Python 開発者は -W default オプションを使おう - Qiita
Python はデフォルトで多くの警告を表示しません。これはPython開発者ではないエンドユーザーが警告を見た時に混乱するのを防ぐためです。 デフォルトで ignore される Warning は次のとおりです。 (ref: https://docs.python.org/3/library/warnings.html#default-warning-filters) DeprecationWarning PendingDeprecationWarning ImportWarning BytesWarning ResourceWarning これらの warning を Python 開発者が表示しないと、せっかく使っているライブラリが長期間 Deprecation 期間を設けていてもその Warning に気づかないとかいう事が起きます。 また、 warning システムは同じ場所から
Github issue で質問してはいけない - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は個人ブログで海外向けに書きかけの記事の日本語版です。そのため、一部日本人向けではない記述が含まれます。 英語版はこちらです Why you must not ask questions on Github issues 現在は GitHub は Discussions を提供しています。 Issue Template から Discussion へと誘導するのがおすすめです。 2023-06-14 追記 TL;DR: Issue Tracker で質問するのは開発者に対する DoS 攻撃になるかもしれない。 Forum がある
uWSGI の spare2 cheaper algorithm を作った - Qiita
Python だけじゃなくて Ruby, php, Perl も扱えるアプリケーションサーバー uWSGI に、 cheaper というモードがあります。これは負荷などに応じてワーカー数を動的に調整する機能です。 デフォルトでは spare, backlog, busyness という制御アルゴリズムがありました。が、どれも気に入らなかったので spare2 というアルゴリズムを作成して、本家にマージされました。取り込まれたのは master ブランチ (開発版) なので、安定版の uWSGI 2.0 用にプラグイン も用意しました。 今回追加した spare2 アルゴリズムの解説と、既存の他のアルゴリズムがなぜ採用しにくかったかを説明します。 (他のアルゴリズムの詳細は ドキュメント を参照してください。) spare2 サンプルの設定ファイルを元に解説します。 process=10 は
libh2o をビルドする - Qiita
h2o Advent Calendar の2日目です。 h2o はスタンドアロンの HTTP サーバーだけでなく、 libh2o というライブラリとしてビルドすることもできます。今回は libh2o をビルドして、 hello world サーバーを作るまでやってみます。 環境は Ubuntu と Mac OS X を想定しています。 cmake h2o はビルドシステムに cmake を利用しています。 brew なり apt-get なりで cmake を用意しておきましょう。 他に、後述する libuv のために automake, libtool が必要です。 C++ も入ってなかったら用意しておきましょう。 libuv h2o のスタンドアロン版では libuv 1.0.x への依存が optional なのですが、 libh2o では必須になっているようです（少なくとも僕は l
Python 3 で少しだけ便利になった datetime の新機能 - Qiita
datetime モジュールは Python の標準ライブラリの中でも、使用頻度が高い割に罠が多かったり使い方が難しかったりする、あまりイケてないモジュールだと個人的に思っています。 そんな datetime モジュールですが、 Python 2 のプロジェクトを Python 3 に移行した時に大分コードを整理できてちょっと感動したので紹介しておきます。 unixtime との相互変換 unixtime から datetime.datetime への変換は、 ローカルタイムなら.fromtimestamp() で、 UTC なら .utcfromtimestamp() 関数で行います。 >>> import time >>> from datetime import datetime >>> now = time.time() >>> now 1415542873.099776 >>>
wsgi, Bottle, Flask の速度差 - Qiita
ISUCON の季節ですね。 ISUCON では慣習的に各言語で代表的なマイクロフレームワークが使われるのですが、 Python では今のところ Flask がずっと使われています。 Flask は確かに、簡単なサンプルアプリを書くときの見た目はマイクロフレームワークになっています。 しかし、構造的には沢山のフック、シグナルがあったりしていて、重量級の設計になっています。 Flask 本体と Werkzeug を合わせると数万行のサイズです。単なる Hello World アプリでも、数十の関数呼び出しが裏で動いています。 Bottle も、 Flask と同じくマルチスレッド対応で、スレッドローカルを使ったコンテキストスタックがある、拡張機能もあるフレームワークですが、構造は Flask よりも大分質素です。 ソースコードも1ファイル3000行代で、その分フレームワークのオーバーヘッドも
Flask + SQLAlchemy でテストごとに DB を rollback する - Qiita
