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JSmol 学習:connect コマンド

2019-03-13 :  理科部 部活
当ブログ内を“xyz2mol”で検索すると、
5年ほど前から数件の記事が見つかる。

つまり、
原子の座標データ群だけから、
原子間の結合状況を算出することに興味を持っていた。

自作プログラムを作ったり、OpneBabelを利用したり。

しかし、結合関係の判定用トレランスを指定したい。
(自作プログラムはそうしている)

大抵のツールは、固定である。
指定できるツールは、WinmostarJSmol(Jmol) ダケの様だ。

Winmostar は、GUI のみ?

CUI(もどき)は、結局 JSmol ダケ???
コンソールコマンドの「connect ○%」が使える。


そこで、
“.xyz”ファイルを読み込み、
JSmol で“.mol”ファイルを出力する。
といった、
GSL-Shell プログラムを作ってみた。
尚、出力“.mol”ファイルは、V3000 形式とした。

残念ながら、
最後に JSmol の窓が残るので、“winman”を使って消すことにした。

そして、JSmol の機能の範囲で、入力は“.xyz”に限らず可能ダ。

と云うことで、
完成:
-- any2mol_By_JSmol.gsl
require'pl'; require'winman'
tmp_spt = 't.spt' -- JSmol スクリプトファイル(一時的)
Bond = '120%' -- 結合トレランス
-- =========================================

Dir, Fname = path.splitpath( arg[1] ) -- D&D でファイル名取得
fname, ext = path.splitext( Fname ) -- file と、ext
lfs.chdir( Dir ) -- これが無いと、・・・
file_nm = fname .. '.mol' -- 変換結果ファイル

OT = io.open( tmp_spt, 'w' )
utils.fprintf( OT, 'load %s\n', Fname )
utils.fprintf( OT, 'connect %s\n', Bond )
utils.fprintf( OT, 'write V3000 %s\n', file_nm )
OT:close()

os.execute( 'start java -Xmx512m -jar "D:\\TOOL\\JSmol\\Jmol.jar" '..
tmp_spt )
winman.sleep(2000)
----- JSmol 窓を特定(検出)出来ないので、闇雲に最前面であると見なす。
function send_D_keys( text, ts )
winman.send( text ); winman.sleep( ts )
end
send_D_keys( '%f', 100 ) -- Alt + F
send_D_keys( 'x' , 100 )
os.remove( tmp_spt )


本日はここまで。


-------------------------------------------------------------------------
ところで、今回の“JSmol”はどうしたのか? ・・・

J-ICE”の頃、かれこれ7~8年前とはマシンが違っていて、
“Jmol”は動かない。(つまり、Java 実行環境が無い)

そこで、
最初(2011-03-23付)の記事「J-ICE:Jmol を使ったアプリ」で書いた、
元の「J-ICE Ver 1.05」をインストールした(展開のみ?)場所
の中の jmol フォルダの中身丸ごとを“D:/TOOL/JSmol/”にコピーした。
ここに、“Jmol.jar”があって、
これがローカル版 JSmol として使えた。


化学系&GSL Shell 学習は続く。


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190122
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PubChemQC:The Public Computational Chemistry DB Proj

2019-02-27 :  理科部 部活
前回(2019-02-13)の記事:
OpenBabel:構造最適化を行える」の後、
あれこれと
「OpenBabel 構造最適化」等々で検索していたら、・・・・・

「理化学研究所 …」の「平成 26 年度 RICC 利用報告書」(PDF文書):
第一原理計算による分子の物理化学データベース構築
が見つかった。

終わりの部分:

  計算結果
  2015/2 現在、1532,781 個の分子のデータを全て
  http://pubchemqc.riken.jp で公開している。
  構造はJSmol[5]を用い、何も設定しない状態でも
  web ブラウザから見ることが可能である。

  ・・・・・
  ・・・・・

が気になった。

ブックマークした:
上記URL即ち、「The PubChemQC Project

ページの下の方に、

  List of Compounds

  3981230 molecules (excited states are available for 3411649 molecules)
  last updated : Wed Aug 16 04:00:30 JST 2017

があったので、

最初の:Compound_000000001_000025000

  「000000000.mol
をダウンロードしてみた:V2000形式のmolファイル「000000000.mol」

でも、それの2つ下にあるリンク:「000000000.mol (via Jmol)」
は、エラー???
  unrecognized file format for file
  ・・・・・
  ・・・・・
  404 Not Found



そして、一番下(?)には、

  Limitation

  ・ ・・・・・
  ・ ・・・・・
  ・ ・・・・・
  ・ ・・・・・
  ・ Only for molecules which contain H, He, Li, Be, B, C, N, O, F,
    Ne, Na, Mg, Al, Si, P, S, Cl, Ar, K, Ca, Sc, Ti, V, Cr, Mn, Te,
    Co, Ni, Cu, Zn
    (basis set limitation of PM3 method, 6-31G(d) and STO-6G basis).
  ===
    H、He、Li、Be、B、C、N、O、F、Ne、Na、Mg、Al、Si、P、S、
    Cl、Ar、K、Ca、Sc、Ti、V、Cr、Mn、Te、Co、Ni、Cu、Zn
    を含む分子のみ
    ( PM3法、6-31G(d)、STO-6G基 の基線限定 )。

とあった。


このデータベースには、
約350万件の分子が格納されているとある。



と云うことで、
本日はここまで。



化学系 学習は続く。


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190103

OpenBabel:構造最適化を行える

2019-02-13 :  理科部 部活
OpenBabel」って、
機能的には、ファイル形式の変換が殆どだと思っていた。

ところが、
ふとしたことで「chaperone」なる、サイトの記事を見つけた。


分子構造の最適化も行えるのだった:
OpenBabel
  本家様 http://openbabel.org/wiki/Main_Page

  各種分子フォーマットの変換ツールだと思ってたのですが、
  構造式検索やら、構造最適化(エネルギー極小化計算)、
  配座解析な事もできるそうな。
  記述子演算も可能で、、まぁーすごいです。

  ・・・・・
  ・・・・・

とあった。


そこで、「OpenBabel Optimize」で検索してみたら、・・・・・
Obminimize - Open Babel」が見つかった。

Obminimizeと云うコマンドですネ。

  Name
  obminimize -- optimize the geometry, minimize the energy for a molecule

  Synopsis
  obminimize [OPTIONS] filename

  Description
  The obminimize tool can be used to minimize the energy for molecules
  inside (multi-)molecule files (e.g., MOL2, etc.)

  Options
  ・・・・・
  ・・・・・


GUI版ではどうする?

いい加減に定義した「~.xyz」を入力として、
「~.xyz」で出力してみる:

中間にあるオプション選択ペインで、

  Generate 3D coordinamte

にチェックを入れる。

すると、
分子構造の最適化がなされた。

キャプチャ画像:




Obminimizeコマンドの使い方は、別途。



本日は GUI での使い方
と云うことで、ここまで。


化学系 学習は続く。


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190103

mol2 の Du はネオ元素では無い!

2019-01-23 :  理科部 部活
以前(2018-10-24)の記事「Du:ネオ元素」は、
勘違いから記事にしたものだった。


別件の作業から、・・・・・

改めて .mol2 (Sybyl Mol2 format)形式について調べていたら、

Working with MOL2 Structures in DataFrames
を見つけた。

このページを読み(?)進めていたら、

  A list of all the allowed atom types that can be found in
  Tripos MOL2 files is provided below:
===
  Tripos MOL2ファイルで見つかることができるすべての許容された
  原子タイプのリストは以下に提供されます:
???

