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【Python】DMM Web APIでエッチなデータを取得し、Twitterで自動でえっちな投稿してみた
【Python】DMM Web APIでエッチなデータを取得し、Twitterで自動でえっちな投稿してみた こんにちは、アダルトハッカーのDAIです。前回、DMM Web APIを利用して、新人もののAVを取得しました。今度は取得したXML形式のデータを使って、ツイッターに投稿してみました。（ちなみにツイッターの規定を読んだところ、アダルトコンテンツの禁止条項はないようでした） 先日、ふと友達とAVの話をしたときに、一定数サンプル動画のほうが長い動画より好きな人がいることを知りました。そこで今回はDMMのTwitterで自動でポストするプログラムを書いてみました。（アダルト耐性がない人はみないでください）。
MBPからThinkpad X1 Carbon(2017)に移行した
joker1007さんも煽っていることもあり、MacBook Pro Retina(2015) 15インチが重すぎてしんどいので、Thinkpad X1 Carbon(2017)を買いました。2.04kgから1.13kgへと大幅軽量化しました。外での打ち合わせや出張も結構増えてきて、Macは電源も含めると辛い重さになるので思いきって買いました。背中と腰が死にそうなので軽さは正義です。(msfmさん色々ご相談に乗っていただきありがとうございました！） 選定のポイントは 1.3kg以下英語キーボードメモリ16GB15万円くらいまでという条件で選んだのですが、最後まで残ったのはDell XPS13とX1 Carbonだけでした。最初は値段の安さと軽さに惹かれてZenbook 3をメインに機能と値段の比較表を書いていたんですが、途中で店頭でキーボード触ってみて、日本語キーボードだとホームポジション
「VirtualBox + Ubuntu 16.04 LTS + DockerでPython3の開発環境構築」の雑録 - superHoge’s diary
得られた重要な知見 ・DockerでPython3の開発環境を構築することができた ・Dockerfile：myDockerfile/my_python_dev_env at master · hyperSuperHoge/myDockerfile · GitHub ・ただし、わざわざDockerまで導入する必要はなく、Miniconda3がすべて解決してくれる ・でも、Dockerを使えるようになったのは収穫だ 背景 ディープラーニング学習 Pythonの開発環境が欲しくなった 2.x系と3.x系とで結構違うらしい 環境変数やパッケージ管理も要注意 http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c 手元にはWindows10 & Cygwin のマシン 現環境を汚したくない VirtualBox + Ubuntu 16.04 LTS
覚えるだけでPythonのコードが少し綺麗になる頻出イディオム - タオルケット体操
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
Twitter製の大規模ソフトウェア向けビルドツール「Pants」を試してみる - たけぞう瀕死ブログ
PantsはTwitter社が開発した大規模ソフトウェア向けのビルドツールです。今年の5月に1.0がリリースされました。 github.com 主にPythonで書かれているようですが、Java、Scala、Python、Golangのビルドに対応しており、Thriftのコード生成やMarkdownからのドキュメント生成などもサポートしているようです。 同種の大規模向けビルドツールにはGoogle製のBazelやFacebook製のBuckがあります。 github.com github.com いずれも元は社内用に開発されたツールがOSS化されたものですが、GoogleのBazelは2009年頃からGoogle社内で使われておりかなり歴史のあるツールのようです。 BuckやPantsはBazelを参考にしているようですが*1、BuckはAndroidアプリのビルドが高速だったり、Pant
機械学習のためのPython入門 クラスとメソッド編 - Beginning AI
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗（ふくしま しんたろう）さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
PythonのマルチプラットフォームGUIライブラリkivyを使ってMac, Ubuntu, iOS用のGUIアプリを作る方法 - MyEnigma
Kivyプログラミング ―Pythonで作るマルチタッチアプリ― (実践Pythonライブラリー)posted with カエレバ原口 和也 朝倉書店 2018-06-25 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 1. iOS,AndroidのGUIを作ることはできない。 2. ライセンスが微妙 kivyとは? 各プラットフォームへのインストール方法 Macへのインストール Macへのインストール(for iOS) Ubuntuへのインストール Windowのインストール 各プラットフォームでHello world GUIを表示する方法 MacでのHello world GUI UbuntuでのHello world GUI WindowsでのHello world GUI iOSでのHello world GUI 1. アプリのディレクトリを作
