unite.vimより高速なdenite.nvimを使う - Qiita
Denite Denite.nvim is a dark powered Neovim unite all interfaces. It resolves unite.vim problems. It is 10 times faster than unite.vim. 暗黒の力を手に入れた云々。早い パッと動かしたい人は操作方法の項まで見れば動かせる文章構成にしています。 こんな感じ インストール python3を持ってないといけません。 pyenvとpyenv-virtualenvを使っている場合 # pyenv install 3.5.2 # 2016/9/22 update 後述するcpsmを利用する場合動的リンクを含む以下の方法でインストールしてください。 env PYTHON_CONFIGURE_OPTS="--enable-framework" pyenv install 3
pyenv install 3.6.6 でエラーが発生する。 – digitalnauts – Medium
pyenv install でエラーが発生する。 macOS Mojave に pyenv install 3.6.6 でPython3系をインストールしようとしたらエラーが発生した。 ~ $ pyenv install 3.6.6 python-build: use openssl from homebrew python-build: use readline from homebrew Downloading Python-3.6.6.tar.xz... -> https://www.python.org/ftp/python/3.6.6/Python-3.6.6.tar.xz Installing Python-3.6.6... python-build: use readline from homebrewBUILD FAILED (OS X 10.14 using python
自分の為のpython環境設定まとめ[mac][ubuntu] - Qiita
無駄な記述が多かったので書き直しました。こっちの方が早くみ終わります。 http://qiita.com/miyamotok0105/items/5f26e4ae41f0e35ded16 deep learing勉強用に環境構築。 結構苦労したので自分用にまとめました。 あまり相性が良くないようですが、anacondaとpyenv両方を入れています。 condaで環境切り替えします。 ####環境設定ツール ・pyenv,anyenv...pythonバージョンの切り替え ・virtualenv...pythonライブラリの独立環境構築 ・anaconda...pyenvとvirturalenvの合体 ・brew...macのライブラリ管理ツール ・pip...pythonのライブラリ管理ツール ・conda...pythonのライブラリ管理ツール ###環境構築でよくあるエラー インスト
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Pythonの仮想環境構築(2017年版) pyenvとpyenv-virtualenvとvirtualenvとvirtualenvwrapperとpyvenvとvenv - Qiita
追記 2017/01/29 突っ込み記事を書いていただきました。ありがとうございます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 コメント欄で@shibukawaさんも述べられていますが、virtualenvとvenvはほぼ同じなので、実質はpyenv or virtualenv(venv)の２択だけど、virtualenvが既にデファクトスタンダードとして地位を確立しているとのこと。 記事内ではpyenv推しをしていますが、virtualenvを使うことにします。僕はライトPythonユーザなので周辺環境はできるだけデファクトに乗っかって楽をしたいので。 はじめに Pythonの環境構築について調べていると、タイトルに挙げたツール名を見かけることがあると思います。要は環境の隔離ツールなのですが、こういったツールは移り替わりが激しく、初級者にとっては何が何やらわかりません。僕自身そこま
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後々面倒になることがあります． グローバル変数だらけになり管理が追いつかなくなる：「どうせ小さなスクリプトだし」ではじめると最初は見通しが良くてもだんだんどこでどの変数名を使っているか分からなくなっ
Pythonコードからコマンドラインインターフェイスを自動生成するツール『Python Fire』を試してみた | DevelopersIO
先日、Googleから『Python Fire』なるものが発表されました。関連記事によると『Pythonコードからコマンドラインインターフェイスを自動生成するツール』なのだそうです。ざっと見た感じ利用のハードルも低く、すぐに使えそうなものでしたので早速試してみました。 Google Open Source Blog: Introducing Python Fire, a library for automatically generating command line interfaces Python Fireの導入 Python Fireの導入方法及び使い方については下記GitHubの情報にまとまっています。こちらを参考にしながら進めて行きます。 GitHub - google/python-fire: Python Fire is a library for automaticall
Automate the Boring Stuff with Python
