Haskellで生産性を高める-Pythonからの移行 | POSTD
(注記：11/30、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 最近、Haskellでも生産性の高い作業ができるほどに、この言語を使いこなせるようになりました。定期的にPythonを使いもしますが、今ではWebプロトタイプ作成のほとんどをHaskellで行っています。それで、時間が経ってしまう前に、この言語の学習経験を通じて考えたことなどをまとめたいなと思っています。 データファースト これはどちらかというと動的言語から静的言語への移行に関しての考えなのですが、Haskellのデータ構造は、ほとんどの場合、データ宣言と型シグネチャで提示されるのに対し、Pythonの場合、おおむねコードによって暗黙に定義されます。 Pythonの関数について私が初めて抱いた考えは、「コードに何が書かれているか？」でしたが、Haskellでは、「データはどう見えるか？ この関数は＿＿＿を受け
Python pandas 関連エントリの目次 - StatsFragments
このブログ中の pandas 関連のエントリをまとめた目次です。 最近 pandas 開発チーム と PyData グループ の末席に加えていただき、パッケージ自体の改善にもより力を入れたいと思います。使い方についてご質問などありましたら Twitter で @ ください。 目次につけた絵文字は以下のような意味です。 🔰: 最初に知っておけば一通りの操作ができそうな感じのもの。 🚧: v0.16.0 時点で少し情報が古く、機能の改善を反映する必要があるもの。 🚫: 当該の機能が deprecate 扱いとなり、将来的に 代替の方法が必要になるもの。 基本 簡単なデータ操作を Python pandas で行う 🔰 Python pandas でのグルーピング/集約/変換処理まとめ 🔰 また、上記に対応した比較エントリ: R {dplyr}, {tidyr} Rの data.tab
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
Flaskのカスタマイズについて - methaneのブログ
2012 Pythonアドベントカレンダー(Webフレームワーク) #python_adv の5日目の記事です。 明日は @altnight にお願いします。 Flaskはオモチャじゃないよ PyCharmなどのIDEがFlaskに対応を始めたり、Flask はそろそろ Django に続く Python の Web フレームワーク No.2 と名乗れそうなほど広まってきています。(その割にPython3対応遅いけど) Flaskと言えばマイクロフレームワーク、Hello World が簡単に書けるヤツで有名ですよね。 import flask app = flask.Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return "Hello, World." app.run(debug=True) これを見るとオモチャっぽく見えるんですが、Fla
第2回 高機能WebフレームワークPlone | gihyo.jp
Ploneや、PloneのベースになっているZopeは、Python製のオープンソースプロダクトとしてとても有名です。とくにPloneは「オープンソースのCMS」と紹介されることが多いのですが、私はこのキャッチフレーズはPloneの特徴や強みをよく表現していないのではないかと常々思っています。 もちろん、PloneはCMSとしてもよく作られています。私自身、業務としてPloneを使っていて、Ploneを使った大規模なCMSの構築経験もあります。しかし、CMSとしての利用はPloneの活用方法のうちでもかなり初歩的な分野に属します。PloneをCMSと言い切ってしまう人は、「Ploneの本質」をよく理解していないのではないかと私は思っています。 導入、運用のしやすさがPloneの特徴 Ploneは、よくXOOPS Cubeと比較されます。海外だとTYPO3やMidgard CMSといったオ
第3回 Python編 | gihyo.jp
インストール インストールは、LinuxやMac OS Xではリスト1の手順で行ってください。Windowsの場合は、http://pyyaml.org/download/pyyaml/にあるWindows installerを使ってください。 リスト1 PyYAMLのインストール $ wget http://pyyaml.org/download/pyyaml/PyYAML-3.05.tar.gz $ tar xzf PyYAML-3.05.tar.gz $ cd PyYAML-3.05/ $ sudo python setup.py install 使い方 PyYAMLの使い方はリスト2のようになります。日本語を含む場合は必ずUnicodeにデコードしなければならない点に注意してください。詳細はリファレンスマニュアルを参照してください。 リスト2 PyYAMLの使い方（ex-pyyam
Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD
Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？ 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Scripting Layer for Android で Perl x Android - naoyaのはてなダイアリー
Shibuya Perl Mongers テクニカルトーク#14 に行ってきました。諸々面白かったですがパネルディスカッション、LT ともに id:kazuhooku さんの発表が良かったですね。 さて、Scripting Layer for Android (SL4A) を使って、Perl で Android を hack する話をしてきました。SL4A は jRuby、Perl、Python、PHP などの言語を Android で使えるようにするアプリ。それぞれの言語からは AndroidFacade API と呼ばれる API で、Android のUIやカメラを操作できるというものです。 発表資料は以下です。 Scripting Layer for Android + Perl (SlideShare) http://www.slideshare.net/naoya1977/sc
「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」について知っておくべきこと | ReadWrite Japan
