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これはPythonの公式チュートリアル(慣れていない人を対象にした説明文書)などを参考に、個人的に一部をまとめたものとなる。 元の記事は2008年4月に書かれたが、Python 3関係も含めて内容を大幅に修正し、2つに分かれていた記事を統合した上で幾つかの内容を書き加えた。 当時Pythonに不慣れな自分用の覚え書きという位置付けで書いたもののため、高度な内容は含まれない。また、基本的なことといっても広いので、内容が偏っている可能性もある。 Python言語について基本的な文法・データ型など文字列文字列定数と改行文字列どうしの連結文字列のフォーマット操作文字列型のメンバ関数シーケンス型としての操作del文とその使用例条件分岐(if文)とその使用例辞書の使用例タプル/例外/関数の使用例Python言語について言語の種類としては “インタプリタ言語” に分類され、書いたコードは基本的にコンパイ
Python 2.7ja1 Guido van Rossum Fred L. Drake, Jr., editor 2011 12 25 Python Software Foundation Email: docs@python.org i 1 3 2 Python 5 2.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3 Python 11 3.1 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
前にこんな記事があったので。 http://postd.cc/fast-scraping-in-python-with-asyncio/ これをPython3.5の新しい構文でやってみる。 あ、もとの記事はhtmlをスクレイピングしてるけど、なんとなく似たような量のレスポンスが返ってくるURLへ同時にアクセスしたかったので、RSSにしてみました。あ全然スクレイピングじゃない。まあ、やってること一緒なので…… import asyncio import aiohttp import feedparser import time async def print_first_title(url): response = await aiohttp.request('GET', url) body = await response.text() d = feedparser.parse(body)
はじめに Zabbix は、Zabbix API を通して操作することができますが、言語毎に Zabbix API ライブラリ が複数種存在しているため、どれを使用すればいいか分かりづらい状態です。加えて、Zabbix API は非常に膨大なメソッド (Method reference) とオプションを持つため、各種ライブラリが、そのどれだけを保証範囲とし保守するのかまで突き詰めると選定は非常に困難になるでしょう。 これはあくまで私の持論ですが、全容を把握できない保守の保証もないライブラリを使うくらいならば、時間がかかっても大本を理解するほうがよいと思っています。Zabbix API を使いたいのに、Zabbix API ライブラリに骨を折るのは本末転倒です。 ありがたいことに Zabbix API の仕組みは非常に単純です。この記事では、Zabbix API について説明した後、最小限に
What is docker? 仮想環境を構築できる仕組み 構築した環境を公開するのが容易。また公開された環境を利用するのも同様に容易 簡単に生成できて簡単に破棄できるので、Immutable Infrastructureに向いている LXC技術を用いているため、仮想環境の一種ではあるが、仮想機械環境ではない How to Install on Ubuntu aptでインストール可能。 on MacOS X MacOS X上では直接dockerを起動できない boot2dockerを用いる 別途VirtualBoxが必要 仮想環境経由でdockerを操作可能とする Vagrant likeに操作できる ちょっとインチキな感じがしないでもないが、自分でVirtualBox上にLinux構築するよりは簡単。起動も多少なりとも早いし brewでインストールする。 $ brew install b
コマンドラインで素早い操作ができるのは、優れたエンジニアの資質の一つとも言える。そのためのテクニックを集めた珠玉のコマンド集。 原文のコミット bb0c38c0899339e836c37eead4a9534b06c56662 The Art of Command Line メタ情報 基本 日常的に使うもの ファイルとデータの処理 システムのデバッグ ワンライナー 目立たないが便利なもの さらなるリソース 免責事項 コマンドラインで流れるように操作ができるということは、軽く見られたり他人から理解されないスキルだとみなされることもあるでしょう。しかしそのスキルは、明らかにかすぐ分かるようかは問わず、エンジニアとしてのあなたの柔軟性や生産性を改善してくれるものです。ここでは、Linuxでコマンドラインを使う上で便利だと思ったメモやTipsの数々を挙げてみます。あるものは基礎的ですが、非常に詳しい
B! 332 0 0 0 SSH関連のポストが結構たまったので取り敢えずのまとめ。 SSHクライアント Windows Mac Android/iPhone 多段SSH 外部から見れないページを外部から見る方法 その他ポートフォワード 同じサーバーに複数接続時に接続高速化 接続を強化 無料ダイナミックDNS Mac関連 SSHクライアント ターミナルです。 LinuxならGnomeターミナルなりなんなり入ってる物で良いでしょうし、 Macも取り敢えずは入ってるターミナル.appで使えます。 Windowsでは現段階ではコマンドプロンプトやPowerShellではsshがサポートされてないので 1 何らかの物を入れてあげる必要があります。 Windows Windowsでは今パッと入れるのであれば MobaXtermが一番優れていると思います。 MobaXterm: Windowsでのcyg
