PythonでスタンドアロンなGUIアプリを作る - Sing it out
Mac Yosemite 上に構築する。 下準備 Homebrewのインストール クロスプラットフォームなGUIアプリを作るためにQtというライブラリを利用する。 Qtをインストールするのにbrewコマンドが必要となる。 Homebrew このページの先頭にあるスクリプトをコピーしてターミナル上で実行する。 virtualenvのインストール GUIアプリを作るには大規模なpythonライブラリのインストールが必要となるので、 既存の環境にあれこれインストールして汚したくない。 python環境を目的に合わせて切り分けられるvirtualenvをインストールする。 sudo pip install virtualenv virtualenvwrapper vitualenv環境作成 mkvirtualenv pygui workon pygui 必要なもののインストール Qt4 PySid
Pythonで書ける便利な書き方を紹介します。 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu
もう迷わない Caffe入門 その１ - tkm2261's blog
皆様お久しぶりです。 今回から深層学習(ディープラーニング)フレームワークのcaffeの環境構築使い方について解説していこうと思います。 インストールに難ありと言われるcaffeに対して、AWSでインスタンスを立てる所から、 cuDNNでのコンパイル、pycaffe等の使用方法、出来ればDIGITSまで話せると良いなと思っています。 理論的なところに触れる予定は一切ありません。その辺りが気になる方は以下をご参照下さい。 www.amazon.co.jp Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～ from nlab_utokyo www.slideshare.net Deep learning実装の基礎と実践 from Seiya Tokui www.slideshare.net Deep Learning技術の今 from Seiya Tokui www.slides
FPGAの部屋 2015年02月26日
”Caffeで手軽に画像分類”の”Caffeを特徴抽出器として使った分類”をやってみた１ ””Caffeで手軽に画像分類”の”リファレンスモデルでの分類”をやってみた”の続き。 ”Caffeで手軽に画像分類”の”Caffeを特徴抽出器として使った分類”をやってみることにした。 imagenet_deploy.prototxt を imagenet_feature.prototxt としてコピーするのだが、caffe/examples/imagenet ディレクトリに imagenet_deploy.prototxt が見つからない。 検索したら、ここにあった。 gedit imagenet_deploy.prototxt で gedit を立ち上げてコピペをした。 これで、imagenet_deploy.prototxt ができたので、下のコマンドで imagenet_feature.pr
Caffe, Pylearn2をまとめて試す - Qiita
環境 Dockerで新しく作成したUbuntuコンテナ CentOS release 6.6 Docker version 1.3.2, build 39fa2fa/1.3.2 Ubuntu 14.04 Caffe 3e12d49324793d4798ee10bb6ef6a1c1b7633baf (git log | head -n 1) Pylearn2 9870dec593c71c194ebc2044973f65acc32c8675 Docker Hub とりあえずお試しで使ってみたいという方に向けて、Caffe(python wrapper含む), Pylearn2のそれぞれの環境構築を行ったDockerコンテナをDocker Hubに公開しました。 詳細はリポジトリのInformationをご参照下さい。
ライブラリ: BeautifulSoup
BeautifulSoup はバージョン 3 までと現在最新のバージョン 4 とでパッケージ名が異なります。バージョン 4 では BeautifulSoup4 もしくは bs4 という名前になっています。 バージョン 3: BeautifulSoup バージョン 4: bs4 今回はバージョン 3 を対象に述べていきます。ちなみに、バージョン 3 は Pyton 3 には対応していないため、 Python 3 で使うなら バージョン 4 の方を使うことになります。 バージョン 3 までの BeautifulSoup には大きく分けて 2 つのクラスが入っています。 BeautifulSoup と BeautifulStoneSoup です。 BeautifulSoup: HTML 用 BeautifulStoneSoup: XML 用 （ちなみに、BeautifulSoupのバージョン4で
CRF++: Yet Another CRF toolkit
Template type Note also that there are two types of templates. The types are specified with the first character of templates. Unigram template: first character, 'U' This is a template to describe unigram features. When you give a template "U01:%x[0,1]", CRF++ automatically generates a set of feature functions (func1 ... funcN) like: func1 = if (output = B-NP and feature="U01:DT") return 1 else ret
HOME > 電算 > Python と文字コード
HOME > 電算 > Python と文字コード Python と文字コード Python で行き当たりばったりに日本語処理をしてきたが、これではいかんと思っていくらかまとめてみた。（当然、このメモには間違いや誤解があろうと思う） 「python は『abc』を使うのが基本で『あいう』を使うのが例外だ」と考えると、「あいう」に対してできないことが多すぎて難しく見える。しかし、「『あいう』に対して使えるようなやり方なら『abc』にも問題なく使えて、ただ、『abc』には特権的に無作法な書き方が許されているのだ」と考えれば、ずっと簡単に理解できるように思う。 まとめ ユニコードは「文字コード」(バイト表現と文字の対応関係)ではない utf-8 は「文字コード」である Python の unicode 型は「文字コード」にとらわれない型で、CPU やメモリ上で用いられる Python の str
