PythonでWebアプリ開発入門のススメ Flask/MongoDB - mizchi log
TwitBlogin! http://twitblogin.com/ とか作ったことだし、そこそこ開発環境整って、今なら思いつく限りのサービスはさっくり実装できそうだったのでPython初心者向けに書いておく。 少しでもPythonユーザが増えれば幸い。 対象は Python の基本的な構文程度はわかるけど、具体的に何から手をつけていいかわからない人 目次 Apache/WSGI/MongoDBの環境構築 flask [ Sinatra風ウェブアプリケーションフレームワーク] pymongo [ MongoDBラッパー ] werkzeug [Web Application デバッガ] jinja2 [ HTMLテンプレートビルダー ] pyquery [ jQuery風HTMLパーサ ] nose [ TDD ] 細かいライブラリの使い方とかPython本体の言語仕様とかは適当にぐぐって
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
Tnal研究室wikiページ -
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ feature_vector.py % python feature_vector.py file import feature_vector result = feature_vector.analyse(text) """ import MeCab def analyse(text): while node: surface = node.surface.decode('utf-8') node = node.next return feature_vector if __name__ == '__main__': import sys filename = sys.argv[1] file = open(filename).read() feature_vector = analyse(
Mecab Pythonを使ったTF・IDFによるWikipediaの重要単語抽出 - Y's note
入門 自然言語処理 作者: Steven Bird,Ewan Klein,Edward Loper,萩原正人,中山敬広,水野貴明出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2010/11/11メディア: 大型本購入: 20人 クリック: 639回この商品を含むブログ (44件) を見る TF・IDF計算 自然言語処理の勉強としてTF・IDFによる重要単語の抽出をwikipediaのデータに対して試してみます。TF・IDFを一言でまとめると、とある単語の重要度を出現頻度から計算する手法です。計算結果は重みを表します。TFは単語の出現数(Term Frequency)、IDFは総文書数 / 単語が出現する文書の総数の対数(Inverted Document Frequency)、TFIDFはその積になります。数式にすると以下のようになりますが、Webを検索してみると人によって計算の仕方が異
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吹奏楽コンクール リウマチの調子が悪い！薬の副作用もやばい！ 副作用のせいでご飯が全然食べられなくなって顔から痩せていくんだけど、お腹とかお尻から痩せたらいいのに。蓄えがあるから多少痩せたってちょうどいいくるいやけど、幸薄そうに見えるから顔は太ったままがいいなぁ。 お…
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