Python: memory_profiler でプログラムのメモリ使用量を調べる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は memory_profiler というモジュールを使ってプログラムのメモリ使用量を調べる方法について紹介する。 pypi.python.org このブログでは、以前に Python のプロファイラとして profile/cProfile や line_profiler について書いたことがある。 これまでに紹介したこれらのプロファイラは、主に時間計算量の調査が目的となる。 それに対して memory_profiler では、調べる対象は空間計算量となる。 blog.amedama.jp blog.amedama.jp 使った環境は以下の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G1212 $ python --version Python 3.6.4 下準備 まずは mem
10分でPythonの科学計算環境構築(anaconda+ Visual Studio Code） - tata色々な備忘録
10分で科学計算＋pythonのコーディング環境構築（自動補完）まで。 anacondaとVisual Studio Codeの組み合わせになる。 Visual Studio Code（VScode）はMS製のIDEだがmac、linuxでも動く。 Markdownでも優秀なツールであり、少しマイナーだがお勧め。 環境構築10分はダウンロード時間を除く。 確認はWindows10だが、mac、linuxも同じ手順、時間で行ける。 1.anacondaのインストール Download Anaconda Now! | Continuum 2.Visual Studio Code（VScode）のインストール code.visualstudio.com 3.Visual Studio Codeの設定 ① python用設定のインストール （下図のようこそ→pythonをクリック→はい） ② フォ
Mac と GNU/Linux でトレーディング環境を用意する | 774::Blog
トレーディングツールといえば Windows 用のソフトウェアが多く、多くのトレーダーも多数のモニターを備えた Windows を使うというのが比較的多いと思う。そんな中、 Mac を始めとする iOS や GNU/Linux の環境でどのように相場を監視したら良いだろうか。このたびトレーディング環境を整えたのでちょっと書いてみようと思う。 Mac/iPad まず Mac でのトレーディングツールといえば楽天証券が強い。 iOS で利用できる iSPEED はかなり高機能だし、それと連携して監視銘柄を共有できる MARKET SPEED for Mac もなかなか便利。 楽天証券で発注するかどうかはともかく、監視ツールとしてはなかなか良い感じですね。特に後者の MARKET SPEED はチャートや板も見やすいし、リアルタイムで監視するのにはちょうどいい。 GNU/Linux じゃあ GN
Python で機械学習しよう！（環境構築 on Mac編） - もろず blog
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
コマンドラインでの選択的インターフェイスについて考える - Qiita
# https://gist.github.com/mitukiii/4234173 import sys, commands from percol.command import SelectorCommand from percol.key import SPECIAL_KEYS from percol.finder import FinderMultiQueryMigemo, FinderMultiQueryRegex ## prompt # Case Insensitive / Match Method に応じてプロンプトに表示 def dynamic_prompt(): prompt = ur"" if percol.model.finder.__class__ == FinderMultiQueryMigemo: prompt += "[Migemo]" elif percol
AWS EC2 の Ubuntu に GUI を入れてブラウザ操作を自動化する話 - ウェブ雑記
こんにちは これからフロントエンジニアになる予定だけど、バックエンドも、というかクローリングが大好きな僕です。Amazon Web Service を駆使して、効率的かつスピーディーにデータを色々なところから情報を取ってきて、たくさん楽しいことをしたいわけです。 だが、現実はそんなに甘くない 実際にはブラウザを介さないと情報が取れないサイトもたくさんあります。「ちゃんとブラウザでクリックしてくれないと私、データあげないんだから＞＜」的なことを言われるのは日常茶飯事です。（要は javascript）そういう上品なウェブサイトには、ズケズケと土足で踏み込むのではなく、ちゃんと user agent をつけてあげたり、時にはブラウザを介してあげたりして、焦らずゆっくりと(wait() 的な意味で)、丁寧に接してあげなければなりません。 じゃ、ブラウザを使おう というわけで今回は AWS で立て
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