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Python でのオンデマンド・データ, 第 3 回: コルーチンと asyncio
最近のビッグデータ・アプリケーション内で使用されるデータのほとんどは、Web またはデータベースから取り込まれます。したがって、ビッグデータ・アプリケーションを開発する際は、Web とデータベース全体にわたって大規模にビッグデータを処理するコードを作成する必要がありますが、処理中にすべてのタスクが停止するようなことがあってはなりません。Python 3 では、この問題を軽減する連携マルチタスキング・システムが導入されています。このシステムで使用しているのが、非同期コルーチンです。非同期コルーチンは、ジェネレーターと同様の概念に基づいています。つまり、中断および再開できる特殊な関数から作成されるオブジェクトであることから、複雑で非効率的な処理を複数の単純なタスクに分割できます。これらのタスクが連携することで、CPU と入力/出力との間のトレードオフが最大限になります。わかりやすい一連の例に従って、非同期コルーチンの核心となる手法について学んでください。
記事 2019/1/24
Python でのメタプログラミング
この記事では、メタプログラミングを Python で利用する方法と、メタプログラミングによって特定のタスクが単純化される仕組みを説明します。
記事 2018/9/20
Python 入門ガイド
科学研究で役に立ち、しかも習得しやすいプログラミング言語をお探しですか?そのような言語の候補は、Python をおいて他にありません。このわかりやすくて単純な言語を使用して、代数計算からデータを基にしたグラフ出力の生成に至るまで、あらゆる処理を行うためのリソースを見つけてください。
記事 2018/9/20
NBAにおけるソーシャル・メディアの力、影響、実績, 第 2 回: 個々の NBA プレイヤーを調査する
このチュートリアル・シリーズで、Python、pandas、Jupyter Notebook と少々の R を使用して、ソーシャル・メディアが NBA に与える影響を分析する方法を学んでください。第 2 回では、個々の NBA プレイヤーのスポンサー収入データ、実際の試合出場中の成績、そして Twitter と Wikipedia によるソーシャル・メディアの力との間にある関係を詳しく探ります。
記事 2018/1/25
グラフ・データベース入門: 第 1 回 グラフ・データベースと CRUD 処理
グラフ・データベースに馴染みがないとしたら、グラフ・データベースを使うのは難しすぎると思うかもしれません。グラフ理論の授業を受けたことのある誰もが、この科目はかなり複雑であると断言するでしょう。けれども、グラフ理論の経験 (または、その経験がないこと) を基に、グラフ・データベースを近寄りがたい存在だと思い込まないでください。実際、完全に管理されたサービスとしてのグラフ・データベースを利用すれば、複雑さを抜きにして、グラフ・データベースのあらゆるメリットを手に入れることができます。このチュートリアルは、全 2 回からなるシリーズ「グラフ・データベース入門」の第 1 回です。
記事 2017/6/09
Docker: 今どきの開発者への朗報
Docker を使用することで、より生産的にコーディングを行い、より効率的にスキルを高めてください。コンテナー化されたアプリケーションを扱うことで、開発環境を整えて、依存関係の競合を取り除き、開発および学習にかかる時間を削減してください。
記事 2016/4/28
「モノのインターネット」を使用して節水する: パート 2
3 部構成シリーズのこの 2 番目のチュートリアルでは、Raspberry Pi をベースにした低コストの植物モニター・ソリューションを作成する方法を説明します。Node-RED アプリケーションを保護し、コードの変更に応じた Bluemix への自動デプロイメントをセットアップします。
チュートリアル 2015/3/12
「モノのインターネット」を使用して節水する: パート 1
3 部構成シリーズのこの最初のチュートリアルでは、Raspberry Pi をベースにした室内用鉢植え植物をモニターするソリューションを低コストで作成する方法を説明します。このソリューションでは、センサー・データの収集とビジュアライゼーション、およびソーシャル・ネットワークへの更新情報の投稿に IBM Bluemix を使用します。
チュートリアル 2015/3/12
「モノのインターネット」を使用して節水する: パート 3
3 部構成シリーズのこの 3 番目のチュートリアルでは、Raspberry Pi をベースにした低コストの植物モニター・ソリューションの作成方法を説明します。この最後のチュートリアルでは、デスクトップ・デバイスおよびモバイル・デバイス用にセンサー・データをビジュアライズする HTML5 アプリケーションを作成します。データを Cloudant データ・ストアから利用可能にするためにオープン・データ API を作成します。
チュートリアル 2015/3/12
Hyde を使用して軽量の静的 Web サイトを迅速に作成する
