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Your terminal can display color, but most diff tools don't make good use of it. By highlighting changes, icdiff can show you the differences between similar files without getting in the way. This is especially helpful for identifying and understanding small changes within existing lines. Instead of trying to be a diff replacement for all circumstances, the goal of icdiff is to be a tool you can re
Python Decorators vs. Context Managers: Have your cake and eat it! Recently I wrote a decorator that does this: @log_runtime('calling foo') def foo(): do_stuff() Then, deep in some other function, I wanted to do this: with log_runtime('do other stuff'): do_other_stuff() That lead to an important realisations: Conceptually, most real decorators are context managers. I love context managers, so I st
ソースコードをコピーアンドペーストで作成したコードクローンの方が信頼性がいいという言説もないことはないですが、多くの場合、コードクローンの存在は我々を土壇場で苦しめることが多いです。 担当者が逃げた、ソースコードを、夜遅くまで修正してリリースしたあとに、実は「コピペで作っているから別の所も全部なおしてテストしてね」とか言われて、作業をやり直すのは、とてもとても悲しいものです。 殆ど同じソースコードを間違い探しのように微妙に変更して、修正していくのは屈辱の極みです。 土壇場において、このような罰ゲームを避けるために、コピペの頻度というものは常時監視しておき、異常な頻度の場合はただちに是正すべきです。 ここでは、コピペの検出を行うツールについて説明します。 PMD-CPD PMDはJavaで実装されたJavaのソースコードの潜在的問題を検出するツールです。 http://pmd.sourcef
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Run (Accesskey R) Save (Accesskey S) Download Fresh URL Open Local Reset (Accesskey X)
TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2014年04月 PRINT LENGTH 236 ISBN 978-4-87311-671-6 原書 Agile Data Science FORMAT PDF 本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニングを行うためのサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluen
この投稿は自分のブログ記事をQiita用に整形したものです。追記事項があればブログの方に書いていきます。 「Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門」 http://rest-term.com/archives/2999/ Scientific Computing Tools For Python — Numpy NumPy は Pythonプログラミング言語の拡張モジュールであり、大規模な多次元配列や行列のサポート、これらを操作するための大規模な高水準の数学関数ライブラリを提供する。(via Wikipedia) これまで知識があいまいだったNumPyについて、もう一度おさらいしたいと思います。NumPyはSciPyと併せて科学技術計算でよく利用されています。また、高速に行列演算ができるのでOpenCV(コンピュータビジョンライブラリ)でもNumPyを利用したPythonインタフ
これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった
はじめに スマートフォンアプリ開発でAPIを介しWeb/APIサーバーとやりとりをする場合、「httpsを使っていれば通信はユーザーにバレない」なんてことはなく、Webアプリでツールを使ってできるのと同じようにユーザーには通信内容の確認や改竄などができます。 そのため、そのことを前提にアプリやサーバーAPIの設計と実装を行わない場合、アプリ利用者によるゲームスコア結果送信の改竄や、ソーシャルゲームにおけるレイドボスなどへのダメージ操作、ECサイトアプリでの購入操作なども可能になってしまいます。 また、最近自分は「無料で音楽聴き放題!! - ネットラジオ」というアプリをリリースしたのですが、このアプリに導入するスタティックリンクライブラリが不明な外部サーバーへ通信していないか、SSLを使用しているつもりがそうでない通信をしてしまっていないかのチェックをするため、自分はmitmproxyという
この記事はプリキュア Advent Calendar 2013のやつです。 大きなお友達は基本的にミラクルライトもらえないみたいなので Python で作った。プリキュアに力を与えてテストを実行する。 pypi: https://pypi.python.org/pypi/miraclelight github: https://github.com/drillbits/miraclelight $ pip install miraclelightこれで miraclelight コマンドができるけど、今回はテスト用意するのめんどくさいのでリポジトリに入ってるサンプルのテストを実行する。 $ git clone git@github.com:drillbits/miraclelight.git $ cd miraclelight $ python setup.py install $ tre
Rubyにはgem、Node.jsにはnpmがあるが、元々Pythonにはパッケージマネージャは無かった。 それがいつの頃からか、easy_installなるものが現れ、さらにpipが作られた。今ではpipがほぼデファクトとなりつつあるけど、後付でインストールするパッケージの一つという位置づけは変わらない。箱を開けたら直ぐに使えるという意味で "Batteries included" を標榜しているPythonとしてはちょっと寂しい。 その状況をなんとかしようということでPEP-453 Explicit bootstrapping of pip in Python installationsが提案されている。「pipをPython 2.7, 3.3 及び3.4の公式推奨デフォルトインストーラとしよう」という提案で、3.4から実際に標準搭載されるらしい。Pythonをインストールするとpip
jkbr/httpie : Github : HTTPie is a CLI, cURL-like tool for humans curl(see urlと発音するらしい本家のFAQによると開発陣は kurl と発音してるらしいです)はプログラムから使うには便利だけど、オプションがわかりにくい。 httpieはより直感的なcurl代替コマンド。よほどcurlに思い入れがない限りhttpieをおすすめする。 インストール 使用例 奥がcurlで、手前がhttpieを使った場合。見れば分かるようにhttpieは自動で色付けをしてくれるし、コマンドもかなり直感的だ。内部的にはPythonのrequestsというモジュールを使っている。Python組み込みのHTTPクライアントに辟易している人はそちらも調べてみるととても幸せになれる。 kennethreitz/requests : Github
Send feedback Python on Google App Engine Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. App Engine offers you a choice between two Python language environments. Both environments have the same code-centric developer workflow, scale quickly and efficiently to handle increasing demand, and enable you to use Google’s proven serving technology to build your web
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