ゆの in Python (私版) - トピノスタルジア
http://subtech.g.hatena.ne.jp/cho45/20080708/1215450151 http://mattn.kaoriya.net/software/lang/python/20080708101311.htm Ruby 版のトリッキーさが気に入ったので Python でもなんとかならないかとあがいてみた。 class X: def __init__(s, o): s.a = o def __lt__(s, o): print "%s %s" % (s.a, o) def __str__(s): return "365" def __div__(s, o): s.a += str(o) return s _ = "スケッチ" X = X("ひだまり") X / _ / X < "来週も見てくださいね!"; あんまりかわってないけど。
Big Sky :: ゆの in Python
http://subtech.g.hatena.ne.jp/cho45/20080708/1215450151 http://subtech.g.hatena.ne.jp/miyagawa/20080708/1215473551 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class X: def __init__(self): self.s = "ひだまり" def __lt__(self, v): print "%s %s" % (self.s, v) return self def __div__(self, v): if isinstance(v, int): self.s += "スケッチ" else: self.s += "365" return self X = X() _ = 1 X / _ / X < "来週も見てくださいね
Pit リリースしました。 - Djangoへの片思い日記
id:cho45 制作の Pit を Python に移植してみますた。 Pit って何? account management tool です。 http://subtech.g.hatena.ne.jp/cho45/20080102/1199257680 ここに詳しく書いてあります。 ちなみに Ruby(id:cho45),Perl(id:cho45),PHP(halt) とあるのです。 設定ファイル共有なので便利です＞＜ 使い方 Pypi に登録してあるので $ sudo easy_install pitでインストール出来ます。 from pit import Pit config = Pit.get('twitter.com',{'require' : {'email':'','password':''}}) print config['email'] print config['
unagi.py - P2P風味のシステムモニタ
Last Modified: Wed Oct 26 01:47:00 EDT 2005 (10/26, 14:47 JST) [English] 概要 unagi.py は緩く結合されたクラスタ環境のためのシステム監視ツールです。 これは複数のユーザがクラスタ上でさまざまなプログラムを走らせるときに、 各マシンの使用状況を報告することによって、ユーザが協力してそのマシン資源を 有効利用できるようにします。このプログラムはクラスタ上のすべてのマシンで走り、 システム情報を共有します。これはまた簡単な HTTP サーバとしての機能も そなえており、ユーザは状況報告をブラウザ上で見ることができます。 注意: unagi.py は公開用のサーバで走ることを意図してつくられては *いません*。 セキュリティ上の理由から、マシンの状態を外部のユーザに見せるべきではありません。 11マシンからなるクラス
Pyny
Monitoring, Securing, Optimizing 3rd party scripts For developers looking for a solution to monitor, script, and optimize 3rd party scripts c/side is crawling many sites to get ahead of new attacks. c/side is the only fully autonomous detection tool for assessing 3rd party scripts. We do not rely purely on threat feed intel or easy to circumvent detections. We also use historical context and AI to
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