IRONPYTHON Meaning in Japanese - translations and usage examples

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Examples of using Ironpython in English and their translations into Japanese

IronPython is Microsoft's implementation of the Python language.
IronPythonはMicrosoftのPythonの実装である。

Currently compiling IronPython to disk is temporarily unavailable.
現在、IronPythonをディスクにコンパイルすることは一時的に不可能である。

IronPython 1.0 Beta 1, which was released at the end of last week, is“well integrated” with the rest of the.
マイクロソフトが先週末にリリースした「IronPython1.0Beta1」は、ほかのすべての。

Shri Borde discuses the status of IronPython 2 and how it works with compiled code.
ShriBorde氏はIronPython2の状況およびそれがコンパイル済みコードとどのように動作するのかについて議論する。

If IronPython wants the broadest possible audience, this isn't just an option.
もしIronPythonが可能な限り広範な利用者を求めているのであれば、選択肢は一つだけだ。

Tuples are supported natively in languages such as F and IronPython, but are also easy to use from any.
組はFおよびIronPythonをなどの言語でネイティブではサポートされてはまた、。

IronPython 1.0 Beta 1, which was released at the end of last week, is“well integrated” with the rest of the.
Microsoftによると、先週末にリリースされた「IronPython1.0Beta1」は、ほかのすべての。

For the standard pystone benchmark, IronPython on the CLR was about 1.7x faster than the C-based implementation.
標準のpystoneベンチマークにおいて、CLR上のIronPythonは、Cベースの実装より1.7倍くらい高速だった。

The term“CPython” is used when necessary to distinguish this implementation from others such as Jython or IronPython.
CPython」という単語は、この実装をJythonやIronPythonといった他の実装と区別する必要が有る場合に利用されます。

Also, Jython and IronPython(see below) support JIT compilation on their respective virtual machine implementations.
また、JythonとIronPython(後述)は、それぞれの環境の仮想マシン実装へのJITコンパイルをサポートしています。

But now that Microsoft backs four dynamic languages, VB, C, IronPython, and IronRuby, there is a renewed interest in it.
しかし今、マイクロソフトは、VB、C、IronPython、IronRubyという4つの動的言語に立ち返り、再び興味を持つことになった。

To add some perspective: Microsoft's DLR must still prove itself, at the moment it is available online together with IronPython.
ちょっとした予想をつけ加えよう・MicrosoftのDLRはまもなくIronPythonとともにオンラインで利用可能となり、自らを証明するだろう。

(In October of 2010, Microsoft stopped developing IronPython and IronRuby and they became independent open-source projects.).
年10月に、MicrosoftはIronPythonとIronRubyの開発を停止し、これらは独立したオープンソースのプロジェクトとなりました。

Shows how to create a custom object that dynamically exposes the contents of a text file, and how to create a project that uses the IronPython library.
テキストファイルの内容を動的に公開するカスタムオブジェクトを作成する方法、およびIronPythonライブラリを使用するプロジェクトを作成する方法を示します。

In this case, the IronPython team didn't want to commit to a dependency on an external tool, while the IronRuby team didn't mind.
この場合、IronPythonチームは外部ツール依存性に踏み込みたくはなく、一方でIronRubyチームはそれを気に病まなかったということです。

One of the end results of these numerous improvements is that IronPython's startup time has decreased by 10% when compared to IronPython 2.6.1.
このような数々の改良の結果のひとつとして，IronPython2.6.1に比較して起動時間がおよそ10%短縮されています。

These include IronPython(running Python on the. NET platform), Jython(on the Java runtime) and PyPy(implementing Python in a subset of itself).
IronPython（.NETプラットフォーム上でPythonを実行）、Jython（Javaランタイム上）、PyPy（Pythonを独自のサブセットに実装）などがあります。

For the demo, Dino showed us the latest Django release(v0.96) running on IronPython 2.0 Beta 1(which was just released on Friday).
実演でDino氏はDjangoの最新リリース(v0.96)(source)をIronPython2.0Beta1(金曜日にリリースされたばかりである)(source)で実行させて見せた。