fluentdのインストール方法はたくさんある。 RPMパッケージからFluentdをインストールする (Redhat Linux) DEBパッケージからFluentdをインストールする (Debian / Ubuntu Linux) DMGパッケージからFluentdをインストールする (Mac OS X) Ruby GemからFluentdをインストールする ChefでFluentdをインストールする ソースコードからFluentdをインストールする Heroku上にFluentd (td-agent)をインストールする AWS Elastic Beanstalk上にFluentd (td-agent)をインストールする これらは公式HPにまとめて載っている。 ▼公式HP http://docs.fluentd.org/ja/categories/installation 本ブログでは
オートスケール環境ではEC2の起動、停止が動的に行われるのでログ(syslogやアプリ、ミドルウェア)を外部に出す必要があります。 やり方として S3にアップロード CloudWatchLogsを使う ログサーバーに転送 などが一般的だと思います。 S3にアップロードする方法を考えた場合、どのようなフォルダ構成でアップロードするかは結構大切なことだと思います。(探しずらいとあとで大変) また、本番環境、検証環境などがある場合、どこにどうおくかをEC2のタグの情報を利用して考えたい場合もあると思います。 そこで今回はEC2のログをfluentdを使ってmetadataやタグ情報を利用したフォルダ構成でS3にアップロードすることをやってみました。 今回の例では/var/log/messagesをS3に以下の構成でアップロードするようにしてみました。 Bucket │ ├-Env(product
こんにちは、@yoheiMuneです。 先日はPythonでJSONを扱う(2系、3系)をブログに書きましたが、本日はdatetimeモジュールを用いた日付/時間処理をブログにまとめておきたいと思います。Python2系、3系のどちらでも利用可能です。 目次 datetimeモジュールのドキュメント datetimeに関する詳しいドキュメントは以下にあります。この記事ではその中でもよく使うものを中心にまとめました。 http://docs.python.jp/3.3/library/datetime.html datetimeモジュールの中身 datetimeモジュールには以下のデータ型が存在します。 datetime.date 日付を表現するクラス。年月日を保持することができる。 datetime.time 時間を表現するクラス。時分秒とマイクロ秒を保持することができる。 datetim
さくらのナレッジをご覧の皆様、はじめまして! さくらインターネットで開発を担当している伊東と申します。 今回は統合監視ツールであるZabbixをさくらのクラウド上で便利に利用してみたいと思います。 なお、Zabbixの基礎については当サイトの 統合監視ツール「Zabbix」によるサーバー監視 で紹介されていますので、割愛させて頂きます。 1 自動登録機能の紹介 1.1 自動登録とは? Zabbixには監視対象を自動で登録する機能が備わっており、Zabbixサーバーに事前にその設定をしておくことで、手動で監視対象を登録する手間を省くことができます。 さくらのクラウド上に準備したZabbixサーバーに、新規で立ち上げたサーバーを自動で監視対象に登録したいと思います。 1.2 クラウド環境で活きる自動登録 さくらのクラウドでは、その時々の状況に合わせてサーバーのスケールイン・スケールアウトを簡単
uniqコマンドは、Linux/UNIXで使用される、重複した行を圧縮して出力してくれるコマンドだ。 今回は、このコマンドについて覚えておきたい使い方についてを紹介する。 1.基本的な使い方 基本的には、以下のように使用することで標準出力の内容から重複行を圧縮して表示させることが出来る。 [root@test-centos7 ~]# cat /test/test3.txt aaaaa aaaaa aaaaa bbbbb bbbbb bbbbb bbbbb bbbbb ccccc ccccc [root@test-centos7 ~]# cat /test/test3.txt | uniq aaaaa bbbbb ccccc この時注意したいのが、「連続していない行」の場合は圧縮しないという点だ。 たとえば、以下のような状態でuniqコマンドを実行しても、重複した行は残ってしまう。 [roo
そういえば自分の中でだいたいパターン化してきるなと思ったので、メモがてら整理しつつ、初心者の人に参考になればと思いつつ、上級者の人には教えてほしい的なものを書いてみます。 Procの詳細については良記事がいくつかあるので省きます。 [Ruby] ブロックとProcをちゃんと理解する Procを制する者がRubyを制す(嘘) ※リファレンスもいいですよね 手続きオブジェクトの挙動の詳細 1. デザインパターンのテンプレートメソッドパターン 私の場合はRubyを勉強してからすぐにRubyによるデザインパターンを買ったのですが、テンプレートメソッドパターンで使われてるのを見て、初めてProcが便利だなって感覚を持ちました。 詳細は本や他の記事に譲りますが、基本的な概念としては冗長性を削ってよりDRYに、ポータブル化して遅延評価する事で可読性の向上って感じだと思ってます。 というかProcを使う時
