pytest で pep8 テストを実行する
Java 見習いのもりもとです。 アリエルのスタート地点 を知ってから、いつもどぎまぎしながら開発しています。 アリエルのスタート地点は、Javaと聞いて、ふっと鼻で笑える地点です。 私にとっては、スタート地点がまだまだ遠そうなのでしばらくは Python の話題でお茶を濁そうと思います。ちょうど良い機会なので Pythonic なテストツール pytest についてチュートリアルのような記事を何回かに分けて書きます。 pytest は、設定より規約 を設計原則とするツールで、xUnit スタイルではない funcarg という関数の引数をフックしてリソースインジェクションを行う仕組みを提供するなど、ユニークなテストツールです。さらに単体テスト、機能テスト、システムテストといった全てのテストフェーズにおいても利用できると、その応用範囲の広さも喧伝しています。ドキュメントも翻訳されているので
Elastic BeanstalkでPythonのアプリケーションを動かしてみる - 偏った言語信者の垂れ流し
Amazon Web Service(AWS)のElastic BeanstalkでPythonがサポートされました。 Announcing AWS Elastic Beanstalk support for Python, and seamless database integration | AWS Blog というわけで、試してみる。 開発環境の準備 手元の環境はVMware上のUbuntu12.04。aptでPython2.7とRuby1.8とGitはインストール済み。 ElasticBeanstalkを使うために、コマンドラインツールをインストールする。 以下のページからzipアーカイブをダウンロード。 AWS Elastic Beanstalk Command Line Interface (Newer Version Available) : Sample Code & Li
inforno :: 俺的モダンなPythonのOSS開発環境
趣味プログラマです、こんにちわ。一応生きてます。 さて、Pythonista各位におかれましてはmoratoriumをエンジョイされていますでしょうか。そろそろライブラリも著名なものはPython3に対応してきましたし、そろそろ本格的にPython3、となっているころ合いですね。というか、Python3に対応してないとちょっと恥ずかしくなってきましたね。 とはいえ、Python2は根強く残るでしょう。というわけでPython2とPython3両方で動くコードを書きましょう。テストも書くのは当たり前ですし、せっかくなのでCIもしましょう。 と私も最近思ったので快適に開発を進めるための環境についてメモです。 github : 言わずもがなですね。 travis : githubと連携してCIできるサービス。P言語にも対応していて、最近アツいです。 tox : 複数のPython処理系でvirt
Python3に乗り換える？待ってみる？でも試したいよ、戻れる前提ならね。そんな方法。 - When it’s ready.
先週末のpyfes参加できませんでした。残念無念。前夜のTLではそこかしこで”Py3K入れた方がいいのか？＞いれないでおくか＞いや、やっぱり入れよう” そんな感じの流れがあったとかなかったとか・・・ Pythonって今時はOS標準で入ってたりして即使えるし、 場合によってはeasy_installすら初めから用意されてたりして便利な世の中です。しかし、pythonのバージョンアップを行いたいまたは複数のバージョンを使いたい等々という時にはOS標準のPythonは様々なツールが依存していたりバージョンごとにモジュールを入れ替えたり色々面倒がおこります。以前書いたpython_selectを用いるやり方からはや3年たっていまどきの切り替え方をご紹介。 2012年的 Pythonのバージョンを華麗に切り替える pythonbrewの仰せのままに デフォルトだと$HOMEに.pythonbrewフ
:A Curious Course on Coroutines and Concurrency
Copyright (C) 2009, All Rights Reserved David Beazley http://www.dabeaz.com Presented at PyCon 2009, March 25, 2009. Related Tutorials Generator Tricks for Systems Programmers. Presented at PyCon 2008 (Chicago). Generators: The Final Frontier. Presented at PyCon 2014 (Montreal). Introduction This tutorial is a practical exploration of using Python coroutines (extended generators) for solving probl
:Generator Tricks for Systems Programmers
Generator Tricks for Systems Programmers, v3.0 Copyright (C) 2008, 2018 David M. Beazley http://www.dabeaz.com Presented at PyCon'08, March 13, 2008, Chicago, Illinois. Updated to Python 3.7, October 29, 2018. Related Tutorials A Curious Course on Coroutines and Concurrency. Presented at PyCon 2009 (Chicago). Generators: The Final Frontier. Presented at PyCon 2014 (Montreal). Introduction This tut
Fabric デプロイツールのPythonicな書き方 - Ian Lewis
Fabric は指定したコマンドを各ホストで実行する実行モデルです。この場合は特にホストの指定がなかったので、全部ローカルで、一回実行することになります。 これは結構つまんないので、本当の例を見ましょう。これは最近、仕事で作ったコマンドです。 nginx サーバーでメンテ画面を出すようなコマンドです。 各ロードバランサーで実行します。 from fabric.api import run, cd, abort, require, sudo, env from fabric.decorators import runs_once, roles from fabric.contrib.console import confirm ... @roles('loadbalancers') def start_maintenance(): """ メンテナンス画面に切り替える """ _produc
Emerge Technology: pypyは本当に速いのか？試してみた
pypy1.5がリリースされました。JITコンパイラを搭載するなどしていてCPythonより速いという触れ込みです。何もしなくても自分のプログラムが高速になっていくというのはとっても楽です。でも、pypyって日本語で響きは卑猥なのでちょっと避けてました。嘘です。 では、本当に速くなるのか、というのをフィボナッチ数列を計算する例のプログラムで試してみます。今回は再帰するコードと再帰しないで計算するコードの二つで計測しています。それから、参考までにJavaの計測時間ものせています。ただし、本来のJavaのコードがそうであるように、Fibonacciを計算するファクトリクラスを作って、何とかパターンでごにょごにょごにょ、っていうのはやっていません。誰かエンタープライズ用途で計算する壮大なプログラムを書いてください。さて、それでは今回計測したコードたちです。 Python 再帰版 Java 再帰版