Web パブリッシング・フレームワークは素晴らしいものの、必要なのは一貫して優れたパフォーマンスを実現するために利用できるシンプルな静的サイトであることから、Web パブリッシング・フレームワークを使うまでのことはない場合もあります。そのような場合に、Web パブリッシング・フレームワークが持つ便利な部分は利用したい一方で、それによるオーバーヘッドがないようにしたいとしたら、静的サイト・ジェネレーターがその両方を適えてくれます。よく使用されているサイト・ジェネレーターには、Django をベースとした強力なテンプレート機能とメタデータ管理機能を提供する Hyde があります。Hyde は Python で実装されていますが、Python の知識が必須というわけではありません。この記事を読んで、Hyde を使用して静的 Web サイトの開発期間を短縮する方法を学んでください。
記事 2013/8/08
STAF/STAX によるテストの自動化と継続的インテグレーション
リグレッション・テストとインクリメンタル・テストは、数百、あるいは数千もの要件で構成されるアプリケーションをテストする際に重要な役割を果たします。インクリメンタル・テストは手動で実行できる場合もありますが、リグレッション・テストには自動化ツールまたは自動化フレームワークが欠かせません。さまざまなオペレーティング・システム、アーキテクチャー、ミドルウェア・ソフトウェア (アプリケーション・サーバーやデータベースなど) に対応するのであれば、なおのこと自動化フレームワークが差し迫って必要になってきます。この記事では、STAF/STAX テスト自動化フレームワークについて概説し、STAF/STAX を使用して複雑なテスト・ベッドでのテストの自動化と継続的インテグレーションに対応するためのフレームワークを構築する方法を説明します。
記事 2013/6/06
Python、機械学習、そして NLTK ライブラリーについて探る
機械学習は IT、数学、自然言語が組み合わされたものであり、通常はビッグデータ・アプリケーションに使用されます。この記事では Python プログラミング言語と Python の NLTK ライブラリーについて説明し、続いてそれらを機械学習プロジェクトに適用する方法について説明します。
記事 2012/11/08
音声処理におけるオープンソース標準への移行
多くのオープンソース・プロジェクトは FOSS (Free and Open Source Software) 標準が登場する前に開始されたものであるため、これらのプロジェクトの構成ファイルやリソース・ファイルは単純なフラット・テキスト・ファイルです。これらのファイルを関連するオープンソース標準に対応した形式に変換することで、プロジェクト間での互換性、柔軟性、信頼性を高められる可能性があります。その好例が音声認識における語彙目録です。この記事では Python を使用して、既存の語彙目録のフラット・ファイルを PLS (Pronunciation Lexicon Specification) で定義される XML フォーマットに変換し、その新しい PLS ファイルを再度フラット・ファイルに戻す方法について説明します。さらに、XML フォーマットを使用して語彙目録に情報を追加する方法や、語彙目録の保守を厳密に行う方法についても詳しく説明します。また、Unicode などの問題や、音響モデルの生成にデータを使用しつつ新しい語彙目録を他の XML ファイルとマージする方法についても取り上げます。
記事 2012/9/13
科学計算プラットフォームとしての Linux を探る
Linux は科学計算に適した非常に優れたプラットフォームであり、学術界でさまざまなタスクを実行するために極めてよく使用されています。特定のアプリケーションに対応した Linux オープンソース・プロジェクトは数多くありますが、そのなかで Sage 数学プロジェクトではより包括的な問題解決機能を提供しています。この Sage をはじめとする、ひときわ高い注目を集めている科学アプリケーションの多くでは Python が主要言語として使用されており、この記事ではそれら Python を使用した科学アプリケーションを取り上げます。
記事 2012/9/13
Python のディスクリプターの紹介
Python で簡単にディスクリプターを作成して適用する方法を学びましょう。
記事 2012/7/26
音響モデルを調整し、音声認識の精度を高める
適切に作成されていない音響モデルを扱うのは苛立たしいものです。それは、音声認識分野の初心者が独自の特定話者モデルを扱っている場合はなおのことです。キーボードやマウスによる入力は、比較的動作が確実で、オペレーティング・システムによって容易に解釈されますが、それとは異なり、音声認識プログラムに対する音声入力は、それほど確実ではなく、その認識精度は音響モデルの幅と深さに大きく依存します。プログラマーが認識エラーを分析するプロセスは、テスト手段を作成して使用することで容易になります。エラー率の妥当な目標としては、10 回中 5 回のエラーを 1000 回に 1 回未満にすることです。そのために、Python と PostgreSQL を使って作成したテスト手段を用いる方法を学びましょう。