と云うことで、

中に

  ・・・・・・・・・・・
  ・・・・・・・・・・・
  Du   dummy atom
  Du.C  dummy carbon
  Any   any atom
  Hal   halogen
  ・・・・・・・・・・・
  ・・・・・・・・・・・


と有った!!!



Materials Studio
では、
1 Ag1 -1.82334 -0.00025 0.00000 Du 0 **** 0
の様に Du が現れるが、


OpenBabel
では、
      1 AG         -1.8233   -0.0003    0.0000 Ag      1  UNL1        0.0000
とキチン(?)と出力されている。



ネオ元素なんて別世界のものではなかった。



本日はここまで。


化学(?)の学習は続く。


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181223

ガラケーからスマホ & LINE 導入

2019-01-09 :  その他
ほぼ2ヶ月前の出来事。


今頃になってのことだが、
長年使ってきたケータイから、スマートフォンに乗り換えた。

ガラケーでは、090の電話と EZweb による電子メール、
そして、希に使うCメール(SMSですか?)だけでした。

しかし、何を思ったのかスマホに乗り換えました。

すると、入れ違い?に
「3Gが終了します」といった案内が届きましたが、・・・


なにはともあれ、これまでの3Gから4GLTEに代わりました。

機種は、型落ち品?で大幅値引き。しかも3年分割払い。
購入したが、毎月の支払いはほぼゼロ円?

ピタットプラン(スーパーカケホ/V)で、
電話は1回5分以内かけ放題。
データ通信は定額、とりあえず1GB未満から・・・
でも、自宅内には別途無線LANが有るので通信量は無制限。

アプリを仕切るOS:Android 8.0 ですか。

購入時には、山ほどアプリが仕込まれていて、ウザイ。


電話と auメール、そしてメッセージ(SMS)、
それから、Google、Chrome、Gmail、
それからそれから、・・・・・

早く、スマホに慣れよう???


--------------------------

そうこうしていて、11月が過ぎた。

通信量は、(約半月で) 0.16GB だった。
基本的に、宅内で、Wi-Fi を使っているからか?



更に、
約10日が過ぎ、12月10日。

電話での通話料金は発生していない。
しかし、
SMS(旧Cメール)では、1回当たり3円掛かっている?
実績で 35 回・105円



ここは、やはり LINE かな?

ショートメッセージ&テレビ電話。
そしてどちらも自宅内では無料。


ここで、

  LINEの登録において、一番不安に感じるのがプライバシー設定ですよね。

  「LINEに登録したら、なぜか知り合いの友達リストに自動で
  自分が追加されてしまった」なんていうのはよく聞く話です。


  えーそれは困るわ。LINEで友達になる程仲が良くない人もいるし。
  そんな事態を未然に防ぐセキュリティ設定も、たったの2分でてきてしまいます。
  きちんと設定して、LINEを安心して使えるようにしましょう!

    【超重要】友達追加の設定

  プライバシー設定のなかで、一番重要な設定がこれです。

  言い換えると、まずはこの設定させしっかりしておけば、特に心配いりません。


と云った様な記事がある。


そこで、
  【超初心者用はじめてガイド】
  「これだけできれば十分!LINEの登録から使い方まで。

を参考に、LINE を導入した。


ところが、
  ①右下の3つのまるをタップ
  ②右上の歯車マークをタップ
  ③友だちをタップ
  ④友だち自動追加と友だちへの追加を許可をオフにする(ボタンが白い状態)
  とりあえず、これでバッチリだよ!

と云う手順を実行する間もなく、繋がってしまった???
数人、“友だちかも”とかに現れた。

何はともあれ、上記手順を実行(2つのチェックボックスをオフに)した。
そして、ブロック・リストに登録した。


LINE 導入以降は、
ショートメッセージ&テレビ電話が中心で、

先月12月は、通信量は 0.15GB。
通話量はゼロ円。
となった。


めでたし、目出度し???

本日はここまで。


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181115,1210,190101

Anaconda 学習:yt パッケージはどうか?

2018-12-26 :  PCクリニック
前回(2018-12-12)の記事:
Anaconda 学習:MayaVi 導入」の後、
あれこれ MayaVi を学習していたが、・・・・・

こんな記事に辿り着いた:StackOverflow の、
Plot 2d line diagram in mayavi

質問は、
  I have a dataset of a tennis game.
  This dataset contains the ball positions in each rally
   and the current score.
  I already 3d-visualized the game and ball positions in mayavi.

  Now I want to plot 2d line diagrams in mayavi that
   visualizes the score developement after specific events
   (such as after: a break, a set-win, set-loss,...).

  I came up with some ideas, but none of them are satisfying:

  ・I could use imshow and "draw" the diagram
  ・I could use points3d to plot the diagram
  ・Maybe I can somehow use pyplot to plot the diagram,
   then make a screenshot und then plot this screenshot in mayavi...
   Any idea if this is possible?

  Do you have any other idea how I could plot a 2d line diagram in mayavi?

===
  私はテニスゲームのデータセットを持っています。
  このデータセットには、各ラリーのボールの位置と
   現在のスコアが含まれています。
  私はすでにmayaviのゲームとボールの位置を3D視覚化しました。

  今、私は、特定のイベント(例えば、休憩、セットウィン、セットロスなど)
   後にスコアの変化を視覚化する2次元線図をmayaviに
   プロットする必要があります。

  私はいくつかのアイデアを思いついたが、どれも満足できるものではなかった:

  ・私はimshowを使用してダイアグラムを描画することができます
  ・私は図をプロットするためにポイント3Dを使用することができます
  ・たぶん私は何とかダイアプロットをプロットするためにパイロットを使用し、
   次にスクリーンショットを作り、
   mayaviでこのスクリーンショットをプロットすることができます。

  どのようにmayaviの2d線図をプロットすることができる他の考えがありますか?


それで、回答は:

  Mayavi is not really good at plotting 2d-diagramms,
  you can cheat a little by setting your camera position parallel
   to an 2d image.
  If you want to plot 2d-diagramms try using matplotlib.
===
  Mayaviは2次元図をプロットするのにうまくいかないので、
  カメラの位置を2次元画像と平行に設定することで、
   ちょっと騙すことができます。
  2Dチャートをプロットしたい場合は、matplotlibを使ってみてください。

と言うことですネ。

これは残念ダ。( matplotlib の代わりにはならない? )



ここで、あれこれ検索していた。
「vtk、numpy、MayaVi」等々で。



Stack Overflow の、
Reading a .vtk file with python
を見つけた。

質問は、
  書き出しは 「PyEVTK」を使うが、読み込みは???
と言うこと?

それで、
回答は6つ。(以下キーワードのみ)


回答[13]:Here is the solution that I came up with,
    the trick was turning on ReadAllVectorsOn().
  import numpy
  from vtk import vtkStructuredPointsReader
  from vtk.util import numpy_support as VN


回答[6]:Here's a script that reads polygon data into numpy arrays from
    a VTK file using the VTK Python SDK:
  import sys
  import numpy
  import vtk


回答[5]:meshio (a project of mine) knows the VTK format, so you could simply
  pip install meshio
 and then
  import meshio
  mesh = meshio.read('file.vtk')


回答[4]:Have you tried using paraview? (http://www.paraview.org/)
    It can give you a visual idea of what is going on behind the scenes
     and can output the file in a number of different ways.
    I would suggest this as I don't have a clue what your data is like.
    http://www.vtk.org/Wiki/VTK/・・・ may also have an example
    that may fit the bill for you. Personally,
    I'd have a play with paraview and go from there.


回答[4]:It should be mentioned that in its latest release,
  the yt project http://yt-project.org/ includes support for ATHENA,
  meaning that by all means
  this is way to analyze the simulation data using python.


