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C#とIronPythonで変化に強いWindowsアプリケーションを作る
2006年9月、.NETで動作するPython「IronPython」が正式にリリースされました。.NET環境の本格的な動的言語として多くの注目を集めている反面、C#やVisual Basicを使っている開発者にとって、IronPythonの魅力が良くわからないという人もいるのではないでしょうか。そこで、本稿では、C#からIronPythonを利用するメリットとその方法について紹介します。 はじめに 2006年9月、.NETで動作するPython「IronPython」が正式にリリースされました。.NET環境の本格的な動的言語ということもあってIronPythonは多くの注目を集めました。その反面、C#やVisual Basicを使っている開発者にとって、IronPythonをどのような局面で使ってよいのかわからない人も少なくないと思います。また、IronPythonの魅力がわからない人も
Pythonドキュメントの日本語訳のPDFがすごい - 偏った言語信者の垂れ流し
先日公開されたPythonドキュメントの日本語訳のPDFがすごい。なにがすごいって、ページ数が合わせて3000ページぐらいあるところが。 ダウンロードファイル一覧 - Python Japanese Environment - OSDN いつもお世話になってます。ドキュメントの著者、翻訳者の方々に感謝。 追記 このPDFはSphinxというドキュメンテーションシステムを使って出力されてます。 オリジナルはreStructuredTextという形式のテキストファイルです。 Overview — Sphinx 1.4.3 documentation Sphinx-Users.jp — Python製ドキュメンテーションビルダー、Sphinxの日本ユーザ会 Google Project Hosting
PythonのGCについて
PythonのGarbageCollection 原文 Neil Schemenauer (翻訳：中村 成洋） ポータブルなGarbageCollection 概要 循環参照はリスト，タプル，インスタンス，クラス，辞書，関数に伴って見つかります． インスタンスの __del__ メソッドは正常に取り扱われます． 新しいタイプをGCの対象に追加するのは簡単です． このGCが有効なPythonは，通常のPythonとバイナリ互換です． 世代別GCが動いています（今は三世代）．このオーバヘッドをpybenchで測ったら，大体4%くらい占めていました． 実質的に，すべての拡張モジュールは，不変に（私は，標準的な配布において 新しいものとcPickleを修正しなければなりませんでした）ならなければなりま せん．gcと呼ばれている新しいモジュールは，コレクターを調整して，デバッ ギングオプションをセッ
CookBook – Django
CookBook Can someone 'in the know' please check which recipes are still relevant? Thanks. Data Models - Data models for various types of custom content Manipulators - Custom manipulators Scripts - Various scripts useful in Django development and administration Admin Tools - How to customize admin pages Shortcuts - Shortcuts to make life easier Template Tags - Custom template tags Template Filters
Pythonを高速化しよう! - gumi Engineer’s Blog
はじめまして、gumiの津村です。 現在は解析系の仕事をしたり、ツールを作ったりしています。 今回の話は高速化についてです。 結構長めの文章です。 目次 実行速度の高速化 Python/C API ctypes Pyrex Cython SWIG その他 纏め 実行速度の高速化 高速化といっても色々ありますが、今回は実行速度の高速化についてです。 弊社ではPythonを全面的に採用していますが、そもそもLLは実行速度が遅い言語です。特にC言語のようなコンパイラ系の言語と比べると非常に遅いです。 それでもLL系の言語がここまで使われるようになったのは、開発効率が良いからです。 もはや常識ですね。 しかし、それでも特定の領域ではどうしてもPythonのようなLL系言語では厳しい部分も出てきます。 アルゴリズムを変更しても、ハードウエアを変えても、無理な物は無理です。 速度に問題がある場合の最適
Djangoチュートリアル（前編）
はじめに 近年、Webアプリケーション開発で用いるプログラミング言語として、Lightweight Language（以降LL）と呼ばれるスクリプト言語が人気を博しています。本稿では、そのスクリプト言語の中からPythonとWebアプリケーションフレームワークのDjango（ジャンゴと読む）を紹介します。 Pythonの大きな特徴として、「言語仕様が小さくシンプルであり、簡潔で読みやすいアプリケーションを作れる」という点が挙げられます。DjangoはPythonの簡潔さをうまく活かし、シンプルかつ本格的な開発ができるWebアプリケーションフレームワークです。本稿ではこのDjangoによるアプリケーション開発の基本をチュートリアル形式で説明します。 対象読者 PythonによるWebアプリケーション開発に興味がある方 日頃、Perl、Ruby、PHP、Java、C#などPython以外のプロ
NLTK Bookで教師なし形態素解析 - nokunoの日記
意外と知られていないようなので、NLTK BookのSegmentationの節にある教師なし形態素解析（単語分割）について紹介してみます。 この手法では、テキストを「単語の辞書」と「単語IDの列」で表したときにその合計サイズが最小になるように単語分割の位置を最適化します。言い換えれば、単語の出現確率に一様分布を仮定して圧縮したときに、その圧縮効率を最大とするように単語を分割します。持橋さんの研究よりはるかに単純なモデルですが、原理としては近いものになります。最適化にはシミュレーテッドアニーリング（焼きなまし法）を使っていて、適当に初期化してからランダムに単語分割位置を変えて、評価関数にかけて良い結果になったら採用する、という操作を繰り返し行うものです。 NLTK Bookでは、英語のテキストからスペースを取り除いたものを用いて単語を抽出しています。これはかなり恣意的に選ばれたテキストで、
ノート/テキストマイニング/NLTK - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
サイトトップ ノート マイニング ├マイニング ├バスケット解析 ├バスケット解析をＲで ├図書貸出をＲで └ テキストマイニング ├テキストマイニングTM ├TMとシソーラス ├PubMedをTM ├TMとMeSH ├TMとNLTK ├テキストマイニングとtagger ├医薬品添付文書ＤＢ ├論文の処理1 └ 分子進化学 ├分子進化学 └ Pythonと論文アクセス ├Pythonを使ってみる ├PythonでPubMed ├Pythonで...続き └ CUDA ├GPU ├ProgrammingGuide ├Selandメモ ├数値積分 └ ACS、PHPからLDAP ├ACS導入 ├新規ホスト移行 ├再度やり直し ├OpenLDAP導入 └ Linuxでビデオ ├Linuxでビデオデータを作る ├AVIフ
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is updated for Python 3 and NLTK 3. The first edition of the book, published by O'Reilly, is available at http://nltk.org/book_1ed/. (There are currently no plans for a second edition of the book.) 0. Preface 1. Language Processing and P
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