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Dropboxは米国時間12月7日付けのブログ投稿で、このニュースについて認めた。同社の創設者兼最高経営責任者(CEO)であるDrew Houston氏の説明によると、Pythonは同社において主要な役割を果たしてきたという。 Pythonは、簡易性、柔軟性、そして上品さをうまくあわせ持っていることから、数年前からわたしのお気に入りのプログラミング言語になった。Pythonのこのような優れた品質と、あらゆる主要プラットフォームに対応することを目指す同コミュニティーの取り組みにより、われわれはコードを一度作成するだけで、どの環境でもそれを実行することができる。また、こうしたことは、人々の生活をひとつにまとめるシンプルな製品の構築に着手したDropboxにおいて、われわれのより優れた設計思想にも影響を与えている。 Van Rossum氏は、2005年からGoogleに在籍し、最近ではシニアスタ
Python向けライブラリmusic21の初歩*1。 music21は音楽学のためのライブラリで、音楽構造の抽出、変換、編集などといったことを記号操作によって行う。外部プログラムと連携して、抽出した情報の可視化もできる。 記号操作と書いたのは、MusicXMLやABCのような記譜用のマークアップ言語で書かれたファイルを入力として読み込んで、内部でも音楽要素を記号として扱って処理を実行するから。音響信号は扱えないので、WavやらMP3といった音声ファイルは読み込めない。 Pythonのインタラクティブモードであれこれ試すと楽しい。音楽学はよくわからないので*2、簡単にできる範囲で可視化したりして遊んだ。 ファイルを読み込んで楽譜を表示する。 楽譜の表示にはMuseScoreかFinale(Finale Reader)が必要。どちらのソフトも演奏機能があるので聴くこともできる。 >>> fro
具体的にどういうものか?結論から先に言うと、こういう感じのやつです。 Carpet python by rikuo is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 Unported License. Based on a work at http://www.flickr.com/photos/brisbanecitycouncil/5278832161/. 来年、2013年の干支は巳年ということでヘビを描いてみました。後段でも説明しますが、クリエイティブコモンズライセンスの「表示」でこのヘビのイラストは公開しているので、自由に使えます。 着想の経緯や元の写真の説明など 先行する元ネタ オライリー(O'Reilly Media)社の技術書と言えば、エンジニアにとっていつもお世話になっている存在ですね。また表紙に動物の木版画を使ってい
wdbはPython製のWSGI用のWebベースデバッガーです。 スクリプト言語の開発のが個人的には手軽ですが、IDEを使ったコンパイル系言語の開発において羨ましいと感じるのがブレークポイントを含めたデバッガー機能です。そんなデバッグ機能をWSGIを使った開発に用いられるのがwdbです。 アクセスするとデバッガーが立ち上がります。 ステップ実行、コンソールでの出力ができます。 別なライブラリへ遷移します。 最後は結果が出力されて完了です。 wdbを実行すると、1984番ポートでWebサーバが立ち上がります。そして/wtfにアクセスするとwdb.set_trace()を実行した次の行からステップ実行が可能になります。最後までいくと画面に結果のHTMLが出力されて完了となります。変数の内容を見たり、ステップ実行もできるようになり、より開発がスムーズになりそうです。 wdbはPython製、GP
PyFes 2012.11 発表資料です。 システムコールに焦点を当てて、 meinheld のアーキテクチャを紹介します。 アーキテクチャを説明するために Pure Python でサンプル実装を書いていますが、ちゃんと動くし、HTTPリクエストのパースを端折っているので 10000req/sec 以上出ます。 イベントドリブンのコードでフローが判りにくい場合は python -mtrace -t --ignore-module socket webserver1.py などのようにトレースしながら実行するといいでしょう。 前提 今日は、シンプルなレスポンスを返すだけの条件でをひたすら req/sec を追求する話をします。 たとえば、 nginx の lua モジュールで "hello" と返すだけとかです。 静的ファイルを配信するサーバーとかだともっと別のことも考えないといけません。
By RobertBy Robert McDon. 皆様こんにちは! 今日は、「大規模AVサンプル画像認識」プロジェクトの第1回として、その下準備としての素材集めの話について書きます。これはもちろん何か悪事を働くためのプロジェクトではなく、コンピュータの活用によるユートピアの実現へ向けての第一歩と捉えていただければ幸いです。 さて僕は、画像処理や画像認識に関して、少しだけ知識があります。画像処理とは主に画像を処理して別の画像を吐き出すことで、たとえばフィルタをかけて色を変えたりぼやけさせたり、そういうようなことをしています。画像認識とは人工知能に比較的近い分野で、もう少し高度なことをします。たとえば、画像から顔を検出したり、写っているものが何であるか判定したりします。 画像認識では、近年、ネット上の大規模データを活用して何か賢いものを作ろうという話が多くあります。そのようなアプローチはアカ
pythonの補完は、vimが標準で配布している物で事足りるかなーとか思ってたけど浅墓すぎた。 今日見つけた jedi-vim は良い。 davidhalter/jedi-vim - GitHub Using the jedi autocompletion library for VIM. https://github.com/davidhalter/jedi-vim 何が良いって精度が良い。そして標準配布の pythoncomplete がモジュールとそのモジュール内関数しか補完出来ないのに比べ、jedi は評価値を補完出来る。 そしてスゴイのが構文を仮実行しているのではなく、パースしている点。jedi というモジュールを使って、構文解析している。 davidhalter/jedi - GitHub Awesome autocompletion library for python. I
