ファイルを更新したら同期したい。 - それマグで！
ファイルを更新したら、転送したい。 php のプロジェクトってちまちま転送してると、面倒くさいんですよね。ファイル監視してrsync するのに、grunt とか持ち出すのも馬鹿馬鹿しい。 かといって、サーバーにログインしてvim で編集するとIDE使えないし、コーディング規約を守るに自動整形が使えない。かといって、SFTPアクセスでエディタで開いて編集するのもかったるい。 考えられる選択肢 unison lsyncd rsync+fsevent ←今回もコレ sshfs(FUSE) drdb SFTP mirroring NFS ( 他に smb cifs afp WebDAV ) dropbox ( 他に icloud google drive ) git 他になんか有る？ 選択肢 面倒なところ unison バージョンを揃える } lsyncd 設定ファイルとサーバ側への導入 sshf
ライブラリ: watchdog
Python のライブラリである watchdog をご紹介してみます。 watchdog : Python Package Index 今回は次の組み合わせで動作確認をしています。 watchdog とは watchdog とはファイルの変更を監視して、ファイルが変更されたら何らかの処理を行う自動化ツール作成のためのライブラリです。 watchdog を import してスクリプトを書く方法と、 watchmedo というコマンドを利用する方法の 2 つの利用方法が用意されています。 私はライトな使い方しかしておらず「コマンドを使用する方法」だけで事足りてしまっているので、今回は後者のみの紹介とさせていただきます。スクリプトを書く方法に興味のある方は公式のドキュメントをご覧になってみてください。 Watchdog — watchdog documentation インストール pip
ファイルの更新をきっかけにコマンド実行 (python編) - Qiita
暫く前のモノだが、Qiitaにこんな記事があるのを発見した。というか、@wpythonnewsで流れてきた。 ファイルを保存した瞬間ユニットテストを実行 ここで紹介されているやり方は、最終更新のTimestampを取っておいて、それと対象ディレクトリの下にあるファイルの更新時刻を1つずつチェックしていくという方法。 チェック自体は100ms毎に実行し、フルでCPUをぶん回すことにはならないが、それでもそれなりの負荷がかかる。手元のMacで77%くらいのロード。さらに、このコードだと100msの間に複数のファイルが更新された時に動作が読めない気がする(評価される順番によって結果が変わる)。 一方でこの手の「ファイルの更新確認」は何かと必要とされる場面があるのも確か。そのため、最近のOSではカーネルレベルでのサポートがある。 inotify (Linux) FSEvents (Mac OS X
【Python】 PythonでC#のFileSystemWatcher相当のクラスを作成する - 旅行好きなソフトエンジニアの備忘録
C#側がファイルを作成し、それをトリガとしてpythonが起動するようにしたいと思っています。そのため、C#のFileSystemWatcherに相当するようなクラスが欲しいと思ったのですが、以下のサイトに書かれていました。 qiita.com import time from watchdog.observers import Observer from watchdog.events import PatternMatchingEventHandler class MyFileEventHandler(PatternMatchingEventHandler): def __init__(self, patterns): super(MyHandler, self).__init__(patterns=patterns) def on_moved(self, event): # ファイル
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Twitterのbotをpythonで作成する手順 - Qiita
執筆日時:2015.08.09 いつも皆様のブログやQita,Githubなどを参考にさせていただきありがとうございます。 1.準備 1.Twitter Appにアクセス 2.[Create New App]で新規appを作成する 3.各種keyを手に入れる Consumer Key(API Key) Consumer Secret(API Secret) Access Token Access Token Secret ※Access Levelは作成したいアプリによってAccess Levelを変更すること 2.PythonでTwitterを扱う 環境はPython3.5.1 Python上でTwitterを扱うライブラリは多々ある. 私が使ったことあるのは下の三つである. python-twitter Tweepy TwitterAPI 大抵どれも みたいな感じで大抵インストールでき
Twitter retrobot 構築 で学ぶ AWS Lambda Python - Qiita
Lambda の Advent Calender にタッチの差で参加できなかったので、#0的に11月30日を狙って（勝手に）投稿してみます!! 今年の頭から EC2 上で Twitter retrobot を動かしていたのですが、先月 Lambda が Python 対応＆スケジュール実行されたので、今回その retrobot を Lambda に移行してみました。 最初は Lambda の勉強のために移行しようと思ったのですが、移行後金額を見積もってみるとまさかの無料枠内（しかもかなり余裕があるように見えます。）に収まったので、経費削減にもつながりました。（計算間違ってるかもしれないので、最後に見積もりを載せてみました。間違っていたらご指摘ください！） 前提／環境 10分に1回、約1年前のツイートをつぶやきなおすbotになります。 Lambda 歴トータル1週間くらいです。（4月のハンズ
Python で画像付きツイート - Qiita
以前書いた「Python で Twitter API にアクセス」だが、2014年3月頃に複数画像投稿が可能になり、それに伴って画像ツイートまわりの仕様が変更になったようなので追記。 それまでは通常ツイートの statuses/update API と、画像つきツイートの statuses/update_with_media があっだが、新たに media/upload というのが追加され、それまでの update_with_media は非推奨になった模様。 旧APIでは画像とテキストを同時に投稿していたが、新APIではまず画像をアップロードし、その media ID を取得してテキストをツイートする、という形になったようだ。 コードは大体こんなかんじ。CK,CS,AT,AS は適宜自分のキーに置き換えること。Python2, 3 どっちでも動く。 #!/usr/bin/env pyth
Pillow(PIL)で文字列を画像として保存(位置・サイズ自動調整) - cloverrose's blog
