[Python] Joblibでお手軽並列処理 - Qiita
PythonはGIL (グローバルインタプリタロック)というものがかかっており、基本的にただコードを書いただけでは複数のCPUコアがある場合にそのリソースを全て使い切ることが出来ません。 しかし、大量のデータを処理する時などにはマシンのCPUリソースを全て使って出来るだけ高速に計算させたい時がありますね。 Python 並列処理などのキーワードで検索すると標準ライブラリによるmultiprocessingモジュールの解説がよく見られるので、こちらを利用されている方も多いのではないでしょうか。 がっつり並列処理を組み込んだシステムを作る際にはこちらのモジュールを使って作り込みたいところですが、書き捨てのコードを書くだけの時には正直ちょっと面倒です… そこで、よりお手軽にサクっと並列処理を実行出来るJoblibというモジュールについて紹介したいと思います。 コード量が減るのはもちろんのこと、他
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GitHub - lambdalisue/vim-pyenv: Activate the versions and the virtualenvs of pyenv within a live VIM session
vim-pyenv allows you to activate and deactivate the pyenv Python correctly in a live Vim session. pyenv is a simple Python version management system and users can change the Python versions in a simple way. However, if you use pyenv to switch the Python version or virtualenv, the omni-completion would not work correctly. This is because Vim refers to the system Python and does not know anything ab
私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する
MacVimでPythonの開発環境を構築する (2016/夏) - ryunix's blog
2016 - 05 - 30 MacVimでPythonの開発環境を構築する (2016/夏) どうも、お久しぶりです。 最近暑くなってきましたね、ちょっと早いですがタイトルは夏にしちゃいました。 MacVimで Python /Python3の開発環境を構築したいと思いましたが、過去に同環境を構築できた方は見当たりませんでした。 私もうまくいかず諦めかけていましたが、MacVimやMacVim-KaoriYaのメンテナーであるsplhack氏が構築ガイドを公開してくださったので試してみたいと思います。 この記事は現時点での情報整理のために書いています。 少しだけ解説を入れていますが分かっている人向けに書いてある部分もありますので、ご不明点などありましたらお問い合わせください。 また、ファイルの編集を行う場合は実際の変更も載せるようにしますので、ご参考にしていただければと思います。
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
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？ - Λlisue's blog
どうも、ご無沙汰してます有末です。 Pythonistaならpyenvだよねーってことで当初からバリバリ使わせていただいているのですが、最近djangoのプロジェクトを書く際に困ったのでまとめておきます。 具体的にはpyenvでPytho 3をインストールし、pyenv-virtualenvを用いて仮想環境を構築し、その仮想環境に django をインストールしただけでは jedi-vim の補完が効かないという問題です。 いくつかの要因が複合して複雑に成っていたので、ひとつずつメモしていきます。 忙しい人のための簡易書 普段からpyenvとpyenv-virtualenvを使用していてjedi-vimでdjangoの補完が効かなくて困っている。 とにかく補完を効かせたい。 戯言なんてどうでもいいという人は下記を~/.vimrcに記載してください。 " ~/.pyenv/shimsを$PA
The Python JITs are coming [LWN.net]
Nathaniel Smith envisions a future where just-in-time (JIT) compiler techniques will be commonly used in Python, especially for scientific computing. He presented his ideas on where things are headed at the 2016 Python Language Summit. He currently works at the University of California, Berkeley on NumPy and other scientific Python projects. Part of what he has been doing is "working on the big pi
![The Python JITs are coming [LWN.net]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6ea00286625212bc703c0a720f00436c724e126d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstatic.lwn.net%2Fimages%2F2016%2Fls-smith-sm.jpg)
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ | DevelopersIO
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ こんにちは、せーのです。今日は昨今でのクラウド構築での主流となりつつある「サーバレスアーキテクチャ」を更に効率的に構築できる便利ツールをご紹介します。ちょっとワクワクしますよ。 できるだけ速く、できるだけ直感的に AWSにてサーバレスアーキテクチャを実現するのに一番シンプルな方法は「Lambda + API Gateway」です。要件をREST APIの形に落とし込み、API Gatewayにデプロイ、URLを叩かれたらLambdaが連動して処理を開始する、というものです。Lambdaが自動的にスケールしてくれるので沢山のアクセスがきた時もうまいこと捌いてくれ、EC2無しでシステムの構築が可能となる、というものです。 しかし実際に組んだことがある方はわかるかと思いますが簡単な
Python Tutor - Python Online Compiler with Visual AI Help
Online Compiler, AI Tutor, and Visual Debugger for Python, Java, C, C++, and JavaScript Python Tutor helps you do programming homework assignments in Python, Java, C, C++, and JavaScript. It contains a step-by-step visual debugger and AI tutor to help you understand and debug code. Since 2010, over 20 million people in more than 180 countries have used Python Tutor to visualize over 300 million pi
prompt_toolkit がアツい - methaneのブログ
とりあえず mycli と aws-shell のスクリーンキャストを見てください。 prompt_toolkit はこのようなリッチコンソールアプリを作るためのライブラリです。 Windows でも動きます。 Jupyter (ipython notebook) を切り離した、コンソール版の ipython も次のメジャーバージョンでは readline ベースから prompt_toolkit ベースに作りなおされています。 ipython 以外にも ptpython というシェルもあり、 ipython の各種 magic が不要な場合はこちらで十分でしょう。 https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit#projects-using-prompt-toolkit には、他にも prompt_toolkit を採用
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
PythonでExcelのCSVファイルを扱う - Qiita
Pythonのcsvパッケージは大変便利です。面倒なエスケープ処理をちゃんと行ってくれます。とりわけ、Excelファイルで送られてきたファイルを処理するのに重宝します。なんといっても、dialect='excel'でExcel CSVをちゃんと読めます。 ところが、日本語が絡むと問題は途端に厄介になります。問題の本質は何か。まず、ExcelのTSVの扱いに関して、以下のことが知られています。 Excelのtsvエクスポートはutf-16（BOM付き）である Excelが直接読めるのはBOM付きutf-16のtsvである（カンマ区切りはウィザードが必要） csv（カンマ区切り）出力や読み込みも可能だがおすすめできない（後述） このことからわかるのは、BOM付きutf-16ファイルを扱うのが最善ということです。これを扱う一番の方法は、ioパッケージを使うことです。 さらっと書きましたが、ioパ
Locust Documentation — Locust 2.26.0 documentation
» Locust Documentation Edit on GitHub Locust Documentation¶ Getting started¶ What is Locust? Features Name & background Authors License Installation Pre-release builds Install for development Your first test Locust’s web interface Direct command line usage / headless More options Next steps Writing Locust tests¶ Writing a locustfile Auto-generating a locustfile User class Tasks Events HttpUser cla
gopy: extend CPython with Go
gopy: extend CPython with Go Golang-Lyon, 2015/09/29 Sebastien Binet CNRS/IN2P3 Go in High Energy Physics (HEP) 2 HEP (High Energy Physics) Field of physics which studies the fundamental laws of Nature and the properties of the constituents of matter. Many labs working on HEP around the world. But, perhaps one of the most famous ones is CERN. 3 CERN 4 CERN-LHC LHC: Large Hadron Collider. A proton-
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Python3 で Protocol Buffers のデータを読み出す - Qiita
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