Dynamic tracing a Pony + Python program with DTrace
Wallaroo 0.6.o has been released! Check out the beautiful new API to go along with our Python 3 support. Learn more Your application probably has a performance problem. Or your app has a terrible bug. Or both. To find and fix these problems, many software developers use a profiler or a debugger. Profilers and debuggers are (usually) fantastic tools for solving performance and correctness problems.
Dangerous Pickles — Malicious Python Serialization
What’s so dangerous about pickles? Those pickles are very dangerous pickles. I literally can’t begin to tell you how really dangerous they are. You have to trust me on that. It’s important, Ok? – “Explosive Disorder” by Pan Telare Before we get elbow deep in opcodes here, let’s cover a little background. The Python standard library has a module called pickle that is used for serializing and deseri
Calling Rust From Python
Hello! This is a detailed example of exposing Rust code to other languages (in this case, Python). Most articles I’ve seen that cover this topic uses really trivial example functions, skipping over a lot of the complexity. Even the better ones out there typically don’t have a pre-existing, reasonably complex program to work with. I’m going to start with trivial functions and build my way up to bei
第１回 環の定義 - Pythonで学ぶ「プログラミング可換環論」
はじめに どうも初めまして、グレブナー基底大好きbot (Twitter:@groebner_basis) です。 最近、プログラマ向けの数学のセミナーや勉強会*1が開催されるなど、コンピュータを専門にする人が純粋数学に興味を持つ機会が増えてきました。 そこで、この記事では、計算科学とも関わりの深い「可換環論」について、プログラミングの側面から解説していきたいと思います。 可換環論とは 可換環論は、代数学に含まれる分野で、140年以上の歴史があります。名前の通り、「可換環」と呼ばれる数学的対象を研究する分野です。この可換環については、後々詳しく説明したいと思います。 かつての数学者は、計算といえば紙に書く「手計算」が主な手法でした。しかし、近年では、コンピュータの発達に伴い、可換環論の色々な計算が数式処理システム(Computer Algebra System) で実現できるようになりまし
Fun with Python's sys.getrefcount()
That basically means that 3 things in Python currently have the integer value 24601. Why would Python keep track of how many things have a value that’s a particular integer? Since integers are one of the immutable data types in Python, Python can save computing resources by having all the variables that contain 24601 refer to the same data in the computer’s memory. For example, if we keep running
Solving Logistic Regression with Newton's Method
Naturally, we want to maximize the right-hand-side of the above statement, which happens to be our likelihood function. I like to think of the likelihood function as “the likelihood that our model will correctly predict any given \(y\) value, given its corresponding feature vector \(\hat{x}\)”. It is, however, important to distinguish between probability and likelihood.. Now, we expand our likelih
How To Scrape Web Pages with Beautiful Soup and Python 3 | DigitalOcean
Introduction Many data analysis, big data, and machine learning projects require scraping websites to gather the data that you’ll be working with. The Python programming language is widely used in the data science community, and therefore has an ecosystem of modules and tools that you can use in your own projects. In this tutorial we will be focusing on the Beautiful Soup module. Beautiful Soup, a
Effectively Using Matplotlib - Practical Business Python
Taking care of business, one python script at a time Introduction The python visualization world can be a frustrating place for a new user. There are many different options and choosing the right one is a challenge. For example, even after 2 years, this article is one of the top posts that lead people to this site. In that article, I threw some shade at matplotlib and dismissed it during the analy
RustでNumPyを拡張する - Qiita
Pythonの利点 対話的にデータの加工、解析、可視化 on Jupyter グルー言語的用法 公式・非公式によってPythonインターフェースはだいたい用意されている pip/wheel、あるいはanacondaによる環境構築の容易さ Pythonの問題点 Python自体の動作が低速 高速化の取り組み Cython コンパイルできるPythonに近いDSLを定義してコンパイルして実行する Numba PythonのコードをLLVMにコンパイルして実行する Theano Python上で埋め込みDSLによって計算を構築して、それを高速なバックエンドで実行する FFI 既に存在する高速に動作するライブラリ(C/Fortran)を呼び出す Pythonの拡張とNumPyの拡張 Python C-API (CPython拡張) http://docs.python.jp/3/c-api/ Cで
Turing Patterns
Warning¶This is a long post. It wasn't meant to be this way, but reaction diffusion equations proved to be too damn interesting not to write a lot about. To try and understand the system, I do some maths and some programming. Be warned, the maths isn't rigorous and the code isn't the most efficient. This is a deliberate choice. My goal is to try and understand the system, and along the way learn t
Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン - CUBE SUGAR CONTAINER
今回はソケットプログラミングについて。 ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。 ホスト間の通信やホスト内での IPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている。 そんな幅広く使われているソケットだけど、取り扱うときには色々なアーキテクチャパターンが考えられる。 また、比較的低レイヤーな部分なので、効率的に扱うためにはシステムコールなどの、割りと OS レベルに近い知識も必要になってくる。 ここらへんの話は、体系的に語られているドキュメントが少ないし、あっても鈍器のような本だったりする。 そこで、今回はそれらについてざっくりと見ていくことにした。 尚、今回はプログラミング言語として Python を使うけど、何もこれは特定の言語に限った話ではない。 どんな言語を使うにしても、あるいは表面上は抽象化さ
Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．
Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．
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Reddit - Dive into anything
Squeak Makes a Good Python Debugger
Sinnlose Geschichten aus Lucas' Mikrokosmos — The Girl with the Brick Earring
GitHub - neozhaoliang/pywonderland: A tour in the wonderland of math with python.
Provide comparison between PyO3 and rust-cpython · Issue #55 · PyO3/pyo3
SciPy 2017: Scientific Computing with Python Conference
https://louisabraham.github.io/notebooks/suffix_arrays.html
GitHub - Kyubyong/neural_japanese_transliterator: Can neural networks transliterate Romaji into Japanese correctly?
