The Eric Python IDE
What is Eric? Eric is a full featured Python editor and IDE, written in Python. It is based on the cross platform Qt UI toolkit, integrating the highly flexible Scintilla editor control. It is designed to be usable as everdays' quick and dirty editor as well as being usable as a professional project management tool integrating many advanced features Python offers the professional coder. eric inclu
PythonのWebアプリ動かす時にやったこととかメモ - c-bata web
2018/07/26 追記: Python 3.7 で更新 はじめに ISUCONとかコンテスト系のイベントでPythonのWebアプリを出来るだけ早くセットアップしたい時があるので自分なりの手順とかメモ。自分が後で見返す用なのでまとまってないです。データベースに関しては別の記事に分けました。 nwpct1.hatenablog.com ログインしてまずやること Gistにセットアップ用のシェルスクリプトを置いておく。 こういうセットアップはAnsibleを使ってもいいかなって思ったけどチューニング系のイベントだと、複数台のサーバを使うこともないし何度もデプロイするから冪等性が保証されてほしいとかもない気がするのでシェルスクリプトを選択。これから紹介するコマンド群をGistに保存して、 curl GIST_URL | sh みたいに実行する。それも面倒なときはシェル上にコピペしてください。
作図系ツール・ライブラリまとめ
diag.md シーケンス図とかフローチャートをしごとで描画することになった場合、 テキストから生成できたら楽なので、それ系のツールまとめ GraphViz http://www.graphviz.org/ C製 Doxygen, Moinmoinなどと連携可能 ブロック図、クラス図、ネットワーク図など PNG, SVGなど 出力可能形式一覧 JavaScript（Emscripten）版もある。リアルタイムプレビュー出来て便利 https://github.com/mdaines/viz.js PlantUML Java製 シーケンス図, ユースケース図, クラス図, アクティビティ図, コンポーネント図, ステート図, デプロイ図, オブジェクト図などめっちゃたくさん作れる PNG, SVG, LaTeX, ASCII出力 なんとワイヤーフレームも作れる。アイコンとかも入れられる。 オ
CPython の GC チューニング - methaneのブログ
ISUCON は Go で参戦しているんだけど、複数のチームが Python で予選通過したらしいので、応援のために Tips を公開していこうと思う。 目次 CPython の GC について 統計情報を出力する 第一世代GCの間隔を調整する Out of Band GC 循環参照を見つけて対処する CPython の GC について CPython のGCは参照カウント＋循環参照コレクタだ。そして参照カウント方式は(幾つかの欠点はあるものの)Webアプリのボトルネックになったりはしにくい。 なのでGCチューニングの基本は次のようになる。 循環参照を避ける 循環参照コレクタの呼び出しタイミングを制御する 循環参照コレクタは、生きているオブジェクトの数がある程度増えると第一世代が実行され、第一世代が一定回数実行されると第二世代が、第二世代が一定回数実行されると第三世代が実行される。 各世代
言語処理100本ノック with Python（第1章） - Qiita
はじめに 自然言語処理と Python のトレーニングのため，東北大学の乾・岡崎研究室 Web ページにて公開されている言語処理100本ノックに挑戦していきます．その中で実装したコードや，抑えておくべきテクニック等々をメモしていく予定です．コードについてはGitHubでも公開しています． 教科書は『Python入門 2&3対応（細田謙二ら著，秀和システム）』を使用しています． スタートアップに際して参考にさせていただいた記事をご紹介いたします．参考にしすぎてる感も否めないので，不快に感じられたらご連絡ください． http://qiita.com/tanaka0325/items/08831b96b684d7ecb2f7 ズブの素人なので記法が統一されてなかったり，Python 2/3 関係が混在していたりと大変お見苦しいのですが，ご指摘いただければ幸いです．実行環境自体は Python 2
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
【DL輪読会】Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning 画像×言語の大規模基盤モ...
