タグ

Pythonに関するczblueのブックマーク (65)

  • Pythonのプロファイル結果をGUIで解析する : DSAS開発者の部屋

    久しぶりのエキスパートPythonプログラミング補足記事です。今回はプロファイリングの補足です。 Pythonは標準ライブラリにプロファイラ(profile/cProfileモジュールのProfileクラス)を持っていて、 その結果を格納しているpstats.Statsクラスにはプロファイル結果を解析するのに必要な機能(実行時間でのソートや、呼び出し元/呼び出し先の表示など)が一通りそろっています。これらのクラスについてはエキスパートPythonプログラミングで使い方を解説してあります。 コマンドラインで作業するときにはIPythonからStatsオブジェクトを直接操作してプロファイル結果を調べられるのですが、やはりプロファイル結果はグラフィカルに表示してくれた方が見やすいものです。特に「エキスパートPythonプログラミング」の中でも言及されているKCacheGrindというGUIツール

    Pythonのプロファイル結果をGUIで解析する : DSAS開発者の部屋
  • GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ

    if ( $blog == " Webエンジニアのためのライフハック " ) { print " 1-byte.jp "; } ホーム1-byte.jpとは 書いてるヒトは 最近、とても気になっていることがあります。 それが”Google App Engine + Python”です。 元々、Pythonには興味がありました。 オライリーのPython入門も読破しました。 10日でおぼえる Python 入門教室も5日まではやりました。 しかし、そこで終わりました…。 CakePHPという慣れ親しんだ言語とフレームワークがあったので、そちらに走ってしまいました。 ですが、私はPythonistaに憧れるPHPerです。 ここいらで一つ、重い腰を挙げてPythonの勉強を始めることにしました。 Pythonを勉強する一つの強い理由付けとして、”Google App Engine“の存

  • python自習テキスト [kirinwiki]

    このコンテンツを更新しなくなって久しく、さらにレンタルサーバーのPHPもずっと古いバージョンを使うわけにいかず、従来のdocuwikiを使うのをやめました。全ての内容を静的なHTMLにするのが割と手間なため、手抜きとして、ここの表紙以外をPDFに直してしまいました。これで保存します。python2用なので利用価値もすでに少ないですけどね。 っていうか、実際は動物さんイラスト集サイト。pythonの話はオマケ。 スクリプトが書けると、多分どっかで何かの役に立ちます。決まりきった仕事をチマチマと手作業でやるような場面で、スクリプトを上手に書けると劇的に楽になったりすることもあります。筆者自身がそういう経験を持っているので、他にも同じようなことができる人が現れてほしい。こういった動機で、習得用のテキストをポチポチと書き続けています。 興味はある(or 必要に迫られている)んだけど、当に何も知ら

  • 第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp

    さらに詳細な利用方法が知りたい方は、Yahoo!デベロッパーズネットワークのマニュアルを参照してください。 ベイジアンフィルタの実装 ここから格的にベイジアンフィルタの実装に入っていきます。 その前に、まずは先程のリスト1のコードを利用して入力された文章をわかち書きし、単語の集合を返す関数を作成しnaivebayes.pyとして保存しましょう。こちらも先程のmorphological.pyと同様にutf-8で保存してください。 リスト2 文章の分割をする関数(naivebayes.py) # -*- coding: utf-8 -*- import math import sys #yahoo!形態素解析 import morphological def getwords(doc): words = [s.lower() for s in morphological.split(doc)

    第3回 ベイジアンフィルタを実装してみよう | gihyo.jp
  • エキスパート Python プログラミングに学ぶ PyMOTW 翻訳の進め方 - forest book

    Taru-hime's waterfall posted by (C)t2y PyMOTW-ja *1 という Python 標準モジュールのチュートリアルを翻訳しています。2009年の5月頃から始めて、一時中断していたものの、現在は数10個のチュートリアルの翻訳が完了し、まだまだ鋭意翻訳中です。 PyMOTW それ自体がパッケージングして配布することを意識しているため、オリジナルのリポジトリ と 翻訳中のリポジトリ は bitbucket で公開されています。翻訳プロジェクトと言うとちょっと大げさですが、PyMOTW-ja の翻訳の進め方を1つの方法論として提案してみようと思います。Python の勉強をしたい方、英語の勉強をしたい方、その両方をやりたい方など、ご興味のある方は PyMOTW-ja の翻訳にぜひ参加してください(@t2y にご連絡ください)。 この翻訳の進め方のオリジナル

    エキスパート Python プログラミングに学ぶ PyMOTW 翻訳の進め方 - forest book
  • pyprocessing - Project Hosting on Google Code

