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バッチで画像を処理するというソフトウェアは色々ある。一つはリサイズ、一つは角をまるめる…といった具合だ。それらをまとめて提供するソフトウェアもあるだろう。だが、全てをこなすものにはなかなか出会えない。 それならば、というのがこのソフトウェアだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはPhatch、Python製の画像バッチ処理ソフトウェアだ。 Phatchの特徴としては、実行するアクションを組み合わせて利用できる点だ。例えば角丸、サイズ変更を自由に組み合わせて処理を実行できる。各アクションのパラメータも細かく指定可能だ。 つまり各画像に対する処理を、パズルのように組み合わせられるのだ。サイズ変更、回転、角丸、シャドー、透かし、DPI変更、名前変更等の処理を自在に組み合わせて、最後の保存処理すらアクションの一つとして定義する。 後はドロッグアンドドロップで処理が実行される。アクションはプ
△目次へ pythonでスタンダードになりつつある配布形態 egg このパッケージを利用するツール easy_install の使い方の基礎 目次 【1】 特長 最近 Pythonパッケージインデックス で「ナントカ.egg」という配布物をよく見かけますね? このeggパッケージは依存情報なんかも含んだ賢いパッケージで、 専用のインストーラを使ってあるパッケージをインストールする時、 不足しているパッケージを自動的に Pythonパッケージインデックス からダウンロード&インストールしてくれます。 つまり、Linuxのyumパッケージやdebパッケージの様な仕組みを提供しているのです。 この仕組みを利用するためのツールが setuptools モジュールに含まれる easy_install というツールです。 【2】 Windowsでのセットアップ まずPCのネ
はじめに クライアントにデータを操作させる必要がある場合には、Excelのスプレッドシートを用意するのが最も簡単です。スプレッドシートはPythonを使って簡単に作成できますし、スプレッドシートをWebからダウンロードさせることも、DjangoというWebフレームワークを使えば簡単です。この記事ではスプレッドシートの進化の歴史について簡単に触れた後、この2つの操作方法について説明します。スプレッドシートの進化の歴史 サメは何百年もの間、あまり進化していません。その最大の理由は、野生で十分に生きていけるからです。獲物を実に上手く捕らえることができるので、サメは自らを適応させる必要も、変化する必要もなかったのです。これ以上進化させるところはないというほどに、サメは完璧な恐怖のフィッシュハンターです。 サメと同様に、スプレッドシートも数十年の間、あまり進化してきませんでした。サメの例と同じく、ス
PythonにおけるWebフレームワーク 数年前にPythonでWebアプリケーションを書こうとした人たちは、選択肢の多さに戸惑ったことでしょう。一群のWebフレームワークの中からどれかを選び、アプリケーションをプロダクション環境にデプロイする妥当な方法を考えなければならなかったはずです。そういうわけで、Pythonは千個のフレームワークを持つ言語だというジョークが流布することになったのです。 Pythonコミュニティには、この問題の解決策として、フレームワークの数を絞るか、それとも多様性を良しとするかという選択がありました。コミュニティの性格上、フレームワークを絞り込むのは魅力的なオプションに見えなかったので、Webの開発にPythonを使用するための障壁を低くする方法としてPEP 333が書かれ、Web Server Gateway Interface(WSGI)が生まれました。WSG
Pythonで「~」をSJISやEUCにエンコードすると例外が発生します。 ※cp932やmbcsを使用すれば例外は発生しません。 ■検証したコード #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- s = u"~" try: s.encode("shift_jis") print "shift_jis ok" except UnicodeEncodeError, e: print e try: s.encode("shift_jis_2004") print "shift_jis_2004 ok" except UnicodeEncodeError, e: print e try: s.encode("shift_jisx0213") print "shift_jisx0213 ok" except UnicodeEncodeError, e:
PyAMFを使用すればPythonとActionScript3とのデータのやりとりをオブジェクトで行うことができます。PyAMFはDjango・Pylons・CherryPyなどのWebフレームワークに対応しています。 今回はDjangoとFlex2の間でデータを送受信する簡単なサンプルを作成しました。 まずはFlex2ですが「NetConnection」クラスを使用してDjangoにデータを送信します。 ■PyAMF.mxml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <mx:Application xmlns:mx="http://www.adobe.com/2006/mxml" layout="absolute" applicationComplete="applicationCompleteHandle()"> <mx:Script> <![CD
この文章について オリジナルは ここ 。これを自分(kawasaq)のために適当にメモしたものです。 内容については責任をもちませんので、あしからず。 でも、もし訳が間違ってるのに気づいたら教えてください。 また、もっとわかりやすい説明があったら教えてください。 ちなみに、 NWSはここからダウンロードできます NetWorkSpaces を使うと、並列プログラムが簡単に作れる NetWorkSpaces というのは、並列プログラムを簡単に書くためのライブラリ。 いわゆる「ネームスペース」をシェアする形で、複数のプログラム間でデータをやりとりする。 たとえば、こんなふうに。 ws.store('x', ws.fetch('y')) ws.x = ws.y この2行は同じだ。 ws というのがネームスペースを表す識別子で、 そのネームスペース上の y に関連付けられているデータを x に関連
