Python Introduction | Python Education | Google for Developers
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Prelude Welcome to Google's Python online tutorial. It is based on the introductory Python course offered internally. As mentioned on the setup page, this material covers Python 3. If you're seeking a companion MOOC course, try the ones from Udacity and Coursera (intro to programming [beginners] or intro to Pyth
他の言語に慣れた人がPythonを使ったときにつまずきがちな10のポイント - 西尾泰和のはてなダイアリー
今日質問されて、以前Twitterで書いたのを思い出して、そして検索性が悪くて見つけ出すのに苦労した。こちらに転載しておく。詳細は気が向いたときに埋める。 オプション引数の評価タイミング Rubyではオプション引数は関数が呼ばれるたびに評価される。 def foo() print "foo!" end def bar(x=foo()) end bar #=> foo! と出力される bar #=> foo! bar #=> foo! Pythonでは関数の定義時に1回だけ評価される。 def foo(): print "foo!" def bar(x=foo()): pass #=> foo!と出力される bar() #=> 何も出力されない bar() 「引数が省略されたら今の日時」みたいな毎回評価したい場合はデフォルト値をNoneにしておいて「Noneだったら＝省略されていたら」のif
Ustream.tv: ユーザー pyconjp: Tuning Python Code, Recorded on 2011/08/27. コンピュータ
rec 視聴数： 122 2011/08/27 13:58 Pythonで創るソーシャルゲームの未来 /... rec 視聴数： 10 2011/08/27 13:26 Guido への5つの質問 / Five... rec 視聴数： 11 2011/08/27 13:08 Webフォームウィジェットツールキットを総括す... rec 視聴数： 44 2011/08/27 11:39 C APIへの誘（いざな）い/An... rec 視聴数： 9 2011/08/27 11:01 Keynote rec 視聴数： 11 2011/08/27 09:49 Opening rec 視聴数： 15 2011/08/27 09:38 一覧をみる
Homepage | Celery: Distributed Task Queue
This document describes the current stable version of Celery (5.5). For development docs, go here. Celery - Distributed Task Queue¶ Celery is a simple, flexible, and reliable distributed system to process vast amounts of messages, while providing operations with the tools required to maintain such a system. It’s a task queue with focus on real-time processing, while also supporting task scheduling
Python's concurrent.futures
In this essay I'll describe how to use the concurrent.futures API from Python 3.2. Since I'm still using Python 2.7, I'll use Alex Grönholm's back port instead. PEP 3148 gives the motivation for the new concurrent module: Python currently has powerful primitives to construct multi-threaded and multi-process applications but parallelizing simple operations requires a lot of work i.e. explicitly lau
docstring を挿入するプラグインを作った - Memo
Vim を使って PHP スクリプトを作成しているときに phpdoc.vim というプラグインがもの凄く重宝してた。 何をするものかというと、例えば以下のようなコードがあったとする。 <?php class Foo { pubilic function __construct($arg1, $arg2) { } } class や function の行にカーソルがある場合に :call PhpDocSingle() と実行すると <?php class ClassName { /** * __construct * * @param mixed $arg1 * @param mixed $arg2 * @access public * @return void */ public function __construct($arg1, $arg2) { } } といった感じでヘッダーコ
Who moved my SPAM?: デコレータについての諸々
Pythonにおけるデコレータにはメリットとデメリットがある。それらを解説しつつ、そのデメリットをうまいこと回避するようにしているライブラリVenusianの紹介につなげます。 デコレータについて まずはおさらい デコレータとは何か。一言で言えば関数をラップする関数を返す関数です。(以下、関数とメソッドを一括りに関数といいます。) 例えば、こんなメモ化デコレータ。 def memorize(func): cache = {} def _func(*args): if args not in cache: result = func(*args) cache[args] = result else: print("hit cache!: %r" % (args,)) return cache[args] return _func @memorize def sum(*args): j = 0