回答[0]:vtkGenericDataObjectReader()

  省略



この内の、回答[4](2つ目)

yt」に注目した。

  yt is an open-source, permissively-licensed python package
  for analyzing and visualizing volumetric data.

  yt supports structured, variable-resolution meshes, unstructured meshes,
   and discrete or sampled data such as particles.
  Focused on driving physically-meaningful inquiry,
   yt has been applied in domains such as astrophysics, seismology,
   nuclear engineering, molecular dynamics, and oceanography.
  Composed of a friendly community of users and developers,
   we want to make it easy to use and develop -
   we'd love it if you got involved!

===
  ytは、ボリュームデータを解析して可視化するための、
  オープンソースの許可されたPythonパッケージです。

  構造化可変解像度メッシュ、非構造メッシュ、パーティクルなどの離散または
   サンプリングされたデータをサポートします。
  物理的に意味のある探求を推進することに重点を置いて、
   ytは天体物理学、地震学、原子力工学、分子動力学、海洋学などの
   分野で応用されてきました。
  フレンドリーなユーザーと開発者のコミュニティで構成されており、
   使いやすく開発したいと考えています。


それで、
  Get yt: using conda.
ですネ。

  If you use the anaconda python distribution or use conda
  to manage python packages,
  you can install the latest stable version of yt
  with the following command:
===
  pythonパッケージを管理するためにanaconda python
  ディストリビューションを使用するか
  condaを使用する場合は、
  次のコマンドを使用して最新の安定版ytをインストールできます。

  $ conda install -c conda-forge yt


ytなんて単純な名前だと
Anaconda Cloud で見つけるのは苦労しましたが、
なんとか見つけられました:

  「conda-forge / packages / yt 3.5.0
ですね。


サンプルコードは、
Cookbook」にありますネ。

中には、

Simple 1D Line Plotting

  This script shows how to make a LinePlot through a dataset.
  See Line Plots for more information.
  (simple_1d_line_plot.py)
    import yt
    ds = yt.load('・・・', step=-1)
    plot = yt.LinePlot(ds, [('all', 'v'), ('all', 'u')], ・・・)
    plot.annotate_legend(('all', 'v'))
    plot.save()

なんかがある。


導入を考えようかナ?



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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181126

Anaconda 学習:MayaVi 導入

2018-12-12 :  PCクリニック
MayaVi:3D scientific data visualization and
      plotting in Python
に関しては、
ブログ内に15件ほど記事がある:
過去記事一覧
   2016/07/24 : LuaPy:matplotlib 使えそうダ
   2016/06/13 : LuaPy で使えるもの/使えないもの
   2015/03/18 : Python 学習:SciPy で Image manipulation ・・・
   2015/03/12 : Python 学習:PyQt4 で GUI アプリ
   2015/03/09 : Python 学習:wxPython で GUI アプリ
   2014/08/12 : gnuplot:3Dグラフ表示
   2014/08/06 : Python 学習:Mayavi・MLab・mesh
   2014/08/04 : VTK 学習:書式(file formats)
   2014/08/02 : Python 学習:Mayavi・MLab
   2014/07/29 : Python 学習:VTK を、Mayavi で
   2014/07/28 : Python 学習:MPI プログラミング
   2014/07/15 : Python 学習:igor パッケージ
   2014/06/29 : Python 学習:MayaVi2 導入
   2014/06/26 : Python 学習:Topical Software - SciPy.org
   2014/06/24 : Python 学習:MayaVi2

ここに来て「Anaconda 5.0.1」でも、導入したくなった。

Anaconda Cloud」で確認すると、
MayaVi」の如く、
13件見つかる。

その1番目:
conda-forge / mayavi 4.6.2
が宜しいかナ?

  Documentation: http://docs.enthought.com/mayavi/mayavi

とあり、

  conda install -c conda-forge mayavi

で、インストールできる。


即行導入。


20ヶダウンロードし、
 10ヶ追加:
   mayavi 4.5.0
   vtk 7.1.1
   apptools 4.4.0
   boost-cpp 1.67.0
   configobj 5.0.6
   envisage 4.7.0
   expat 2.2.5
   pyface 6.0.0
   traits 4.6.0
   traitsui 6.0.0
 6ヶ UPDATED
   boost 1.56 → 1.67
   ca-certificates 2018.03.07 → 2018.10.15
   certifi 2018.4.16 → 2018.10.15
   conda 4.5.1 → 4.5.11
   navigator-updater 0.1.0 → 0.2.0
   openssl 1.0.2o → 1.0.2p
 4ヶ DOWNGRADED
   cairo 1.14.12 → 1.14.10
   freetype 2.8.1 → 2.7
   numpy 1.13.3 → 1.10.1
   pyqt 5.6.0 → 4.10.4


結果、インストール済みパッケージは 270 ヶとなった。


動作確認として、
過去記事:
Python 学習:VTK を、Mayavi で
のサンプル“VTK”ファイル( 'test.vtk' )
と、
“Python”コードで、
実行。

OKダ。


学習教材としては、・・・・・

Kinza で「MayaVi」検索。

その1番目:
3.5. Mayavi による 3D プロット - Scipy lecture notes - turbare.net

  Scipy lecture notes > 3. パッケージとその応用 >
    3.5. Mayavi による 3D プロット

    著者: Gael Varoquaux

    Mayavi は対話的な3次元プロットパッケージです。
   matplotlib も簡単な3次元プロットを持っていますが、
   Mayavi はより強力なエンジン ( VTK ) を利用し、
   大規模なデータや複雑なデータを表示するのに向いています。

   ・・・・・
   ・・・・・

でしょうか?



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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181125

Anaconda 学習:Python 2 から Python 3 へ? (続)

2018-11-28 :  PCクリニック
前回(2018-11-14)の記事:
Anaconda 学習:Python 2 から Python 3 へ?」に続いて、・・・・・

Python化については、
今年初め(2018-01-03)に書いた記事:
GSL Shell から、Python に」にある様に、
Anaconda 5.0.1 の 2.7.14 だった。

現時点(2018-11-13)では、
Anaconda 5.3 の、Python 3.7 ですネ。

ここでは、
4月(2018-04-04)の記事「Anaconda セットアップ手順:まとめ」で書いた、

  (3)conda でパッケージを2つ追加:
        opencv3 と、pydicom

  (4)その後のパッケージ追加:Plotly

  (5)Pillowのダウングレード:

  (6)kivyパッケージ追加:

  (7)visvisパッケージ追加:

  (8)easyGUIパッケージ追加:

以上7パッケージの追加について纏めた。


(3)conda でパッケージを2つ追加:
   ・menpo / packages / opencv3 3.2.0 から、・・・変わらず
     DOS プロンプトで:
      conda install -c menpo opencv3
   ・clinicalgraphics / packages / pydicom 1.0.2 から、・・・アップ
     DOS プロンプトで:
      conda install -c clinicalgraphics pydicom


(4)その後のパッケージ追加:Plotly
   Anaconda 学習:Plotly:
   ・anaconda / packages / plotly 3.3.0 から、・・・アップ
     DOS プロンプトで:
      conda install -c anaconda plotly


(5)Pillowのダウングレード:
   Anaconda 学習:“Pillow/Image”使えた!?:
   ・dsdale24 / packages / pillow 2.6.0から、・・・変わらず
     DOS プロンプトで:
      conda install -c dsdale24 pillow


(6)kivyパッケージ追加:
   Anaconda 学習:kivy 導入:
   ・krisvanneste / packages / kivy 1.8.0から、・・・変わらず
     DOS プロンプトで:
      conda install -c krisvanneste kivy


(7)visvisパッケージ追加:
   Anaconda 学習:visvis 導入:
   ・conda-forge / packages / visvis 1.11.1 から、・・・アップ
     DOS プロンプトで:
      conda install -c conda-forge visvis


(8)easyGUIパッケージ追加:
   Anaconda 学習:EasyGUI 導入:
   ・achennu / packages / easygui 0.97.4から、・・・変わらず
     DOS プロンプトで:
      conda install -c achennu easygui



本日はここまで。


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181019

Anaconda 学習:Python 2 から Python 3 へ?