シルバーウィークの進捗が芳しくなかったので雑な記事書いてお茶を濁しとく。rustをそれなりに(といっても1000行くらい)書いて溜まった知見をとりあえず出す。rust1.3時点。 最初の方で熱く語ってるが多くの人にとって欲しい情報は下の方にあると思う。 どんな言語 公式から持ってくるとこんな感じ。 zero-cost abstractions C++くらいの性能と思えばいい。 move semantics 他にはない難しい概念。しかしこれのおかげで様々な機能を教授出来る。 guaranteed memory safety move semanticsにより安全でない操作はコンパイル時に弾ける。 threads without data races move semanticsその他により安全でない操作は(ry trait-based generics 継承ベースとは違って開いている。型を定
The next generation of scientific notebook. A standalone frontend to IPython for Mac. | Pineapple Youtube Demo 何ができるの? Pineappleでできること スタンドアロン Pineappleを入れるだけでPython Notebookを使えます。依存関係に困ることはありません ネイティブ IPython Notebookはウェブブラウザを使ってますが、Pineappleはネイティブをサポートしてる 能率化 初心者のために沢山の便利なPython Packageを最初から使用可能。Command Line(黒い画面)からサヨウナラ 一言で説明すると、ターミナル画面を触ること無くIPython Notebookを使用することが可能になります。 Oreilly MediaがWeb上で
tl;dl SNS + Lambda があれば何でも出来る(アンドコサ猪木)。 ということで、Twitter に呟かせてみた。 サンプル SNS -> Lambda -> twitter tutorial github.com mtwitter というモジュールを利用することで簡単に呟かせることが出来た。 つぶやき つぶやき準備 % cat << EOT >> module.exports = { "Records": [ { "Sns": { "Message":{ "default": "test", "title": "Lambda Message Test", "message": "だめだこりゃ、らむだこりゃ", "url": "http://xxx.example.com/" } } } ] }; EOT lambda-local で とりあえず lambda-local で試
概要 PEP 3107 は関数アノテーションの構文を導入しましたが、その意味論は意図的に未定義にされていました。今日では静的型解析を目的としたサードパーティの利用法がたくさんあり、コミュニティは標準化された語彙と標準ライブラリ内の基本的ツールの恩恵を受けられます。 この PEP は、標準化された定義やツールを提供するための暫定モジュールおよびアノテーションを利用できない状況に対する規約を導入します。 この PEP は依然としてアノテーションの他の利用方法を明示的に阻むものではありません。さらに、この仕様に準拠した場合でも、アノテーションに対する何らかの特別な処理を必要とする (または禁止する) ものでもないことに注意してください。それは PEP 333 が Web フレームワークに行ったことのように、単純により良い協調をもたらすものです。 例えば、次の簡単な関数はその引数と戻り値の型がアノ
本記事は、Amazon Machine Learning(Amazon ML)の特徴と、仕組みを理解する上で必要となる機械学習の知識を説明した「Amazon Machine Learningで何ができるか」を補完するものだ。お読みでない方は、まずこちらからご覧いただきたい。 ここではAmazon MLのサンプルを用いながら、学習用データのインポートから学習モデルの構築、予測結果の出力までの流れを追いかける。 ●Amazon MLの仕組み 前の記事で説明した通り、Amazon MLでは機械学習の作業の流れが整理されており、順に行うことで簡単にモデルや予測APIを構築できる。Amazon MLにおける機械学習は、基本的には以下の流れに従って進める。 各作業の成果は「エンティティ」と呼ばれるAWS上のオブジェクトとして管理される。各エンティティの詳細は表のとおりである。 この章では、各作業が具体
AWS上で楽に機械学習できるAmazon Machine Learningというものが話題になっています。 Amazon Machine Learning は、どのスキルレベルの開発者でも、機械学習テクノロジーを簡単に使用できるようになるサービスです。Amazon Machine Learning では、複雑な機械学習(ML)アルゴリズムおよびテクノロジーを学習する必要なく、 ML モデルの作成プロセスを説明する仮想化ツールおよびウィザードを提供します。 www.gixo.jp 今回はそのチュートリアルを通してやってみたので、ちょっとしたメモ書きを残しています。 英語が苦手な私でも、画面キャプチャーと太字以外を読み飛ばして40分くらいで終わったので、気になっている方は一回やってみると良いです。 すぐに使えるようになると思います Tutorial: Using Amazon ML to Pr
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