    Code Archive Skip to content Google About Google Privacy Terms

  • Ruby|Pythonでバイトコードをディスアセンブル - 西尾泰和のはてなダイアリー

    RubyにはPythonのdisみたいなものはないのかなぁと言っていたら、ささださんに教えてもらった。 irb(main):017:0> def facto(n) irb(main):018:1> if n == 0 then 1 else facto(n - 1) * n end irb(main):019:1> end => nil irb(main):020:0> puts RubyVM::InstructionSequence.disasm(Object.method(:facto)) == disasm: <RubyVM::InstructionSequence:facto@(irb)>==================== local table (size: 2, argc: 1 [opts: 0, rest: -1, post: 0, block: -1] s1) [ 2

    Ruby|Pythonでバイトコードをディスアセンブル - 西尾泰和のはてなダイアリー
  • Pythonでいろんなバイナリファイルを覗いてみる – taichino.com

    プログラマをしていると、ちょくちょくバイナリデータから情報を読みたくなりますね。そんな時は、ブツブツ言いながらバイナリエディタと睨めっこすることになるわけですが、これが結構大変なので、何とか楽にならないかなぁと思って探していると、hachoirというナイスなpythonモジュールが見つかりました。このモジュールを使うとバイナリデータをパースして様々なデータを取得できます。かなり多くのデータフォーマットに対応している(現時点で70種類)のが素晴らしいです。 hachoirはいくつかのモジュールに分かれているのですが、大抵は以下をインストールすれば良いと思います。 $ easy_install hachoir_parser $ easy_install hachoir_metadata このモジュールにはhachoir-metadataというコマンドラインツールが含まれていて、コードを書かなく

  • https://www.unixuser.org/~euske/doc/python/python-lisp-j.html

  • こんにちわFlaskさん Pythonのお手軽WAF - When it’s ready.

    Djangoはとてもいい。とてもいいが小さなサービスを作るときにはちょっとメンドクサイ。urls.pyみたいなのは別ファイルに別れていなくていいし、settings.pyも毎回同じこと書いてる気がする。大きなサイトや仕事でやるならいいのかも知れないけど小さな物をサックリ何かを作るときにはちょっと大変だと感じる時がある。 その点Flaskはいい、シンプルだしShellを書いてる気分でwebAppを書ける。テンプレートも使えるし、urlsを別に書かなくてもいい!デコレータで書いていくので脳負荷が少ない。 Flaskのインストール sudo easy_install flask 基的なやりとり チュートリアルを適当にまとめてみた。今後の自分用にメモ flask_basic.py #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 from flask import Fla

    こんにちわFlaskさん Pythonのお手軽WAF - When it’s ready.
  • FlaskならApp EngineのTwitter Botが15行で書ける — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0

    みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 関連 : microneを使ったらApp EngineのTwitter botが14行で書けた Flaskというフレームワークを使って,Google App EngineでTwitterのBotを作ってみたら15行で書けてしまった(あと5行短くなるけど,PEP 8というPythonのスタイルガイドを破ることになるのでそこまで短くしない)。 まずはコードを見てもらいましょう。 #coding: utf-8 from random import choice from twython import core from flask import Flask app = Flask(__nam

  • モダンなPythonの開発環境の構築方法 — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0

    みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー インストール Windows以外の多くのプラットフォームではすでにPythonが入っている。バージョンを調べて,使いたいバージョンより古いならインストーラやパッケージを使ってインストール。パッケージは「〜devel」をインストールしておく。 easy_installのインストール easy_installは標準ライブラリに含まれていないサードパーティモジュールをインストールする時に便利なので,入れとく。 ここからez_setup.pyをダウンロード,Pythonのスクリプトとして実行すると,自動的にコマンドがインストールされる。 $ easy_install pachage_name

  • ChirpUserStreamがOauth認証で使えたり未だにdeleteイベントが流れてきたりする件 - mizchi log

    公式ではchirp stream はbasic認証でしか使えないよ、と言われてることを知らず、Oauth経由でchirp streamでfav監視するスクリプトを書いたら普通に動いていた。とりあえず公開します*1 jsonを眺めてた感じ、某小池が指摘した脆弱性、というか仕様バグっぽいのはいずれも解決されてない。 屋久島沈没 / User Stream 時代の Twitter の過し方 こんな感じ これ、タイムラインを見てるより全然面白い。何が楽しいかって、基的には自分が興味がある人がふぁぼったものが流れてくるんだから、楽しいに決まってる。 ワールドカップのせいで多分負荷が重い時は止められてるんだけど(スペインvsパラグアイを観戦してたら止まった)、それ以外は順調に動いている。 以下event監視スクリプト gistは gist: 462891 - GitHub oauth部分はTwitt