2018-11-14 :  PCクリニック
今年初め(2018-01-03)に書いた記事:
GSL Shell から、Python に」の時から、
Python は、Ver.3 系にすべきであったが、・・・・・


ここに来て、移行の準備を始めようと思い立った。


先ずは、違いについての調査から。


“これは”と云う記事を1つ見つけた。

“Qiita”の
Python2からPython3.0での変更点


本日は、この記事の要点整理 プラスアルファ。


・printが文から関数に変更

・リストの代わりにViewsやイテレータを返す
 ・dictのメソッド、keys, items, valuesはViewsを返す
 ・dictのメソッド、iterkeys, iteritems, itervaluesの廃止
 ・map, filter関数がイテレーターを返す
 ・Python3のrange関数は Python2でのxrange。 xrangeは廃止
 ・zip関数はイテレーターを返す

・順序比較
 ・比較演算子(<, >, <=, >=)は、
   そのオペランドが自然な順序付けを持たない場合TypeErrorを送出する
 ・sorted関数とlistのsortメソッドは
   比較関数を与えるcmp引数を取らなくなった
 ・cmp関数は廃止され、__cmp__メソッドはサポートされない

・整数について
 ・基本的にlongはintに改名された(が、古いlong型とほぼ同様に振る舞う)
 ・1/2のような式はfloatを型を返す。
   少数点以下切捨て場合は1//2のような式にすること
 ・整数の上限がなくなったためsys.maxint定数は削除された
 ・long整数のreprメソッドは末尾にLをつけない
 ・8進数リテラルが0720のような表記から0o720というような表記に変更

・ユニコードと8bitの代わりにテキストとデータへ
 ・全てのテキストはUnicodeに
 ・テキストはstr型、dataはbytes型
 ・テキストとdataを混ぜるとTypeErrorを送出する
 ・テキストとdata間の明示的変換
 ・raw文字列内でもバックスラッシュはそのままの文字で解釈される
 ・basestringという抽象クラスが削除

・構文の変更の概要
 ・関数アノテーションの追加
 ・キーワードのみの引数
 ・クラス定義の基底クラスのリストの後にキーワード引数を渡せる
 ・nonlocal文
 ・拡張Iterable Unpacking

・変更された構文
 ・例外のキャッチの構文
 ・新たなraise文のシンタックス
 ・True, Falseが予約語に
 ・メタクラスのシンタックスの変更
 ・ellipsisはどこででも原始的な式として使用できる

・削除された操作
 ・タプル引数のアンパック
 ・バッククオートについて
 ・execについて
 ・<>演算子
 ・リテラル周り
 ・トップレベル以外でのfrom module import *について


その他の変更

・演算子と特殊メソッド
 ・!=は==と逆の結果を返す(==がNotImplementedを返さない場合は)
 ・unbound methodsからfunction objectへ
 ・__getslice__()系のメソッドは削除され、
   __getitem__()系のメソッドにsliceオブジェクトが渡される
 ・next()メソッドは__next__()に改名された
 ・__oct__()と__hex__()は削除され、__index__()を使用すること
 ・__nonzero__()は__bool__()に改名された

・Builtins
 ・super()の追加
 ・raw_input()がinput()に改名



まとめ

ぶっちゃけPython3では

 ・printが関数に
 ・keys, items, valuesメソッドはイテレート可能なオブジェクトを返す
 ・文字列の標準がUnicodeになり型がstr
 ・xrangeがrangeに

辺りを覚えておけば殆ど支障はないと思います。



つまりは、
  GeeksforGeeks
  A computer science portal for geeks
の記事:
Important differences between Python 2.x and Python 3.x ・・・
と一緒かな?

 ・Division operator

 ・print function

 ・Unicode

 ・xrange

 ・Error Handling

 ・_future_ module



<紙>にとっては、特に

整数除算
print は関数
xrange は無し
raw_input()がinput()に
文字列の標準がUnicodeになり型がstr

でしょうか???


本日はここまで。


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181018

Du:ネオ元素

2018-10-24 :  理科部 部活
某化学物質構造表示ツールを使って、
ある化合物を .mol2 (Sybyl Mol2 format)形式で出力したら、
化合物に含まれる Zr:ジルコニウムが、
Du となっていた。


Du って一体何?


「Du 元素」検索では、・・・・・

“アンサイクロペディア”の、
苦素」くらいしか見つからない。

  苦素
  苦素(dungium)は、ネオ原子番号19番のネオ元素。ネオ元素記号はDu。
  いわゆる臭いものによくある元素である。

  概要・性質
  とにかく化合物にすると大抵は駄目なものになる。つまり混ぜるな危険。
  よほどの事が無い限り扱う羽目になる事が無いが、大きなお友達の持ち物
  (とくに捨てようとしても捨てれないもの)は注意である。
  あなたが知らぬ間に苦素が染み付いているかも・・・?

  ちなみに、直接吸い込むと強烈な苦痛が起こってきて最悪の場合
  死にいたるので注意。

  味素と反応させると苦い味の成分ができる。

  ・・・・・
  ・・・・・


なんだか(<紙>にとっては)意味不明な記述ダ。


因みに、こんなページもある:
ネオ元素周期表 - アンサイクロペディア



では、
“アンサイクロペディア”って何???

Uncyclopedia:アンサイクロペディアについて

  このページはアンサイクロペディアの無視された方針と見なされています。
  無視された方針は執筆者の間で広く受け入れられており、
  誰もが従うべき基準と考えられているか、そうでなければ、
  自由に無視して構わないものであると考えられています。
  この方針について提案を行う際には、うやうやしくひざまずいて
  意見を述べてください。


  アンサイクロペディアについて
  アンサイクロペディアとは、誤りと嘘八百でいっぱいの百科事典です。
  アンサイクロペディアは、「エンサイクロペディア(百科事典)」に
  「サイケ」を持ち込んだものであるとも言えるでしょう。
  アンサイクロペディアは、連邦議会や国会と、ある意味では似ていますが、
  連邦議会や国会と違い、ユーモアを理解しています。そうではありますが、
  このページはあらゆるページが完全な混乱と無秩序の水溜りに変わる前にある、
  数少ない真実について触れたページのひとつです。
  このページで口直しをしておいてください。そして、ソフィアの愛のもとに、
  あなたは混乱(と無秩序)を愛しているのでしょうけど、
  混乱していないページを書き加えることによって、
  アンサイクロペディアに混乱を加えないでください。
  混乱していないページは、アンサイクロペディアに混乱を、
  さらには無秩序をもたらします。それはやめてください。
  つまり、混乱していないことをしていないということは、
  無秩序でないということなのです。
  それとも、その反対でしょうか?

  ・・・・・
  ・・・・・


これも、なんだか(<紙>にとっては)意味不明な記述ダ。



なお、“Chem-Station (ケムステ)”ブログに、
ネオ元素周期表」があった。

この記事の最後には、

  ・・・・・
  ・・・・・
  各項目の詳細も総じて秀逸なので、是非ご覧あれ。
  アンサイクロペディアは、ブラックかつネットスラング満載な
  記事が基本なので、そういうの苦手な人は
  楽しめないかも知れませんが・・・。

  ・・・・・
  ・・・・・



本日はここまで。


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181005

Anaconda 学習:conda と pip を混ぜると?

