Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
ダミーsmtp by Python: Ma note
メール配信が絡むシステムだと困るのが配信時のテスト。 本番時のデータでないと検証が難しい、でも誤って配信されたら困る。。。 そんなことで悩んでて、ダミーのSMTPを立てようという結論になった。 それで調べると、Pythonを使って3行で実現できるようだ！ http://blog.cles.jp/item/2683 すばらしい。早速やってみよう。 linux環境に立てたいので、まずPythonのインストール。 # yum install python で、上記で紹介されているファイルを作成。 # vi dummySmtp.py import asyncore, smtpd smtpd.DebuggingServer(('localhost', 25), None) asyncore.loop() (イントラネット内から接続時などは、localhostの部分をプライベートIPに書き換えなど適し
ThinkPython
ThinkPythonの日本語版ページ Pythonを勉強しよう ThinkPython:How to Think Like a Computer Scientistの日本語訳は こちら です。 また、ThinkPython:How to Think Like a Computer Scientist(2nd Edition)の日本語訳は こちら です。 また、Tkinter Tutorial by Bernd Kleinの日本語訳は こちら です。 また、wxPythonの例題集は こちら です。 日本語訳の感想やご意見は thinkpython(at)cauldron.sakura.ne.jp までお寄せください。
Tornado Web Server — Tornado 6.5.5 documentation
¶ Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed. By using non-blocking network I/O, Tornado can scale to tens of thousands of open connections, making it ideal for long polling, WebSockets, and other applications that require a long-lived connection to each user. Quick links¶ Current version: 6.5.5 (download from PyPI, release notes) Sour
Welcome to Pyramid, a Python Web Framework
Pyramid The Start Small, Finish Big Stay Finished Framework Projects with ambition start small but finish big and must stay finished. You need a Python web framework that supports your decisions, by artisans for artisans. from wsgiref.simple_server import make_server from pyramid.config import Configurator from pyramid.response import Response def hello_world(request): return Response('Hello World
PythonのWebフレームワーク６種をかんたんに紹介 - モジログ
１月に「Pythonを始めるなら、１ファイルの軽量Webフレームワーク「Bottle」がおすすめ」というのを書いたところ、なかなか反響が大きかった。そこで今回は、私がいくらか使ったことがあるPythonのWebフレームワーク６種について、かんたんに紹介するというのをやってみたい。コメントは、私のごく主観的な印象に基づいている。 Bottle（ボトル） http://bottlepy.org/ 「bottle.py」という１ファイルだけでできている。環境構築が不要なので、Python入門に最適。１ファイルに全部入っているので、組み込むのも容易だし、依存リスクもないので、実用にもいいと思う。これだけシンプルなのは、生存戦略としても強い。 CherryPy（チェリーパイ） http://cherrypy.org/ Bottleより大きいが、外部依存がないので、これも環境構築不要で、Python入
Python製デプロイツール Fabricを初めて使う際に役立つTips
by @dekokun on 2013/04/07 19:30 Tagged as: Python, Fabric, デプロイツール. 2013/04/09 追記 意外と反響があるようなので、Tips追加しました。 2013/05/10 追記 並列実行について調べたのでついでに追記 「次のプロダクトはシンプルなデプロイツールだと噂のCinnamonでも使ってみるかー」と言っていたら、「Cinnamonは使ってるユーザ数が少なそうだし同様のことが行えるFabricのほうがいいんじゃないですかね。」というツッコミをいただき、今回はPerlのプロジェクトでもないためFabricを使用することにしました。 初めて触るFabric、やはり初学者にはいろいろとよくわからない部分があったため、はまって解決したことや便利なTipsなどをつらつらと列挙していきます。 なお、以下情報はPython2.7及びF
Chefに挫折したあなたへ。Fabricのすすめ
サーバ設定作業は面倒で間違いを犯しやすいため、Chef/Puppetなどのツールで自動化したいと考えている方は多いと思います。 私もそのような理由からChef(-solo)を習得しようと試行錯誤していました。 その結果、ある程度は動くようになったものの次のような問題があると思いました。 学習に時間がかかる 私は正直、今でもどのファイルに何を書くのかよく分かってないです。 幾分か簡単だと言われるchef-soloでも公式サイトのドキュメントだけではよく理解出来ませんでした。 また、バージョンによる差異なのか目的が異なるのか分かりませんが、ブログ記事を参考にしようとすると十人十色でどれが私に合った手順なのかわかりませんでした。 例え最終的に理解できたとしても、私やあなたが何日もかけて理解できないことはチームのメンバーも理解するのは難しいと思います。 対象サーバにインストールする必要がある Ch
Bottle: Python Web Framework — Bottle 0.14-dev documentation
Bottle: Python Web Framework¶ Bottle is a fast, simple and lightweight WSGI micro web-framework for Python. It is distributed as a single file module and has no dependencies other than the Python Standard Library. Routing: Requests to function-call mapping with support for clean and dynamic URLs. Templates: Fast and pythonic built-in template engine and support for mako, jinja2 and cheetah templat
