Erlangでなくて、Pythonで分散処理を書く意義はなんだろうかと考えた。 Erlangはたしかに分散処理が得意なんだろうけど、いろいろ調べた感じでは、複雑な数値計算などの分散処理には向いていないというウワサだ。良く知られているTwitterや通信の例のようなシンプルな処理を膨大な量さばくにはいいようだけど。 計算を分散で行う場合、本来はGoogleが採用しているように、C++をベースにすべきだろう。 （ただし、GoogleではSawzallという独自言語で記述し、それをC++に変換して実行するそうな。） そうなると、「なぜPythonで分散処理？」というのが重要になる訳だが、おそらく以下のようなことだろうか。 既存の豊富なモジュール（しかも多くはCで書かれている）を使える。C、C++で書かれたルーチンをswig等でPythonに連結し、それを分散させれば、実質C、C++で実行している

先日、mixi で知らない人から「お仕事の件」という件名のメールをもらった tmorimoto です。その人は IT 系の会社を起業したばかりらしく、その創業メンバーとして SE/PG を探していたそうです。丁重にお断りしたのですが、そんなメールも来るんだなと驚きました。 前回の 00 は、キックオフ的な集まりでした。記念すべき 01 のお題は python の標準モジュール  sets.py でした。sets.py は、PEP218 -邦訳- で提案されたそうです。コード量は577行で、2時間の勉強会で取り上げるのに適切な分量だったと思います。 講師は id:michisu さんが務められ、既にプレゼン資料もアップされています。最初に準備された資料で簡単に前説し、大半の時間をソースコードを読み進めながら、時には注意して詳解し、時には質問を受け、時には助言を求めながら進められました。一人

cPickleについて † cPickleはpickleをCで実装した*1モジュール。高速です。 以下のようにすれば気にせず使える。 import cPickle as pickle ↑ 使いかた † 保存 data = [ 1, [ 0, 1, 2], moji, None, aa] f1 = file("hoge.pkl","wb") pickle.dump( data, f1 ) f1.close() バイナリ保存 pickle.dump( data, f1, True) 読む f1 = file("hoge.pkl","rb") rdata = pickle.load(f1) f1.close() print f1 結果 [ 1, [ 0, 1, 2], moji, None, aa]

lxml で XPath 使ってる時に namespace でハマったのでメモ。 ありがちなところでハマった。 恥さらしの為にもメモりますです。 どんなところでハマったかと言うと、 例えばこんな感じの test.xml なXMLがありまして、 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <root xmlns="http://example.com/hoge/1.0"> <child> <type>1</type> <name>hoge</name> </child> <child> <type>1</type> <name>hige</name> </child> <child> <type>0</type> <name>hage</name> </child> </root> >>> from lxml import etree >>> xml = e

とりあえずインストールは上手くいってる模様なので、 ドキュメントを読み進めていく。 ココから復習・勉強スタート。 まずは engine 作って MetaData 作って。 ここらへんはインタープリタでやって誤字・脱字すると過激にやる気無くすので、 ファイルに書いてインポートする事に。 0.4からは ORM に関連する部分が sqlalchemy.orm に分かれたらしく、 基盤部分？とは別々にインポートする形になっているみたい。 # vim: fileencoding=utf-8 : from datetime import datetime from sqlalchemy import * from sqlalchemy.orm import * # 実行されたSQLを確認するためにecho=Trueにしておく。 engine = create_engine('sqlite:///tut

5月9日(金) 午後 7時〜9時， ミラクル・リナックス株式会社のセミナールームをお借りして，Python Code Reading 01を開催します。 Code Reading自体の参加に登録は不要です。懇親会に参加希望の方のみ，フォームからお申し込みください。 連休明けに皆さんにお会いできることを楽しみにしています:-)。 日時 5月9日(金) 午後 7時〜9時 場所 ミラクル・リナックス株式会社　セミナールーム地図 発表者 道須 利一さん 懇親会 9時過ぎから，会場付近で予定しています。懇親会の参加希望者は，こちらのフォームから申し込んでください。 <  Python製Wikiエンジン"MoinMoin"、日本語化担当者募集 | Python Developers Camp 2008 冬 参加者募集 >

C++ のクラスと Python のクラス C++ と Python の大きな違いは、前者がコンパイラ向け、 後者がインタプリタ向けの言語であるということ。あたりまえだけど。 C++ では「クラス」はあくまで、ヘッダファイルなどでの「定義」であって、 コンパイラにかけるときには、実際にその定義されたコードが実行される ことはない。これもあたりまえ。 一方、Python はインタプリタなので、「クラス」文はいきなり実行されている。 もうちょっと具体的に言うと、: 1: class foo(object): 2: def bar(self): 3: print 'Hello, world!!' 4: 5: x = foo() 6: x.bar() 上記のような Python のプログラムがあったとき、C++ の感覚だと、 5行目から実行されているような気がする。で、foo() で foo クラ

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西尾泰和(にしお ひろかず) http://www.nishiohirokazu.org/ サイボウズ・ラボ株式会社に勤務。 プログラマのためのコロシアム「どう書く？org」をβ公開中。 2005年、Lightweight Language Day and Nightにて出された 「計算機を作れ」というお題に対して、Jythonで「関数を定義できる関数電卓」を作成。 2006年、Lightweight Language Ringにて「ネットワーク通信をしてじゃんけんを戦う エージェントプログラムを作れ」というお題に対して Pythonのワンライナーで参戦。(動画) 2007年、Lightweight Language SpiritにてJython担当としてパネルディスカッションに参加、 Jythonでフィボナッチ数列を曲にするデモなどを行う。 本書の「はじめに」を転載します。 みなさんはど

2008/04/08 米グーグルは3月7日、「Google App Engine」を発表し、ついにクラウド向けサービスに参入した。この市場では米アマゾンが先行。フルスタックのWebアプリケーション環境を提供することを武器に、グーグルは新たな開発者の取り込みを狙う。Google App Engineの速報記事はこちら。 公開したGoogle App Engineのプレビュー版は1万人の限定サービス。大量のドキュメントとWindows、Mac、Linux向けのSDKがすでに用意されている。 Google App Engineのメリットはグーグルの各サービスを運用する高信頼なインフラを使って、Pythonで書いたアプリケーションを実行できることだろう。インフラとは具体的には分散ファイルシステムの「GFS」や、データストレージシステムの「BigTable」だ。Google App Engineのブ

管理者権限なしでeasy_installを使うには、virtual-pythonが簡単だと思っていたが、このエントリに書いてある方法はさらに簡単。Easy easy_install on Ubuntu Gutsy http://mg.pov.lt/blog/easy-easy-install参照先に書いてあることそのままだけど、紹介しておく。ホームディレクトリにbinとpy-libというディレクトリを作る。py-libがPythonモジュールをインストールする先、binがeasy_installでバイナリ・スクリプトをインストールする時のインストール先。 $ mkdir ~/bin ~/py-lib PYTHONLIBに~/py-libを追加し、easy_installのエイリアスを設定。-s、-dがポイント。以下の設定を~/.bashrc, ~/.zshrc等に追加しておく。 expor

PyAWS is a Python wrapper for the latest Amazon Web Service. It is designed to pave the way for Python developers to interactivate AWS. This project is forked from the code base of pyamazon. The Amazone E-Commerce Services is supported. PyAWS 0.2.0 released - 2007-04-08 The release has full support for Amazon E-Commerce Service. Five New functions are added: SellerListingSearch, SellerListingLooku