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膨大なアクセスを支える屋台骨 高い安定性とパフォーマンスを両立 ZOZOTOWNが選んだストレージ基盤を解説 データ活用は次のステージへ トラディショナルからモダンへ進化するBI 未来への挑戦の成功はデータとともにある オープンソース活用はあたりまえ! そんな今だからこそ改めて考える 企業ITにおけるOSS活用のメリットとリスク 勝つためのクラウド活用術 New Value on Azure ビジネスを次のステージへ! ビジネスの推進には必須! ZDNet×マイクロソフトが贈る特別企画 今、必要な戦略的セキュリティとガバナンス Kubernetes活用の最適解とは? 今、注目のコンテナを活用した柔軟なIT基盤 運用、管理の課題を解決しメリットを最大化 現場主導のデジタル変革 ビジネス変革のための“ITの民主化” そして 変わるIT部門の役割 大事なのは”仕事の段取り” 幅広い業務を任されて
As good place as any: While writing has been good to me, freelance work doing it has slowed down a bit this year. Anyone who might have some side contract work for this famous writer/programmer, please feel encouraged to contact me. Gnosis Software Presents: Document Revision Date: Wed 2006-09-25 Note: In an overly subtle encoding of information, the textual links are typically to plain ASCII vers
Behind the scenes 他のリビジョン管理システムと違って Mercurial はシンプルなので、実際にどのように動いているかについて簡単に理解できます。これについては必ずしも知る必要はないのですが、だいたいどのように動いているかについて知っておくと便利です。 Tracking the history of a single file Mercurial がファイルの変更を追跡するために、Mercurial はそのファイルの履歴を filelog と呼ばれるメタオブジェクトに保存します。 filelog 内のそれぞれのエントリは追跡されているファイルのあるリビジョンを再構成するのに十分な情報を持っています。 filelog は .hg/store/data に保存されています。filelog は 2 種類の情報を持っています。1 つはリビジョンデータで、もう 1 つは Merc
「熊野古道」とは 熊野古道とは、 シェルみたいに処理を組み合わせることができて、 マルチスレッドで計算してて、 複数台のマシンに処理を分散できて、 見た目がどことなく Plagger っぽい のが特徴のフレームワークです。熊野古道フレームワークを使ったスクリプトは、たとえばこんな感じになります。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- from kumanokodo import run import re params = {"url": "http://www.nikkei.co.jp"} tasks = [{"name": "urlread", "config": {}}, {"name": "extractRegex", "config": {"title": [u'<title>([^<]+)<',re.DOTALL]}}, {"nam
urllibを使ってみます。 urllib.urlopenの引数にURLを入れる 返ってきたオブジェクトはファイルのように扱える 基本的にはこれだけです。簡単ですね。 # get.py import sys import urllib print urllib.urlopen(sys.argv[1]).read()実行例は以下のようになります。 > python get.py http://d.hatena.ne.jp/pythonco/ <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=euc-jp"> <meta http-equiv="Content-Style
HTTPリクエストでPOSTを使う方法 import urllib import urllib2 post_data = {} post_data['email'] = 'hoge@hoge.com' # エンコード en_post_data = urllib.urlencode(post_data) # リクエスト r = urllib2.urlopen('http://hoge.com/',en_post_data) # urllib.urlopenも同じ # build_openerも同様 opener = urllib2.build_opener() r = opener.open('http://hoge.com/',en_post_data) ようするに、urlopen()やopen()の第2パラメタにデータを渡せばPOSTしてくれる。 プロクシ経由でHTTPリクエストを行う方
Introduction lxml is a Pythonic binding for the libxml2 and libxslt libraries. It is unique in that it combines the speed and feature completeness of these libraries with the simplicity of a native Python API, mostly compatible but superior to the well-known ElementTree API. See the introduction for more information about background and goals. Some common questions are answered in the FAQ. This pa
Eventlet is a networking library written in Python. It achieves high scalability and concurrency by using non-blocking io while at the same time retaining high programmer usability by using coroutines to make the non-blocking io operations appear blocking at the source code level. Blog Documentation Mailing List Archives Automated Builds Bug Report Form irc channel Linden Lab open-sourced Eventlet
Generating Python Module Dependency Graphs Controlling physical dependencies is an important part of any software architecture. We noticed a shortage of tools for analysing Python program when we started work on Tintag Explorer, and the tools described here were created as a result. Below is a shrunken version of the dependency graph from several subsystems of the current development version of Ti
Pythonで自分用の小物アプリを結構書き溜めてるんですけど、実はそのほとんどにプラグインシステムみたいなのをつくってたりします。 たとえばファイルの整理自動化みたいなの。ファイルの移動前に処理を追加する、てな部分をプラグインにしてあるわけです。 まぁ機能的にはCPANのClass::Componentっぽいもんですね。ですがそこまで高機能なのはいらないので、シンプルに自分が必要な部分だけまとめてみました。 1from inspect import getmembers, ismethod 2import types 3 4class Pluggable(object): 5 def __init__(self): 6 self.hooks = {} 7 8 def load(self, *config): 9 self.load_config(*config) 10 self.load_
Pythonの高速化 Pythonは非常に使い易い優れたスクリプト言語であるが、大きなプログラムになると やはり、スクリプト言語としての宿命か、処理速度が気になる。 ctypesモジュールはシェアドライブラリの関数をPythonから直接使用可能にするもので、 従来より高速化が容易になる。 2006年8月にバージョン1.0がリリースされ、Python2.5からは標準で組み込まれる。 スクリプト全体を高速化 Psycoは Just-In-Time(JIT) compiler方式で数倍から、運が良ければ数十倍高速になる 但し Psycoは64ビットマシンには対応していない、64ビットマシンには開発途上のPyPyがある 部分高速化 ループなど時間の掛かる部分にC言語をinlineで使用する方法 1:weave Scipyに含まれているモジュール 2:instant swigを利用する モジュ
Python Enhancement Proposal 略して PEP は Python を改良する案を文書にまとめたものである。 RFC などと違って、実際には採用されないものも存在する。 個人的興味でいくつか日本語に訳したりしているが、ここでは他の人の成果にも目を配るようにして、できる限り日本語 PEP を集めてみることにする。 リスト 0 Index of Python Enhancement Proposals (PEPs) 全ての PEP のリスト。 何があるかはここを見れば良い。 翻訳の必要はないと思う。 原文:Index of Python Enhancement Proposals (PEPs) 51948 日本語訳:(なし) 7 Style Guide for C Code Python 関係の C プログラムを書く際のコーディング規則。 原文:Style Guide
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