pythonでホームディレクトリの取得 - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
16.6. multiprocessing — プロセスベースの “並列処理” インタフェース — Python 2.6ja2 documentation
16.6.1. はじめに¶ multiprocessing はPythonの標準ライブラリのパッケージで threading とよく似た API を使ってプロセスを生成することができます。 multiprocessing パッケージを使用すると、ローカルとリモート両方の並列制御を行うことができます。また、このパッケージはスレッドの代わりにサブプロセスを使用することにより、グローバルインタプリタロック ( Global Interpreter Lock ) の問題を避ける工夫が行われています。このような特徴があるため multiprocessing モジュールを使うことで、マルチプロセッサマシンの性能を最大限に活用することができるでしょう。なお、このモジュールは Unix と Windows で動作します。 警告 このパッケージに含まれる機能には、ホストとなるオペレーティングシステム上で動作
ファイルやディレクトリの有無を調べる - Python Tips
ファイルやディレクトリ(フォルダ)の有無を調べる 指定したパスに、ファイルやディレクトリ(フォルダ)が存在するかを調べる方法です。 ファイルやディレクトリを区別しないで調べる場合は、os.path.exists(path)を使用します。 import os.path os.path.exists(path) 例 import os.path os.path.exists("C:\\Python25") # => True os.path.exists("C:\\Python25\\python.exe") # => True ファイルが存在するかを調べる場合には、os.path.isfile(path)を使用します。 import os.path os.path.isfile(path) 例 import os.path os.path.isfile("C:\\Python25") # =
Python で Twitter API にアクセス - Qiita
PythonからTwitter APIへのアクセス。Python2, 3両対応。 python-twitter というのもあるけど、基本はHTTP Requestを送ってJSONを得るだけなので、わざわざTwitter専用のライブラリを使うことも無いと思って自分で書いてみた。OAuth認証だけは別途ライブラリ使う。 OAuthのライブラリ Twitterへのアクセスには OAuth認証 というのが必要。 認証方式は非常にややこしいので、凡人はライブラリを使う。 今回は「人間のためのOAuth」をもって自認する Requests-OAuthlib を使う。他のライブラリがどんな生物を想定しているのかは知らない。 アプリケーション登録 Twitter APIにアクセスするにはまずアプリケーション登録が必要。これを済ませると Consumer Key Consumer Secret という2つの
redis-pyの使い方 辞書とか - Qiita
import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) # 全て消す r.flushall() # hashを保存 # key_nameにdictをsetできる r.hmset(key_name, dict) # 1個ずつ保存の場合 r.hset(key_name, field_name, val) # hashを取得 r.hgetall(key_name) # hashのkeyのみ r.hkeys(key_name) # hashのvalueのみ r.hvals(key_name) # 指定したfieldのみ r.hget(key_name, field_name) # 指定したkeyとfieldをインクリメント r.hincrby(key_name, field_name, value) # fieldの存在チェッ
TensorFlow が正式に Windows サポートして GPU が使えたので試してみた - tilfin's note 跡地
Google から正式に Tensorflow が Windows 対応して GPU が使えるとのアナウンスがありました。 https://developers.googleblog.com/2016/11/tensorflow-0-12-adds-support-for-windows.html セットアップ環境 OS) Windows 10 Pro GPU) NVIDIA GeForce GTX 960 この環境で TensorFlow を試しみたいと思います。なるべくDドライブにセットアップするようにしています。 CUDA と cuDNN をインストール CUDA Toolkit 8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads Operating System: Windows Architecture: x86_64 Version:
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
日本語を扱う - yono.co