音声認識ソフトを使ってキーボードより速くプログラムをコーディングする実例
By Gray 音声認識で文字入力する技術は古くからありますが、まだまだ実用にはほど遠いという印象を持っている場合の方が多いはず。しかし、音声認識入力でキーボードよりも速くプログラミングすることは可能であることが判明しました。 Using Voice to Code Faster than Keyboard http://ergoemacs.org/emacs/using_voice_to_code.html このムービーはプログラミング言語「Python」の世界会議Python Conference 2013におけるプレゼンテーションで撮影されたもので、キーボードによるタイピングよりも速く音声認識入力によりプログラムがコーディングされていく様子がよく分かります。 Using Python to Code by Voice - YouTube 音声入力によるプログラムコーディングの様子をプ
CPU、メモリ、ディスク使用量…ひと目でわかるモニタリングツール『Glances』コマンド | 俺的備忘録 〜なんかいろいろ〜
以前、モニタリングコマンド『nmon』を紹介したが、今回は同様に便利な『Glances』というコマンドについて紹介する。 このコマンドの特徴としては、多くの情報をひと目で確認出来るということだ。 さて、それでは早速インストールをしてみよう。 以下のコマンドを実行する事で、インストールが行える。 sudo apt-get install python-pip build-essential python-dev sudo pip install Glances sudo pip install PySensors インストール完了後、以下のコマンドで『Glances』を実行する。 glances ぱっと見で多くの情報を参照出来て、かなり便利なコマンドだ。 これはいいね！！ 他には、どんな事が出来るんだろう？ヘルプの内容を見てみよう。 test@test-vm-ubuntu:~$ glance
Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD
Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？ 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt
Python のコーディング規約 PEP8 に準拠する - Qiita
この Qiita の連載記事ではデータ分析のための主要言語として Python を利用してきました。ところでみなさんは Python のコーディング規約 PEP8 をご存知でしょうか。 ソースコードスタイルガイド PEP8 ソースコードは一般に「書かれる時間」よりも「読まれる時間」の方が長い、そのような事実に基づいて、「スタイルを統一し読みやすいコードを書こう」というアイデアのもとに作られたのがこのガイドです。 Style Guide for Python Code http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/ 本家は当然ながら英語ですが有志の方が日本語に翻訳してくださっています。 PEP8 日本語訳 https://github.com/mumumu/pep8-ja どちらにせよ Python を利用する方は必ず一読するべきかと思います。 自動的
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Pylearn2：ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ
pylearn2はこのスライドで紹介されていたライブラリ↓ Linuxでのインストール手順はQiitaのこの記事が詳しい↓ http://qiita.com/mizuki0420@github/items/3f9c97b32e8d6e37abad けど、オイラはWindowsでやってやるんだ。 インストールは結構めんどくさくて、ソースコードはGitから落とし、setup.pyはbuild, installではなくdevelopオプションを使う。 Windows環境でのインストールには、他の依存ライブラリとしてnumpy, scipy, setuptools, matplotlib, dateutil, pyparsing, sixが必要。 ここの記事が詳しかった↓ http://mikemoke.hatenablog.com/entry/2014/03/02/210439 この記事だとTh
Pythonが大学の入門用プログラミング言語として人気を集めていると判明
By Mike McCune 「100ドルをもらうか？コードを教わるか？」と尋ねられたホームレスがアプリ開発に成功してApp StoreとGoogle Playで販売していたり、プログラミングなどのコンピューターサイエンスが高校の必修科目に取り入れられているなど、現代の社会ではプログラミング能力が高く評価される傾向にあります。 そんななか、全米でコンピューターサイエンスのコースを持つ大学のトップ39校を調査したところ、スクリプト言語のPython(パイソン)が初心者にプログラミングを教育する教材として最もカリキュラムに取り入れられていることが判明しました。 Python is Now the Most Popular Introductory Teaching Language at Top U.S. Universities | blog@CACM | Communications of
Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) | yunabe.jp
Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) Python のパッケージ管理関係の情報がオフィシャルには整理されてなく、 またパッケージ管理まわりででてくるキーワードもいくつもあって分かり難いので完結にまとめてみました。 このドキュメント自体は少し長いですが、結論としては2015年1月時点では 原則 pip を使ってパッケージの管理を行う setuptools も広く使われているので入れておくとよい。そもそも pip のインストール時に自動的ににインストールされる distribute は 2013年に setuptools にマージされたので不要 という方針でよいと思います。 ただ少し古い情報ソースやパッケージのドキュメントを読んでいると distribute の利用が勧められていたり、 site-packages, e
ブックマーク必須、Ruby関連の厳選リンク集「Awesome Ruby」 | ソフトアンテナ
