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ソフトウェア開発の今に焦点を当て，実践で活きる本物の事例をまとめた入門書。第一線の開発者による全面書き下ろし。 AIを筆頭に，機械学習/深層学習分野の勢いは加速する一方です。そんななか，多岐にわたる実行環境，モデル学習や推論の段階で異なる特性を持つ各成果物，精度と性能，多種多様な大規模データ処理など，今の機械学習システムの開発は，従来のソフトウェア開発とは異なる面を持ち合わせています。 本書では，そんな「機械学習時代のソフトウェア開発」にスポットを当て，とくに注目度の高いゲームアプリ，大規模インフラ，エッジの三つの切り口で技術情報を徹底解説。合わせて，気になる開発環境例も盛り込みました。時代へ適応し技術力の進化を遂げたい，そんな開発者の方々に向けて，機械学習を取り込んだシステムの全体像から実用的な開発テクニックまで，これまでと大きく変わる部分，意外と変わらない部分が見えてくる技術情報満載で
3.17 shelve -- Python オブジェクトの永続化
3.17 shelve -- Python オブジェクトの永続化 ``シェルフ (shelf, 棚)'' は辞書に似た永続性を持つオブジェクトです。 ``dbm'' データベースとの違いは、シェルフの値 (キーではありません！) は実質上どんな Python オブジェクトにも -- pickle モジュール が扱えるなら何でも -- できるということです。これにはほとんどの クラスインスタンス、再帰的なデータ型、沢山の共有されたサブオブジェクト を含むオブジェクトが含まれます。キーは通常の文字列です。 永続的な辞書を開きます。指定された filename は、根底にある データベースの基本ファイル名となります。副作用として、filename には拡張子がつけられる場合があり、ひとつ以上のファイルが生成される 可能性もあります。デフォルトでは、根底にあるデータベースファイルは 読み書き可能な
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