2018-10-10 :  PCクリニック
前回(2018-09-26)の記事:
Anaconda 学習:SciLab はどうか?
を書いている時に、

“onoz000's blog”の、
condaとpip:混ぜるな危険」を見つけた。

  Anaconda環境下でpipを使う場合のリスクについて、
  日本語で書かれたページがほとんど見つからなかったので覚え書き。

  ひとことで
  Anaconda下でpipを使うと予期せず環境が破壊され、
  最悪の場合Anaconda自体の再インストールが必要になる。
  pipは慎重に使いましょう。


  condaとpip
  pipはPython環境で様々なパッケージを管理するための標準ツール。
  例えば、pip install numpyというコマンド一発で(依存関係も含め)
  PyPI(配布サイト)からnumpyをダウンロード・インストールすることができる。

  一方、特にデータサイエンスのためにPythonを使う人に人気なのが、
  Anaconda, Inc.社の提供するAnacondaというPythonのディストリビューション。

  Anacondaにはcondaという独自のパッケージマネージャーが付属しており、
  仮想環境の管理やpipの代わりの役割などを果たしている。
  例えば、conda install numpyからnumpyをインストールできる。

  なぜAnaconda?

  ・・・・・
  ・・・・・

  condaの仕組み

  ・・・・・
  ・・・・・

  pipとcondaの衝突

  ・・・・・
  ・・・・・

  どうすれば良いか

  今までの説明からconda install X でパッケージが見つからなかった場合
  に安易にpipから入れるのは危険だということがわかる。
  リスクを減らすためには例えば次の様な手順を踏む。

  1.anaconda search X でXを提供しているチャネルがないか探す。
   あればconda install -c channel X等の方法でインストールする
   (この場合もチャネルの優先順位など、様々な注意が必要。
    詳しくは公式ドキュメント参照)。

  2.pipから入れたい場合、まずPyPIのサイトから該当するパッケージを探し、
   依存関係を調べておく。依存するパッケージのうち、
   condaからインストール可能なものは予めインストールしておく。

  3.依存関係を満たしたらpip install --no-deps XでXをインストールし、
   動作確認する。

  あるいは別の選択肢として、

   ・ pipからしか入れられないパッケージを入れたい場合、
     新しいcondaの環境を作る(conda create -n env python)。
     その環境内ではconda installは一切用いない。

   ・ Anacondaを使うのをやめる。Python公式サイトのPythonを使い、
     パッケージはpipで導入する。
     仮想環境についてはvenvやvirtualenvを用いる。

  自分のconda環境は大丈夫?

  既に構築済みの自分のconda環境でpipとcondaの衝突があるか
  確かめたい場合は、conda listを実行する。
  同じパッケージがpip経由とconda経由で入っている場合重複して表示される。
  何かがおかしくなっている可能性が高い。

  参考

  ・ wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
  ・ Conda documentation, 特にManaging packagesのページ


殆ど引用(流用?) と云うか、丸写し(?)だが、
本日はここまで。


そう云えば、
今年2月(2018-02-02)の記事:
Anaconda 学習:cufflinks って何?」で、
  ・・・・・
  ・・・・・
  conda じゃ無くて、pip で導入するときについて
  若干学習した?
  ・・・・・
  ・・・・・
と書いている。



そして、
今年5月(2018-05-18)の記事:
Anaconda 学習:PyAutoGUI 導入
で書いた、

  ・・・・・
  ・・・・・
  先日(2018-05-02)の記事「Tiny C compiler:64-bit 版」の時、
  tinycc を、pip でインストールしていた。
  この時、リストを出力していなかった。
  ・・・・・
  ・・・・・

このころから、
conda listの結果に不審な点が見られる???




Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180909

Anaconda 学習:SciLab はどうか?

2018-09-26 :  PCクリニック
SciLab」については、
ブログ内search:SciLab
  2013/07/06 : PDL:Perl Data Language
  2013/06/26 : Algorithm::CurveFit : これで決まりかナ?
  2013/04/27 : Scicos: ブロック線図作成・シミュレータ
  2012/12/28 : 平成23年、24年、そして25年
  2012/12/03 : 2012年前半の記事
  2012/09/12 : R 学習:vs MATLAB
  2012/08/19 : 「R」で決まり(?)
  2012/06/11 : ImageMagick:画像形式変換ツール
  2012/05/22 : Scilab 関連サイトを2つ
  2012/05/09 : Scilab に SIVP 導入
  2012/04/28 : Scilab 導入しました
  2012/04/25 : PBM/PGM/PPM:画像データ表現形式
  2012/04/24 : Scilab つかってみようかナ
の如く、
5年前~6年前に記事にしている。


今年初め(2018-01-03)の記事:
GSL Shell から、Python に
で書いた:

  訳あって、GSL Shell から足を洗う?ことになった。

  代替は、GSL Shell にのめり込む前の、Python でしょうか?

  ・・・・・
  ・・・・・

  Anaconda
  では、
    “Anaconda 5.0.1” ( Python 2.7 version )
  として、2種類あり:
    64-Bit Graphical Installer (500 MB)
    32-Bit Graphical Installer (403 MB)
  しかも、バージョンは、2.7.14 と最新のものである。

  殆どのパッケージが含まれており、

  ・・・・・
  ・・・・・

  これに決め でしょうか?

  早速、
  「Anaconda2-5.0.1-Windows-x86.exe」 2017-10-15 付 403MB
  をダウンロードして、

  ・・・・・
  ・・・・・

の如く、
主たるプログラミング言語は“Anaconda ( Python )”に成っている。



ここで、「Python Scilab」で検索してみた。


“Interoperability - Scilab - Home - Scilab”の、
Python / Call Scilab from other languages
がみつかる。

  Python

  Sciscipy, originally developed by Vincent Guffens,
  extends Python by providing all the features of Scilab.

  Thus, since the Python interpreter, it is possible to access seamlessly
  any Scilab function.

  For example, the following Python code shows the call to Scilab function
  for generating random numbers rand () use to create a matrix of size 20x20
  and then performs some simple calculations on this data:

  from scilab import Scilab
  sci = Scilab()
  x = sci.rand(20, 20)
  y = x*x.transpose()
  y_inv = sci.inv(y)

  Sciscipy transparently manage data conversions
  (both Python and Numpy types).

===

  Python

  元々Vincent Guffensによって開発されたSciscipyは、
  Scilabのすべての機能を提供することでPythonを拡張しています。

  したがって、Pythonインタプリタのため、Scilabの機能にシームレスに
  アクセスすることが可能です。

  例えば、次のPythonコードは乱数を生成するためのScilab関数の
  呼び出しを示しています。rand()はサイズ20x20の行列を作成し、
  このデータに対して簡単な計算を行います:

  from scilab import Scilab
  sci = Scilab()
  x = sci.rand(20,20)
  y = x * x.transpose()
  y_inv = sci.inv(y)

  Sciscipyは、データ変換(PythonとNumpyの両方のタイプ)
  を透過的に管理します。



取り敢えず、“Anaconda Cloud”で、“SciLab”を検索したら、

Win-64 用として、
petrush / packages / scilab2py 0.6
  Python to Scilab bridge
が見つかる。

でも、“Sciscipy”は見つからない???



“Sciscipy”を Web 検索では?

PyPI の、
scilab2py 0.6.1」が見つかる。

  Scilab2Py is a means to seamlessly call Scilab functions
  and scripts from Python.

  It manages the Scilab session for you, sharing data behind
  the scenes using MAT files.

