概要 — Sphinx 1.4.4 ドキュメント
A project Download 現在のバージョン: 1.4.4 Python Package Indexからソースコードをダウロードするか、以下のコマンドでインストールしてください: pip install -U Sphinx 疑問? 意見? Googleグループのsphinx-users グループへの参加 もしくは、FreeNodeの#sphinx-docチャンネルへどうぞ。 何か気づいたことがあれば、issue trackerを使用して報告することもできます。 Sphinxは知的で美しいドキュメントを簡単に作れるようにするツールです。Georg Brandlによって開発され、BSDライセンスのもとで公開されています。 このツールはもともと、新しいPythonのドキュメントの変換のために作られました。Pythonのプロジェクトのためのすばらしい機能を提供してきましたが、現在ではC/
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
A simple unix/linux daemon in Python - Lone Wolves - Web, game, and open source development
I've written a simple Python class for creating daemons on unix/linux systems. It was pieced together for various other examples, mostly corrections to various Python Cookbook articles and a couple of examples posted to the Python mailing lists. It has support for a pidfile to keep track of the process. I hope it's useful to someone. Below is the Daemon class. To use it, simply subclass it and imp
unittestの書き方 - Λάδι Βιώσας
pythonのunittestのやり方をよく忘れるのでメモ＆まとめ。 テストケースを作る import HogeModule # テスト対象のモジュール import unittest class testHogeModule(unittest.TestCase): # HogeModuleテストケース def test_foo(self): # foo関数のテストメソッド self.assertEquals(HogeModule.foo(1, 2), 3) def test_bar(self): # bar関数のテストメソッド ・・・・ テストメソッドは、prefixにtestを付ける。そうするとフレームワーク側で勝手に呼び出してくれる。テストの際、初期化や終了処理などが必要な場合、それぞれsetUpメソッドとtearDownメソッドで行う。 テストスイートを作る テストケースを書いたら
Numpy and Scipy Documentation — Numpy and Scipy documentation
For newer versions see https://www.numpy.org/doc Numpy (development version) Reference Guide Numpy (development version) User Guide Numpy 1.17.0 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.17.0 User Guide, [PDF] Numpy 1.16.1 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.16.1 User Guide, [PDF] Numpy 1.16.0 Reference Guide, [HTML+zip], [PDF] Numpy 1.16.0 User Guide, [PDF] Numpy 1.15.4 Reference Guide, [
Python Programming Language – Official Website
# Python 3: Fibonacci series up to n >>> def fib(n): >>> a, b = 0, 1 >>> while a < n: >>> print(a, end=' ') >>> a, b = b, a+b >>> print() >>> fib(1000) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 Functions Defined The core of extensible programming is defining functions. Python allows mandatory and optional arguments, keyword arguments, and even arbitrary argument lists. More about defining f
Pythonのテストコードの書き方 | fujishinko 雑記帳
「テストコードは大切だよね」という話は良くしますが・・・ 恥ずかしながら、テストコードの書き方を知らないので、基礎から調べてみます。 参考にしたのはここ。 http://www.python.jp/doc/2.5/lib/module-unittest.html １．まず、unittestをimportして、unittest.TestCaseを継承したクラスを作成します。 ２．テストを行う前に、オブジェクトの作成などの事前処理を行いたい場合は、 「setUp」というメソッドを宣言します。 ３．テストメソッドを作成します。 ４．unittest.main()を呼び出すと、テストクラスの実行が開始されます。 ・・・といっても良くわからないので、ただ関数名を表示するだけの テストケースを作成して動かしてみます。 # -*- coding:utf-8 -*- import unittest #un
スクレイピングするなら ScraperWiki 使うといいよ - ヤルキデナイズドだった
Web ページからデータを抽出してデータベースに突っ込むことに性的興奮を覚えるみなさん、 ScraperWiki 使うとキモチイイですよ。以上です。 そうではないみなさんには少々の説明が必要かと思いますので少々書きます。 ScraperWiki はスクレーパ（Web ページをスクレイピングするスクリプト）とスクレイピングで得られたデータを共有しようぜっという Web サービスです。Wiki と名が付いていますが Wiki っぽいページ構成になってるわけではなく、スクレーパやデータを誰でも編集できるようにして成果を共有するという理念が Wiki と共通しているのが由来みたいです。 ScraperWiki を使うとスクレーパを作るのがラクになります： Web ベースのエディタでスクレーパを書き、その場で実行できる PHP、 Python または Ruby が使える（HTML パーサなどのモジュ
Python pythonからシェルコマンドを叩く
os.system インタプリタで普通に実行したり、処理結果を返す必要が無い場合は os.system('ls -a') 等で。因みにうまくいくと0を返す。 commands 処理の標準出力も欲しい場合 import commands commands.getoutput("ls -a") commandsを使う方がアプリには当然便利。 popen2 popen2もある。こっちは標準出力、標準入力、エラーを取れるらしい。 import popen2 cmd = ('ls -a') stdout, stdin, stderr = popen2.popen3(cmd) for i in stdout: print i ...ls 結果 ... 参考URL popen2 の使い方 @ python技術メモBlog PythonからSHコマンド実行とテンポラリファイルPythonスクリプト内で、U
Pythonで簡単なウェブスクレイパーを書く - page2 - builder by ZDNet Japan
しかしここではその代わりに、タグを除いたすべてのテキストを出力したいので、構文木のどの部分がテキストなのかを判別する必要がある。BeautifulSoupでは、構文木には2種類のノードが存在し、プレインテキストはNavigableStringで表され、マークアップ部分はTagsになる。Tagsは再帰的な構造になっていて、多くの子を持つことができ、それぞれの子は別のTagsかNavigableStringとなる。 ここでは、構文木の一部分を入力として取る再帰的な関数を書きたい。それがNavigableStringであれば出力し、そうでなければそれぞれの部分木について再び同じ関数を呼び出す。タグを参照してそのタグのすべての子に対して繰り返し処理を行えばよいだけなので、これは難しくない。 from BeautifulSoup import NavigableString def printTex
Sorting Mini-HOWTO （和訳）
概要 この文書は、sort() 組み込みメソッドを使って、リストをソートする方法を紹介する、ちょっとしたチュートリアルです。 この文書の原文は、http://www.python.org/doc/howto/ の Python HOWTO ページから、PostScript、PDF、HTML、アスキーテキストを含む、各種フォーマットで入手できます。 目次 基本的なデータ型のソート クラスの比較 翻訳について Python のリスト型には、sort() という組み込み関数があります。 リストをソートするには様々な方法があって、色々なマニュアルがあるのですが、ひとつの集約的な文書はありません。 そこで、私が書くことにしました。 1 基本的なデータ型のソート 単純な昇順ソートは簡単です。 リスト・オブジェクトの sort() メソッドを呼び出せば事足ります。 >>> a = [5, 2, 3, 1
Template Method パターン - None is None is None
『Rubyによるデザインパターン』（ラス・オルセン著 ピアソン・エデュケーション刊）をPythonで書いています。 目次 変化しない部分は基底クラスに書き、 変化する部分は抽象メソッドにしてサブクラスに任せようというもの。 例：レポートを出力するクラス。 HTMLを出力するクラスを作ったら、後からプレーンテキストでも出力してくれと言われてしまった。 とりあえず、フォーマットを引数で指定するようにしたら・・・ #template_method1.py class Report: def __init__(self): self.title = u"月次報告" self.text = [u"順調", u"最高"] def output_report(self, format): if format == "plain": print("*** %s ***"%(self.title)) eli
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