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2015-04 - 1/1

Migration des notebooks à IPython 3

2015-04-26

Il est rare de ne pas avoir quelques bugs lorsqu’on change de version de module. Il est naturel de changer un peu les fonctions, de les rendre un peu plus clairs, de rendre les usages un peu moins implicites. Lors du passage de IPython 2 à 3, quelques notebooks ne fonctionnaient plus. Cela était pour la plupart dû à la méthode Series.ravel de pandas

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Python 2 ou Python 3 ?

2015-04-20

Il faut choisir Python 3 sans hésiter. Le language est plus cohérent et il est surtout beaucoup plus sûr dès qu’on manipule des chaînes de caractères. Tout est encodé en unicode et on ne se pose plus la question des accents ou caractères chinois. Tout se fait lorsqu’on lit ou on écrit un fichier ou qu’on convertit des octets (ou bytes) en caractères. Ensuite, à l’intérieur du programme, on ne se pose plus de questions. D’ailleurs, dès qu’on fait du web, une bonne règle de survie à suivre : tout doit être codé en utf-8.

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Configurer SciTE

2015-04-20

Il y a un peu plus d’un an, j’ai écris cet article Installer Python pour faire des statistiques La plupart des choses n’ont pas changé. Je reproduis ici la partie qui décrit la configuration de Scite qui reste un éditeur léger et donc très pratique. La première chose à faire est de lui indiquer le chemin de l’interpréteur Python souhaité :

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Lancer le débugger après qu’une exception a lieu

2015-04-11

Le débugger de Python s’utilise principalement en ligne de commande. Il vaut mieux lui préférer des outils comme PyCharm ou PyTools pour débugger un programme. Cela veut dire placer des pointeurs d’arrêts aux bons endroits. Ce n’est pas toujours évident lorsque l’erreur se produit une fois sur 1000 dans le code d’une fonction ou à l’intérieur d’une boucle qui plante après énième itération. Il peut être utile de savoir lancer le débugger de Python en ligne de commande après que l’exécution s’est déclenchée : Lancer pdb dès qu’une exception a lieu.

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Introduction aux Bag of Words, Statistical Machine Translation

2015-04-07

Comment fonctionne les logiciels de traduction automatique tels Bing ou Google proposent ? L’article Being good at programming competitions correlates negatively with being good on the job contient un lien vers une conférence de Peter Norvig qui travaillent sur ce genre de problèmes chez Google. Il amène le public de manière assez intuitive depuis les vers les bag of words Statistical Machine Translation. En prenant temps de chercher deux ou trois termes qui traînent sur certains graphes, on y découvrent également un algorithme : Winnow ou des sources de données : ImageNet, WordNet.

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