Nowadays, Spark surely is one of the most prevalent technologies in the fields of data science and big data. Luckily, even though it is developed in Scala and runs in the Java Virtual Machine (JVM), it comes with Python bindings also known as PySpark, whose API was heavily influenced by Pandas. With respect to functionality, modern PySpark has about the same capabilities as Pandas when it comes to
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Google runs millions of lines of Python code. The front-end server that drives youtube.com and YouTube’s APIs is primarily written in Python, and it serves millions of requests per second! YouTube’s front-end runs on CPython 2.7, so we’ve put a ton of work into improving the runtime and adap
Cloudera customers run some of the biggest data lakes on earth. These lakes power mission critical large scale data analytics, business intelligence (BI), and machine learning use cases, including enterprise data warehouses. In recent years, the term “data lakehouse” was coined to describe this architectural pattern of tabular analytics over data in the data lake. […] Read blog post
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こんばんはブータです。 Macにbotoライブラリをeasy_installでインストールして遊んでみようと思ったところ、 スタックトレースが・・・ $ sudo easy_install boto Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/easy_install-2.7", line 10, in <module> load_entry_point('setuptools==0.6c12dev-r85381', 'console_scripts', 'easy_install')() File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/pkg_resources.py", line 318, in load_entry_
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
python で複数プロセス立ち上げてそれぞれのコマンドの結果を非同期に処理するのどうやったらいいんだろ— ねじめ (@drillbits) October 3, 2013 ていうのを見かけたので殺伐とした心を癒すためにやってみる心。 やりたい事 Pythonスクリプトから複数外部コマンドを実行 実行結果を非同期に処理する 割とお手軽にやりたい。 よしググる(クズやろう) asynchronous - How can I run an external command asynchronously from Python? - Stack Overflow あった。 試してみる それぞれ 1秒, 2秒, 3秒まってprintするようなスクリプトを3つ用意 # こんな感じ from time import sleep sleep(1) print "echo1" これを参考のまんま下記のよう
23. OpenPyXL+BioPython • OpenPyXL – Excel 2007 xlsx/xlsmを読み書きする パッケージ • BioPython – PythonでBioinformatics(ゲノム配列や タンパク質立体構造を扱う) – PubmedのAPI(xmlが返ってくる)にも対 応 25. コード from Bio import Entrez, Medline from openpyxl import load_workbook Entrez.email = ”_____@gmail.com" handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=["21982300"], re"ype="medline", retmode="text") records = Medline.parse(handle) record = list(r
Pythonユーザーが集まり、情報交換し、交流するためのカンファレンス「PyCon APAC 2013」が9月13日、14日に都内で開催されました。PyCon APACはこれまでシンガポールで開催されており、今回初めて日本で開催されました。 （本記事は「Dropboxは全部Pythonで信頼性の高いソフトウェアを作った（前編）～PyCon APAC 2013」の続きです） Pythonは遅いのか？ でもたぶん、あなたのアプリはCPUによって制約されているわけではないでしょう。ごく限られた分野、例えばゲームとか科学計算ではないのならば、多くの制約はハードディスクやネットワーク、もしくはメモリから来ているのではないでしょうか。 それにもしも本当にCPUによって制約されているのであれば、そういうアプリはだいたいCやC++で書かれているとは思うけれど、Pythonにも選択肢はあって、それはCyth
Pythonユーザーが集まり、情報交換し、交流するためのカンファレンス「PyCon APAC 2013」が9月13日、14日に都内で開催されました。PyCon APACはこれまでシンガポールで開催されており、今回初めて日本で開催されました。 Pythonは日本ではあまり利用事例が多くありませんが、海外ではGoogleやDropboxなどで使われていることが知られ、人気のあるスクリプティング言語の1つです。Pycon APAC 2013の2日目の基調講演には、そのDropboxの3番目の社員であるRian Hunter氏が登壇、Dropboxの社内事例も交えてPythonの大規模開発について紹介しています。 基調講演の内容をダイジェストで紹介しましょう。 One Million Lines of Python このカンファレンスに呼んでいただけて大変光栄です。日本には初めて来ました。 僕が初
Python vs Go - Requests per Second I’ve been working in Python for a few years now and have recently started to investigate Go, mostly as an experiment to alleviate some bottlenecks without having to scale out webservers. I wrote a simple REST server in each language and used the ab tool to check the requests/second. Python server.py from bottle import route, run @route('/') def home(): article =
普段、Pythonのコードは何となく速かろうという、言ってみれば勘で書いているのだけど、その勘とやらは往々にしてウンコードを生むものである。そこで、プロファイラを使っていきたいと思う。 使えそうなツール そういうわけで、いくつか使えそうなツールをリストアップした。 経過時間のプロファイラ ツール名 メモ profile ビルトイン, ピュアPythonの決定論的プロファイラ cProfile ビルトイン, C拡張の決定論的プロファイラ line_profiler 行単位の決定論的プロファイラ Plop 統計的プロファイラ, Dropboxの人が作ってる statprof 統計的プロファイラ, 開発停止？ yep 拡張モジュール用の統計的プロファイラ, バックエンドにgoogle-perftools メモリのプロファイラ ツール名 メモ memory_profiler 行単位でメモリ消費量の
Pyhton の XML/HTML パーサ・ライブラリ BeautifulSoup を使って、Google の検索結果を整形する Python スクリプトを書いたところ、Python の日本語処理で UnicodeEncodeError、UnicodeDecodeError ではまった。いい機会なので、Python で日本語処理に関して、自分なりに整理してみる。 この記事は Windows での Python 2.5.1 で動作確認している。Python 3.x では改善しているかもしれないので、この記事を読む方はご注意を。Python 3.x については時間があれば確認したい。というより、早くバージョンアップしなさい！という感じですが。 [2009.09.22 追記] Python 3.0 で Unicode まわりがかなり修正かかっていました。この記事を読む方は、Python 2.5.
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