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Hashnote - Vimを最強のPython IDEにする
pythonbrewによるフレキシブルなPython環境の構築 Vimの設定とかはあまり関係ないですが最強を詠うために最強のPython環境が必要なので構築します。最強の環境とは インストールされているPythonのバージョンが違うことによって不可解なバグが発生しない インストールされているライブラリのバージョンが違うことに不可（ｒｙ インストールされているライブラリ同士が干渉して不可解な（ｒｙ だと思っています。これらを解決するために pythonbrew という素晴らしいソフトを利用します。 ただこのソフトはシェルが前提となっているのでWindowsをお使いの方は代わりに virtualenv をインストールして先に進んでください。 Pythonには大きく分けて2.x系と3.x系の大きなバージョンがあり、この二つは相容れないものとなっています。 2.x系はずっと使われてきたもので外部ラ
venv — Creation of virtual environments
Source code: Lib/venv/ The venv module supports creating lightweight “virtual environments”, each with their own independent set of Python packages installed in their site directories. A virtual environment is created on top of an existing Python installation, known as the virtual environment’s “base” Python, and by default is isolated from the packages in the base environment, so that only those
サイボウズのPython コーディング規約 11 カ条 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
ymmt2005 こと山本泰宇です。こんにちは。 cybozu.com のインフラ開発チームでは仕事のかなりを Python でこなしています。 Python を選んだ理由は以下の通りです。 便利だから Python には "batteries included" と呼ばれるほど豊富な標準ライブラリが整備されています。例えば HTTP で通信するとか、JSON データを読み込むといった良くある仕事のためにいちいち外部ライブラリを探さなくていいのです。 堅いプログラミングができるから 例外やモジュールといった現代的な機構が備わっているので、ベターシェルスクリプトとして使うのに適しています。 書き方にバリエーションが少ないから チーム開発では他の人が書いたコードを手直しすることは良くあります。書く人によって書き方がいくつもあるような言語より、レビューや修正がしやすいと考えています。 標準的に使
Python で TDD してみる - methaneのブログ
RSpec の入門とその一歩先へ がとてもよい記事だったので、 Python で写経させてもらいました。 https://github.com/methane/pytest-tut Ruby コミュニティと Python コミュニティの考え方の違いも見えて面白いと思います。 環境は Python 3.3 で、実行には py.test コマンドを使いましたが、 py.test の機能は特に使っていないので nose でもなんでも大丈夫です。 ファイルの作成 まずは空の実装とテストを作ります。 message_filter.py class MessageFilter: pass message_filter_test.py 最初のテストを書く py.test は .should といったメソッドを勝手に生やしたりはしません。普通に assert 文を書きましょう。 --- a/messege
pythonz + virtualenv + virtualenvwrapper でPython開発環境を作ってみる on MacOSX10.8 | ふぃふメモ
ちょっとした好奇心でPython + Django環境を作ってみたくなったので、そのときの作業メモを残しておきます。 例によってなるべくシステムを汚したくないので、分離してインストールできるようvirtualenvを使いました。 また、Pythonそのもののインストールにはpythonzというツールを使いました。 fork元はpythonbrewという名前でしたが、こちらはディスコンだと作者自ら公言しています。 ただ、pythonzはpythonbrewにあったswitchやvenvが無くなっているので、全く同じものというわけでもないようです。 pythonzのインストール＆設定 curl -kL https://raw.github.com/saghul/pythonz/master/pythonz-install | bash ~/.zshrcに以下追加 [[ -s $HOME/.py
Pythonを始めるなら、１ファイルの軽量Webフレームワーク「Bottle」がおすすめ - モジログ
「全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来」（2013-01-01）という記事が人気を集めているようだ。巳年（ヘビ年）にひっかけて、これからPythonを勉強したい人を対象に、書籍やライブラリなどを紹介している。有益な情報が多数含まれているが、ちょっとPythonを試してみたいという程度の人には、これだと敷居が高すぎるように思う。 Pythonに限らないが、あたらしい言語をはじめるとき、もっとも障害になるのは「環境構築」だろう。Pythonの場合、LinuxやMacであれば、Pythonインタプリタは最初から入っているので、Pythonそのものをインストールする必要はない。しかし、「そのあとどうするのか？」というのが、なかなかむずかしい。例えば、「Hello, World!」を出すWebアプリを書くには、そこからどうすればいいのか。なんらかのWebフレームワークを使
全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来
あけおめ！今年は巳年。へび。へびと言えばPython。そう今年は全てのwebエンジニアがPythonを勉強する最高の環境が整った年なのです。 既にPerlやRubyを習得してるけど、それに加えてPython必要？必要です！必要だと思います。もはやPythonはwebエンジニアにとって必修言語となりつつあると思います。Linuxの多くの箇所でシステム言語として用いられ、可読性の高さから多くの技術系書籍のサンプルコードとして用いられ、科学技術系分野におけるエコシステムの充実っぷりはますます磨きがかかっており、様々なライブラリがどんどん出てくる現状を「Pythonわからないから自分には関係無い」と遠巻きに眺めるのはもったいないです。 習得するのにどのくらい時間かかるの？あなたが既に他の言語に慣れ親しんでいるなら、特にRubyなどに精通していれば「1週間」で基本的な読み書きは出来るようになるでしょ
WSGIとPythonでスマートなWebアプリケーション開発を 記事一覧 | gihyo.jp
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