Homepage | Celery: Distributed Task Queue
This document describes the current stable version of Celery (5.3). For development docs, go here. Celery - Distributed Task Queue¶ Celery is a simple, flexible, and reliable distributed system to process vast amounts of messages, while providing operations with the tools required to maintain such a system. It’s a task queue with focus on real-time processing, while also supporting task scheduling
RunSnakeRun Python (c)Profile Viewer
RunSnakeRun is a small GUI utility that allows you to view (Python) cProfile or Profile profiler dumps in a sortable GUI view. It allows you to explore the profiler information using a "square map" visualization or sortable tables of data. It also (experimentally) allows you to view the output of the Meliae "memory analysis" tool using the same basic visualisations. FeaturesRunSnakeRun is a simp
High Performance Python tutorial v0.2 (from EuroPython 2011)
My updated High Performance Python tutorial is now available as a 55 page PDF. The goal is to take you on several journeys which show you different ways of making Python code run much faster (up to 75* on the CPU, faster with a GPU). UPDATE As of October 2014 I’ll be teaching High Performance Python and Data Science in London, sign-up here to join our announce list (no spam, just occasional notes
Gumby
The Web-based Python Editor and Snippet Sharername = raw_input("What is your name? ") print "Hello %s :)" % name About Gumby Gumby is a way to quickly test and share short Python snippets on the web. It is based on a conglomerate of JavaScript technologies including Emscripten (a llvm JS compiler) and ACE (a web code editor). Gumby has a few simple aims: Allow restricted devices to perform simple
自然言語処理にはやっぱりPythonがいちばん - nokunoの日記
Quoraで「自然言語処理に適したプログラミング言語はどれか？」という質問をしたところ，やっぱりPythonが一番人気のようです．What programming language is suitable for natural language processing? - Quora理由として以下が挙げられていますNLTKがあるから正規表現ライブラリ（re）が強力だからnumpyとscipyがあるから スクレイピングにBeautifulSoupやScrape.pyが使えるから Django / Pylons / TornadoのようなWebフレームワークがあるから また，機械学習のライブラリを言語別にまとめた質問もありました．こちらもJava, Python, Rが多いですね．Which programming language has the best repository of ma
PyPy Status Blog JA
Pyrlangでは、BEAMの約２５％の命令を実装しました。現在Pyrlangがサポートしている機能は、整数の計算、クロージャ、例外処理や、アトム（atom）、リスト、組みへのいくつかの操作、ユーザーモジュール、及びシングルコア上のマルチプロセスです。Pyrlangはまだ開発している最中です。
PyPy 1.6 - kickass panda
We're pleased to announce the 1.6 release of PyPy. This release brings a lot of bugfixes and performance improvements over 1.5, and improves support for Windows 32bit and OS X 64bit. This version fully implements Python 2.7.1 and has beta level support for loading CPython C extensions. You can download it here: http://pypy.org/download.html What is PyPy? PyPy is a very compliant Python interpreter
Scripting Languages I: Node.js, Python, PHP, Ruby - Hyperpolyglot
a side-by-side reference sheet sheet one: version | grammar and execution | variables and expressions | arithmetic and logic | strings | regexes | dates and time | arrays | dictionaries | functions | execution control | exceptions | threads sheet two: streams | asynchronous events | files | file formats | directories | processes and environment | option parsing | libraries and namespaces | objects
（翻訳） WSGIは死んだ: WSGI Liteバンザイ！ - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱クレイジー野郎です。この間Armin Ronacherが書いたWSGIに関する記事から、あちこちでWSGIに関する議論が起きてますが、とりあえずその返答記事として書かれたWSGI Liteに関する記事を訳しました。 WSGI Is Dead: Long Live WSGI Lite! (dirtSimple.org) WSGI Is Dead: Long Live WSGI Lite! ほぼ10年前、Web-SIGにはじめてWSGIのアイデアを提案したときに遡ると、WSGIがどう「フレームワーク分解機」になり得るかということに対して、私はいまよりもずっと理想主義的な展望を期待していました。すべてがプラガブルで、モノリシックなアプリケーションフレームワークを持つ理由がもはや一つもないような未来を思い描いていました。すべてライブラリ、ミドルウェア、デコ
Before Python
This morning I had a chat with the students at Google's CAPE program. Since I wrote up what I wanted to say I figured I might as well blog it here. Warning: this is pretty unedited (or else it would never be published :-). I'm posting it in my "personal" blog instead of the "Python history" blog because it mostly touches on my career before Python. Here goes. Have you ever written a computer progr
#2 CPythonについてのハンズオン、講演 | gihyo.jp
前回は基調講演とカンファレンスの全体像について紹介しました。今回と次回ではPythonそのものの講演について紹介したいと思います。 今回はCPythonというC言語で実装されたPythonの講演（一般的にPythonというときはCPythonを指します）について紹介します。 CPython CPythonの講演で紹介するのは、すべてRaymond Hettinger氏が発表されたことについてです。Raymond氏の講演は、Pythonでコーディングする上でのテクニックや考え方など、どれも示唆に富む内容で筆者にとっては興味深かった内容でした。 Raymond Hettinger氏 ※ 特に注記がない場合、サンプルコードはPython 2.7.2で実行しています。 Advanced Python: 高度なPythonテクニック 「Advanced Python」というハンズオントレーニングでは
#3 PyPyについての講演、ハンズオン、スプリント | gihyo.jp
前回に続き、Pythonそのものの講演について紹介したいと思います。今回は、PyPyというPythonで実装されたPythonの講演を紹介します。 本カンファレンスに一緒に参加した池さん（@rokujyouhitoma）がPyPyというプロジェクトにとても興味をもたれたという話を受け、以下のPyPyの講演のレポートは池さんに執筆していただきました。 PyPy（執筆：池さん） PyPy IN PRODUCTION PyPyのセッションは、メインコミッター、設計者であるAntonio Cuni氏とArmin Rigo氏が講演されました。 Armin Rigo氏 大学にてプログラミング言語および言語実装を研究。PyPyプロジェクトのリーダー。CPythonのJITコンパイラであるPsycoの作者。Antonio Cuni氏らとPyPyに関する論文を共著。 Antonio Cuni氏 2006年よ
PEP 3107 – Function Annotations | peps.python.org
PEP 3107 – Function Annotations Author: Collin Winter <collinwinter at google.com>, Tony Lownds <tony at lownds.com> Status: Final Type: Standards Track Created: 02-Dec-2006 Python-Version: 3.0 Post-History: Table of Contents Abstract Rationale Fundamentals of Function Annotations Syntax Parameters Return Values Lambda Accessing Function Annotations Use Cases Standard Library pydoc and inspect Rel
Realtime image processing in Python
Image processing is notoriously a CPU intensive task. To do it in realtime, you need to implement your algorithm in a fast language, hence trying to do it in Python is foolish: Python is clearly not fast enough for this task. Is it? :-) Actually, it turns out that the PyPy JIT compiler produces code which is fast enough to do realtime video processing using two simple algorithms implemented by Håk
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http://www.kitagami.org/
unihandecode: An Unicode transliteration library
GitHub - ptwobrussell/Mining-the-Social-Web: The official online compendium for Mining the Social Web (O'Reilly, 2011)
home.pl: Nr 1 w Polsce. Domeny, Hosting, Serwery WWW, Strony, eSklep, Office 365
2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
Av-jyo.com