[python][twitter] リストへユーザを追加 - tetsunosukeのnotebook
@shumai がこんなことできるアプリはないのかな？と書いていたので、botつくろう会のメンバーなら作ればよくね？って話をしたので、tweepyを新しくして書いた。 前半は基本的なOAuthのところなので、すらすらと。 後半に、ユーザIDをリストで渡して、単純にループ。 実際に使っているAPIは、POST list members（http://apiwiki.twitter.com/w/page/22554728/Twitter-REST-API-Method:-POST-list-members）になる。 # -*- coding:utf8 -*- """http://dev.twitter.com/にアクセスしよう""" # view your applications から選択 http://dev.twitter.com/apps/<num> consumer_key = 'T
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Python: set型の集合演算で2つのリスト要素を比較
2つのリストの要素を比較する際、リスト型をset型に変えると「-」「&」などの演算子1つで集合演算できます(AND、OR、NOTとか)。 ソースコード #!/usr/bin/python # coding: UTF-8 # リストの比較(by 集合演算) old_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'] # 古いリスト new_list = ['A', 'C', 'F', 'G', 'H', 'I'] # 更新された新しいリスト、とする # 組み込み関数set()を用いて(リストを含む)シーケンス型からset型データを作成 old_set = set(old_list) new_set = set(new_list) print 'old_set ==', old_set print 'new_set ==', new_set # 差集合: old_set
最短 Twitter bot OAuth化対応 (Python編) - reppets.log
Twitterは2010/06/30まででBASIC認証への対応を終了してしまいます。そのため既存のbotもOAuth対応が必要です。ここにきてOAuth対応をするために、いちいちOAuthの仕組みやら何やらを調べている暇がない方に、最短手順でbotをOAuth対応させる方法をご紹介します(※ python-twitterなどのライブラリがOAuth対応していない場合については考慮していません。ごめんなさい)。 アプリケーションの登録 OAuthを使用する場合は、事前にアプリケーションをTwitterに登録しておく必要があります。登録は以下の手順で行います。 Twitterにログインしておく。作者自身のアカウントでもbotのアカウントでもどちらでもよいです。 http://twitter.com/oauth_clients にアクセス。 「新しいアプリケーションを追加」する。 必須項目を埋
Matplotlib - Numerical Analysis with Python
Matplotlib † Pythonによるグラフ作成と数値解析ライブラリ。 どうやらMatlabっぽいものを作ろうとしている模様。 （Matlabを使ったこと無いので分かりませんが） ↑ 設定 † ${HOME}/.matplotlib/matplotlibrcが設定ファイル。（古いバージョンでは${HOME}/.matplotlibrcだったので注意） とりあえず最初に設定するのは backend 描画に使うライブラリの指定。TkAgg?とか。 numerix Numeric, numarray, numpyのどれかを指定する。 ↑ plot † とりあえず色々プロットしてみることに。 >>> x = arange(0.0, 5.0, 0.1) # x, yそれぞれの >>> y = exp(-x**2) # 配列を作る >>> plot(x, y) とするとこんなグラ
ファイル操作 - ひきメモ
ファイルを開く、読み込む、書き込む f1 = f2 = None try: f1 = open("in.txt", "r") # 読み込みモードでファイルを開く f2 = open("out.txt", "w") # 新規書き込みモードでファイルを開く data = f1.read(100) # 100バイト分のデータを読み込む data += f1.read() # 残りのデータを全て読み込む f2.write(data) # データをファイルに書き込む except IOError, inst: print inst finally: if f1: f1.close() # ファイルを閉じる if f2: f2.close() ファイルを1行ずつ読み込む その1 f = open("in.txt", "r") for line in f: # データを1行ずつ読み込む print li
たこ焼き食べた.net
pickleモジュールを使うと、Pythonのデータ構造（タプルとかリストとかクラスのインスタンスとか）を保存できます。 pickle化がPythonのオブジェクトをバイト列に変換すること、非pickle化はその逆を指します。 Pickle化 dumpを使います。 dump(オブジェクト, ファイルオブジェクト) 第二引数はopen(ファイル名)といった感じで開いたファイルオブジェクトを渡してください。 なお、dumpsを使うと、ファイルに書き込まずに文字列が返されます。 非Pickle化 loadを使います。 load(ファイルオブジェクト） こちらも、開かれたファイルオブジェクトを渡すようにします。 なお、dumpsで作った文字列を読み込むにはloadsを使います。 例 クラスのインスタンスを保存して、読みだしています。 ここではクラスインスタンスをpickle化してますが、他のデータ
PythonのUnicodeEncodeErrorを知る - HDEラボ
Pythonにはじめて触って、いつのまにか1年が過ぎたのですが、一番はまったのは、やっぱりunicodeの扱いだったと思います。 特に、 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-12: ordinal not in range(128) のようなエラーにはさんざん悩まされました。ここがたとえばrubyなど他の言語と比べてわかりにくいために、Pythonが取っつきにくい言語になっているのではないか、と個人的には思います。 そこで、このエラーに関係するはまりどころとTipsをいくつか列挙してみました。これからPythonに触れられる方の参考になればと思います。 なお、環境はUNIX上のPython 2.4, 2.5を想定しています。 u1はunicode型で、s1はstr型です。s1にどのよ