背景 ゆゆ式ゆゆ式、すきすき(ゆゆ式が大好きという意)で何か作ろうと思ってゆゆ式アイコンを作りました。 ゆゆ式アイコンが50個に到達した記念として、アイコンが「せーのっ!」「「ゆゆ式！」」ってしゃべるようなエフェクトを付けました。 せーのっ! ゆゆ式！ #yuyushiki ゆゆ式アイコン http://t.co/wEtlNBQbkF pic.twitter.com/CaaPGiNZfL— ゆゆ式アイコン (@yuyushiki_icon) July 15, 2013 セリフのフォントはこのTweetを参考にやさしさゴシックを使うことにしました。 ゆゆ式に使われてるフォントの検証をしてみた。やさしさゴシックはこちら→ http://t.co/L5a18jFT8v #yuyushiki pic.twitter.com/lB6sHl5Wic— 水色縞模様@なちゅまつり大阪昼 (@aqua_st
画像処理ライブラリ「Pillow」をAWS Lambdaで使ってみる - WonderPlanet DEVELOPER BLOG
今回のエンジニアブログを担当する村田です。 前回は、Pythonを使ったAWS Lambdaでスケジュール化を試しました。 今回は、画像処理ライブラリである「Pillow」をAWS Lambdaで使いたいと思います。 Pillowとは？ Python Imaging Library (PIL)のforkプロジェクトで、 ピクセル毎の操作 マスキングと透明度の制御 ぼかし、輪郭補正、スムージング、輪郭検出などの画像フィルタ シャープ化、明るさ補正、コントラスト補正、色補正などの画像の調整 画像へのテキストの追加 その他いろいろ といった様々な画像処理が可能なライブラリです。 実は前回使おうとしたのですが、このPillowというライブラリ、 インストール時に環境に合わせてビルドをするため、普通にMac上で環境を構築すると実行時にエラーが発生します。 Unable to import modul
金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
Pythonによる機械学習の最前線
トップエスイー実践プログラミングセミナーシリーズ 「TensorFlowによるニューラルネットワーク入門」 で使用した資料です。 http://topse.or.jp/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%82%BB%E3%83%9F%E3%83%8A%E3%83%BC%E3%80%8Ctensorflow%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%8B%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%A9%E3%83%AB%E3%83%8D/ 2016/11/17 ver1.0 公開 2016/11/28 ver1.1 Update 2017/01/21 ver1.2 Update 2017/01/24 ver1.3 Update
Pythonでデータ分析するのに必要なツールのまとめ - Qiita
この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた
私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) | yunabe.jp
Python パッケージ管理技術まとめ (pip, setuptools, easy_install, etc) Python のパッケージ管理関係の情報がオフィシャルには整理されてなく、 またパッケージ管理まわりででてくるキーワードもいくつもあって分かり難いので完結にまとめてみました。 このドキュメント自体は少し長いですが、結論としては2015年1月時点では 原則 pip を使ってパッケージの管理を行う setuptools も広く使われているので入れておくとよい。そもそも pip のインストール時に自動的ににインストールされる distribute は 2013年に setuptools にマージされたので不要 という方針でよいと思います。 ただ少し古い情報ソースやパッケージのドキュメントを読んでいると distribute の利用が勧められていたり、 site-packages, e
続Pythonによるwebスクレイピング入門
OpenPose is a real-time system for multi-person 2D pose estimation using part affinity fields. It uses a bottom-up approach with convolutional neural networks to first detect body keypoints for each person and then assemble the keypoints into full body poses. OpenPose runs in real-time at 20 frames per second and uses part affinity fields to encode pairwise relations between body joints to group j
デザインパターン（Design Pattern）#Singleton - Qiita
設計を意識したコードが書けるようになる為に、デザインパターン修行しました。 他のDesign Patternもちょくちょく出していきます。 前置き 増補改訂版Java言語で学ぶデザインパターン入門をJavaからPythonにしてます。（Pythonは3.4.2） githubにコード置いてあります（まだ動かないものもある） デザインパターンをどういう時に、何を、どう使うのかを理解することが一先ずの目標。 （Javaというか静的型付言語は初めてで、且つpython歴もそんなに長くないので、Pythonistaぽっくないところがあると思います。ご指摘ございましたらご教授ください。） まず、そもそもデザインパターンってどういうものかってとこから。 デザインパターンとは ソフトウェア開発におけるデザインパターン（型紙（かたがみ）または設計パターン、英: design pattern）とは、過去のソ
デザインパターン（Design Pattern）#Facade - Qiita
設計を意識したコードが書けるようになる為に、デザインパターン修行しました。 他のDesign Patternもちょくちょく出していきます。 前置き 増補改訂版Java言語で学ぶデザインパターン入門をJavaからPythonにしてます。（Pythonは3.4.2） githubにコード置いてあります（まだ動かないものもある） デザインパターンをどういう時に、何を、どう使うのかを理解することが一先ずの目標。 （Javaというか静的型付言語は初めてで、且つpython歴もそんなに長くないので、Pythonistaぽっくないところがあると思います。ご指摘ございましたらご教授ください。） 今回は、構造に関するパターンFacadeパターン。 Facadeとは Facade（ファサード）は複雑なシステムに対するシンプルな窓口の役を果たす。つまり、大型のロジックを簡素化し、1つのシンプルな関数呼び出しにま
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ファイルを保存した瞬間ユニットテストを実行 - Qiita