記事 2012/7/12
PubSubHubbub をハッキングする
PubSubHubbub はパブリッシュ/サブスクライブ・フレームワークに従ってニュース・フィードの更新通知に接続するためのオープンな Web プロトコルです。PubSubHubbub はサーバー間でやり取りされる一連の HTTP として定義され、Atom 拡張機能や RSS 拡張機能に統合されます。名前は奇妙ですが、PubSubHubbub は情報が大量に更新されるアプリケーションを設計する際に非常に簡単に使用することができます。PubSubHubbub 標準について、また PubSubHubbub のオープンソース実装とサポート・ソフトウェアについて学びましょう。
記事 2012/5/10
PyPy の紹介
JIT コンパイラーを実装した PyPy を使用して Python による開発の効率を改善し、柔軟性を高めましょう。この記事では、PyPy の概要、PyPy を使用するメリット、そして PyPy を使用してハイパフォーマンス・アプリケーションの開発を迅速に行えるようにする方法について説明します。
記事 2012/3/15
Python で KVM 用のスクリプトを作成する: 第 2 回 KVM を管理するための GUI を libvirt と Python を使用して追加する
KVM (Kernel-based Virtual Machine) を使用した仮想マシンを管理するためのスクリプトを Python で作成する方法をさらに詳しく探り、単純なステータス・ツールと表示ツールを拡張して GUI を追加する方法を学びましょう。
記事 2012/2/16
成功する Python プロジェクトを作成する
オープンソースの Python プロジェクトを成功に導くには、有用なコードを作成するだけでは十分ではありません。プロジェクトの成功には、コミュニティーの関与、協力の機会拡大、職人芸、そしサポートが関係してきます。この記事では、プロジェクトを成功させるために役立つベスト・プラクティスを探ります。
記事 2012/2/10
Python で KVM 用のスクリプトを作成する: 第 1 回 libvirt
この全 2 回からなる連載記事では、KVM (Kernel-based Virtual Machine) を使用した仮想マシンを管理するためのスクリプトを Python で作成する方法について説明します。今回の記事では、libvirt と Python バインディングを使用して単純なステータス・ツールと表示ツールを作成する基本的な方法について説明します。
記事 2012/1/20
Sphinx を活用し、適切に構成されたドキュメントを容易に作成する
保守が容易で、さまざまなフォーマット (HTML など) で自動配布可能な、スタイル駆動のドキュメントを Sphinx ツールを使用して作成しましょう。そして、Sphinx がどのようにして、単調で面倒な作業の部分を抽象化し、一般的な問題を解決するための自動機能を提供するのかを学びましょう。
記事 2012/1/13
Python のパッケージ化に関するガイド
Python による非常に優れたオープンソースのアプリケーションは、パッケージ化に関しても優れています。この記事では、パッケージ化についての概要と、パッケージ化の基本的な方法について説明します。また、さらに一歩進め、パッケージ化に関連して、パッケージのバージョン管理と配布についても説明します。
記事 2011/11/18
オープンソース・ソフトウェアを使用して 3650 万ドルのビジネスを創出する
StudioNow は、オープンソース・ソフトウェアを使用した技術ビジネスを構築して成功させることが可能であることを証明しました。実際、StudioNow は見事に成功したため、AOL は StudioNow を 3650 万米ドルで買収しました。この記事では、技術を採用する上で、StudioNow がどのような決定を行ったのか、またオープンソース・コミュニティーに参加する価値について説明します。
記事 2011/9/30
Python を使用して GIMP 用のプラグインを作成する
GIMP (GNU Image Manipulation Program) は、写真の編集などの細かいグラフィカルな作業を行うためのオープンソースの強力なプログラムであり、商用ソフトウェアを置き換える優れたソフトウェアです。その一方で、開発者は GIMP の API を使用することで、特定のニーズに合わせて GIMP の機能をカスタマイズしたり、組み込んだりすることさえできます。この記事を読んで、Python を使った GIMP のスクリプトについて学び、そのスクリプトを使って GIMP を操作する方法を理解してください。
記事 2011/3/29
Perl を Python にポーティングする
レガシーの Perl を Python へポーティングする作業は、尻込みしたくなるような作業です。この記事では、レガシー・コードを扱う際のセオリーを、やってはならないことを含め、いくつか紹介します。
記事 2010/9/01
PHP 開発者のための Python の基本
