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Software Design2022年1月号 第2特集（第1章、第2章）に寄稿【キッカケ、感想、書き足りない内容】 by nao · 2021年12月17日 前書き：人生初！ソフト雑誌への寄稿技術評論社のSoftware Design2022年1月号 第2特集（第1章、第2章）に寄稿させていただきました。 間違いなく、2021年で最も嬉しい出来事です！（エンジニア人生の中でトップクラスの嬉しさ） 「そろそろ技術同人誌でも書いてみようかなー」と考えていた矢先に、今回の寄稿に関する連絡が来て「素晴らしいタイミングだ」と感じた記憶があります。学生の頃から読んでいた雑誌に寄稿する事になるとは、世の中何が起こるか分からないものです。 寄稿のキッカケ キッカケは、「Twitterで話題になった記事」と「本ブログ記事」が関連していた事です。 2021年の9月頃に「シェルスクリプトを書くのをやめる
Pythonで並列処理・並行処理を提供する標準モジュールは数多くあり、初めてだと違いを理解するのは困難です。この記事では、それぞれの違いについて調べました。 threadモジュール(Python 2), _threadモジュール(Python 3) かつてPython 2にはthreadモジュールという複数のスレッドを扱うためのモジュールが存在していましたが、Python 3でdeprecated扱いになりました。一応_threadモジュールという名前で残っています。公式でも述べられているように、一般には、thread/_threadモジュールではなく、より高レベルなthreadingモジュールの使用が推奨されるようです。 threadingモジュール threadingモジュールは、先述の通り、複数のスレッドを扱うためのモジュールです。thread/_threadモジュールより高レベルと
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyNDBlazeプロジェクトのひとつ。C++ 実装 +Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
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