Pythonで表データを扱うライブラリ「tablib」を試す - メモ置き場
仕事してるとテストデータを作ったり、またはシステムのデータをダウンロードさせたりとかで、結構csvやxls形式を使います そんなときに便利そうなライブラリがあったのでちょっと試して見ました tablib https://github.com/kennethreitz/tablib document http://docs.python-tablib.org/en/latest/index.html インストール pip install tablib 使い方 新しくデータを作成する # ヘッダ import tablib headers = ('名字', '名前') # データ data = [('東方','仗助'), ('虹村', '億泰')] # 表データの作成 data = tablib.Dataset(*data, headers=headers) # 行を追加 data.appen
PythonのコマンドラインツールClintを試す - メモ置き場
pythonのコマンドラインツールclintが面白そうなので試してみます https://github.com/kennethreitz/clint clint自体がコマンドラインツールというわけではなく、pythonでコマンドラインツールを作成するときに便利なライブラリです インストール pip install clint 使い方 出力に色をつける from clint.textui import colored print colored.red('hello!') print colored.green('hello!') print colored.blue('hello!') 結果 出力をインデントする from clint.textui import indent, puts # インデントしない puts('not intended hello') # 4文字分インデント w
tox
tox - automation project¶ tox aims to automate and standardize testing in Python. It is part of a larger vision of easing the packaging, testing and release process of Python software (alongside pytest and devpi). tox is a generic virtual environment management and test command line tool you can use for: checking your package builds and installs correctly under different environments (such as diff
Pythonでのテストツールtox入門 - Keep on moving
libuvのPython実装であるpyuvのPython3対応しているときに、Python2.6/2.7/3.0/3.1/3.2で個別にテストする必要がありました。 各バージョンのPythonを入れるのも割と大変だし、各バージョンごとに確認するのも非常に手間です。 lazyな私にはこんなのやってられません。がおー。めんどくせー。 というわけでいろいろテストツールをいろいろ探していたら、79.pyで @aodag さんにtoxを教えていただきました。 早速使ってみたので、軽くメモを残しておきます。 ドキュメント ↓を読めば大体わかるはず。 Welcome to the tox automation project — tox 1.4.2-1 documentation ざっくり説明すると Pythonライブラリを複数バージョンでテストするツールです。 CI(Jenkinsなど)で使うことも想
「結構便利だからみんな使った方がいいぞ！」という7つのPythonライブラリ - None is None is None
一部で最強と呼ばれているPythonには, virtualenvやipythonのような絶対入れる超定番以外にも, あると便利なライブラリというものがあります. ここではラッキーセブン, 7つご紹介しましょう. なお, furl以外は3.xに対応しています. requests 覚えやすいWebリクエスト(urllib.request.urlopenの代替) furl URLの扱いをもっとシンプルに(urllib.parse.urlparseの代替) PyQuery jQueryのスクレイピング力をPythonに(html.parser.HTTPParser, lxml, BeautifulSoupの代替) Send2Trash/Send2Trash3k クロスプラットフォームな「ごみ箱へ送る」 Windows向けPythonランチャー 2.xと3.xを切り替える PySide/PyQt4
pyplot — Matplotlib 1.3.1 documentation
matplotlib.pyplot¶ Provides a MATLAB-like plotting framework. pylab combines pyplot with numpy into a single namespace. This is convenient for interactive work, but for programming it is recommended that the namespaces be kept separate, e.g.:
pylab_examples example code: histogram_demo_extended.py — Matplotlib 1.3.1 documentation
#!/usr/bin/env python import numpy as np import pylab as P # # The hist() function now has a lot more options # # # first create a single histogram # mu, sigma = 200, 25 x = mu + sigma*P.randn(10000) # the histogram of the data with histtype='step' n, bins, patches = P.hist(x, 50, normed=1, histtype='stepfilled') P.setp(patches, 'facecolor', 'g', 'alpha', 0.75) # add a line showing the expected di
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