shibu.jp: プロジェクト計画
原著者：Unladen Swallowプロジェクト 原文：http://code.google.com/p/unladen-swallow/wiki/ProjectPlan 原文更新：April 23, 2009 ～Python最適化計画～ 注意: 引用している論文はすべて、 "RelevantPapers"のページからリンクを張っている。中国語版もある ゴール 概要 マイルストーン 2009 Q1 2009 Q2 2009 Q3以降 詳細計画 正規表現 起動時間 テストと測定 パフォーマンス 正確さ 複雑さ リスク コミュニケーション ゴール このプロジェクトではPythonを速くしたいと思っている。また、大きくて安定しているアプリケーションをこのプロジェクト"Unladen Swallow"に切り替えて使用してもらえるようにするのもゴールの一つである。 CPythonと比べて、最低でも
Shibu's Diary: Pythonクックブック2nd 6.10をPython3.0に移植してみた
渋日記@shibu.jp 渋川よしきの日記です。ソフトウェア開発とか、ライフハックを中心に記事を書いていきます。 メソッドを保持する必要があったので、手元のPython クックブック 第2版を紐解いて「ガベージコレクションを邪魔することなく結合メソッドへのリファレンスを保持」を打ち込んでみたのですが、Python3.0の変更点がいくつかヒットしていてそのままじゃ動きませんでした。元のコードはこちらのコメント欄の一番下のコードです。 使われ方としては以下のサンプルの通り。メソッドをそのまま保持してしまうと、インスタンスメソッドを保持しているオブジェクトまで削除しないと生きたままになってしまうので、weakrefを使うといいよ、という感じのティップスです。 >>> class C: ... def f(self): ... print "Hello" ... def __del__(self)
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
SocketServerモジュールを使ったサーバ - Konnichiwa, A doumo
Echoサーバ/クライアントを通してサーバプログラミングを極める 1connection Server from SocketServer import * RECV_BUF = 8192 class Handler(BaseRequestHandler): def handle(self): print "connect from:", self.client_address while True: ret = self.request.recv(RECV_BUF) if len(ret) == 0: break self.request.send(ret) self.request.close() def main(): sv = TCPServer(('', 7070), Handler) print 'listen to:', sv.socket.getsockname() sv.
Tracを劇的高速化：静的ファイルをTracのCGIを経由せずに出力 - OneRingToFind
Tracの画面表示に20秒以上かかって実用になりません（>_<）。Trac高速化で最初に言われるmod_pythonは導入済。という人向け。画像の類を直接アクセスさせるだけで表示が4倍(5秒以内)と劇的に高速化されました。お薦め！ 結論：静的ファイルをTracのCGI経由せずに出力すれば良い Tracは画像とかJSとかCSSとか含め全ファイルCGI経由で出力するので重い。 参考：http://www.ryuzee.com/contents/blog/763によるとmod_python+静的ファイルへ直接アクセスだけで10倍速くなるそうです。 静的ファイルにシンボリックリンクを貼ってtracの設定ファイルを書き変えてapacheを再起動する 私の場合静的ファイルは/usr/lib/python2.5/site-packages/Trac-0.11.2.1.ja1-py2.5.egg/trac
たのしいPython すごいページ（Pythonの内部的な仕組み）
Author:辻真吾（つじしんご） www.tsjshg.info いまは、大学の研究室を主な拠点に、色々やってます。このブログはPythonの話題が中心ですが、どちらかというと日々の仕事で使う知識を、自分のためにメモしたものです。万が一どなたかの役に立てば光栄です。 最近の記事 macでタブレット使う時はInkをOFFに (02/20) SSDで無音NASを作ってみた (12/26) Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造（講談社） (08/31) Visual Studio CodeのTexでスニペット (12/05) macOS Sierraでsudoしているのに、Operation not Permittedとか言われる件 (10/21) 最近のコメント 辻真吾（つじしんご）:ダイクストラ法ですべての最短経路を求める (08/02) 師子乃:ダイクストラ法ですべての最短経路を求
Multiprocessing の使いどころ。 - Twisted Mind
Pool はなんか上手いこと行かなそうな雰囲気だったので素直に Process と Queue で書いてみた。 pyevent は svn 版。約 1 ミリセック間隔パケット投げて取りこぼし０なのでまぁ大丈夫か？ プロセス管理もしてないし、いろいろ怖いなぁ。いかに Erlang がこれ系の処理に特化していて書きやすいかを思い知らされる。 # vim: fileencoding=utf8 from __future__ import division from __future__ import absolute_import from __future__ import print_function from __future__ import unicode_literals from future_builtins import * # Only Python 2.6.x import
multiprocessing入門 - Doge log
multiprocessingといっても今まであったos.forkをうまくラップしてくれてる というだけなのでプロセスをforkしたらどうなるの？っていうのを知らないと 扱えないと思われる。 forkすると子プロセスには今までの状態がコピーされるがその後はメモリ空間が 別々になる。 （当たり前の話） だが開いているfdとかファイルエントリテーブルなどは共有される。 どのタイミングでforkするかが個人的には重要。 例ではPIPEはいっさい使ってない。 from multiprocessing import current_process, cpu_count, Process, Manager, Queue import time class Parent(object): def __init__(self, name): self.name = name self.queue = Qu
デベロッパー ガイド - Google App Engine - Google Code
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Socket Programming HOWTO
Socket Programming HOWTO¶ Author: Gordon McMillan Sockets¶ I’m only going to talk about INET (i.e. IPv4) sockets, but they account for at least 99% of the sockets in use. And I’ll only talk about STREAM (i.e. TCP) sockets - unless you really know what you’re doing (in which case this HOWTO isn’t for you!), you’ll get better behavior and performance from a STREAM socket than anything else. I will t
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