Flask+PyPy 大規模Web向けBlueprintで速度ベンチマーク取ってみた - Qiita
前回の記事でDjangoとFlaskとPyramidを比較して、Flaskいいなーとなったので早速試してみました。 FlaskというPython Webフレームワークにて大規模向けと言われているBlueprintチュートリアルに沿って構築した機能をベンチマークして比較しています。Blueprintとは複数の小さなアプリ毎（機能毎）にViewを切り分けるFlaskの機能です。 構築後Apache Benchを利用して、PyPy3 2.4とPython3.5を比較した ベンチマーク を取得しています。 ディレクトリ構成 デフォルトの単一Viewと異なりviewsディレクトリを設置して、その中に機能毎のviewを設置していきます。今回はroot とreport 機能を追加してみました。 ■ ディレクトリ構成 テンプレートの抽象化 HTMLのHEADやBODYタグといった共通部分をmaster.h
Python を使ってカメリオを高速化した話
http://www.slideshare.net/lamanotrama/mogilefsprivate-s3 とワンセットの発表となります
JavaScriptレンダリングサーバーSplashでスクレイピング - orangain flavor
これはクローラー／Webスクレイピング Advent Calendar 2015の9日目の記事です。 本記事では、Scrapinghub社*1が開発しているSplashというオープンソースソフトウェアを紹介します。 github.com JavaScriptを使ったページからスクレイピングする方法としては、PhantomJSとSelenium/CasperJSなどの組み合わせが一般的ですが、これらとは少し違う手段として使えるかもしれないソフトウェアです。 私自身Splashを最近知ったばかりで、軽く探した限りでは日本語の情報もないので、調査しつつSplashの使いドコロを探ってみたいと思います。 Splashとは READMEには以下のように書かれています。 Splash is a javascript rendering service with an HTTP API. It's a
WordCloud for Python documentation — wordcloud 1.8.1 documentation
WordCloud for Python documentation¶ Here you find instructions on how to create wordclouds with my Python wordcloud project. Compared to other wordclouds, my algorithm has the advantage of filling all available space. being able to use arbitraty masks. having a stupid simple algorithm (with an efficient implementation) that can be easily modified. being in Python Check out the Gallery of Examples.
スクワットチャレンジ | 株式会社アフィリティー
これは言語pythonのあるクラスタのアドベントカレンダーです。 友人にスクワットチャレンジについてどこかにまとめておいて欲しいとのことで、こちらにまとめておきます。 ※口調は過去連載していたスポーツ専門誌の世界観に合わせてあります。 友人のwozozo氏(以下w氏。20代後半そこそこ)はクラスタが集うチャット部屋で突如、スクワットチャレンジというワードについて切り出してきた。 聞けば、平地を数百m歩いただけで膝の周囲が筋肉痛になり危機感を抱いたという。 状況から見るに筋肉痛というのは何かの間違いで、膝の関節痛ではないかと思うところだが、どうも本当に筋肉痛のようだ。 w氏は高身長だが膝関節を痛めるような体重と言うより、明らかに体重が少ない見た目をしている。俗に言う「痩せ過ぎ」「猫背」体型にあたる。 スクワットチャレンジは50回から250回まで12月1日からクリスマスの25日まで回
HyでDjangoアプリを実装する - Qiita
この記事は、LISPっぽいけど一応Python その2 Advent Calendar 2015の5日目の記事です。 HyのREADMEに"Django + LISP"という一文があり、DjangoアプリをHyでも実装できるというコンセプトを示したソースコードが示されていますが、これだけでは何をどうすればいいか分からないので、startprojectするところからステップを追って解説します。 githubにレポジトリを作り、ステップごとにコミットを分けてpushしたので参考にしてください。 https://github.com/csakatoku/hellohy startprojectする ひとまず普通のPythonでdjango-admin.py startprojectします。使用しているDjangoのバージョンは1.9です。 startprojectした段階のコミットがこれです。
Django 1.7で稼働中のアプリケーションをDjango 1.8にアップデートする - Qiita
これは何？ mixiグループアドベントカレンダー2日目です。 ミクシィグループが運営する「チケットキャンプ」は、サーバーサイドはPython, Djangoで開発をしています。 現在使っているDjangoのバージョンは1.7.11なのですが、これをDjango 1.8までアップデートする際に行った作業のメモです。 チケットキャンプ特有の部分もあるかとは思いますが、Djangoのアップデートを検討している方の何かの参考になれば幸いです。 チケットキャンプのバージョンアップのポリシー そもそもチケットキャンプのフレームワーク・ライブラリのバージョンアップのポリシーがどうなっているかというと、多少僕の勘に依存している部分があり、明文化するのが難しいですが、概ね以下の3つのルールで説明できます。 セキュリティアップデートは出来る限り早期に適用 Djangoのメジャーアップデートには出来る限り追従
パフォーマンスチューニングでprofiler使わないのは損してると思う - Qiita
print文を仕込んで実行時間を出力していくパフォーマンスチューニング作業は辛いのでもう止めにしようってお話です。 プログラムで実行速度が遅いロジックを特定できれば改善は容易です。profilerを利用すると簡単に原因が特定できるので使い方を紹介します。前半はline_profilerを利用した実行速度が遅いロジックの特定方法、後半はPythonでの高速化テクニックです。 どの行が重いかprofilerで特定する ローカル環境でprofilerを使いどの行が重いのかを特定していきます。Pythonには様々なprofilerが存在しますが、個人的にはline_profilerが必要十分な機能を持っていてよく利用しています。ここで特定するのは『どの行がN回実行されていて、全体でM%の実行時間が掛かっている』という点です。 line_profilerの使用例 実行に10秒くらい掛かるサンプルコー
nginx/gunicorn/supervisorでflaskアプリを動かす
こんにちは。かねしろ@pinkrootです。 今まで、flaskで作ったアプリはapache2 + wsgiの構成で動かしていたのですが、 Railsの勉強をしているうちに、nginx/unicorn構成も良いなぁと思いましたので、 類似環境でflaskアプリを動かすようにしてみました。 構成としてはnginx/gunicornとなり、gunicornをデーモン化させるためにsupervisorを利用しました。 なお、OSはubuntuです。AWS上にEC2インスタンスとして構築しました。 簡単ですが備忘録を残します。 必要なもののインストール とりあえずざっくりと書きコマンドで必要なものをインストールします。 sudo apt-get install -y nginx sudo apt-get install -y gunicorn sudo apt-get install -y pyt
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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Flask-Dance
GitHub - lektor/lektor: The lektor static file content management system
GitHub - naspeh/mailur: Lightweight webmail inspired by Gmail
Python 2.7で稼働中のDjangoアプリケーションをPython 3.5へ移行する - Qiita
【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
GitHub - molivier/nest: Nest Pelican Template
GitHub - raimon49/requirements.txt.vim: the Requirements File Format syntax support for Vim
http://asyncio.org/
Orator - An ActiveRecord ORM for Python