format関数による文字列フォーマット（新しい形式 / 3.6対応）
Python2.6から使用可能なstr.format関数。旧来の%形式の文字列フォーマットよりも好ましい書き方。 波括弧で囲まれたフィールドにパラメータを埋め込んで文字列を指定する。波括弧自体を扱う場合は二重に記述してエスケープする。{{, }} 詳細について 6.1.3. 書式指定文字列の文法 またPython3.6からフォーマット関数と同等の機能をもつ フォーマット済み文字列リテラル(f-string) が導入されました。※後述 埋め込み >>> "A={0}.".format("John") #インデックスを指定して埋め込み 'A=John.' >>> "A={0}. B={1}".format("John", "Taro") 'A=John. B=Taro' # キーワード引数で指定 >>> "A={ab}. B={cd}".format(ab="John", cd="Taro")
C++文字コードのお話
Maxしぐれん @Sigureya なぜか文字コードの設定がマルチバイト文字になっていて面倒なことになっていた。 const char*がsjisになっていたっぽい。 2012-08-18 18:17:58
int/doubleを文字列に変換する際の速度など - y_tagの日記
C++でintやdoubleなどの数を文字列（charの配列もしくはstd::string）にしたい時、もしくはその逆で文字列をintやdoubleにしたい時がある。一般的にそのような処理はファイル入出力などと合わせて行われるため、それほど速度を気にすることはなく、むしろ安全な処理を選択することが多いと思う。 そんなわけで、これまではC++のstreamやboost::lexical_castを使っていたのだけれど、これらの時間がかかる処理より速いであろうsnprintfやatoi/strtol、strtodなどとどれほど差があるのかを調べてみた。 以下がざっと書いた速度計測結果。実行は仮想マシン（VMWare）上のUbuntu 11.10で行った。何度か測定したところ細かい誤差はあったが、ある程度の傾向は見えたように思う。単純にintをループ内でインクリメンタルする処理を比較対象とした。
SimString - 高速かつシンプルな類似文字列検索ライブラリ
SimStringは，類似文字列検索のための高速かつシンプルなライブラリです． 類似文字列検索とは，文字列集合（データベース）の中から，クエリ文字列との類似度が閾値以上のものを，見つけ出す操作です． クエリ文字列と完全に一致しなくても，データベース中の似ている文字列を検索することができるので，スペル訂正，あいまい計算，柔軟な辞書マッチング，重複レコード検出，データベース統合など，様々なアプリケーションを構築できます． SimStringは，類似度関数として，コサイン係数，ジャッカード係数，ダイス係数，オーバーラップ係数に対応しています． 文字列の類似度を計算するための特徴量としては，文字nグラムをサポートしています． SimStringには，次のような特徴があります． 高速な類似文字列検索アルゴリズム．Google Web1T の英語単語（13,588,391文字列）から，コサイン類似度が
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Pythonにおけるエンコーディングの扱いとエンコーディングの変換について - 試験運用中なLinux備忘録・旧記事
(2010/11/1)本記事の内容はバージョン2系のPythonについて書かれている。バージョン3系ではエンコーディングの扱いが変わっており、「バージョン3系のPythonにおける文字列とそのエンコーディングに関する覚え書き(文字列型とバイト列型)」で扱っている。 (2014/11/20)リファレンスのリンク先を修正した。 エンコーディングとエンコード/デコード操作 エンコーディングの変換 encode()やdecode()が失敗する場合について エンコーディングとエンコード/デコード操作Pythonにおいて、UTF-8やCP932(WindowsのShift_JIS)などのそれぞれのエンコーディングの文字列はUnicodeの文字列と相互に変換することができる。 各エンコーディングにエンコードされている文字列オブジェクトのメンバ関数decode()の引数にそのエンコーディング名を指定すると
文字の出現回数を数える/辞書型キー初期化 - Pythonを書く
文字の出現回数といっても、ASCIIの文字だけで、また文字列の中で数えられるくらいならs.count('a')で十分でしょう。 でもサイズの大きいテキストファイルを読み出しながら、漢字などの要素数の多い集合であらかじめ出現するどの文字が出現するかは分からないという状況では、あらかじめすべての文字のカウントを初期化しておくことが難しいので、初めて文字が出てきた時に初期化を行う、という事が多いと思います。 Perlであれば初期化なんか考えず「++$HASH{$key}」とか書けてしまうので、辞書型キー初期化はPython使いとして悩ましいところなのですが… さて、どうすればスマートで速いコードが書けるでしょうか。 A ... if else statement 素直にif else文を使った書き方です。0をセットしてから1加算するよりは速いだろうってことで、1をセットしています。 count
定兼 邦彦 (Kunihiko Sadakane) - 圧縮接尾辞配列ライブラリ - researchmap
文字列を圧縮したまま検索するライブラリです． 文字列の一部を高速に復元することもできます． 圧縮接尾辞配列ライブラリ (2010-08-10版) Direct BWT construction External Memory BWT construction http://code.google.com/p/csalib/ にもあります． 注意: dbwt100717.zipにはバグがありました．Ubuntuでは動かない可能性が高いです． dbwt100730.zipを使ってください． 索引とは，本の索引と同じ意味で，検索を高速に行うためのデータのことです． ただし，本の索引では代表的な言葉のみが登録されていますが，このライブラリの索引は 任意の語が検索できるようになっています． このライブラリの索引は自己索引 (self-index) と呼ばれるもので，索引自体に 元のファイルの情報を全
SimString - A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval
A fast and simple algorithm for approximate string matching/retrieval SimString is a simple library for fast approximate string retrieval. Approximate string retrieval finds strings in a database whose similarity with a query string is no smaller than a threshold. Finding not only identical but similar strings, approximate string retrieval has various applications including spelling correction, fl
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文字列カーネルによる辞書なしツイート分類 〜文字列カーネル入門〜
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