    ChirpUserStreamがOauth認証で使えたり未だにdeleteイベントが流れてきたりする件 - mizchi log
  • Google APP Engine Python入門(2010年2月版) - TechTalkManiacs

    Google APP Engineについては初期のころのまとめはあるのですが、Pythonですとリリースからそろそろ2年近くになり内容も大きく様変わりしています。最速マスターシリーズでもGoogle APP Engineについてのまとめが無く、そろそろアップデートの必要があると思いまとめてみました。 基的にwindows環境中心です。 最初に ドキュメントを見るときは必ず英語版を見ましょう。日語版があるのはありがたいのですが、バージョンとしてはかなり古く、特に歴史の長いPython版では現行の内容とはかなりの隔たりがあります。 Google APP EngineのドキュメントのURLは以下のようなパターンになっています。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/**** これのうちjaが言語を表すコードになっていますので、これをenに

    Google APP Engine Python入門(2010年2月版) - TechTalkManiacs
  • オープンコンテンツのおかげでPythonの教科書を11日で作成 - YAMDAS現更新履歴

    Python for Informatics” Open Textbook Remixed in 11 Days - Creative Commons ミシガン大学の教授 Chuck Severance が、講義で使う教科書 Python for Informatics: Exploring Information をたった11日で作ったとのこと。それが可能だったのは、彼が Think Python: How to Think Like a Computer Scientist をベースにしたから。 要は『Think Python』が GNU Free Documentation License の元でオンライン公開されているから可能になった芸当ということで、学生は Espresso Book Machine を使って10ドルで教科書をオンデマンド印刷できるとな。オープンコンテンツはこの

    オープンコンテンツのおかげでPythonの教科書を11日で作成 - YAMDAS現更新履歴
  • Python でマルチスレッドプログラミング - trial and error

    こんにちは。 最近いろいろごたついてて、ブログなんか更新してませんが、それなりに充実した生活を送っているのでご心配なくw ところで、今日はいつもどおり Python の話題です。 いま、某 LUG であるプログラムを作っているのですが、その中でマルチスレッドを使えたらなーと思って、ちょっといじってみました。 マルチスレッドが使えると...: 複数の作業を並列して実行できる 一定間隔で何かを実行するような処理を簡単にできて便利。 CPU を有効的に使える などいろいろ利点がありますが、今回は主に 2 番目のものをターゲットにしてみました。 結局、1番目も関わってくるんですけどね。 Python でスレッドを生成するには、threading モジュールを使うのが便利です。 http://www.python.jp/doc/release/lib/module-threading.html こい

  • Pythonリスト内包表記文法 低速マスター - When it’s ready.

    リスト内包表記(LC)使った方が圧倒的にコードが読みやすく、短くなる。慣れてないという理由で使われてない気がするので今後の自分のためにも、メモを残す。 LCは基的に、ListやHashを処理する際に使用される。例えば、規則性のある並びのListが欲しい時などに利用すると良い。 1, 基礎 リストの作成 forの前が処理、forからList名までがひとつのforの段落で前から評価される。 src_list = [1,2,3,4,5] print [x for x in src_list] # [1,2,3,4,5] リストの作成2 for部で取り出された要素が、その後ろif部で評価され真だったものだけが、初めのx*2に渡され処理される(この場合は、2.4だけ) src_list = [1,2,3,4,5] print [x*2 for x in src_list if x % 2 == 0

    Pythonリスト内包表記文法 低速マスター - When it’s ready.
  • Python基礎文法最速マスター - D++のはまり日誌

    ↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが記事では基的にPython2.6について書きます。 参考文献: 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環

    Python基礎文法最速マスター - D++のはまり日誌
  • エキスパート Python プログラミング — エキスパート Python プログラミング v0.9 documentation

    1章: 始めよう¶ Pythonのインストール Pythonの実装系 Jython IronPython PyPy その他の実装 Linux へのインストール パッケージインストール ソースコンパイル Windows へのインストール Python のインストール MinGW のインストール MSYS のインストール Mac OS X へのインストール パッケージインストール ソースコンパイル Python プロンプト インタラクティブプロンプトのカスタマイズ iPython: より良いプロンプト setuptools のインストール 動作原理を理解する EasyInstallを使ったsetuptoolsのインストール distutilsにMinGWのフックを入れる 作業環境 エディターと補助ツールを使う コードエディター Vimのインストールと設定 その他のエディタを使う その他のバイナ

  • GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ

    GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー!古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠

    GT Nitro: カーレーシング・ドラッグレーシングゲーム - Google Play のアプリ