matplotlibによる線種や色などの指定方法
matplotlibの線の色、線種、線幅の指定方法を記しておく。 線の色はplot上で、青なら"b"、緑なら"g"のように指定する。ここでは、白い線を見せるために背景を灰色にしている。 以下、図の作成に使ったソースコード。 from pylab import * axes(axisbg="#777777") # 背景を灰色に. x = arange(-20, 20, 0.3) plot(x+1, x, "b") # 青. plot(x+2, x, "g") # 緑. plot(x+3, x, "r") # 赤. plot(x+4, x, "c") # シアン. plot(x+5, x, "m") # マゼンタ. plot(x+6, x, "y") # 黄. plot(x+7, x, "k") # 黒. plot(x+8, x, "w") # 白. plot(x+9, x, color="#
よくあるエラー - 西尾泰和のはてなダイアリー
初心者が出しがちなエラーメッセージに関して、エラーメッセージが英語だからと読まずに飛ばす人が多いかと思って和訳をJython本に書いていたんだけど、どうせならここで公開して他に陥りがちなエラーメッセージの情報を集めた方がいいんじゃないかと思った。 "__add__ nor __radd__ defined for these operands"「その計算の対象にしているオブジェクトには__add__も__radd__も定義されていないよ(足し算が定義されていないよ)」→数が入っているつもりの変数にNoneが入っていたりするとかありがち。数を返すはずの関数がreturnしわすれでNoneを返すとか。 "global name 'x' is not defined"「'x'という名前の変数が(グローバルまで探しに行ったけど)見つからなかったよ！つづり間違ってない？」 "NameError: n
Usage — Matplotlib 2.0.2 documentation
General Concepts¶ matplotlib has an extensive codebase that can be daunting to many new users. However, most of matplotlib can be understood with a fairly simple conceptual framework and knowledge of a few important points. Plotting requires action on a range of levels, from the most general (e.g., ‘contour this 2-D array’) to the most specific (e.g., ‘color this screen pixel red’). The purpose of
PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org
PEP 8 – Style Guide for Python Code Author: Guido van Rossum <guido at python.org>, Barry Warsaw <barry at python.org>, Alyssa Coghlan <ncoghlan at gmail.com> Status: Active Type: Process Created: 05-Jul-2001 Post-History: 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Contents Introduction A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds Code Lay-out Indentation Tabs or Spaces? Maximum Line Length Shoul
Pythonの重要モジュール50個 - ctrlshiftの日記
海外のサイトで、「Python: 50 modules for all needs」という記事がありましたので、ちょっと注目してみました。 Pythonでプログラミングを行うときに大変重宝するモジュールを、50個もリストアップしています。 便利なライブラリやモジュールは、ソフトウェア完成の後押しをしてくれるので、たくさん使って効率良くプログラミングできるといいですね。 知らないモジュールがあったなら、一つ一つ見てみても楽しいですね。 Graphical interface - wxPython Graphical interface - pyGtk Graphical interface - pyQT Graphical interface - Pmw Graphical interface - Tkinter 3000 Graphical interface - Tix Database
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Mac OS X Python Packages for Universal Python 2.4 on Mac OS X 10.3.9 and later (Intel and PPC)
matplotlib matplotlib-0.91.1-py2.5-macosx10.4-2007-12-04.dmg (MD5: f7d4a1727192a155f54f33a7237cb852) numarray numarray-1.5.2-py2.5-macosx10.4-2007-01-30.dmg (MD5: 0ff4194a398f21b55286ba7f648d5f7b) Numeric Numeric-24.2-py2.5-macosx10.4.dmg (MD5: ee3f8efd086fbf6b46ce5e85be747dab) numpy numpy-1.0.4-py2.5-macosx10.4-2007-11-07.dmg (MD5: f35f679b7b64ef984e3a4eeb56a26657) PIL PIL-1.1.6-py2.5-macosx10.4-
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Pythonの基本的なメモ集(言語・文法・型・文字列など跡地) - 試験運用中なLinux備忘録・旧記事
Effective Python
RadPy
numpyをMacにインストールしてハマル