皆さんは経験豊富な PHP 開発者として、Python を学ぶ必要のある人でしょうか?この記事では、PHP でおなじみの概念 (変数、リスト、関数など) を Python でこれに相当する概念と対比させながら、PHP 開発者の視点から Python 開発の世界を紹介します。
記事 2010/2/09
Twitter Web アプリケーションを構築する
Django と jQuery、そして python-twitter ラッパーを使用して、Twitter 対応の Web 2.0 スタイルのアプリケーションを作成する方法を学んでください。使いやすく、独自の Django プロジェクトに簡単に追加できるこのアプリケーションでは、最近のつぶやきを表示したり、アップデートを投稿したり、友達やフォロワーを表示したりすることができます。
記事 2009/12/03
魅力的な Python: mechanize と Beautiful Soup を使って Web データの収集を簡単に行う
Web ページからデータを収集するために、mechanize ライブラリーでは Web サイトのスクレイピングや Web サイトとの対話を自動化します。mechanize によってフォームに入力し、cookie を設定、保存できるだけでなく、このライブラリーが提供する多種多様なツールはインタラクティブな Web サイトに対し、Python スクリプトを本物の Web ブラウザーのように見せることができます。さらに、このライブラリーと併用されることの多い Beautiful Soup というツールが Python プログラムを支援し、Web サイトに含まれがちで扱いにくい「ほぼ妥当な HTML」を解析します。
記事 2009/11/24
cURL と libcurl を使ってインターネット経由でやりとりする
cURL は、ファイル転送用のプロトコルをいくつもサポートする (HTTP、FTP、SCP (Secure Copy)、Telnet など) コマンドライン・ツールです。cURL を使用すると、コマンドラインからインターネットを介してエンドポイントとやりとりすることができるだけではなく、アプリケーション層のプロトコル・タスクを自動化するためのプログラムを、簡単なプログラムから複雑なプログラムまで、libcurl を使用して作成することができます。この記事ではコマンドライン・ツール cURL を紹介した後、libcurl を使って C と Python で HTTP クライアントを作成する方法を説明します。
記事 2009/9/08
Django の admin をカスタマイズする
Django に提供されている組み込みの管理コンソールは Django の最大のセールスポイントの 1 つです。しかし単にルック・アンド・フィールをカスタマイズするだけでなく、いくつかのモデル・フィールドをカスタマイズしたい場合にはどうすればよいのでしょう。ソースを変更せずに既存の admin アプリケーションを拡張する方法を学びましょう。
記事 2009/5/26
Django アプリケーションを本番サーバーにデプロイする方法
Django はデータベース駆動型 Web サイトと Web アプリケーションの作成プロセスを簡易化することに重点を置く Python ベースのオープンソース Web アプリケーション・フレームワークです。このフレームワークには開発用 Web サーバーが組み込まれているため、Django アプリケーションの開発をすぐに始めることができますが、このサーバーは本番環境で使用するには適していません。そのため、Django アプリケーションを Web サーバーにデプロイする際には追加の作業が必要になります。この記事では、まず Django フレームワークについて概説し、このフレームワークをローカル・マシンにインストールする手順を説明します。続いて Django アプリケーションの構成内容と、アプリケーション用に作成された自動管理インターフェースについて詳細を調べた後、Apache が mod_python を有効にした状態で稼働するサーバー上で Django アプリケーションを Web サーバーにデプロイする方法を説明します。最後に、アプリケーションの要件が拡大するのにあわせて、どのように Django アプリケーションをスケーリングできるか、またスケーリングすべきかを説明します。
記事 2009/4/07
魅力的な Python: RPyC による分散コンピューティング
RPyC (Remote Python Call) は多くのマシンやプロセスに Python のプロセスを統合するためのシームレスなライブラリーです。この記事では、RPyC を XML-RPC や Pyro といった他の Python の分散フレームワークと比較した場合の利点と欠点について調べます。また RPyC ライブラリーとはどのようなものか感覚をつかめるように、RPyC を使用した簡単な例もいくつか紹介します。
記事 2009/3/31
Ganglia と Nagios: 第 2 回 Nagios でエンタープライズ・クラスターを監視する