In IronPython, the parse tree is also a DLR expression tree, but it contains many custom nodes that the DLR would not normally understand(such as ForStatement).
IronPythonでは、その解析ツリーもまたDLR式ツリーですが、これはDLRが通常は解さないようなカスタムノードを数多く含んでいます（たとえばForStatementなど）。

For many reasons I just don't have the time right now to give IronPython the attention it deserves, so I'm handing control of the project to Alex Earl and Benedikt Eggers.
さまざまな理由から、私は今IronPythonにちゃんと気を配る時間がないので、AlexEarlとBenediktEggersにプロジェクトの手綱を渡しているところだ。

Python Tools for Visual Studio, which has its first production release today, now supports all four major Python interpreters, CPython, IronPython, Jython, and PyPy.
PythonToolsforVisualStudioは、メジャーなPythonインタープリタであるCPython、IronPython、Jython、PyPyの4つすべてをサポートした最初の製品である。

Python Tools for Visual Studio integrates IronPython directly into the Visual Studio development environment, making it an ideal choice for Windows developers.
PythonToolsforVisualStudioはIronPythonをVisualStudio開発環境に直接統合し、Windows開発者にとって理想的な選択肢にします。

It is a framework developers normally use on Linux or some other platform where Apache and Python are found but this demo showed Django running on Microsoft's DLR, the IronPython language and SQL Server 2005.
それはデベロッパがApacheやPythonが存在するLinuxやその他のプラットフォームで使用するフレームワークであるが、今回はMicrosoftのDLR、IronPython言語およびSQLServer2005でDjangoを実行する実演をおこなった。

The final version of IronPython for. NET 4.0 will support C 's new dynamic keyword as well as the improved version of VB's implicit late binding.
ThefinalversionofIronPythonfor.NET4向けIronPythonの最終バージョンはCの新しいキーワードであるdynamicをサポートし、VBの新しいバージョンの暗黙的遅延バインディングにも対応する予定だ。

In addition to supporting refactoring in CPython and IronPython, this release offers support for MPI(Message Passing Interface) and Microsoft HPC(High Performance Computing).
CPythonとIronPythonでのリファクタリングのサポートに加えて、このリリースはMPI(MessagePassingInterface)とMicrosoftHPC(High PerformanceComputing)のサポートを提供している。

In actual fact, both Jython and IronPython maintainers pointed out that their respective implementations either had a compatible AST module, or intended to provide one.
実際の事実として、JythonとIronPython双方のメンテナは、彼らのプロジェクトのそれぞれの実装もASTモジュール、またはその機能を提供するモジュールと互換性があることを指摘しました。

In attendance were members of the CPython, PyPy, Jython, IronPython, and Parrot VMs; packaging developers from Fedora, Ubuntu, and Debian; developers of the Twisted project, and several others.
出席者は、CPython,PyPy,Jython,IronPython,ParrotVMのメンバー、Fedora, Ubuntu,Debianのパッケージャ、Twistedプロジェクトの開発者やその他のプロジェクトのメンバーが集いました。

PTVS improves on the IronPython Tools for Visual Studio code base(introduced in IronPython 2.7) and adds CPython, Cluster support and new modules like NumPy and SciPy in. Net.
PTVSは、IronPythonToolsforVisualStudioコードベース（IronPython2.7に導入された）上で改善され、CPython,クラスタのサポート、.NETにおけるNumPyやSciPyのような新しいモジュールを追加した。

The result of the DLR design is that languages like IronPython and IronRuby can call each other's objects(and those of any other DLR language), because they have a common dynamic object model.
このDLRの設計の成果として、IronPythonやIronRubyのような言語は、共通の動的オブジェクトモデルを使用することによって、互いの（そして他の任意のDLR言語の）オブジェクトを呼び出せるようになりました。