By Al Sweigart. Over 500,000 copies sold. Free to read under a CC license. "The best part of programming is the triumph of seeing the machine do something useful. Automate the Boring Stuff with Python frames all of programming as these small triumphs; it makes the boring fun." - Hilary Mason, Data Scientist and Founder of Fast Forward Labs "I'm having a lot of fun breaking things and then putting
Python初心者が2系→3系への移行時に意外と気づかないけど、知らないままだと危険な変更点 -
Photo by Yuya Tamai 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているのですが、Python2系とPython3系にはいろんな変更点があります。 で、互換性がない変更点も割とあって、よく知らないまま初心者が2系から3系に移行しちゃうと結構危険なところもあるので、今日はその辺の話をしていきます。 print に括弧が必要になっちゃったよねーみたいな話や、よく言われている raw_input とか xrange の話は飛ばします。 ■意外と気をつけたいPython3系における変更点 ◆map,filter,zipがイテレーターを返してくる Python2系ではmap, filter, zipともに普通のリストを返していますよね。 map_object = map(int, "12345") print(list(map_object)) print(list(map_o
Karabiner-Elementsのプロファイルを動的に切り替え - ぽよメモ
2016/11/8現在，最新バージョンは0.90.64となり，デフォルトでプロファイル切り替え機能が実装されました．詳しくは以下に． poyo.hatenablog.jp きっかけ karabiner.jsonを設定 複数のプロファイルを設定 karabiner_profile_changer デバイスを指定 launchdに登録 まとめ きっかけ Macの環境をmacOS Sierraのリリースと同時に新規インストールでまっさらにしました． 後期から研究室に居場所ができるので，手元に余っているMajestouch黒軸を置いて使おうかなと．そこでKarabinerをインストールしようとしたら Karabiner - OS X用のソフトウェア より macOS Sierraサポート状況 Karabinerは今のところmacOS Sierraでは動作しません。 Sierra対応は、まずは単純な
コマンドラインからSwiftを実行したらImportError: No module named six - Qiita
$ swift Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "/Applications/Xcode.app/Contents/SharedFrameworks/LLDB.framework/Resources/Python/lldb/__init__.py", line 98, in <module> import six ImportError: No module named six Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> NameError: name 'run_one_line' is not defined ・ （省略）上記３行のエラーが繰り返し大量に表示 ・ Wel
Amazon Product Advertising APIでKindle本が扱いづらい - free(your_mind);
Kindleストアがどうにも使いづらいのでProduct Advertising APIで新刊情報を取ってくるスクリプトを書いているのだけど、なんかいまいちしっくりこない。 「今日の新刊」みたいなのが欲しいのだけど、ItemSearchのPowerパラメータでpubdate:01-02-2013とか書けるのかと思ったらこれが効いてくれない。pubdate:during 02-2013だと効くので、年月までしか絞り込めないみたい。これは散々既知のようだけど。取ってきてから選り分けるしかなさそう。 で、Kindle本独特っぽいのが日付に関するところなのだけど、Kindle本検索した時のレスポンスを見るとPublicationDateとReleaseDateの2つの日付を持っている。どうやらこれ、PublicationDateは紙の本の出版日で、ReleaseDateはKindle版のリリース日
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
Python3.5の新機能 - Qiita
はじめに 開発ロードマップ(PEP-478)によると正式リリースが9/13(おそらくUS時間)に予定されているPython 3.5。追加のリリース候補(rc4)が9/9にリリースされたこともあり、多少遅れる可能性もあるが、おそらくは一週間以内にでることであろう。ということで、Python3.5の変更点の日本語まとめ + 一言コメントをしてみた。元ネタはこちらの冒頭にある "Summary - Release Highlights"。 なお、Python3.5を試すには、最新のリリース候補をここからダウンロードすればよい。あるいはpyenvを使っている人はpyenv installで簡単に導入できるが、pyenvの最新版v20150901ではrc2までしかサポートされていないのでそれで我慢するか、pyenvをHEADから取ってくる必要がある。homebrewを使っている場合はこんな感じ。 P
RubyとPythonにおけるガベージコレクションの視覚化 | POSTD