2 回の記事からなるこの連載では、オープンソースのツール、Ganglia と Nagios を使ってデータ・センターを監視する実践的な方法を取り上げます。第 2 回のこの記事で説明するのは、Nagios をインストールして構成する方法です。Nagios は、よく使われているオープンソースのコンピューター・システムおよびネットワーク監視アプリケーション・ソフトウェアで、ホストとサービスを監視し、問題が発生するとユーザーにアラートを出します。この記事ではまた、第 1 回で説明した Ganglia に Nagios を統合し、標準クラスター、グリッド、そしてクラウドに対応するための 2 つの機能を Nagios に追加して、ネットワーク・スイッチとリソース・マネージャーの監視を支援する方法についても説明します。
記事 2009/3/25
Ganglia と Nagios: 第 1 回 Ganglia でエンタープライズ・クラスターを監視する
2 回の記事からなるこの連載では、オープンソースのツール、Ganglia と Nagios を使ってデータ・センターを監視する実践的な方法を取り上げます。第 1 回のこの記事で説明するのは、階層型設計に基づくハイパフォーマンス・クラスターを対象としたスケーラブルな分散監視システム、Ganglia をインストールして構成する方法です。また、Ganglia プラグインを作成したり、外部ソースのスプーフィングを有効にしたりすることで、監視機能をさらに追加する方法も学んでください。
記事 2009/3/04
Python 3: 第 2 回: 高度な話題
Python 3 は Guido van Rossum による強力な汎用プログラミング言語の最新バージョンです。Python 3 は 2.x シリーズとの後方互換性をなくし、その代わり構文に関するいくつかの問題を解決しています。この記事は前回の記事の続きです。今回はこの 2 回シリーズの記事の第 2 回目として、Python の新しい機能に関する説明を続けるとともに、抽象基底クラス、メタクラス、修飾子における変更点などの、より高度なトピックの詳細について説明します。
記事 2009/1/30
Python 3: 第 1 回 何が新しいのか
Python 3 は Guido van Rossumによる強力な汎用プログラミング言語の最新バージョンです。Python 3 は 2.x シリーズとの後方互換性をなくし、その代わり構文に関するいくつかの問題を解決しています。この記事ではシリーズの第 1 回の記事として、Python 言語と後方互換性に影響する変更点について説明し、また新しい機能の例を紹介します。
記事 2008/12/19
lxml を使用して Python での XML 構文解析をハイパフォーマンスにする
lxml は高速ながらも柔軟性の高い、Python での XML 処理用ライブラリーです。XPath (XML Path Language) と XSLT (Extensible Stylesheet Language Transformation) のサポートがあらかじめバンドルされた lxml が実装するのは、お馴染みの ElementTree API です。この記事では lxml に備わった使い易さ、そして極めて大きな XML データを処理する際のハイパフォーマンス特性の両方に焦点を当てます。
記事 2008/10/28
Google App Engine をベースに Eclipse を使用して作成するマッシュアップ: 第 1 回 アプリケーションを作成する
ソーシャル・ソフトウェアを活用することは、アプリケーションに価値を加える素晴らしい手段となり得ます。ソーシャル・ネットワークでは、画期的な新しい Web アプリケーションを作成するためのデータを容易に収集してマッシュアップできるからです。しかしそれでもやはり、スケーラブルな Web アプリケーションを作成する上で常に伴う問題のすべては、自分で処理しなければなりません。この部分の負担を軽くしてくれるのが、GAE (Google App Engine) です。GAE を使用すれば、アプリケーション・サーバーのプールの管理について一切忘れ、大量の静的コンテンツと動的データの保存について懸念することなく優れたマッシュアップを作成することに専念できます。この 3 回連載の「Google App Engine をベースに Eclipse を使用して作成するマッシュアップ」の第 1 回では、GAE アプリケーションの開発に取り掛かる方法を説明し、GAE 開発をさらに容易にするために、どのように Eclipse を利用するかを検討します。
記事 2008/8/05
Python でのメタクラス・プログラミング、第 3 回
プログラミングが技巧的になりすぎると、設計が複雑になり、コードが脆弱になり、学習曲線がなだらかになり、そして何よりも困ったことに、デバッグが困難になります。著者の Michele と David は、彼らが以前に執筆した記事「Python でのメタクラス・プログラミング」が熱狂的に受け入れられたため、その後必要以上に技巧的になってしまったことに責任を感じています。この記事では、プログラマーが技巧的なプログラミングを避けるための支援をすることで、その修正を図ります。
記事 2007/9/25
