies also aims to provide a friendly support network for women and a bridge to the larger
pythonで遺伝的アルゴリズム - Qiita
必要にせまられて，pythonでgenetic algorithmを作成した．実際にはこれをスパコンでの特殊用途のために変更するから，汎用的でなくなる．．． アルゴリズムは以下： 特徴として： numpyやscipyなどが必要． ある目的のために，multiprocessingを利用して並列に関数値評価を行っている． 適応度を計算するルーチンも評価関数とは別にGAに外から与えなければいけない． ベストな値は保存して，ルーレット選択を行う． 終了判定は世代の上限のみ． ソースコードはここに載せるものなのかどうか悩ましいが．．． 使い方は面倒だから載せない．mainルーチンを見れば分かっちゃうかな． 以前のソースコードでは，multiprocessingを使った並列処理が間違っていて，並列処理になっていなかった． このバージョンでは，一応並列処理ができているはず．．． u""" Genetic
Using SQLAlchemy with Celery Tasks
If you are reading this, then you probably know what both SQLAlchemy and Celery are, but for the uninitiated, here is a (very) brief introduction. SQLAlchemy is a full-featured python Object Relational Mapper (ORM) that lets one perform operations on a database using python classes and methods instead of writing SQL. Celery is (in their own words), "is an asynchronous task queue/job queue based on
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - ushahidi/geograpy: Extract countries, regions and cities from a URL or text
GitHub - pysimplesoap/pysimplesoap: Python Simple SOAP Library
Flask-MailでUTF-8の日本語メールが送れない問題の回避方法(Python3) - Qiita
GitHub - primus/primus: :zap: Primus, the creator god of the transformers & an abstraction layer for real-time to prevent module lock-in.
Configuring Emacs as a Python IDE - Pedro Kroger
namedlist
GitHub - getmoto/moto: A library that allows you to easily mock out tests based on AWS infrastructure.
GitHub - pystorm/streamparse: Run Python in Apache Storm topologies. Pythonic API, CLI tooling, and a topology DSL.
Pythonのデコレータを理解するための12Step - Qiita
