Python 3.8 の概要 (その1) - Assignment expressions - atsuoishimoto's diary
古来、Pythonでは「代入は文であるべき！」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e
Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
GitHub - go-python/gopy: gopy generates a CPython extension module from a go package.
gopy generates (and compiles) a CPython extension module from a go package. This is an improved version that works with current versions of Go (e.g., 1.15 -- should work with any future version going forward), and uses unique int64 handles to interface with python, so that no pointers are interchanged, making everything safe for the more recent moving garbage collector. It also supports python mod
PythonによるDeep Learningの実装（Dropout + ReLU 編） - Yusuke Sugomori's Blog
久しぶりのブログ更新となります。 今回は、Dropout + ReLU のコード（python）を紹介します。 最近の Deep Learning 界隈は、もっぱらDropoutと新しい活性化関数の組み合わせが多いみたいですね。 しばらく触れないでいる内に、以前は最前線だった Deep Belief Nets や Stacked Denoising Autoencoders がすっかり下火になってしまったようで…。 Dropout + ReLU や Dropout + Maxout などが流行っているみたいですが、これは結局、いかに疎な（sparseな）ニューラルネットワークを構築できるかが学習の鍵になっている、ということなのでしょう。シンプルが一番というべきなのでしょうか…。 ともあれ、Dropoutは実装が難しくないのは嬉しい限りです。 ReLU (Rectified Linear U
PythonistaのためのJulia100問100答 - りんごがでている
この記事はJulia Advent Calendar 2014の12日目の記事だったはずのものです(遅れてすいません...)。 Pythonユーザーとしての自分に対して100問100答形式で気になるだろうことを列挙したものになっています。 全体は以下の様なセクションに分かれています。 Julia 環境 データ 技術計算 言語機能 文字列 / 正規表現 ファイル / IO システム プロファイリング / ベンチマーク / テスト ライブラリ Juliaのバージョンはv0.3系を基本としていますが、開発中のv0.4の内容も必要に応じてコメントしています。 Julia Juliaってどういう言語なの? Juliaは高レベルでハイパフォーマンスな技術計算のための動的言語だよ。 構文はPythonユーザーならすぐに理解できるよ。 公式ウェブページはここ: http://julialang.org/
Pythonのモジュールについてまとめてみたよ
Pythonのモジュールについて復習＆まとめてみました。 基本 Pythonでは拡張子が「py,pyc,pyo」のファイルをモジュールとして読み込むことができます。 モジュールはimportによって読み込まれた時点で実行され、モジュールオブジェクトとしてアクセスできるようになります。 Pythonにおけるグローバルスコープはモジュールに限定されており、 意図的に書き換えない限り実行されたコードが他のモジュールの値に影響を及ぼすことはありません。 また、グローバルスコープに宣言されたオブジェクトはモジュールオブジェクトの属性としてアクセスすることができます。 これはグローバル変数やモジュール変数と言ったりします。 このあたりについて詳しく知りたい方は以下をを参照ください。 https://note.crohaco.net/2017/python-scope/ Pythonでは名前空間という言
Pythonでつくる検索エンジン(Webクローラ, Mecab, MongoDB, Flask) - c-bata web
検索エンジン自作入門 ~手を動かしながら見渡す検索の舞台裏 作者:山田 浩之,末永 匡発売日: 2014/09/25メディア: 単行本（ソフトカバー） (この記事で紹介しているのはTF-IDFとかの計算もない簡素なものです。) はじめに Webサービスのプログラミングに必要なことのだいたいは、スクレイピングに学んだ - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' ) この前↑の記事をみかけました。クローリングやスクレイピングは、色々と応用が効きそうなのでしっかり勉強したい。 PythonではScrapyという有名なクローリング・スクレイピング用のライブラリがありますが、今回は勉強としてScrapyを使わずに実装してみる。流れとしては以下のとおり Webクローラの構築 Mecabで日本語の形態素解析 検索エンジンの構築 データをMongoDBに格納 Fl
「文字列を文字の列とみなす単純化」ってどういうこと？解説編 - 西尾泰和のはてなダイアリー
先日 @shyouhei さんのTweetに反応して文字列が文字の列かどうかが言語によって異なるという話をTweetしました。 shyouheiさんの投稿: PythonはどうかしらんがRubyの設計思想は「世の中はシンプルじゃない」だからな。文字列を文字の列とみなす発想その物がすでにRubyからすると過度に世界を単純化しすぎている。 https://twitter.com/shyouhei/status/528106973565165568 もうちょっと言っておくと数値計算で勝ち目のないRubyは文字列処理にめっちゃ注力してるんで。文字列処理こそがRubyの主戦場。そこでRubyが文字列をあえてカタマリで扱ってることにはそれなりの理由というものがある。つまり分解しようとするほうが困りごとが増える。IVSとか。 https://twitter.com/shyouhei/status/528
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Python Practice Book — Python Practice Book 0.3 documentation
Python Practice Book Welcome to Python Practice Book. About this Book This book is prepared from the training notes of Anand Chitipothu. Anand conducts Python training classes on a semi-regular basis in Bangalore, India. Checkout out the upcoming trainings if you are interested. Table of Contents
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
Python Release Python 3.4.0
Python 3.4 has reached end-of-life. Python 3.4.10, the final release of the 3.4 series, is available here. Python 3.4.0 was released on March 16th, 2014. Major new features of the 3.4 series, compared to 3.3 Python 3.4 includes a range of improvements of the 3.x series, including hundreds of small improvements and bug fixes. Among the new major new features and changes in the 3.4 release series ar
Pythonにサヨナラを - HackerNews翻訳してみた
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！ この記事はここでも公開されています。 Original article: Saying Goodbye To Python by Ian Bicking ずっと先延ばしにしてきた記事を書きます。決別宣言ではなく（ずいぶん前に離れていますし）、ただ自分が歩んできた道を振り返ったに過ぎません。Pythonの世界に別れを告げてずいぶん経つのに、これまでサヨナラを言う勇気がなかったのです。 何年も前にPythonを卒業したとはいえ多少の愛着は残っており、戻る可能性もあると思っていました。PyCon 2013への提議が却下されたことは頭にきましたが（面白い話をしようと思っていたのに！）、この件で自分はもうPythonコミュニティの一員ではないのだと確信しました。 Pythonは私が初めて（もしかした
Saying Goodbye To Python
This post is long overdue; this isn’t a declaration of intent (any intent was long ago made real), just my reflection about my own path. I left the Python world a long time ago but I never took a chance to say goodbye. While I had moved on from Python years ago, I felt a certain attachment to it well past then, not quite admitting to myself that I wasn’t coming back. When my proposal for PyCon 201
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GitHub - google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime.
「内積が見えると統計学も見える」第5回 プログラマのための数学勉強会 発表資料
ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD
http://blog.repustate.com/migrating-entire-api-go-python/
覚えておくと便利！Python標準ライブラリ10選 - Qiita
Ansible 勉強会 #1 - 資料一覧 - connpass