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は、以前に比べてPythonを触る人が増えてきたような印象ですが、それでもやれeasy_installだ、やれvirtualenvだと言われても、どうやって設定したらよくわからない、という発言をちらほら見かけています。 でもぶっちゃけ超簡単なので、とりあえず初めてPythonの環境設定する人はこれをコピペで動かして下さい。 (2017.01.26追記) 注意:この記事はもう古いので、Python2をいまから使い始めるなんていう奇特な人以外は次の記事を読んで下さい。 ymotongpoo.hatenablog.com 要点 はまりどころは多分次のどれかだと思う Pythonのバージョンをどれ使っていいかわからない 「easy_installを使え」と言われるがeasy_installというパッケージが見つからない virtualenvの入れ
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました(Pythonで音声信号処理)。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう(2009/10/3) Visual Wordsを用いた類似画像検索(2010/2/27) という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います! 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
【アプリ開発日誌】 ときどき日記、サブスク管理...などなど、最近の開発状況まとめ アプリ開発日誌を週刊化。ときどき日記、サブスク管理、韓国語タイピングなど、現在開発・運用中のアプリをまとめてご紹介します。 今日 【2026年2月版】 最小構成ではじめるOpenClawセットアップガイド(HOSTINGER + Discord) OpenClawをHOSTINGERのVPSにデプロイしてDiscordボットとして動かすまでの手順を日本語でまとめました。最小構成で月1,500円ほどから始められます。 8日前 Bambu Lab A1 mini + AMS 2 Pro + BIQU Panda Stackで、快適3Dプリンター生活を始める方法 Bambu Lab A1 miniにAMS 2 ProとBIQU Panda Stackを導入。購入先の選び方から組み立て、接続、多色印刷テストまでの手
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。情弱ながらPyCon JP 2012で1セッション持たせてもらえることになりました。予め資料を公開しておきますので、当日は色々と質問・意見して頂ければと思います。 各トピックは各トピックでの総論になっていますので、細かい部分は本文最後の参照にあるリンクを見るとより理解が深まります。 「なおここに書いてある内容は所属する団体とは関係のない、私個人の見解ですので、予めご了承下さい。」テンプレ終わり。 イベント PyCon JP 2012 発表日時 2012-09-16 11:00-11:45 作者 @ymotongpoo URL http://2012.pycon.jp/program/sessions.html#session-16-1100-room357-ja スライド (追記: 2012/09/16 23:50:00) 発表の24:00頃
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 2の妹,Python 3があんま流行ってないのは率直に言ってツン過ぎるからですね。どの程度ツンかは妹の発言を見れば分かります。 「 パパに言ってモラトリアム宣言してもらったから。私の言語仕様はもう完璧なの。もうあんた達にself無くせみたいなバカな提案させないからねっ」 「サードパーティモジュールとかフレームワークとかキモい。完璧な私を素で使いなさいよっ」 「ネットとかファイルから拾ってきたデータなんてただのバイト列よ。文字列にしたかったらエンコードを指定しなさいよねっ」 「Djangoとかキモい…。私にはNumPyさんがいるからいいの。でも最近Pyramidがすり寄って
そこまでおっしゃるなら、というわけで書いたのが以下。 #!/usr/bin/env python3.2 # -*- coding: utf-8 -*- import sys, os if 'PYTHONIOENCODING' in os.environ: for line in sys.stdin: chars = list(line.rstrip()) print('☆'.join(chars)) else: os.environ['PYTHONIOENCODING'] = 'UTF-8' sys.argv.insert(0, sys.executable) os.execvp(sys.argv[0], sys.argv) …強引さが増してるぞおいwllevalのようなsandbox環境では余計動かないしww http://blog.livedoor.jp/dankogai/archiv
今回はPythonによる回帰分析(OLS:Ordinary Least Squares)の実施方法をまとめる。 まずは最小2乗法に基づく重回帰式の作成と結果表示方法を取り上げる。 ライブラリの使い分けについては調査のしやすさを優先しているが、回帰分析については統計モデルはOrange、予測モデルはscikit-learnでやろうかなと考えている。 本来はすべてを統一したいが、後者ライブラリは回帰分析の結果表示で、p値や偏回帰係数の出力が無いようだし、ステップワイズの実施方法も見当たらなかった。しかし、予測モデルとなれば、その精度と堅牢性を高めることが目的となり、p値などに言及しなくても説明責任は果たせるので、逆にscikit-learnのシンプルさが生かせると思っている。 ■ライブラリ >>> import Orange >>> from padnas import * ■データ >>>
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