「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」について知っておくべきこと Raspberry Piは誰でも気軽に楽しむことができるシンプルなコンピューターだ。皆さんにも使い方を紹介しよう。 注文しておいた「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ）」は、夕方にメール便で到着した。そしてその日の深夜までには、夫と私はそれをプリント・サーバーとして動かすことに成功していた。実は私達はどちらも、コンピューター・サイエンスの経験などは全く持ち合わせていない。 Raspberry Piは非常にシンプルなカード・サイズのコンピューターで、誰でも簡単にプログラムすることができる。元々は英国の学生が科学、テクノロジー、エンジニアリング、数学などを学ぶ入門用として設計されたものだが、35ドルという手頃な価格も手伝って、ホビー用途としても世界中の人々にとても人気がある。 小型のデバイスであるにも関わら
pipの使い方 (2014/1バージョン) — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
pipの使い方 (2014/1バージョン)¶ 以前 pipの使い方 と いう記事を書いたのですが、これは2011年の1月と、ちょうど3年前です。これ から随分変わったので、ここでもう一度まとめたいと思います。 pip: http://www.pip-installer.org/ ここで述べているpipのバージョンは1.5です。お使いのpipのバージョンが古い場合は pip install -U pip として、更新してください。 警告 大きな変更点: pip 1.5から"pre"や"b"などがバージョンに付いているパッ ケージはデフォルトで検索やインストールの対象からはずされました。その ため、1.5未満のバージョンのpipでインストールしたパッケージが1.5では 入らない場合があります。 --pre を付けることで、これらのバージョンを入れることができます。
Python でシェル経由でコマンド実行するときのバッドノウハウ - methaneのブログ
PHPだってシェル経由でないコマンド呼び出し機能が欲しい コマンド実行でシェルが怖いなら使わなければいいじゃない どちらの記事でも Python の subprocess を使ってシェルを介在せずにコマンドを実行する方法が紹介されています。 シェルを介在すると、エスケープの問題考えるのが面倒だったり、 kill してみたらシェルだけ殺して肝心のコマンドがずっと残ってるというアホみたいな問題を避けられるのでお勧めです。 いい子はこれを使いましょう。 この記事ではどうしてもシェルの機能が使いたい場合や、 subprocess の PIPE の組み立てが面倒な場合のための、バッドノウハウを紹介していきます。 ちなみに、バッドノウハウと呼んでるのは、安全安心 one size fits all ではなく、メリット・デメリット・やり方をいちいち調べないといけなくて、しかもその調べる行為がほとんどコン
CLIでJSONの整形をする - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
curlとかで取ってきたJSONを整形して表示したかったのでググったらいい方法があったので。 unix - How to pretty-print JSON from the command line? - Stack Overflow パイプで`python -mjson.tool`に渡すだけ。pythonすごい。 $ curl -s http://api.tumblr.com/v2/blog/david.tumblr.com/info\?api_key\=fuiKNFp9vQFvjLNvx4sUwti4Yb5yGutBN4Xh10LXZhhRKjWlV4 | python -mjson.tool { "meta": { "msg": "OK", "status": 200 }, "response": { "blog": { "ask": true, "ask_anon": false
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は、以前に比べてPythonを触る人が増えてきたような印象ですが、それでもやれeasy_installだ、やれvirtualenvだと言われても、どうやって設定したらよくわからない、という発言をちらほら見かけています。 でもぶっちゃけ超簡単なので、とりあえず初めてPythonの環境設定する人はこれをコピペで動かして下さい。 (2017.01.26追記) 注意：この記事はもう古いので、Python2をいまから使い始めるなんていう奇特な人以外は次の記事を読んで下さい。 ymotongpoo.hatenablog.com 要点 はまりどころは多分次のどれかだと思う Pythonのバージョンをどれ使っていいかわからない 「easy_installを使え」と言われるがeasy_installというパッケージが見つからない virtualenvの入れ
Macのスクリーンショットで1日の作業を記録して動画で振り返り - 西尾泰和のはてなダイアリー
スクリーンショットを10秒に1回撮影して連番の画像で保存するスクリプトを走らせて1日の作業を記録し、一日の最後にffmpegで動画にして振り返りをしてみた。結構面白いよ。 社内掲示板やメーラやエディタで文章がにょきにょき伸びていくのが見えるのも楽しいけど、一日の終わりに「ああそうそう、これを調べてたんだった、途中でインタラプトが入って忘れてた」「この調べ物をした後サイドバーに出てた記事を読みふけってしまったけど、必要ではなかったな」「この作業は今やるべきことじゃなかったな」「時間を結構無駄にしたな」などという振り返りができる。反省。 10秒に1回撮影したのを10FPSで動画にしているから1時間が36秒になる。もうちょっと速くしてもいいかも。1分に1枚にすると1時間が6秒か。その間くらいかなー。 記録用スクリプトが連番で画像を吐いているのは後でffmpegで読み込ませるため。screenca
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
dstatの万能感がハンパない - （ひ）メモ
サーバーのリソースを見るにはグラフ化は重要ですが、推移ではなくリアルタイムな状況、例えば秒単位のスパイキーな負荷を見るには、サーバー上でvmstatやiostatなどの*statファミリーを叩く必要があります。 さて、vmstatはメモリの状況やブロック数単位のI/O状況は見られますが、バイト単位のI/O状況やネットワークの送信、受信バイト数を見ることはできません。 # vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap--- -----io----- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 3 1 0 4724956 355452 726532 0 0 54 484 3 3 1 0 99 0 0 2 0 0 47
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