今の時代、Googleで検索するだけでたくさんの情報をみつけることができますが、見つかった情報が本当に価値がある情報なのかどうか、限られた時間で見極めるのはなかなか大変なことだと思います。 そのような時に利用したいのがキューレーションリスト。「Awesome Ruby」はRuby関連ライブラリやリソースへの厳選されたリンク集で、用途ごとに定番情報へのリンクが張られているので、ざっと概略を知りたいときに役に立ちそうです。 例えば、ファイルアップロードでは、環境構築ツールではrvmとrbenvが、ファイルアップロードではpaperclip、carrierwave、dragonflyなどのライブラリの名前が挙げられていて、このチョイスは誰もが納得するところではないでしょうか。 Ruby用だけではなく、Go、PHP、Python用のリンク集もあるようですのでこちらもどうぞ。 awsome-go /
最高のプログラミング言語（または私は如何にして心配するのを止めてコードを愛するようになったか） | POSTD
常に世界のどこかで誰かが、この世で一番のプログラミング言語は何かというトピックで投稿し、忘れ去られた言語のすばらしい一面や、新しい言語の有用性を主張しています。どうやら、その順番が私に回ってきたのかもしれません。そろそろ私も、プログラミング言語についての自分の考えを皆さんにお伝えしようと思います。 始めに少し言い訳をさせてください。30以上の言語で開発した経験があり、他の人が書いた多くのコードと悪戦苦闘をしてきた開発者でもない限り、「自分の意見には客観性がある」とはとても言えないと思います。そんなわけで、このトピックを取り上げる他の多くの人と同じように、私の意見も偏っています。多くの言語に精通した開発者がこの話題自体を不毛だと感じるのは、このせいかもしれませんね。 要約: すばらしい言語 早速、このブログ限定ということで、私が考える”すばらしい言語”を発表しましょう。 アセンブリ言語： マ
迫り来る「forおじさん」と呼ばれる時代 - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 今となっては、プログラマにとってなんとなく理解して利用できることが当たり前になりつつあるオブジェクト指向ですが、しかし、それこそ今から数年前には、この「オブジェクト指向」というのは、いわばおじさん達が変な方針を打ち出したりして「え、それ変な実装方針じゃねえの」というツッコミが入ったりしていました(ちなみにそのあたりの雰囲気については、この記事を読むと分かりやすいでしょう)。 もちろん、これはこれなりにメリットがあるのかもしれませんが、しかしそれはまた別のオブジェクト指向を利用したモデリングと比較してのことであって、「これだけでいい」と考える人はいないでしょう。 原則: だってそのほうが開発しやすいから まず最初に原則を考える必要があります。まずひとつに、必ずしもオブジェクト指向が正しいモデリングの方法ではないこと。少なくとも自分が思うに、オブジェクト指向を使うべき理由というのは、
chefからansibleに乗り換えた5つの理由｜TechRacho by BPS株式会社
1年くらいchefを使ってサーバ構築をしていたのですが、最近ansibleに乗り換えたので紹介記事を書いてみます 1. サーバ側に何もインストールする必要がない chefは管理対象ノードにchef-clientをインストールする必要がありますが、ansibleはPython 2.4が入っていて、sshでログインできればOKです。 chefもパッケージや,knife bootstrapコマンド等があるので始めやすいですが、何もする必要がないansibleの方が敷居が低いのかなと思ってます。 例えばsshでログインできれば、以下のコマンドを打てば10.0.10.1～10.0.10.3サーバの情報をとってくれます(カーネルバージョン,CPU,メモリ,ディスクサイズ,ディストリビューション等)。 この機能はchefで使われているohai相当のことをしてくれます。 echo 10.0.10.1 >
Mac OSX で開発環境を構築するための環境構築 (Homebrew, Git, SVN, Ruby, Perl, Python) - Qiita
UPDATED: 2017/11/27 本記事は2014年当初の情報であり、現在は古くなっている可能性があります。 記事中で紹介している各種プロダクトの最新ドキュメントをご参照下さい。 はじめに OS X で最近流行のツールは Ruby や Python ベースのものが多いのですが もともとインストールされている各処理系はバージョンが古いです。 その更新自体にこれから紹介する Homebrew 等を使っている記事が多く、 どこから手を付けていいか迷ったりしたので、まとめておきます。 目標 パッケージマネージャ Homebrew のインストール システムデフォルトとは別に Git, JDK, Ruby, Perl, Python の最新版をインストール 大まかな流れ システムにプリインストールされている Ruby で Homebrew をインストール Homebrew から各種追加パッケージ
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
[MySQL][Python]8000万レコードをInsertする | Momentum
概要 ・とある物件で8000万弱のレコードを新規のDBに効率的にぶち込む方法を考える必要に ・MySQL(Amazon RDS) + Python(mysql.connector)を想定 ・mysql.connector + pythonについては拙文ながら(http://nekopuni.holy.jp/?p=927)に書いております。 ・コミットの位置には気をつけよう + Multiple Insert最強ねというお話。 方法その1 まずは最初にやった方法。1レコードごとにInsertしてコミットしていく方法。 今までDB関連でやったコードはレコード量も大したことなかったので以下の方法でも特に問題なかった。 具体的な環境としてはテキストデータ(csv)を読み込み、それをDBにInsertしていくというもの。 csvの中身は日付(DATE)とデータ値(VALUE)がカンマ区切りになってい
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http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2014/08/24/python-pitfalls/
Python と R で連携する - Qiita
10分でわかるPythonの開発環境
IDEA*IDEA 〜 とあるサービス運営者が学んだことをまとめるブログ
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