システム管理者のための Python
Python を導入して、UNIX システムを管理するとともに優れたプログラム設計の概念を取り入れてください。学習しやすいオープンソースのスクリプト言語、Python は、システム管理者のジョブを迅速に行えるようにするだけでなく、管理作業をもっと楽しいものに変えてくれます。
記事 2007/9/07
Sugar と XO ラップトップで、子供たち一人ずつに 1 台のラップトップを
One Laptop per Child (OLPC) は、世界中の子供たちにコンピューター技能を広めるために、ソフトウェアが付属した低コストのラップトップ (USD100) を開発するという使命を掲げた組織です。そのコンピューターの対象は子供たちであるため、今までにないユーザー・インターフェースとアプリケーションを提供して、子供が表現や学習用のツールを試せるようにしなければなりません。OLPC のオペレーティング・システムは Linux カーネルの移植版ですが、Sugar という独特なインターフェースを備えています。この記事では、Sugar ヒューマン・インターフェースの概要、標準的な PC でQEMU を使って OLPC ラップトップを仮想化する方法、そして Sugar と OLPC の機能を紹介します。
記事 2007/4/24
Python Web フレームワーク、第 2 回: TurboGears と Python を使って Web 開発を行う
TurboGears は、Python をベースにしたもう 1 つのオープン・ソースで、MVC スタイルの Web アプリケーション・フレームワークです。この記事では、TurboGears を使った Web ベースのショッピング・アプリケーションの作成方法を説明し、最後に Turbogears と Django を比較します。
記事 2006/7/11
PythonとDB2 Express-Cを使ってアプリケーションを開発する
入手方法やインストール、コンフィギュレーションなどを含め、PythonをDB2 Express-Cインスタンスに接続して使い始めるまでに必要なすべての手順を、順を追って説明します。
記事 2006/6/22
Python Web フレームワーク: 第 1 回 Django と Python を使って Web 開発
この記事は2回シリーズの第1回として、Djangoを紹介します。Djangoを使うと、高品質で維持管理の容易なデータベース・ドリブンのWebアプリケーションを、数分で作成することができます。
記事 2006/6/06
CGIプログラマーのためのCherryPy
Python用のCherryPyアプリケーション・フレームワークを利用すると、平凡なCGI(Common Gateway Interface)よりも容易にWebアプリケーションを書くことができます。この記事では、CherryPyでWebアプリケーションを書くために必要なもの全てを紹介します。
記事 2005/8/16
PuffinによるWebアプリケーションのテスト: Puffinテスト・フレームワーク 第2回
最新バージョンのPuffinフレームワークでは、Web、ファイル、データベース、ソケット、コマンド行をはじめ、自動化できるアクションの幅が広がりました。この記事では、システムのアーキテクチャーの改良の背景にあるキーポイントとなる概念を紹介し、新たに拡張された使い方を検討します。
記事 2002/9/01
PuffinによるWebアプリケーションのテスト: Puffinテスト・フレームワーク 第1回
4回連載の第1回に当たる今回の記事では、Puffinテスト・システムを紹介します。Puffinは、Webアプリケーションをテストするためのオープン・ソース・フレームワークであり、最も複雑なWebアプリケーションにも対応したレグレッション・テストを作成することができます。
記事 2002/6/01
魅力的なPython: SimpleParseモジュールを使った構文解析
このコラムでは、Python上に構築された高水準の構文解析言語について解説します。 SimpleParseは、文法を非常に分かりやすい形で表現できるEBNF形式の構文規則をmxTextToolsに付加します。
記事 2002/1/01
魅力的なPython: イテレーターとシンプル・ジェネレーター
Python 2.2は、新たなキーワードを伴う新しい構成要素を導入しました。その構成要素とは「ジェネレーター」であり、キーワードは「yield」です。このジェネレーターは、新しく強力で表現力の高いプログラミング・イディオムを可能としますが、少々理解しにくいところもあります。この記事では、David Mertz氏がジェネレーターとそれに関連するイテレーターについてわかりやすく説明します。
記事 2001/9/01
魅力的なPython: Pythonでの関数プログラミング: 第3回
今回は、Xoltar Toolkitに組み込まれているカリー化やその他の高階関数のような追加機能を示しながら、引き続き説明を行います。
記事 2001/6/01
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