本稿は、ブダペストで開かれたイベント「 RuPy 」で、Pat Shaughnessyが披露したプレゼンの内容をまとめたものです。 プレゼンの映像はここ から視聴できます。 本稿は当初、 同氏の個人ブログ に投稿されましたが、同氏の了承を得て、Codeshipに再掲載します。 このイベントは「RubyとPython」に関するカンファレンスなので、RubyとPythonでは、ガベージコレクション（以下「GC」）の動作がどう違うのかを比較すると面白いだろうと私は思いました。 ただしその本題に入る前に、そもそもなぜ、GCを取り上げるのかについてお話しします。正直言って、すごく魅力的な、わくわくするテーマではないですよね？ 皆さんの中でGCと聞いて、心がときめいた方はいらっしゃいますか？ ［実はこのカンファレンス出席者の中で、ここで手を挙げた人は数名いました！］ Rubyコミュニティで最近、Rub
何故、「そのプログラミング言語」で関数型プログラミングをするのが難しいのか - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
近況 未来が脅す右手の指 ナイフが滑る左手首 朦朧と過ぎる日曜日 消えた秒針 数えた生久伸 このままでいいのか 俺はお前は 迷路の中 IT'S MY WORLD ――『KOKORO WARP』SHAKKAZOMBIE 問題 多くの人々にとって、既存の慣れ親しんだプログラミング言語で、最新のスタイルを身に着けたいと思うのが人の常だと思う。今宵、流行りのスタイルと言えば、恐らく「関数型プログラミング」になると思う。 混乱を避けるために、ここで一つ定義をする。ここで言う「関数型プログラミング」の定義とは、「副作用を出来るだけ避け、関数の連続によって書くプログラミング手法」という風にする。そして、このときの「関数」とは、「ある入力に対して、一定の出力を返すもの」という風に定義することが出来る。 さて、ここで二つの主題がある。まずひとつに、「副作用を出来るだけ避ける」という点と、「関数の連続によって
Amazon Product Advertising APIを使って商品名と最低価格を取得する - Qiita
目的 AmazonサイトからAPIで商品名と最低価格を取得したのでメモしておく。 ※AMAZONのAPI仕様、ライブラリの仕様が変更になるかもしれない。以下は2015年3月10日時点で動作したもの。 想定環境 Python 2.7 AmazonのAPIにはbottlenoseこれを使用。 XMLにはBeautifulSoup 3.2.1 ここを使用。 事前準備 Amazonマネージメントコンソールからアクセスキーを取得。（Security Credentials->Access Keys） アソシエイト（アフィリエイト）の登録。 bottlenoseとBeautifulSoupインストール。 # -*- coding: utf-8 -*- import bottlenose from BeautifulSoup import BeautifulSoup import random impo
http-parser と picohttpparser との比較 - methaneのブログ
h2o Advent Calendar 2014 の記事です。 Minefield は http-parser (nginx のパーサーと基本的に同じもの) を利用しているのですが、これを picohttpparser に置き換えてみます。 最初は libh2o に置き換えるつもりだったのですが、まだ API が unstable でアプリに組み込む手順も確立されてないので parser だけを置き換えることにしました。 まだ完成していないのですが、 Hello, World くらいは問題なく動くレベルになったので、ここまでで気づいた http-parser と picohttpparser の違いを紹介し、ベンチマーク対決もやってみます。 特に置き換えを始める前は、 perf top で execute_http_parser という http-parser の関数が2%程度しかCPUを
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[MacOS Mojave]pyenvでpythonのインストールがzlibエラーで失敗した時の対応![[MacOS Mojave]pyenvでpythonのインストールがzlibエラーで失敗した時の対応](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/046e704275e38b3b7f3128da246d7e2a1129fceb/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMjA3MzQyJTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTM4MzEzNTE3P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWRjYzE4ZDlhYTVkMmI1ZjE4YjJjNmZkMTZlOWNjMjVh%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D0e0d41b16315fe9926cdb737af691af2%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB6cmVhY3RvciZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPThhOTc5ZjU5YjVjZDExZmZiN2RjODkzY2E4ODhhY2Qz%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De3b57a84770440b9dd3dcd3c5bb14fa1)
What is a good place to store configuration in Google AppEngine (python)
GitHub - lionheart/bottlenose: A Python wrapper for the Amazon Product Advertising API.
