目次
文書の過去の版を表示しています。
Python 関連
環境構築
Python のインストール
Python のビルド
Pyodide - Web ブラウザで動作する Python 環境
Brython - クライアントサイドの Web プログラミング用 Python 3 の実装
Python venv 仮想環境
VirtualEnv & VirtualEnvWrapper で作る Python 2.7 仮想環境(古い資料です)
pythonbrew の使い方
easy_install、setuptools、pip - パッケージ管理
pip の使い方
Mercurial - 分散型バージョン管理システム(Linux)
TortoiseHg - Mercurial 分散型バージョン管理システム用ツール(Linux)
TortoiseHg - Mercurial 分散型バージョン管理システム用ツール(Windows)
TortoiseHg - Mercurial 分散型バージョン管理システム用ツール(Mac)
パッケージ
NumPy, SciPy, Matplotlib, CuPy, Pandas
PyOpenCL
IPython
Jupyter Notebook
Fabric
MoinMoin
Python for .NET (pythonnet) (Python .NET 連携)
uWSGI - WSGI アプリケーションコンテナ
CEFPython
Psycopg2
BeautifulSoup
uamobile
パッケージビルドでエラーになる場合
python-hwinfo
言語構文
制御構造
関数機能
Framework
Django - Web アプリケーション フレームワーク
Mezzanine
wxPython - クロス プラットフォーム GUIライブラリ
MochiKit - A lightweight Javascript library
JIT コンパイラ
Numba: A High Performance Python Compiler
* Anaconda, Inc. が開発する Python コードの JIT コンパイラ
* 使い方は関数に @njit = @jit(nopython=True) デコレータを指定する
* @jit(int32(int32, int32)) のような型指定で更に高速化される
* @jit(nogil=True) によりマルチコアシステムを活用できる
* @jit(cache=True) によりプログラムを呼び出すたびに掛かるコンパイル時間を回避できる
* @jit(nopython=True, parallel=True) = @njit(parallel=True) により自動並列化による最適化を実行できる
* Numpy などは高速化できるが Pandas は Numba によって理解されないため高速化されない
* Numba は関数の Python バイトコードを LLVM を使用して CPU に合わせた関数のマシンコードバージョンを生成する
* Nvidia CUDA および AMD ROC GPU をターゲットにできる
開発環境
Eclipse + PyDev - 統合開発環境
Fedora Eclipse - 統合開発環境
IronPython Studio - IronPython(.NET 対応 Pyhton) の総合開発環境
プロセス制御
言語関連
Python ランゲージ メモ
Python モジュールサンプル
Python デコレータ
Python のクラスシステムについて解説されている文献
Deep Learning 関連
Xrea編
以下の方法は動作確認済み。Django のコマンドも正常に動作する。
Virtual Python のインストール(Xrea編)
Django のインストール(Xrea編)
DjangoをWSGIアプリケーションとして実行する(Xrea編)
django-bpmobile のインストール
以下の方法では Psycopg2 が正常動作しないため Django のコマンドがエラーとなってしまった。(調査中…)
Python 2.6 のインストール(Xrea編)
Psycopg2 のインストール(Xrea編)
Django のインストール(Xrea編)