Snowmanの阿部君はみんなのPythonを読んでいるらしいです | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Twitter検索してたら「ジャニーズJrの阿部くんって子がみんなのPython読んでるよ」っていうTweetを発見。「マジか？ ホントだったら著者として超自慢できるやんけ」と思ったので，インタビューが載ってる「ダンススクエア」っていう雑誌をアマゾンで購入。 そしたら， 読んでる！！！ 本当に読んでるよ！！！！ 雑誌に掲載されている阿部亮平くんのインタビューも読んでみた。なんでも，ダンスや歌があまり得意でないらしく，ジャニーズの中での立ち位置について悩んでおり，ジャニーズのお勉強マンとしての地位を確立するため，仕事を半年休んで一般入試で大学(上智らしい)に現役合格した努力家らしい。イケ
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
Python Dask で 並列 DataFrame 処理 - StatsFragments
はじめに 先日のエントリで少し記載した Dask について、その使い方を書く。Dask を使うと、NumPy や pandas の API を利用して並列計算/分散処理を行うことができる。また、Dask は Out-Of-Core (データ量が多くメモリに乗らない場合) の処理も考慮した実装になっている。 sinhrks.hatenablog.com 上にも書いたが、Daskは NumPy や pandas を置き換えるものではない。数値計算のためのバックエンドとして NumPy や pandas を利用するため、むしろこれらのパッケージが必須である。 Dask は NumPy や pandas の API を完全にはサポートしていないため、並列 / Out-Of-Core 処理が必要な場面では Dask を、他では NumPy / pandas を使うのがよいと思う。pandasとDas
Python 次世代の多次元配列パッケージ群 - StatsFragments
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
Python 3.5.0登場
Python Software Foundationは9月13日、「Python Release Python 3.5.0｜Python.org」において、Pythonの最新版となる「Python 3.5.0」の公開を伝えた。「Python 3.5.0」のリリースへ向けた作業は2015年2月に開始されており、約7カ月の期間をへてのリリースとなった。 「Python 3.5.0」の主な特徴は次のとおり。 zipアプリケーション機能の改善 イテレータアンパックオペレータ*およびディクショナリアンパックオペレータ**の適用対象の拡大 バイトおよびバイト配列に対する%フォーマットの適用 行列乗算演算子@の導入 高速ディレクトリトラバーサル機能os.scandir()の導入 割込がかかったシステムコールのオートリトライ機能追加 Type Hintsを実現するtypingモジュールの導入 近似値である
Manage Python Script Options | End Point Dev
Some time ago I was working on a simple Python script. What the script did is not very important for this article. What is important, is the way it parsed arguments, and the way I managed to improve it. All below examples look similar to that script, however I cut most of the code, and changed the sensitive information, which I cannot publish. The main ideas for the options management are: The scr
Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド | Yakst
Pythonスクリプトの速度を計測し、そのボトルネックを探る。さらに、メモリ使用量、メモリリークの原因特定までの調査方法を解説する。 あなたが書いたすべてのPythonプログラムで厳密なパフォーマンス計測が必要になるというわけではないにせよ、その時が来たら、役に立ってくれる様々な種類のツールがPythonのエコシステムにはあるのだということを知っておけば安心できるだろう。 プログラムのパフォーマンスを計測することは、すなわち以下の4つの基本的な質問に答えることだと要約できる。 どのくらい高速に実行できるか？ スピードのボトルネックはどこか？ どのくらいのメモリを使うか？ メモリリークしているのはどこか？ これから、いくつかの素晴らしいツールを使ってこれらの質問に答えていくための詳細を見ていこう。 大ざっぱな実行時間 素早くざっくりとコードの実行時間を計るのに、古き良きUNIXのユーティリテ
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GitHub - S-N-D-R/edgeLord.py: A Maya Python script for aligning vertex normals to an edge loop, for use with edge wear decals.
ネットマネーラボ
続Pythonによるwebスクレイピング入門 | PDF
HugeDomains.com
教師なし学習による異常値検知: マハラノビス距離 (理論編) - Qiita
Substance 3D Community Assets Homepage on Substance 3D Community Assets
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