Flask アプリのテストで、簡単なものなら sqlite のメモリDBを使えば良いですが、複雑なアプリだと本番環境と同じ RDBMS を使って実行したいことが多いです。 その際、テストごとにDBを初期化すると遅いので、コミットせずに毎回ロールバックで対応したいのですが、 Flask.test_client や WebTest などを使って複数のHTTPリクエストを行うテストでは、リクエストをまたいでデータを引き継ぐ必要があります。 これを実現するために、 テスト中は session.commit() を session.flush(), session.expire_all() に置き換える リクエスト終了時、通常は session.remove() し、テスト中は session.expire_all() する テストごとに session.remove() する。 というカスタマイズ
Python の logging を設定するときは disable_existing_loggers に注意 - Qiita
ロギングの環境設定 という公式ドキュメントにも警告があったのですが、思いっきりハマってしまったので記事にしておきます。 Python の logging モジュールは、 addHandler() などのメソッドを呼び出して構成する以外に、 ini 形式の設定ファイルを元に構成する logging.config.fileConfig() や、 dict 型の設定情報を元に構成する logging.config.dictConfig() を使って構成することができます。 import logging.config logging.config.dictConfig({ 'version': 1, 'handlers': { 'default': { 'class': 'logging.StreamHandler', 'level': 'DEBUG', 'stream': 'ext://sys.
SQLAlchemy で独自の Composite Value を作る - Qiita
Composite Value とは、 PofEAA にあるパターンで、Entity が持っている属性となるシンプルな Value Object を、その Entity がマップされるテーブルの複数のカラムとしてマップすることです。 似たパターンで Serialized LOB という、オブジェクトを JSON 等にシリアライズして BLOB や CLOB に入れてしまうパターンも有ります。 Composite Value は Serialized LOB に比べると、 SQL から使えるというメリットが有ります。 SQLAlchemy で Composite Value をする例は、本家のドキュメントにあります。 Composite Column Types ですが、この例ではオペレータを定義していないので、等値比較しかできません。 comparator_factory を使うと、SQL
Flaskのカスタマイズについて - Qiita
2012 Pythonアドベントカレンダー(Webフレームワーク) #python_adv の5日目担当です。 この記事は自分のBlogとのマルチポストになります。 http://methane.hatenablog.jp/entry/2012/12/05/134206 Flaskはオモチャじゃないよ PyCharmなどのIDEがFlaskに対応を始めたり、Flask はそろそろ Django に続く Python の Web フレームワーク No.2 と名乗れそうなほど広まってきています。(その割にPython3対応遅いけど) Flaskと言えばマイクロフレームワーク、Hello World が簡単に書けるヤツで有名ですよね。 これを見るとオモチャっぽく見えるんですが、Flaskは1つのPythonインタプリタに複数のアプリを載せたり、1つのアプリの複数のインスタンスを載せたりできるしっ
最速最強Webサーバーアーキテクチャ - Qiita
PyFes 2012.11 発表資料です。 システムコールに焦点を当てて、 meinheld のアーキテクチャを紹介します。 アーキテクチャを説明するために Pure Python でサンプル実装を書いていますが、ちゃんと動くし、HTTPリクエストのパースを端折っているので 10000req/sec 以上出ます。 イベントドリブンのコードでフローが判りにくい場合は python -mtrace -t --ignore-module socket webserver1.py などのようにトレースしながら実行するといいでしょう。 前提 今日は、シンプルなレスポンスを返すだけの条件でをひたすら req/sec を追求する話をします。 たとえば、 nginx の lua モジュールで "hello" と返すだけとかです。 静的ファイルを配信するサーバーとかだともっと別のことも考えないといけません。
SQLAlchemy ORM でクエリ生成の高速化 - Qiita
import sqlalchemy as sa from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base base = declarative_base() class Xyz(base): __tablename__ = 'xyz' id = sa.Column(sa.INTEGER, primary_key=True) c1 = sa.Column(sa.INTEGER) c2 = sa.Column(sa.INTEGER) c3 = sa.Column(sa.INTEGER) c4 = sa.Column(sa.INTEGER) c5 = sa.Column(sa.INTEGER) c6 = sa.Column(sa.INTEGER) c7 = sa.Column(sa.INTEGER) c8 = sa.Column(sa.INT
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