Extend your CoCalc projects with powerful compute servers. They give you much more power, GPU options, and flexibility for your computations. From within your CoCalc project, spin up and connect to a powerful machine. You simply tell your terminals and Jupyter Notebooks to run on these machines, or with one click launch JupyterLab or VS Code. These compute servers open up new possibilities by util

Requests: 人間のためのHTTP¶ リリース v1.0.4. (Installation) Requestsは、人が使いやすいように設計されていて、Pythonで書かれている Apache2 Licensed ベースのHTTPライブラリです。 Pythonの標準の urllib2 モジュールは、必要とされるほとんどのHTTPの機能を備えていますが、APIがまともに 使えません 。 様々なウェブ用途に合わせて作られていて、何回も修正されてきました。 簡単なことを行う(メソッドの上書きでさえ)のに、 かなり の量の作業が必要になります。 それはPython的ではないので、そんなに複雑にするべきではありません。 >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) >>> r.status_c

MoSQL — More than SQL¶ It lets you use the common Python data structures to build SQLs. It is the slide of the talk, “MoSQL: More than SQL, but Less than ORM”, at PyCon APAC 2013. It introduces MoSQL after v0.6. The main features: Easy-to-learn — Everything is just a plain Python object or SQL keyword. Flexible — The query it builds fully depends on the structure you provide. Secure — It prevents

ブロック図生成ツール blockdiag¶ blockdiag シリーズはシンプルなテキストからブロック図などの画像を生成する画像生成ツール群です。 blockdiag を用いると以下のような図が簡単に生成できます。 blockdiag の主な機能: 数種類の図に対応 ブロック図 (blockdiag コマンド) シーケンス図 (seqdiag コマンド) アクティビティ図 (actdiag コマンド) 論理ネットワーク図 (nwdiag コマンド) テキストベースの定義ファイルから画像ファイルを生成 (graphviz 風の文法を採用) 定義にあわせて図の配置を自動的に決定 (自動レイアウト) Sphinx, Trac, Redmine, 各種 Wiki エンジン等、多様なシステムへの画像埋め込みに対応 Enjoy documentation with blockdiag !

Python2.6きましたね。ということで、自分用にも主な変更点メモ。なぐり書きなのでミス多いかも。個人的な注目部分は with文 multiprocessing itertoolsへのメソッド追加 ABCの導入 クラスデコレータの導入 ネットワーク系ライブラリ(http,ftp,telnet..etc)でタイムアウトが設定できるようになった。 あたりですかね。ではどうぞ。 Python 3.0由来の変更点 複素数へオブジェクトを変換する __complex__ メソッド。 例外補足のためのもう一つ書き方： except TypeError as exc build-inの reduce() に加え、 functools.reduce の追加。(3.0では reduce はfunctools経由でしか使えない) 3.0では他にもbuild-in関数に変更がある。3.0互換のコードを書きたい

All Things Pythonic Five-minute Multimethods in Python by Guido van van Rossum March 30, 2005 Summary I used to believe that multimethods were so advanced I would never need them. Well, maybe I still believe that, but here's a quick and dirty implementation of multimethods so you can see for yourself. Some assembly required; advanced functionality left as an exercise for the reader. So what are mu

python のデコレーター構文 @decorate 解り難い @decorate 構文 Python のデコレーターは理解するのが厄介です。Python のデコレーターは syntax sugar の機能と closure の機能の二つを使って関数オブジェクトを修飾する構文です。でも closure の概念がない C/C++ や Java などの 言語から python も使うようになった者に、三重にネストした関数と @decorator 構文を組み合わせたコード例を使って解説されたのでは脳みそが沸騰するだけです。 私は @decorator を使ったコード例の python virturla machine コードを追跡することで、やっとこさデコレーターを理解しました。私の味わされた苦労を軽減してもらうため、この web page をまとめてみます。 デコレーターを理解した後で考え直し

Python クイックリファレンス 2.4 日本語訳 This page is Python Quick Reference in Japanese. (but it is uncompleted, now in progress.) Python Quick Reference を日本語に翻訳しています。まだ途中です。 HTML版を閲覧 subversion: http://opensvn.csie.org/PQR_ja ViewCVS: https://OpenSVN.csie.org/viewcvs.cgi/?root=PQR_ja trac: https://opensvn.csie.org/traccgi/PQR_ja/trac.cgi/browser (obsolete)HTML (obsolete)zip 誤訳指摘や翻訳の協力は メール で教えてくださると助かります。

沖ソフトウェア株式会社は、沖通信システム株式会社および株式会社沖インフォテックと平成22年10月1日をもって合併いたしました。新会社名は、株式会社OKIソフトウェアとなります。3社が行っております事業は新会社にて従来通り継続いたします。

Welcome to this page, entirely dedicated to Python. Python stuff A bit of propaganda I am a big fan of Python, a so called scripting language comparable to Perl but far more readable and elegant (in my opinion, no offense ;-) It is free and available for a wide variety of platforms. As a programmer I have been using many different languages ranging from Assembly language to Java, including VB, C,

常日頃より「Pythonは遅い」と言われているわけですが、コードの書き方によってもずいぶん速度が異なるものです。 ここでは、私が実際に仕事で使っていて気づいたことを書きます。 浮動小数点数の2乗編 以下のコードを実行してみてください。 import time import math N = 1000000 a = math.pi def aa(): start = time.time() for i in xrange(N): a ** 2 t = time.time() - start print 'aa: Time= %f\n' % t return t def bb(): start = time.time() for i in xrange(N): a * a t = time.time() - start print 'bb: Time= %f\n' % t return t d

配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)