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見よ！これが Python製の WordPress風フルスタックCMSフレームワーク「Mezzanine（メザニン）」だ！ - akiyoko blog
この投稿は 「Python Advent Calendar 2015 - Qiita」 の 23日目の記事です。 煽っておきながら先に言い訳しておきますが、「Mezzanine（メザニン）」は WordPress公式 が作ったものでもサポートしているものではありません。 しかしながら、Mezzanine の 概要ページ の説明を見ると、 In some ways, Mezzanine resembles tools such as Wordpress that provide an intuitive interface for managing pages, blog posts, form data, store products, and other types of content. Mezzanine は、いくつかの点において、ページ、ブログ記事、フォームデータ、ショップ商品、お
Python: Janome で手軽に形態素解析する - CUBE SUGAR CONTAINER
Janome は Pure Python で実装された日本語の形態素解析ライブラリ。 形態素解析というのは文章から意味をもった最小の構成単位となる形態素を取り出すことをいう。 他の日本語の形態素解析ライブラリは Python から使えてもバインディングが提供されているだけでドキュメントがイマイチだったり、あるいはインストールが大変だったりということも多々あるんだけど Janome はそんなことがない。 インストール インストールは実に簡単。 pip を使ってさっくりできる。 $ pip install janome 使ってみる 使い方も至ってシンプルで janome.tokenizer.Tokenizer さえ知っていればいい。 Tokenizer#tokenize() メソッドに日本語のユニコード文字列を渡すだけで解析ができる。 解析結果はリストで返ってくる。 >>> from jano
ディープラーニングを使ったイメージの切り抜き | カメリオ開発者ブログ
こんにちは、シバタアキラです。この度PyDataの本家であるアメリカのコミュニティーで半年に一度開催されているPyDataカンファレンスに出席するため、NYCに行って来ました。11/22-11/23の二日間の日程で行われ、延べ250人ほどが参加したイベントです。その時の模様は、先日のPyData Tokyo第二回ミートアップでもご説明させていただき、また後日記事化されると思いますので、そちらをぜひご覧いただければと思います。 今回はそのPyData NYCカンファレンスで私が発表してきたミニプロジェクトについてお話します。最近各所で話題に上がるディープラーニングですが、これを使った応用を「カメリオ」のサービス向上のために使えないか、というのがそもそものプロジェクトの着想でした。今回PyData Tokyoオーガナイザーとして、またディープラーニングで色々と面白い実験をしている田中さん（@a
Mailpile: e-mail that protects your privacy
Protects your privacy Searches and organizes your mail Open source, Free Software Community funded and supported No ads, no spying Just e-mail welcome to mailpile Subject: mailpile is being rewritten! Date: November 30, 2022 From: Mailpile Team <team@mailpile.is> To: The Internet :-) Hi! Thanks for visiting Mailpile. We wrote: > Mailpile is an e-mail client! > Mailpile is a search engine and a per
Dropboxは全部Pythonで信頼性の高いソフトウェアを作った（前編）～PyCon APAC 2013
Pythonユーザーが集まり、情報交換し、交流するためのカンファレンス「PyCon APAC 2013」が9月13日、14日に都内で開催されました。PyCon APACはこれまでシンガポールで開催されており、今回初めて日本で開催されました。 Pythonは日本ではあまり利用事例が多くありませんが、海外ではGoogleやDropboxなどで使われていることが知られ、人気のあるスクリプティング言語の1つです。Pycon APAC 2013の2日目の基調講演には、そのDropboxの3番目の社員であるRian Hunter氏が登壇、Dropboxの社内事例も交えてPythonの大規模開発について紹介しています。 基調講演の内容をダイジェストで紹介しましょう。 One Million Lines of Python このカンファレンスに呼んでいただけて大変光栄です。日本には初めて来ました。 僕が初
DOM Based Content Extraction via Text Densityのbindingを書いたよ - y_tagの日記
SIGIR 2011のDOM Based Content Extraction via Text Densityが、シンプルなアルゴリズムながら良さそうな結果を示していたので、著者のコードを改変してSWIGでPerlとPythonのbindingを作った。 下手な英文メールにも関わらず、コードの利用を快く認めて下さったFei Sunさん、ありがとうございます！ cpp-ContentExtractionViaTextDensity - GitHub これは何をするものかというと、タイトルどおり、DOMツリー上でText Densityという指標を用いてウェブページの本文抽出を行うもの。機械学習とかではなく、単純に決められた方法で計算されたText Densityを用いるだけのシンプルなアルゴリズムである。 Text DensityはDOMノードごとに計算され、シンプルにテキストの文字数をタ
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
Octogit - Giving git more tentacles
A free and open source interface to github from the command line. Avoid the usual copy and paste when creating repositories, keep up to date on issues, and much more. --Everybody loves more tentacles. octogit login # allows you to store your github authentication data octogit create <reponame> 'description' # lets you create the repository both locally and on github octogit issues # lets you see a
Apache Libcloud is a standard Python library that abstracts away differences among multiple cloud provider APIs
One Interface To Rule Them All Python library for interacting with many of the popular cloud service providers using a unified API. Supports more than 50 providers such as Installation Latest stable version (Python 3.7+ only): 3.8.0 (August 10th, 2023) pip install apache-libcloud Or download it from our servers and install it manually. Features Avoid vendor lock-in Use the same API to talk to many
NLTK :: Natural Language Toolkit
Natural Language Toolkit¶ NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an ac
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スクレイピングとPython
GitHub - boto/boto: For the latest version of boto, see https://github.com/boto/boto3 -- Python interface to Amazon Web Services