Google Colaboratoryが便利・高速で凄過ぎる - Itsukaraの日記
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
Google、Pythonコードからコマンドラインインターフェイスを自動生成するツール「Python Fire」を発表 | OSDN Magazine
Googleは3月3日、「Python Fire」を発表した。Pythonコードからコマンドラインインターフェイス（CLI）を自動生成するもので、Pythonコードの開発やデバッグに有用だという。 Python Fireは、クラスやディクショナリ、モジュールといった任意のPythonオブジェクトからコマンドラインインターフェイス（CLI）を自動生成するライブラリ。Google内部でも利用しており、Python Fireを使ってPython Imaging Library（PLI）のイメージマニピュレーションツールを構築したという。また、Python Fireで実験管理ツールを構築し、PythonとBashと同等に実験を管理しているとのこと。 CLIインスペクションを使っており、PythonプログラムでFireの関数を呼び出すとプログラムに対応するCLIを自動生成する。引数の設定などの作業は
Dropbox、「Python」作者のG・ヴァンロッサム氏を採用--グーグルから引き抜き
Dropboxは、少なくとも人材の引き抜きに関していえば、Googleに大きな勝利を収めたのかもしれない。 クラウドストレージを提供するDropboxは、プログラミング言語「Python」の作者であるGuido Van Rossum氏を採用した。 Dropboxは米国時間12月7日付けのブログ投稿で、このニュースについて認めた。同社の創設者兼最高経営責任者（CEO）であるDrew Houston氏の説明によると、Pythonは同社において主要な役割を果たしてきたという。 Pythonは、簡易性、柔軟性、そして上品さをうまくあわせ持っていることから、数年前からわたしのお気に入りのプログラミング言語になった。Pythonのこのような優れた品質と、あらゆる主要プラットフォームに対応することを目指す同コミュニティーの取り組みにより、われわれはコードを一度作成するだけで、どの環境でもそれを実行するこ
朝日新聞デジタル：グーグル、クラウドの貸し出しサービスを日本で本格展開 - 日刊工業新聞ニュース - デジタル
印刷 関連トピックスグーグル グーグル（東京都港区、有馬誠代表取締役、０３・６３８４・９０００）は、米グーグルがインターネット経由で世界展開しているクラウド基盤の貸し出しサービス「アップ・エンジン」を日本で本格展開する。企業や自治体を対象とする法人向け事業の目玉として、２０１２年中に国内サポート体制を整備。企業が作成したウェブアプリケーション（応用ソフト）をクラウド基盤で預かり、稼働率などをサービス品質契約で保証し、企業が安心して利用できるようにする。 アップ・エンジンはアプリケーションを稼働させるためのストレージ（外部記憶装置）や中央演算装置（ＣＰＵ）などのＩＴ資源を時間単位で提供する。ストレージ容量や月間接続回数が一定水準以下ならば無料で利用できる。 試しサービスとしては、最大５００メガバイトのストレージ容量、月間約５００万の接続回数に対応できるＣＰＵと帯域幅を用意した。 契約
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
Google App EngineとPythonでの素直な開発環境の構築(TDDができるように) - Masatomo Nakano Blog
追記: 続編的なものを書いた。 今年は色々なことに手を出してみよう、ってことで少し前からGoogle App Engine(以下GAE)で、あるモノを作っている。モノ自体は近いうちに公表できると思う。 基本的に、Pythonと標準っぽいフレームワークだけでやってみている。作っているものがそれなりにシンプルなのと(だからこそGAE!)、GAEでそれなりの規模の開発をするのが自分自身初めてということもあり、あまり色々なレイヤーを重ねて手こずりたくなかった、ってのがその理由。 ただ、GAE初心者なので、「いやいやそれは今時ないよ」「XXの方が100倍いい」とかあったら教えてくれると嬉しいので今のところの環境を書いておくことにした。今ならスイッチ可能。 今作っているものがJSONファイルを入出力するだけのものなので、HTML生成パートみたいのはない。 1. フレームワーク 上にも書いたように、今回
サーバー側コーディング不要のGoogle App Engine開発環境「jsonengine」
はじめに 本稿では、JavaやPythonによるサーバー側コーディングを一切必要とせずにGoogle App Engineによる開発を実現するツール「jsonengine」について紹介します。 対象読者 Google App Engineに興味はあるが経験のない方。JavaScriptやActionScriptによるクライアント開発、またはiPhoneやAndroidによるスマートフォン開発の経験のある方。JavaやPythonの開発経験は不要です。 必要な環境 最低動作環境は次のとおりです。 Java SE 5 jsonengineって何？ 「jsonengine」は、JavaやPythonによるサーバー側コーディングを一切必要とせずにGoogle App Engineによる開発を実現するオープンソースのツールです。このツールは、昨年開催された「Mashup Awards 6」において「
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