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント
X-Translator: Yoshinari Takaoka <reversethis -> gro tod umumum ta umumum> はじめに¶ この文書は Python の標準ライブラリに含まれているPythonコードのコーディング規約です。CPython に含まれるC言語のコードについては、対応するC言語のスタイルガイドを記した PEP を参照してください。 この文書と PEP 257 (Docstring 規約) は、Guido が書いたオリジナルのPythonスタイルガイドのエッセイと、 Barry のスタイルガイドに少し追記したものをまとめたものです。 [2] このスタイルガイドは、追加の規約が必要だとわかったり、Pythonの言語自体が変更されることで過去の規約が時代遅れになった時に徐々に改訂されてゆきます。 多くのプロジェクトには、自分たちのコーディングスタイル
Python Django入門 (4) - Qiita
Bootstrapの導入 Django で CRUD を作る説明の前に、Bootstrapの導入を行います。 我々エンジニアが作るHTMLは、デザイン的にも味気ないものとなってしまいます。 そこで、CSSフレームワークのBootstrapを使うことにします。 ドキュメントは英語ですが、実例が載っているので、やりたいことは見つかると思います。 Bootstrap Bootstrap で必要な jQuery を含めて、以下からダウンロードします。 Bootstrap - http://getbootstrap.com/ (v4.0.0) jQuery - http://jquery.com/ (v3.4.1) ダウンロードしたファイルを、mybook/cms/static/cms/ というディレクトリを作って、以下のように配置します。 *.map ファイルは、ブラウザーの開発者ツールで、Jav
またしても、彼はwindowsでwinpcapをpythonから叩く道へ引き返す。
あらすじ ( ﾟдﾟ)／ 3行で分かるlibpcapのpythonラッパーたち pycap http://pycap.sourceforge.net/ pypcap http://code.google.com/p/pypcap/ pcapy http://pypi.python.org/pypi/pcapy/ あーしちゃん「あーしwindowsなんだけど」 そこでおじさんは考えた。ctypesしよう、と。 今日紹介するのは winpcapy http://code.google.com/p/winpcapy/ だよ コイツはpythonから超簡単にwinpcap経由でデバイスを叩けるナイスなラッパーさ。 インストール？ C:\python27\Lib\site-packages\ に置くだけだよ。 やっぱりさぁ、windowsでpythonでwinpcap使いたいとか言い始めるとさ、やれ
ライブラリ: PyYAML
「PyYAML」（ライブラリとしてimportするときは「yaml」）は、YAML形式のデータを扱うためのライブラリです。 YAMLはXMLやJSONと比べるとシンプルなので自分の手でparseするのでもさほど大変ではないかとは思いますが、やはり、ライブラリを使うのが早くて確実かと思います。 PyYAMLには大きく2つの機能――読み込みと書き込みとがあります。以下、順に見ていきます。 YAMLデータの読み込み import yaml FILEIN_DICT = "sample_dict.yaml" f = open(FILEIN_DICT, 'r') data = yaml.load(f) # 読み込む f.close() YAML形式のデータを読み込むには、yaml.load()を使います。引数には、読み込みモードで開いたファイルオブジェクトを渡します。 以下、「sample_dict.
Python の subprocess で返り値と標準 (エラー) 出力の内容を得る
Python で CLI のコマンドを実行したいときは subprocess モジュールを使う。 subprocess モジュールを使う以外にもやり方はあるみたいだけど、それらは obsolete らしい。 本題だけど subprocess モジュールを使ってコマンドを実行したときに、返り値を見ながら標準出力、標準エラー出力の内容も得る方法が意外と見つからなかった。 subprocess.check_call() 関数を使えば返り値が見られるけど標準出力、標準エラー出力が得られなさげ。 subprocess.Popen クラスを使うと標準出力、標準エラー出力は得られるけど返り値はどう得られるんだろう？ ドキュメントを読んだりソースコードを見ていった結論が以下。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- if __name__ == '__m
Pythonのクラス変数とインスタンス変数の違い - logging.info(self)
動機 Pythonの言語リファレンスとか他の人のコードみてたらクラス変数とインスタンス変数の違いがよくわからなくなったのでメモ。 というか、http://d.hatena.ne.jp/Ponsuke/20090128/1233115400にインスパイアされて書きました。 今まで 自分が最初に触ったオブジェクト指向言語はJavaで、そっちの概念を引きずったままPythonをやり始めたので当然クラス変数とインスタンス変数は別々に宣言するものなんだろという考えていた。 つまり class Hoge(object): FOO = int() とすればクラス変数FOOが宣言されたことになりインスタンス変数は宣言されてないものだと思ってた。 そしてPythonでインスタンス変数を使うには class Hoge(object): def __init__(self): self.FOO = int()
テキスト端末のサイズを調べる - Pythonを書く
25日間やって今さら気づいたのですが... 海外のプログラマやオタクのページ見てたら、「Twelve days of blah blah: Day n」とか言って12月13日から12日間だけやってる人もいるんですね。 なんだー、25日間も頑張んなくていいじゃんか。 いやもうadvent calendar面倒なので来年やるなら短い方にしますよ... さて最後ですが、テキスト端末の行数と桁数を調べて返します。 端末のサイズによって出力を変えたい場合に使ったりします。 (WindowsでもCygwin等では動くようです) import termios import struct import fcntl import sys fd = sys.stdin.fileno() #import os #fd = os.open(os.ctermid(), os.O_RDONLY) arg = stru
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