  Usage is as simple as:
>>> sci = scilab2py.Scilab2Py()
>>> x = sci.zeros(3,3)
>>> print x, x.dtype
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]] float64
...
  ・・・・・
  ・・・・・

===

  Scilab2Pyは、Scilabの関数とスクリプトをPythonから
  シームレスに呼び出す手段です。

  Scilabセッションを管理し、MATファイルを使用して
  舞台裏でデータを共有します。

  使い方は次のように簡単です:
>>> sci = scilab2py.Scilab2Py()
>>> x = sci.zeros(3,3)
>>> print x, x.dtype
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]] float64
...
  ・・・・・
  ・・・・・


それで、
インストールの手順は、

  You must have Scilab 5.4 or newer installed and in your PATH.
  You must have the Numpy and Scipy libraries installed.

  To install Scilab2Py, simply:

  ・・・・・
  ・・・・・

===

  Scilab 5.4以上をPATHにインストールしておく必要があります。
  NumpyとScipyのライブラリをインストールしておく必要があります。

  Scilab2Pyをインストールするには、次のようにします。

  ・・・・・
  ・・・・・


と云うことでした。


本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180121

aria2:The next generation download utility

2018-09-19 :  PCクリニック
昨年6月(2017-06-07)の記事:
GNU Wget - Wget for Windows
で、

  「Wget for Windows - GnuWin32」

について書いている。


今年初め(2018-01-03)の記事:
GSL Shell から、Python に
で書いた:

  訳あって、GSL Shell から足を洗う?ことになった。

  代替は、GSL Shell にのめり込む前の、Python でしょうか?
  条件として、100本以上ある現状プログラムが使えること。
  そして、最新版であること。
  そうすると、Python 2.7.14 となる?

  ・・・・・
  ・・・・・

  Anaconda
  では、
    “Anaconda 5.0.1” ( Python 2.7 version )
  として、2種類あり:
    64-Bit Graphical Installer (500 MB)
    32-Bit Graphical Installer (403 MB)
  しかも、バージョンは、2.7.14 と最新のものである。

  殆どのパッケージが含まれており、
  追加したいのは、“menpo / packages / opencv3 3.2.0
  のみくらい???

  これに決め でしょうか?

  早速、
  「Anaconda2-5.0.1-Windows-x86.exe」 2017-10-15 付 403MB
  をダウンロードして、

  ・・・・・
  ・・・・・


の如く、
主たるプログラミング言語は“Anaconda ( Python )”に成っている。



ここで、「Python wget」で検索してみた。

もう一歩制限して、「Python wget ダウンロード」検索とした。


“Qiita”の、
Pythonでバイナリファイルを保存する
が見つかる。

  ・・・・・、その時にUNIX環境であれば、

  ・・・・・

  みたいに wget で簡単にできたんですが、windows環境だとwgetは使えません。
  なので、

  ・・・・・

  上記のように、requests モジュールの Response オブジェクトにある
  raw (urllib3を使ったHTTPResponseオブジェクト)を、
  shutil モジュールの copyfileobj 関数を使って ターゲットの
  ファイルオブジェクトにコピーすることで保存する 、・・・

  ・・・・・


ここで、

「conda wget」と検索してみたが、Linux のみ?


conda の「pywget」では???

“anaconda / pywget 2.2”か、
mjirik / packages / pywget 3.2”か?



最初の検索結果の続きから、
これも“Qiita”の、
PythonでWebからバイナリデータをダウンロードする時の速度の話

  はじめに
  Pythonでバイナリデータをダウンロードする際の速度について検証してみる。
  Webクローラーを作成する場合はこの辺の速度は気になるところである。
  普通にやるとこんな感じになると思う。

  ・・・・・
  ・・・・・

  もちろんこれでもいいのだが、高速になるならそれに越したことはない。

  検証方法
  ・requests+open
  ・wget
  ・curl
  ・aria2c
  これらのダウンローダーをPythonから使用してベンチマークテストを行った。
  requests+open以外はsubprocessから使用する。

  ・・・・・
  ・・・・・
  ・・・・・

  
  aria2cが圧倒的に速いという結果になった。
  この記事でも紹介されているように
  aria2cはwgetやcurlより高速なダウンロードツールである。
  とくに懸念がなければダウンロードにはaria2cを使えばいいのではないかと思う。
  そしてサイズの大きいデータをダウンロードする際はrequests+open
  は避けたほうがよさそうである。

  ・・・・・
  ・・・・・



この内、最初の3つ、

  ・requests+open

  ・wget

  ・curl

は知っていた。


4番目の、

  ・aria2c

は???


「pip aria2c」で検索(!)

aria2

  aria2
  The next generation download utility.

  aria2 is a lightweight multi-protocol & multi-source command-line
  download utility.
  It supports HTTP/HTTPS, FTP, SFTP, BitTorrent and Metalink.
  aria2 can be manipulated via built-in JSON-RPC and XML-RPC interfaces.
===
  aria2は、軽量のマルチプロトコル&マルチソースコマンドライン
  ダウンロードユーティリティです。
  HTTP / HTTPS、FTP、SFTP、BitTorrent、Metalinkをサポートしています。
  aria2は組み込みのJSON-RPCとXML-RPCインタフェースを使って操作できます。


そして、

  Download
  Download version 1.34.0. There you can download source distribution
  and binaries for OS X, Windows and Android.

  The legacy releases earlier than 1.19.1 are available here.
===
  
  ダウンロード
  バージョン1.34.0をダウンロードしてください。そこでは、OS X、Windows、
  Android用のソース配布とバイナリをダウンロードできます。

  1.19.1より前のレガシーリリースがここで利用可能です。



また、

  Usage Examples

  Command-line scares you off? No, aria2 is really easy to use!!

  Download from WEB:
$ aria2c http://example.org/mylinux.iso
  ・・・・・
  ・・・・・


今後は、aria2c かナ?



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


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180115

VMD:Visual Molecular Dynamics

2018-09-12 :  理科部 部活
Web検索を行っていたら、・・・・・

VMD - Visual Molecular Dynamics
を見つけた。

これは、
NIH ( National Institutes of Health : 国立保健研究所 )で提供されている?
アプリで、「What is VMD?」にある如く:
  VMD is designed for modeling, visualization, and analysis of biological
  systems such as proteins, nucleic acids, lipid bilayer assemblies, etc.
  It may be used to view more general molecules, as VMD can read standard
  Protein Data Bank (PDB) files and display the contained structure.
  VMD provides a wide variety of methods for rendering and coloring
  a molecule: simple points and lines, CPK spheres and cylinders,
  licorice bonds, backbone tubes and ribbons, cartoon drawings, and others.
  VMD can be used to animate and analyze the trajectory of a molecular
  dynamics (MD) simulation.
  In particular, VMD can act as a graphical front end for an external
  MD program by displaying and animating a molecule undergoing simulation
  on a remote computer.
===
  VMDは、タンパク質、核酸、脂質二重層アセンブリなどの生体系のモデリング、
  ビジュアライゼーション、および分析のために設計されています。
  VMDが標準のタンパク質データバンク(PDB)ファイルを読み込み、含まれる構造。
  VMDは、単純な点および線、CPK球および円柱、甘草結合、バックボーンチューブ
  およびリボン、漫画図面など、分子のレンダリングおよび着色のための
  さまざまな方法を提供します。 VMDを使用して、分子動力学(MD)
  シミュレーションの軌道をアニメーション化および解析することができます。
  特に、VMDは、リモートコンピュータ上でシミュレーション中の分子を表示
  およびアニメーション化することによって、外部MDプログラムの
  グラフィカルフロントエンドとして機能することができます。

そして、
  Key features of VMD include:
  ・Support for all major computer platforms
  ・Support for multicore processors
  ・Support for GPU accelerated computation
  ・・・・・
  ・・・・・
===
  VMDの主な機能は次のとおりです:
  ・すべての主要なコンピュータプラットフォームのサポート
  ・マルチコアプロセッサのサポート
  ・GPUによる高速計算のサポート
  ・・・・・
  ・・・・・


これは面白いナ と思ったが、・・・・・


色々調べてみると、

 高分子がメイン対象?

