オブジェクト指向 1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Cl
StanfordNLPとは StanfordNLPとは、スタンフォード大学の自然言語処理(Natural Language Processing, NLP)グループが提供するPythonのNLPライブラリです。 同じくスタンフォード大学のNLPグループが提供するStanford CoreNLPというJavaで書かれたNLPツールのサーバーにアクセスする為のパッケージが含まれています。 GitHub - StanfordNLP GitHub - Stanford CoreNLP ライセンス 基となるStanford CoreNLPはGNU GPL(v3以降)ですが、StanfordNLPはApache License Version 2.0となっています。 特徴 StanfordNLPは、Python3.6以降をサポートしており、トークナイザー、形態素解析、依存関係パーサー等の機能を有します
リストを生成するための表記方法。リストに対して繰り返し処理を行う場合にも使用出来る。従来のmap, filterの代わりになる。だいたいの場合for文でループするよりも高速に動作する。 繰り返し処理でリスト生成する時の構文 >>> aray = [1, 2, 3] >>> [x*2 for x in ary] #aryの各要素を*2してリストを生成する。 [2, 4, 6] >> ary [1, 2, 3] #aryに変更はない リスト内包表記をfor文を使わない同等の記述 記述すると以下のようになる。(ただしこの処理の場合Pythonインタプリタで処理するのでリスト内包表記よりも低速。リスト内包表記は構文からcライブラリで処理するのでより高速に生成することができる。) >>> ary = [1,2,3] >>> newary = [] >>> for x in ary: ... newa
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
class ClassSample: class_var = "hoge" @classmethod def class_method(cls): print "%s, class_var: %s" % (cls, cls.class_var) @staticmethod def static_method(): print "%s, class_var: %s" % (ClassSample, ClassSample.class_var) class SubclassSample(ClassSample): class_var = "foo" ClassSample.class_method() # -> __main__.ClassSample, class_var: hoge ClassSample.static_method() # -> __main__.ClassSample,
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