2007.10.29 Python のスレッドについての資料と Python の統合開発環境 (IDE) (2) テーマ:プログラミング言語 Python を使う(339) カテゴリ:Python Krishna G Pai の Understanding Threading in Python を読む。2004年10月に書かれたものでちょっと古いが、たまたま検索で引っかかってきたのでメモ。構成は次の通り。中身を見てみると、ちょっと古い。2.1 Locks に この例の場合 time.sleep(sleeptime) を外すと、Thread No:1 が延々続くような表示になってしまうと書かれているが、今はちゃんと動くようになっている等。Python 2.4 で変わったのかな(記事が書かれたのは Python 2.3.4 の時代)。 Why Threading in Python? The
MercurialやTaskCoachといったPython製ツールをWindows上で使うとき、py2exeでビルドして配布されているパッケージを利用するとインストールはとても簡単なのですが、アプリ毎にpython25.dllといったdllやPythonモジュール群が大量にインストールされるのが欠点です。 普段からPythonを利用している人にとっては、distutilsを利用したインストール(easy_installやsetup.py install)の方がメモリ効率の面でも起動速度等の面でも有利な筈です。僕はできるだけこちらの方法を使っていて、起動速度・最小化解除のレスポンス共に向上することが体感できます。(プラシーボ効果かもしれませんが) ただし、Mercurialをeasy_installしたところ、hg.exeが生成されず、Pythonをインストールしたディレクトリの下のScri
1. 初めに (書きかけ) SQLite は RDMS (関係データベース管理システム) の一種です。 通常の RDMS と異なり面倒なセットアップが不要で、簡単に利用することができます。 通常のファイル並に簡単に扱えるので、 今まではテキストファイルなどに保存していたデータは sqlite に保存するようにすると便利です。 2. Python から SQLite を使う もちろん、Python からも SQLite を利用できます。 Python 2.5 から sqlite3 が build-in package として配布されているので、 すぐに使うことができます。 次の例のように、データファイルに connect するだけで、使うことができます。 データファイルは、 存在しなければ自動的に作成され、 存在すれば、それが開かれます。 また、データの保存はデータベースオブジェクトの co
Python には、文字列型とユニコード型の二つのタイプが存在します。この二つのタイプは、暗黙的に変換されることがあるので、型の違いがわからないと頻繁にエラー (UnicodeError) が出て悩むことが多いです。 ユニコード文字列の定数は、最初に u をつけます。 uni_str = u"あいうえお" (スクリプトの最初にエンコードを書いておく必要) ・RAW文字列 r"abc" のように、文字列定数の頭に r をつけるとRAW文字列になります。Pythonでの文字列は、CやJAVA言語と同様に ¥(円記号または逆スラッシュ)はエスケープシーケンスです。 Windowsでのパスのように、文字列の中で円記号そのものを含める必要がある場合は、¥¥のように二つ続けて書く必要があります。しかし、正規表現を書く場合など、円記号だらけで読みづらくなってしまいます。そこでRAW文字列を使うと読みやす
Every computer language has "idioms", that is, typical ways of accomplishing given tasks. Python is no exception. Some of the idioms are not that well known, so we thought we'd collect them here. We're also adding some material on other interesting features of the python language that you might miss when reading an introductory tutorial. These items are roughly in order of their difficulty and how
pythonが標準で持っているライブラリでは、バグを含んでいるために掲題のことはできません。少なくとも、2.4, 2.5くらいまではできていませんでした。 最近よく使う、mechanizeというライブラリでも、proxyを介したHTTPS通信をすることができません。 そこで urrlib2 opener for SSL proxy を参考に、mechanize内にある、通信方式に対応した実装を提供する_http.pyにパッチを当ててみました。 対象は0.1.7cです。 diffでpatchを作らずに、そのままのせてみます。 """HTTP related handlers. Note that some other HTTP handlers live in more specific modules: _auth.py, _gzip.py, etc. Copyright 2002-200
リストの内包表記(list comprehensions)は、当初関数型言語Haskellで用いられていることで有名になった。Pythonでリストの内包表記を用いると、変換対象のデータに注目してコードを記述することが可能になる。それは、関数に注目してコードを記述していたかつての方法とはまったく異なる手法だ。 リストの内包表記を用いて行えることはすべて、組み込みのmap関数とfilter関数を用いて記述することも可能である。しかし、リストの内包表記を利用すると、より使用が簡単で可読性の高いコードを記述できる。本稿では、単純な例をいくつか用いてリストの内包表記の強力さをお見せしよう。 Pythonでリストを記述する際は、以下のようにして各アイテムを並べてブラケットでくくる。 >>> wordlist = ['HELLO', 'World', 'how', 'aRe', 'YOU?'] リストの
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