改めて、direnvを使いましょう！ - HDE BLOG
HDE クラウドプロダクト開発部の小本です。 私のお気に入りツールdirenvを紹介します。 direnvとは・・・ シェルのcdをフックし、ディレクトリごとに環境変数を自動設定するツール pyenvなどを置き換えることができるツール Pythonistaも、Rubyistも、Gopherも、みんな使って損はないツール direnv以前の世界（pyenvはawesomeだった） Pythonには、プロジェクトそれぞれに専用の環境を作ってPythonのバージョンやライブラリを切り替えることができるツールがあります。 専用環境を作れる virtualenv 専用環境をコマンドで簡単に切り替えられる virtualenvwrappper と進化し、その最終形態がpyenvです。 pyenvはあらかじめディレクトリに環境を紐付けておくと、ディレクトリにcdしたとき、勝手に環境を切り替えてくれます。
Pythonで少なくメモリを使用する方法 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおけるメモリ少なく使う方法を紹介したいと思います。 なぜ、そんな方法を書くに至ったか。それは、こんなエラーをしょっちゅう見ているからですね。 Traceback (most recent call last): File "lasagne_wheal.py", line 48, in <module> prediction = model.predict_proba(np.array(X_test)) MemoryError 画像処理を行っている人間ならよくやりがちかもしれませんが、 要はint8で持っている情報をfloatに変換してデータが膨れ上がったことによってメモリが 不足していることから発生しています。 Convolutional Neural Networkを大きな画像で実施しようとするとよく発生するのではないで
Pythonのオブジェクトとクラスのビジュアルガイド – 全てがオブジェクトであるということ | POSTD
Python開発者が大好きな言葉があります。それは”全てはオブジェクトである”です。実際、私自身もPythonのクラスを教えているときに何度も口にしています。多くの人が何度も聞いた言葉かもしれないのですが、私が言う度に生徒は賛同の相槌をしてくれます。結局のところ、Javaにおいて全ては（対象がそうでない場合を除いて）オブジェクトであり、.NETにおいても全てはオブジェクトであると、よく言われています。 しかしPythonにおいて全てがオブジェクトであると言う時、（私の生徒は驚いていましたが）「 全て 」にはクラスも含まれているのです。これはとても筋が通っていて、オブジェクトシステム全体が理解しやすくなります。しかしそれでも、広い視野で物事を見ることは難しいのです。 今回のブログ記事では、Pythonのオブジェクト間のつながりをざっと見ていきたいと思います。そして”全てはオブジェクトである”
Python のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
Go言語で API サーバーを開発する | カメリオ開発者ブログ
こんにちは！白ヤギの開発者、森本です。 白ヤギではいま API サーバーを Go 言語で開発しています。 皆さんも Go の話題をよく見聞きするようになっていると思います。今回は白ヤギの業務でどんな風に Go を使って開発しているかの一端を紹介します。 余談ですが、先日、大学の先生とお話ししたときにこんな話を伺いました。その先生は学生にプログラミングを教えているそうですが、何割かの学生は及第点に届かないそうです。しかし、そういった学生がプログラミングの素養がないかというとそういう訳ではなく、プログラミングを学ぶ上でその学生にとって何が理解を促すのかが違うだけなのだと仰っていました。教える側として全ての学生が習得できるプログラミング教育というのを見つけられていないのが悔しいといった話をされていました。 何かを学ぶというのを一般論では語るのは難しいということかもしれません。そのため、私はこうい
今日からすぐに使えるデプロイ・システム管理ツール Fabric 入門 - 科学と非科学の迷宮
Fabric は、Python 製のデプロイ・システム管理ツールです。 最近、構築や運用を自動化するための様々なツールが出てきています。 構成管理ツールの Puppet や Chef が有名ですが、使うまでに覚えることが多いのが欠点です。 しかし、Fabric は非常にシンプルなツールで、今からすぐに使うことができます。 Fabric はデプロイ・システム管理ツールで、類似のツールとして Ruby 製の Capistrano があります。 Fabric の最大の特長は、シェルスクリプトを書き慣れた人がいきなり利用できるところです。 シェルスクリプトとしてまとめていたコマンドをそのまま run() メソッドや sudo() メソッドで囲むだけで、使うことができます。 シェルスクリプトを使っていていると、いくつもの問題に遭遇します。 名前空間の管理 変数の扱い 複雑なデータ構造がない(せいぜい
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