SQLAlchemy-Searchable 2.1.0 documentationSQLAlchemy-Searchable# SQLAlchemy-Searchable provides full text search capabilities for SQLAlchemy models. Currently, it only supports PostgreSQL.
LocustでWebsocketの負荷試験をする - Qiita
LocustでWebsocketの負荷試験をする locust良いですよね。 locust。最近の負荷試験は全部locustで済ませています。複雑なシナリオでもpythonでかけるのですごい楽です。 とはいえ最近は常時接続型のアプリも増えてきて単純なreq/resモデルではうまく負荷がかけれない状況も多い感じです。 というわけで、LocustのタスクでWebsocketを使った負荷をかけて、Webの画面から確認できるようにしてみました。 デフォルトだと単位がmsなんですが、ソケット通信でmsだと普通に0が連発されてしまうので単位はμsになります。 コードみるとわかりますが単にTaskの中でsocketつくって通信し、結果をlocustに通知してるだけなのでlocust本体にはまったく手を入れていません。 locustは設計がシンプルで分散環境の構築部分とリクエストしたりその結果を集計する部
Python3.4 の新機能 asyncio を使ってみる - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
山本泰宇です。こんにちは。 運用本部では最近 Python3 への移行を進めています。そちらの話は別途ご紹介する予定ですが、今回は Python3.4 で追加された asyncio モジュールの使いかた(というか落し穴)を解説します。先に結論を書いておくと、Python3.5 の改良を待つのが吉という話です。 サンプルとして複数の SSH を一斉に呼び出してうまいこと処理してくれる passh を GitHub で公開しています。実際に社内で利用しているものをデチューンして使いやすくまとめたものです。 本題の asyncio ですが、Python3 で非同期 I/O 処理を実現するために追加されたイベント駆動処理のフレームワークです。最初に書いておきますが、以下で言及する難ありな点のいくつかは Python3.5 で改良される予定のようです。[PEP-0492, PEP 492 vs. P
LinuxディストリビューションにおけるPython 3デフォルト化の流れ - orangain flavor
2015年6月2日修正：henrichさんのコメントを受け、Debianの記述を修正しました。 最近のLinuxディストリビューションにおいてPython 3がデフォルトになってきているという話をチラホラ聞くので、状況を調べてみました。 結論 PEP 394にディストリビューション向けのガイドラインが公開されている。 Arch Linuxは既にPython 3がデフォルトになっている。 /usr/bin/pythonがPython 3を指している。 pythonパッケージはPython 3を指している。 Fedora 23（2015-10-27リリース予定）でPython 3がデフォルトになる予定。 /usr/bin/pythonは削除されるかpython3にシンボリックリンクされるか議論されている。 Ubuntu 16.04（2016-04リリース予定）でPython 3がデフォルトにな
Djangoのメッセージフレームワークのストレージについて - 偏った言語信者の垂れ流し
Djangoフレームワークには、利用者ごとに一度だけ表示するメッセージ(フラッシュメッセージ)を扱う機能(django.contrib.messages)が含まれています。 The messages framework | Django documentation | Django メッセージは、複数のリクエストをまたいで表示することを想定しているため、Cookieやセッションに保存する必要があります。 「メッセージはどこに保存されているの？」という疑問を持ったので、少し調べてみました。 ストレージバックエンド どのようにしてメッセージを保存するかは、ストレージバックエンドに指定するクラスによって決まります。 バックエンドクラスは、Djangoの設定ファイルで切り替えられます(settings.MESSAGE_STORAGE) Django 1.8では、django.contrib.mes
Python Wheels
Python Wheels What are wheels? Wheels are the new standard of Python distribution and are intended to replace eggs. Support is offered in pip >= 1.4 and setuptools >= 0.8. Advantages of wheels Faster installation for pure Python and native C extension packages. Avoids arbitrary code execution for installation. (Avoids setup.py) Installation of a C extension does not require a compiler on Linux, Wi
pythonでbotoを使ったプログラムのテストをする - としたにあんの左脳
pythonでS3を使ったプログラムを書く際に使用するライブラリとしてbotoが有名だと思う． 使い方は以下のサイトとかを参考にしたらいいと思う． [Python] botoを使ってS3にファイルを保存する boto でさくらのBASE Storageを弄る « 不定期な記録 botoのサンプルプログラム すごく簡単なサンプルはこんな感じ． ホームディレクトリに.botoを置いてあげなきゃいけない [Credentials] aws_access_key_id = <your access key> aws_secret_access_key = <your secret key> motoを使ってテストする プログラムを書いたらテストをしなきゃないけない． しかし，テストのたびにS3にファイルを作られても困る． あと，CIサーバには認証情報を置きたくない． そんな時にはmotoを使うと良
How To Structure Large Flask Applications | DigitalOcean
Introduction There are many methods and conventions for structuring Python web applications. Although certain frameworks are shipped with tools (for scaffolding) to automate – and ease – the task (and the headaches), almost all solutions rely on packaging / modularizing applications as the codebase gets distributed [logically] across related files and folders. The minimalist web application develo
GitHub - Lasagne/Lasagne: Lightweight library to build and train neural networks in Theano
Lasagne is a lightweight library to build and train neural networks in Theano. Its main features are: Supports feed-forward networks such as Convolutional Neural Networks (CNNs), recurrent networks including Long Short-Term Memory (LSTM), and any combination thereof Allows architectures of multiple inputs and multiple outputs, including auxiliary classifiers Many optimization methods including Nes
Why is [] faster than list()?
I compared the processing speeds of [] and list() on Python 3.11 $ python -m timeit '[]' 20000000 loops, best of 5: 11.3 nsec per loop $ python -m timeit 'list()' 10000000 loops, best of 5: 26.1 nsec per loop and was surprised to discover that [] runs about two times faster than list(). I got very similar results for {} and dict() $ python -m timeit '{}' 20000000 loops, best of 5: 11.6 nsec per lo
![Why is [] faster than list()?](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/98d6f053a97a87156775f60757c60865d0f2c47d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.sstatic.net%2FSites%2Fstackoverflow%2FImg%2Fapple-touch-icon%402.png%3Fv%3D73d79a89bded)
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「データ解析のための統計モデリング入門」をPythonでトレースする (3章)
Flaskのrequest.argsでパラメータの処理について - Qiita
GitHub - maxtepkeev/architect: A set of tools which enhances ORMs written in Python with more features
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GitHub - nemonik/Intellect: DSL and Rules Engine For Python
GitHub - ahupp/python-magic: A python wrapper for libmagic
Alexis-benoist/eralchemy: Entity Relation Diagrams generation tool
GitHub - Psycojoker/pyfmt: automatic code formatter for python following pep8 using baron FST, like gofmt
GitHub - amoffat/snake: Full Python Scripting in Vim
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