 ほぼ表示のみ?

 MD 計算用のソフトも提供されているが、
 当然ながら、実行時間が掛かるもの。



<紙>的には、ダメだ(イラナイ)ナ。



と云うことで、
本日はここまで。


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180510

Mery:フリーの国産テキストエディター

2018-09-05 :  PCクリニック
昨年(H29-02-03)の事ですが、・・・・・


H28-12-28 付「Yahoo! ニュース」から、

窓の杜 > オフィス・ドキュメント > テキストエディター > Windows
「Windows 10にまず入れる超定番無料アプリ」
今もなお進化を続けるフリーの国産テキストエディター「Mery」
を見つけた。

  プログラミングにも原稿執筆にも! 最新ベータ版では・・・
                     (2015/8/12 05:05)

   「Windows 10」のポテンシャルを引き出すためにまず入れておきたい
  定番ソフトを紹介する本集中連載。
  第3回となる今回は、多くの形式に対応した日本語に適した
  多機能テキストエディター「Mery」を紹介する。

  日本語に適した多機能テキストエディター「Mery」

   最近はWeb開発に適した「Sublime Text」「Atom」「Brackets」といった
  “モダン”なテキストエディターが人気だが、ソースコードの
  記述だけでなく、日本語での原稿書きにも適した万能なものがほしいならば、
  国産のテキストエディターに限る。しかし、国産のテキストエディター、
  とくに無償のテキストエディターは“枯れて”おり、事実上開発が停止
  してしまっているものも少なくない。

  ・・・・・
  ・・・・・



それで、

  関連リンク

  Mery - 窓の杜ライブラリ
  http://www.forest.impress.co.jp/library/software/mery/


を見に行った。


  プラグインやマクロも利用できる、Unicode対応の高機能かつ多機能な
  テキストエディター。拡張子別の色分け、単語補完、正規表現対応の
  検索・置換・GREP、さらにキーカスタマイズやカラー印刷など、
  テキストファイルを快適に編集するための便利な機能が数多く搭載されて
  おり、原稿執筆やソースコードの編集など幅広いテキスト編集に対応する。
  ・・・・・
  ・・・・・

  作者名   Kuro 氏
  公式サイト Haijin Boys Online
        http://www.haijin-boys.com/



と云うことで、

Mery

  Mery (テキストエディタ)
  Mery はフリーのテキストエディタです。
  Mery では日記、恋文、新聞記事、ソースコードなどのあらゆる
  テキスト文書を簡単に編集することができます。
  また、HTML、Java、PHP、SQL などの様々なプログラミング言語の
  色分け表示も可能です。
  ・・・・・
  ・・・・・


そして、

  レジストリを使用しない

  インストール不要、
  ZIP ファイルを解凍するだけですぐにご利用可能です。
  設定情報の保存にレジストリを使用しませんので
  アンインストールも簡単、ポータブル環境でも安心です。
  (ZIP 版のみ)



なので、

当時

  「Mery_2.5.6.zip」 2016-12-23 付  2.43MB

をダウンロードして、
展開した。( 所定の、D:¥TOOL¥ に )



だが、未だにまともに使っていない???



現時点(H30-09-05)では、Ver 2.6.7
そして、ベータ版 Ver 2.6.11

ですネ。




本日はここまで。


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170203

Haxe:オープンソースの高級プログラミング言語

2018-08-29 :  PCクリニック
前回(2018-08-22)の記事:
Cling:CINT後継」に関連して、・・・・・


“Qiita”の
Haxe3.2でPython出力を試す
を見つけた:

  Haxe 3.2からPython出力が可能になったので、試してみます。

  ・・・・・
  ・・・・・



それで、Hexaって何?

“Weblio辞書”では、
haXeとは
  haXe(ヘックス、発音記号は /heks/)はコンピュータ・プログラム用言語の
  1つであり、対応するウェブサイト上でなら汎用言語として使用でき、
  オープンソースで汎用性の高いクロスプラットフォームの
  高級プログラミング言語である。
  言語は ActionScript 3 から派生していて類似している。
  API も NME により Adobe Flash と同等のものが提供されている。

  以下のアプリケーションを生成できる

   ・ Adobe Flash アプリケーションとゲーム
   ・ デスクトップアプリケーション (Microsoft Windows, Linux, Mac OS X)
   ・ モバイルアプリケーション (Android, iOS, HP webOS, BlackBerry)
   ・ HTML5 アプリケーション
   ・ サーバーサイド ウェブアプリケーション

  単一の無修正の1つのコードベースから全てのプラットフォーム向けの
  プログラムを haXe 開発環境内で生成できる。

    目次
  1 出力ターゲット
  2 言語
  3 コンパイラの実装とパフォーマンス
  4 統合開発環境
  5 参照
  6 外部リンク

  ・・・・・
  ・・・・・


もう1つ
“ウィキペディア”では、
Haxe
  Haxe(ヘックス、発音記号は /heks/)はオープンソースの
  高級プログラミング言語、もしくはそのコンパイラである。

  言語としてのHaxeは静的型付きのオブジェクト指向言語であり、
  構文はActionScript3および標準化が中止されたECMAScript 4に似ている。
  Adobe Flashおよび独自のNekoVMで実行可能なバイトコードに
  コンパイルされるほか、JavaScript、ActionScript、C++、C#、Java、PHP、
  Python、Luaへのソースコードの変換が可能であるため、
  主にマルチプラットフォーム開発を目的として使用される。
  また、FlashからHTML5への移行にも使用される。

  2012年4月に表記がhaXeからHaxeに変更された。

  ・・・・・
  ・・・・・



元の記事に戻って、・・・・・

  インストール

   Haxe 3.2のインストール
   Haxe公式のDownloadsから最新版をダウンロードしてインストールします。
   Macでhomebrewを使っているなら下記でもOKです。
     $ brew install haxe --HEAD
   もしくは、Building Haxeを参考に自分でビルドします。

   Python3.xのインストール
   他にたくさん記事があるので省略。
   なお、いまのところHaxeが出力可能なのはPython3だけのようです。

  Haxe/Pythonチュートリアル

   Hello World
   公式のHello WorldでPython出力をしてみます。
   まずはHelloWorld.hxを下記の内容で作成。
HelloWorld.hx
class HelloWorld {
static public function main() {
trace("Hello World");
}
}

  上記をhaxeでhelloworld.pyにコンパイル。

  ・・・・・
  ・・・・・

  無事、Hello Worldが出力されました。

  なお、このとき出力されているhelloworld.pyは下記のようになっていました。

  ・・・・・
  ・・・・・



本日はここまで。


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180323

Cling:CINT後継

2018-08-22 :  PCクリニック
CINTについては、
10件ほど記事にしている。

中でも、
6年前(2012-11-28)の記事「CINT:C言語インタプリタ

  ・・・・・
  ・・・・・
  ふと気になった。
  「C言語」のインタプリタってあるのかな?

