Firefox web browser - Faster, more secure & customizable 「Firefox Sync Server is now 100% Python」において、Mozillaが提供している環境同期サービス「Firefox Sync」のバックエンドサーバがすべてPHP実装からPython実装へ移行したことが伝えられている。負荷試験において取りこぼしがあり、移行当初はサービスがさばききれないという問題が発生したものの、現在では安定して動作していると報告がある。 コメント欄では、報告している本人がPHPからPythonへ移行した理由として次の項目を紹介している。 Mozillaにおけるサーバシステムが全体としてPythonを使ったものへ移行しているため、この流れに合わせるため。 PythonにはGunicornやGEvent、Greenletsのように
みなさん、たくさんのコメントやGood、本当にありがとうございます。 みなさんの期待に答えられるよう、頑張ります。 それでは実質初めての投稿です。 Pythonを教えること 僕は現在Pythonを勉強しているわけですが、 使ってみて思ったことは、「習得しやすい言語」だということです。Cをはじめ、VisualBasicやらC#やらJavaやらいくつかの言語を勉強した のですが、いずれも、理解に苦しむ、「挫折ポイント」とでも言いましょうか、習得しにくい部分がありました。そんな中Pythonを勉強し始めて、（他言 語を勉強していた、というのももちろんありますが）すらすらと様々な概念が習得できたことに驚きました。 そんなこんなで僕もある程度Pythonを扱えるようになっていきました。そこで僕は、部活（科学部のPC班）でPythonの布教活動に着手し始めました。プログラミング未経験者（後
（随時更新中です。間違いなどありましたらコメントをお願いします！） このページのtinyurl: http://tinyurl.com/gaetips Datastoreのtips Bigtableの内部構造 BigtableによるDatastoreの実装 Datastoreによるクエリの実装 トランザクションとエンティティグループ Datastoreのtips List Proprtyとmerge joinの使い方 GAE一般のtips GAEのサーバー構成とリクエストの流れ Task Queue APIの使い方 開発環境とプロダクション環境の違い Flex/AIR＋GAEのtips GAE/JにBlazeDSを組み込む BlazeDSの本番環境へのデプロイでハマる Datastore APIの取り扱いでハマる App Engine開発の便利な参考ページ TOPGATEさんのGoogle
MeCabは形態素解析のためのソフトウェアです。日本語を分かち書きするために使われるものとしては最も人気の高いものだと思われますが、チャットや掲示板に書き込まれるような崩した日本語や、正しく書かれた日本語でも新語を期待した通りに分かち書きしてくれないことがあります。これはMeCabの内部で使われている辞書が一般的な言葉を情報源としているわけではないことに関係があります。MeCabというか、より一般的な話ですが以下のような認識が一般的かと思われます。 というのも、一番広く使われているであろう自然言語処理技術は形態素解析(単語分かち書き、と言ったほうがいいのかもしれない)であろうが、これは現在99%くらいの精度になっていて、すでに人間がやるより遙かに高精度で行えるのだが、これだけ高い精度が出せるのは新聞記事を相手にしたときだけであって、それは新聞記事をコーパスとして用いる機械学習により形態素解
EclipseでJava版App Engineを始めるための基礎知識：Google App Engineで手軽に試すJavaクラウド（1）（1/4 ページ） Google App Engineがやって来るJa！va！だぁ！ 米グーグルは2008年4月7日、Pythonで作成したプログラムが動くクラウド・コンピューティング環境「Google App Engine」（以下、GAE）を発表しました。それからちょうど1年後の2009年4月7日、GAEはPythonに加えてJavaへの対応（以下、GAEj）を発表しました（参考：グーグルのクラウドがJava対応、JRubyも稼働か）。 2008年のGAE発表当初、日本ではPythonのプログラマ数があまり多くなく、反響もいまひとつの感じがありましたが、今年になって開発者や利用実績が多いJavaに対応したことで、GAEのユーザー数が一気に増加する可能性
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
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