Python 2.4 ドキュメント - June 27, 2006グローバルモジュールインデクス (全ドキュメントにすばやくアクセスできます) ライブラリリファレンス (枕の下にいつも置いておきましょう) Macintosh モジュールリファレンス (Macintosh を使っているならこれも) Python モジュールのインストール (管理者向け) Python モジュールの配布 (開発者，パッケージ作成者向け)
17.1. subprocess — サブプロセス管理 — Python 2.6.2 documentation
17.1.1. subprocess モジュールを使う¶ このモジュールでは Popen と呼ばれるクラスを定義しています: class subprocess.Popen(args, bufsize=0, executable=None, stdin=None, stdout=None, stderr=None, preexec_fn=None, close_fds=False, shell=False, cwd=None, env=None, universal_newlines=False, startupinfo=None, creationflags=0)¶ 各引数の説明は以下のとおりです: args は文字列か、あるいはプログラムへの引数のシーケンスです。実行するプログラムは通常 args シーケンスあるいは文字列の最初の要素ですが、 executable 引数を使うことにより明
PythonでLIBSVMを使う
導入方法 1．ここからLIBSVMのzipファイルもしくはtar.gzファイルをダウンロードし適当なディレクトリに解凍。（最新版3.1） 2．解凍したフォルダに移動し、makeコマンド実行。以下のファイルができるはず。 svm.o svm-train.exe svm-predict.exe svm-scale.exe 3．解凍したフォルダの中のpythonフォルダに移動し、makeコマンド実行。以下のファイルができるはず。 libsvm.so.2 使用例 適当に学習させてみる． svmtest.py from svm import * from svmutil import * prob = svm_problem([1,-1], [[1,0,1], [-1,0,-1]]) #訓練データ param = svm_parameter('-t 1 -c 3') #SVMのパラメータ設定 m =
余暇活動日記 Pythonのライブラリをインストール（研究室編）
前回、MeCabをインストールして、今回は機械学習に必要と思われるライブラリをインストールします。 （この作業をしてから数日後に書いているため、書き漏らしがあるかも） 環境：Linux 5.4 x86_64bit 順序： １．numpy ２．matplotlib ３．blas ４．lapack ５．scipy ６．cvxopt ７．libsvm ８．liblinear ９．svm-light １．numpy Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポートし、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供してくれます。 wget http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.6.0/numpy-1.6.0.tar.gz/download tar xzvf numpy-1.6.0
Python 2.5 の新機能
1. 初めに 2006 年 9 月 19 日に Python 2.5 がリリースされました。このバージョンではかなりいろいろな点が 改善され、ますます使いやすくなっています。 この文書では Python 2.5 の改善点を簡単に紹介したいと思います。 詳しく知りたい人は What's New in Python 2.5 をみてください。 2. Python 2.5 での変更点 2.1. 三項演算子 Python 2.5 から "三項演算子" が使えるようになりました。 今まで、Python には三項演算子が無かったので、単に条件によって代入される値を変えるために if predicate: value = then_value else: value = else_value と書くのは冗長なので、簡潔に、 value = predicate and then_value or else_
subprocess – プロセスを生成して連携する - Python Module of the Week
subprocess モジュールは新しくプロセスを生成して、そのプロセスを扱う一貫したインタフェースを提供します。それは従来からある他のモジュールよりも高レベルなインタフェースを提供します。そして os.system(), os.spawn*(), os.popen*(), popen2.*() や commands.*() のような従来の関数の置き換えを目的としています。 subprocess モジュールと他のモジュールとの比較を分かり易くするために os や popen を使用したサンプルを再作成して紹介します。 subprocess モジュールは Popen とそのクラスを使用する複数のラッパ関数を定義します。 Popen のコンストラクタは新たなプロセス生成を簡単にする複数の引数を受け取り、パイプを経由してその親プロセスと通信します。それは他のモジュールの置き換えられる全ての機能や
Python: 指定したパスのディレクトリ中のファイル一覧を出力
あるディレクトリから特定のファイルを検索したい場合、探索対象ディレクトリ内のファイルを全て取得する必要があります。今回は、引数にディレクトリを指すパスを指定することによって、そのディレクトリの内容を取得する関数を2つ示します。 ソースコード # coding: Shift_JIS import os # osモジュールのインポート # os.listdir('パス') # 指定したパス内の全てのファイルとディレクトリを要素とするリストを返す files = os.listdir('C:\Python25\') for file in files: print file 実行結果の一例 DLLs Doc include Lib libs LICENSE.txt lxml-wininst.log NEWS.txt PIL-wininst.log pysqlite-wininst.log pys
コマンドラインオプションの解析 - ひきメモ
from optparse import OptionParser, OptionValueError import os # スクリプトの使用方法を表す文字列 # デフォルト値は"Usage: %prog [options]" # "usage: "で始まらないと自動的に"usage :"が追加される # %progはスクリプト名で置換 usage = "usage: %prog [options] keyword" # OptionPraserのインスタンスを生成 parser = OptionParser(usage) # オプションの追加 # action オプションが見つかった場合に行う処理 # type オプションの型 # dest 引数の保存先 # 省略時は長いオプション名を使用 # それも省略なら短いオプション名 # default オプションのデフォルト値 # 省略した場
optparse – getopt に代わるコマンドラインオプションパーサ - Python Module of the Week
ページコンテンツ optparse – getopt に代わるコマンドラインオプションパーサ OptionParser を作成する オプションを定義する コマンドラインを解析する 短いオプション名と長いオプション名 getopt と比較する オプション値 デフォルト値の設定 型変換 選択肢 オプションのアクション 定数 ブーリアンフラグ 繰り返しオプション コールバック ヘルプメッセージ オプションを構成する アプリケーション設定 ナビゲーション コンテンツテーブル 前: getopt – Command line option parsing 次: argparse – コマンドラインオプションと引数の解析 This Page Show Source サンプルプログラム PyMOTW の全てのサンプルプログラムの出力は、 注記されていない限りは Python 2.7.2 で生成されていま
6.21 optparse -- より強力なコマンドラインオプション解析器
6.21 optparse -- より強力なコマンドラインオプション解析器 バージョン 2.3 で 新たに追加 された仕様です。 optparse モジュールは、getopt よりも簡便で、柔軟性に富み、 かつ強力なコマンドライン解析ライブラリです。 optparse では、より明快なスタイルのコマンドライン解析手法、 すなわちOptionParser のインスタンスを作成してオプションを 追加してゆき、そのインスタンスでコマンドラインを解析するという手法を とっています。optparse を使うと、GNU/POSIX 構文でオプションを 指定できるだけでなく、使用法やヘルプメッセージの生成も行えます。 optparse を使った簡単なスクリプト例を以下に示します: from optparse import OptionParser [...] parser = OptionParser(
[Python] 可変長引数あれこれ – memlog
Pythonでは可変長の引数はこうやって受けます def hoge(*args, **kwargs): pass argsというlist tuple型の変数に、キーワード無しの引数が、kwargsというdict型の変数にキーワード付きの引数が入ります。 ※*argsはlist型だと思ってました、表示見たら違いますね。ｻｰｾﾝ。直しときました。 名前は大体args, kwargs、って感じみたいです。他の名前でもOKだと思いますが。 実際にやってみると、こうなります。 >>> def hoge(*args, **kwargs): ... print args ... print kwargs ... >>> hoge(1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], name='my_name', data='100') (1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'])
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