Python の JSONライブラリのパフォーマンステスト
概要 最近、あるお客さんから、 快速なので、 cjson を使おうという要望をいただきましたが、 以前、僕は cjson は色なエッジケースの処理が微妙と分かっていて、実際に他のライブラリより早いのかなと思いました。 cjsonのPyPiページ いろなコメントが書かれています。しかも、 最新パージョンは 2007 リリースでかなり古い。バグがあるのに、直っていないし、あんまりメンテしてないライブラリに見える。 simplejson も jsonlib もCで拡張があり、 かなり最適化されていると思ったので、テストしてみようと思いました。 というわけで、パフォーマンステストを作って、bitbucket にアップしました https://bitbucket.org/IanLewis/jsonlib-test 準備 buildout を使って、環境を作ります テストを実行 ./bin/run_t
PythonでWebアプリつくるのにDotCloudに登録しない手はない - YAMAGUCHI::weblog
はじめに サエンバイノー（こんにちは）、Python界のメンソレータムです。さて猫も杓子もクラウドの時代ですが、みなさんいかがお過ごしでしょうか。先日ふと「DotCloud」というサービスを見かけてベータ登録したので、ご紹介致します。 DotCloudってなに？ dotCloud - One home for all your apps DotCloudはいままでWebアプリケーションホスティングサービスの中で期待されていた領域に切り込もうとしてますよ。まず使える言語はPHP, Ruby, Python, Javaがいまのbetaの時点で使えて、さらにこれからリクエストがある言語にも対応しようとしてます。（ErlangとかSchemeとか）で、DBとかMQとかすでに有名所はいくつか使えて、なんでもリクエストがあれば対応するぜ！っていう勢い。またスケールに関してもスケールアップ、スケールアウ
Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke
Archived: Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages by Christoph Gohlke. Updated on 26 June 2022 at 07:27 UTC. This page provides 32 and 64-bit Windows binaries of many scientific open-source extension packages for the official CPython distribution of the Python programming language. A few binaries are available for the PyPy distribution. The files are unofficial (meaning: inform
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Pythonを高速化しよう! - gumi Engineer’s Blog
はじめまして、gumiの津村です。 現在は解析系の仕事をしたり、ツールを作ったりしています。 今回の話は高速化についてです。 結構長めの文章です。 目次 実行速度の高速化 Python/C API ctypes Pyrex Cython SWIG その他 纏め 実行速度の高速化 高速化といっても色々ありますが、今回は実行速度の高速化についてです。 弊社ではPythonを全面的に採用していますが、そもそもLLは実行速度が遅い言語です。特にC言語のようなコンパイラ系の言語と比べると非常に遅いです。 それでもLL系の言語がここまで使われるようになったのは、開発効率が良いからです。 もはや常識ですね。 しかし、それでも特定の領域ではどうしてもPythonのようなLL系言語では厳しい部分も出てきます。 アルゴリズムを変更しても、ハードウエアを変えても、無理な物は無理です。 速度に問題がある場合の最適
Pythonのメタプログラミング (メタクラス) を理解したい人のための短いコード片と禅問答 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Pythonのメタプログラミング手法の一つ「メタクラス」は，初心者にとっては「なんか強そう/経験値たくさんもらえそう」なアイテムの最右翼だと思う。反面「どうすればいいか/なにができるか」ということがなかなか理解しづらい。 英語のブログを見ていたら，メタクラスの理解に役立ちそうなちょうどよいサンプルを見つけたので，紹介がてら独自の解説を付け加えたいと思います。 メタクラスを簡単に説明すると，「本来コードを書かなければ実現できないような処理を黒魔術的な処理でなんとかしちゃう」ためのテクニックです。コード量を(時には劇的に)減らすことができたり，すっきりした見通しの良いクラス設計を実現できま
Pythonでいろんなバイナリファイルを覗いてみる – taichino.com
プログラマをしていると、ちょくちょくバイナリデータから情報を読みたくなりますね。そんな時は、ブツブツ言いながらバイナリエディタと睨めっこすることになるわけですが、これが結構大変なので、何とか楽にならないかなぁと思って探していると、hachoirというナイスなpythonモジュールが見つかりました。このモジュールを使うとバイナリデータをパースして様々なデータを取得できます。かなり多くのデータフォーマットに対応している(現時点で70種類)のが素晴らしいです。 hachoirはいくつかのモジュールに分かれているのですが、大抵は以下をインストールすれば良いと思います。 $ easy_install hachoir_parser $ easy_install hachoir_metadata このモジュールにはhachoir-metadataというコマンドラインツールが含まれていて、コードを書かなく
特定の文字を入力すると ipython が落ちる : メモ用紙.txt
Linux + UTF-8 な環境で ０ (全角数字のゼロ) を ipython に入力した所、 文字化けを起こし、その状態でエンターを押すと以下のエラーを吐いてクラッシュする。 WARNING: ******** You or a %run:ed script called sys.stdin.close() or sys.stdout.close()! Exiting IPython! 以前にも、特定の文字を入力したときに ipython がクラッシュする現象に出くわした事が何度かあったので、 本腰を入れて調べてみる。 ググる とりあえずエラーメッセージを Google に入力してみたら、以下のページに行き着いた。 http://projects.scipy.org/ipython/ipython/ticket/156 意訳 何か ipython の下の層の問題っぽいね。ユニコードまわ
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python-bitstring - Google Code
http://www.koansys.com/tech/building-python-with-enable-shared-in-non-standard-location
ダウンロードファイル一覧 - Python Japanese Environment - OSDN
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