  探してみた。
  (当然ながら、Firefox で、Google 検索)

  「Cint C/C++インタプリタをUbuntuに入れてみた。」
  が見つかった。
  ブログ「Silfa and PC」の 2010/11/28 の記事。
  ・・・・・
  ・・・・・



久し振りに、
「Cインタプリタ」検索を行った。

“Qiita”の
C++11インタプリタ Clingのビルド
が見つかった。

  Cling
  CERNのROOTではCINTというC++インタプリタが使用されています。
  その存在を知ったときは興奮しましたが、CINTの情報が基本的に古く、
  そして極端に少なかったため、その存在をすっかり忘れていました。

  そのCINTの後継のものとしてLLVMを用いて作成されたClingが
  2011年に公開されていたようです。

  ・・・・・
  ・・・・・



Cling」検索では、・・・

GitHub - root-project/cling: The cling C++ interpreter
が見つかる:

  Cling - The Interactive C++ Interpreter
  The main repository is at https://github.com/root-project/cling

  Overview
  Cling is an interactive C++ interpreter,
  built on top of Clang and LLVM compiler infrastructure.
  Cling realizes the read-eval-print loop (REPL) concept,
  in order to leverage rapid application development.
  Implemented as a small extension to LLVM and Clang,
  the interpreter reuses their strengths such as the praised concise
  and expressive compiler diagnostics.
===
  概要
  Clingは、インタラクティブなC ++インタープリタであり、
  ClangとLLVMのコンパイラインフラストラクチャの上に構築されています。
  Clingは、迅速なアプリケーション開発を活用するために、
  REPL(read-eval-print loop)の概念を実現します。
  LLVMとClangの小さな拡張として実装されたインタープリタは、
  コンパイラの診断の簡潔で表現力豊かな診断などの強みを再利用します。

  See also cling's web page.

  Please note that some of the resources are rather old
  and most of the stated limitations are outdated.

  ・・・・・
  ・・・・・



なので、
cling's web pageを見に行った。

  Cling interprets C++
  Cling is built on the top of LLVM and Clang libraries.
  In addition to standard interpreters it has a command line prompt
  and uses just-in-time (JIT) compiler.
  This kind of software application is commonly known as
  an interactive compiler.
  Cling started off as a contemporary, high-performance alternative of
  the current C++ interpreter in the ROOT project - CINT.
===
  ClingはLLVMとClangライブラリの最上位に構築されています。
  標準インタプリタのほかに、コマンドラインプロンプトがあり、
  ジャストインタイム(JIT)コンパイラが使用されます。
  この種のソフトウェアアプリケーションは、一般に
  インタラクティブコンパイラと呼ばれます。
  ClingはROOTプロジェクト(CINT)の現行のC ++インタプリタの
  現代的で高性能な代替手段として始まった。

  ・・・・・
  ・・・・・



ところで、
このClingは、Windows で使えるのか?

Clingビルド 失敗の記録 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 メモ編

  Clingビルド 失敗の記録

  LLVM/CLang上のC++インタプリタ Cling

  ・ https://root.cern.ch/cling

  Windows上のビルドはダメだった。いまいましいコマンドラインは:

  ・・・・・
  ・・・・・


どうもダメな様(存在しない様)だ?



本日はここまで。


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180323

XMedia Recode:動画変換ツール

2018-08-15 :  PCクリニック
先日(2018-08-08)導入した、
UniteMovie:動画の連結」では、
“FLV”対応で塩梅が悪い。

つまり、

UniteMovieでflvが結合できません。

等々にある様に、

  ・・・・・
  ・・・・・

  まず、UniteMovieはビットレート、フレームレート、画面サイズなどが
  同じでないと結合ができません。

  そしてメニュー欄(右端のアイコンをクリックで出ます)で
  「異なる形式のFLVを強制結合する」にチェックを入れないとできません。

  これらの条件を満たしても結合ができない場合は、
  結合するflvがflv5という比較的新しい形式のもので、
  unitemovieが対応していないんだと思います。

  ・・・・・
  ・・・・・



そこで、

“フリーソフト100”の
無料動画変換ソフト一覧

から、

XMedia Recode

  様々な種類のオーディオ、ビデオフォーマットの変換に対応

  ・・・・・
  ・・・・・

に注目してみた。

つまり、

  動画変換を行ったり、動画から音楽ファイルを抽出したり、
  音楽ファイルのフォーマット変換をしたりできる音楽・動画変換ソフト。
  DVD/Blu-ray も変換できます。
  対応しているフォーマットは豊富にあり、
  変換するフォーマットも同程度用意されています。

  XMedia Recode の使い方

  ・ ダウンロード
  ・ 使い方
   1.動画を変換する
   2.対応フォーマット
     2-1. 入力フォーマット
     2-2. 出力フォーマット
   3.対応言語

  ・・・・・
  ・・・・・


なお、
ダウンロードの為に、
提供元サイト
をみると、
  Portable
もある!



本日はここまで。


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180707

UniteMovie:動画の連結

2018-08-08 :  PCクリニック
「動画 連結」検索で、・・・・・

“k本的に無料ソフト・フリーソフト”の
おすすめの動画編集 ソフト
を見つけた。


その中から、

UniteMovie
  各種メディアファイルを、一つに連結結合してくれるソフト。
  ・・・・・
  ・・・・・
  各種メディアファイルから、指定した場面をロスレスで
  抽出してくれるソフト「CutMovie」も付いています。


つまり、
複数のメディアファイルを、一つに結合!「UniteMovie」。

  各種メディアファイルを、一つに連結結合してくれるソフト。
  mpg(MPEG-1)/ asf / wmv / avi / flv / mp4 / m4v / rm / ram /
  rmvb / mov / qt / 3gp / 3g2 / amc 形式の動画ファイル、
  または mp3 / wma / wav / m4a / ra 形式の音声ファイル を、
  それぞれ再圧縮なしで一つに連結結合することができます。
  各種メディアファイルから、指定した場面をロスレスで抽出してくれる
  ソフト「CutMovie」も付いています。

  「UniteMovie」は、シンプルなメディアファイル連結ツールです。
  複数の

  ・・・・・
  ・・・・・

に着目した。


それで、
「UniteMovie」検索で、・・・・・

“フリーソフト100”の
UniteMovie の評価・使い方

  ファイルをドラッグ&ドロップし、
  複数の動画を結合することができる動画結合ツール

  複数のファイル形式の動画、音声ファイルに対応しています。
  また同梱されているソフトの「CutMovie」は動画を時間・分・秒単位の
  指定した時間に切り取って編集することができます。
  ただし、「CutMovie」はMPEGやWAVに対応していません。
  【注意点】
  UniteMovie はファイル選択後、保存先のファイル名が表示されますが、
  ファイル名と拡張子の間に「.(ドット)」がなく、「xxxxwmv」のような
  ファイル名になります。
  手動で「.(ドット)」を追加して「xxxx.wmv」のようなファイル名
  にする必要があります。

を熟読(???)


特段問題はなさそうなので、・・・・・

ダウンロードした:
  「unitemovie.zip」  1.15MB  2007/07/07付


展開するのみで利用できる。


で、ドキュメントは、・・・・・

UniteMovieの使い方

ですネ。



本日はここまで。


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180521

お知らせ

2018-08-01 :  その他
今年に入ってから、記事の主なテーマは、
Anaconda ( Python ) 学習 でした。

しかしながら、最近は学習頻度が低下し、
記事にすべき内容が無くなってきた。

他に、
趣味の世界では、やはりGSL Shell ( Lua ) 学習 ですが、
こちらも、学習意欲の低下(?)で、ネタ切れ状態です。

そんな訳で、定期的なブログ記事投稿がままならなくなって来た。

今後は、
不定期更新、と云うか休止(開店休業)状態になりそうダ。


どうか、
よろしくお願い申し上げます。



本日はここまで。



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180801
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