FlaskのViewのメタプログラミングの例がわかりやすかった。
MethodViewのコードを読んでたら、例としてわかりやすかったのでメモ。どういう動きをするのかはあらかじめ「Pythonのメタプログラミング (メタクラス) を理解したい人のための短いコード片と禅問答」を読んでおくと良いと思う。 class MethodViewType(type): def __new__(cls, name, bases, d): rv = type.__new__(cls, name, bases, d) if 'methods' not in d: methods = set(rv.methods or []) for key in d: if key in http_method_funcs: methods.add(key.upper()) if methods: rv.methods = sorted(methods) return rv class Me
CoffeeScriptでObserverパターン
$ coffee pubsub.coffee Just read big news today Just read big news today Just read big news today About to fall asleep reading this interesting analysis class Publisher constructor: -> @subscribers = { any:[] } subscribe: (fn, type) -> type = type or 'any' @subscribers[type] = [] unless @subscribers[type]? @subscribers[type].push(fn) unsubscribe: (fn, type) -> @visitSubscriers('unsubscribe', fn, t
禁断探索法をpythonで
ヒューリスティクスは割と好きだ。スパッととけないものをなんとか現実と折り合いを付けながらよりよい解を見つけるみたいな、なんとも煮え切らない美しさのなさがたまらん。インフォマティクスも似たような香りはする。 特に、「シミュレーションできない学問は学問として未成熟である」という言葉に従うのであれば、創薬研究は（学際領域）と言われている割には未成熟な学問の組み合わせのために発見的な手法の割合が増えすぎるし、精度の高い予測法の誕生もまだまだ先であろう。というわけで、発見的な探索手法は当分有用だし、学際領域故に融合部分での応用が期待されるため、アルゴリズムとしてきちんと押さえておくと色々役に立つ。 メタヒューリスティクスの数理の4章はpythonのコードが載っているので、勉強になる。 第4章 応用 4.1 グラフ分割問題 4.2 最大安定集合問題 4.3 グラフ彩色問題 4.4 巡回セールスマン問題
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