setup.pyの雛形 - 三次元日誌
だいたい同じパターンで書けるので流用できるようにメモ。 githubとかbitbucketにリポジトリを作ってpypiで公開する想定。 setup.py, README.rst, MANIFEST.inの３つからはじめる。 setup.py #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 from setuptools import setup, find_packages import sys setup( name='glbase', # パッケージ名。他と被らないように適当に決める version='0.0.1', description='OpenGL scene graph and utilities', # 短い説明 long_description=open('README.rst').read(), # 長い説明 classifiers=[ #
Pyramidのサブルートの付け方: Djangoのurls.pyみたいなやつ - 今川館
Pyramid, Python | 21:37PyramidでビューとURLのPathを紐づける方法PyramidでビューとURLのPathを紐づける為には以下の二つの手順を踏む。pyramid.config.Configurator.add_routeを呼んでルートの名前を登録する。pyramid.config.Configurator.add_viewを呼んで予め登録したルートの名前とビューを紐づける。コードを書くときはこんな感じになる。 from pyramid.config import Configurator from pyramid.response import Response config = Configurator() config.add_route("bucho", "/bucho") def show(request): return Response("Bu
Flaskを１年仕事で使った感想 - kawaken’s blog
「Flaskの使いどころ」を拝見しました。 Flaskを業務で使用してますって話があまりないようなので（ちゃんと検索してないけど）一つの事例として書いておこうと思いました。 ただ、一般的な開発環境ではないと思うので、あまり参考にならないと思います。アンチパターン的な感じでしょうか…。 別にFlaskを批判するつもりもないです。 先に感想 MicroFramewokと謳ってるので自分で拡張していく前提で使い始めたけど、拡張していった結果「Flaskじゃなくて良かったんじゃね？」と、今になって、システムの規模に合ってなかったなというのを感じます。 でも、どのフレームワーク採用してても、そのフレームワークに起因する課題は出てくると思いますが。 以下、詳細です ○開発の状況 今運用してるのはB2Cのサイトです。規模感としては中規模？かな。DBのテーブル数でいうと、３０くらいあります。 開発者は私だ
Flask の使いどころ - Twisted Mind
Web アプリを仕事ではほとんど書いたことが無かったのですが、Flask を仕事で使う事にしたので、書いてて感じた Flask の使いどころを。 追記 コメントに色々な意見を頂いておりますので、是非そちらも。 がっつり使われた方の感想 Flaskを１年仕事で使った感想 - kawaken’s blog http://d.hatena.ne.jp/kentaro_kawano/20120115/1326612808 結論 とりあえず箇条書きで ... データベースサーバとの接続が前提なら、 Flask を使うのはやめる Flask-* という Flask の拡張を使う時点で、Flask を使うのはやめる 大規模で Blueprints を使う前提なら、Flask を使うのはやめる 小さなアプリでプラガブルな仕組みを自分で作るには良い パーミッションは Flask-Principal が良さそ
NumPyPy progress report - running benchmarks
An important thing to notice is the data dependency of the inline version causes a huge slowdown for the C versions. This is not a severe disadvantage for us though -- the brain-dead Python version takes longer and PyPy is not able to take advantage of the knowledge that the data is independent. The results are in the same ballpark as the C versions -- 15% - 170% slower, but the algorithm one choo
Python を基盤としたオープンソース数式処理システム Sagemath : 紹介マニア
概要 Sagemath の正式な名称は Sage ですが、この文章では検索性を高める目的で Sagemath と記述しています。 Sagemath は「数式処理システム」です。数式処理システムとは、記号を利用して数式を処理するシステムのことで、 基本的な四則演算から、記号計算、数値解析など、様々な処理が可能です。 この分野のソフトウェアとしては Mathematica が有名ですが、商用ソフトウェアで高額なソフトウェアです。 Sagemath はオープンソースでフリー(GPL)なソフトウェアで、Mathematica には及ばない物のかなりの機能を持っています。 R や Maxima 等似たようなシステムでオープンソースの物もありますが、 Sagemath は Python を基盤として作成されているのが特徴です。 Mathematica や R と Python を利用して連携することが
Pythonで表データを扱うライブラリ「tablib」を試す - メモ置き場
仕事してるとテストデータを作ったり、またはシステムのデータをダウンロードさせたりとかで、結構csvやxls形式を使います そんなときに便利そうなライブラリがあったのでちょっと試して見ました tablib https://github.com/kennethreitz/tablib document http://docs.python-tablib.org/en/latest/index.html インストール pip install tablib 使い方 新しくデータを作成する # ヘッダ import tablib headers = ('名字', '名前') # データ data = [('東方','仗助'), ('虹村', '億泰')] # 表データの作成 data = tablib.Dataset(*data, headers=headers) # 行を追加 data.appen
Introducing “Python for Android” – Txzone
I’m glad to share a new project called Python for Android. The goal of this project is to package your python application into an APK. https://github.com/kivy/python-for-android The project is under the umbrella of Kivy organization, but is not designed to be limited to Kivy only. Read the documentation to correctly install the NDK/SDK Android, and set the needed environment variables. The packagi
Hashnote - Vimを最強のPython IDEにする
pythonbrewによるフレキシブルなPython環境の構築 Vimの設定とかはあまり関係ないですが最強を詠うために最強のPython環境が必要なので構築します。最強の環境とは インストールされているPythonのバージョンが違うことによって不可解なバグが発生しない インストールされているライブラリのバージョンが違うことに不可（ｒｙ インストールされているライブラリ同士が干渉して不可解な（ｒｙ だと思っています。これらを解決するために pythonbrew という素晴らしいソフトを利用します。 ただこのソフトはシェルが前提となっているのでWindowsをお使いの方は代わりに virtualenv をインストールして先に進んでください。 Pythonには大きく分けて2.x系と3.x系の大きなバージョンがあり、この二つは相容れないものとなっています。 2.x系はずっと使われてきたもので外部ラ
Pythonによる数値計算 | mono's Tech Blog
Python ～入門編～の続き． 実際にPythonを使って数値計算をしてみる・ ライブラリのインストール 今回インストールするのは以下の3つ． NumPy 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．MATLABと書き方が似ているため，その代替物として使われたりもする． SciPy 数学、科学、工学のための数値解析ソフトウェア． NumPy を基礎にしていて，統計、最適化、積分、線形代数、フーリエ変換、信号・イメージ処理、遺伝的アルゴリズム、ODE (常微分方程式) solver、特別な関数、その他のモジュールを提供する． Matplotlib NumPyの拡張で，グラフとプロットするためのライブラリ． NumPyとSciPyはここから，Matplotlibはここ(downloadリンクは右に地味にあって見にくい)からダウンロードで
Python/setup.pyによるインストール - Glamenv-Septzen.net
id: 373 所有者: msakamoto-sf 作成日: 2009-04-30 23:11:36 カテゴリ: Python [ Prev ] [ Next ] [ Python ] Python1.6移行はDistutilsというパッケージが追加され(*1)、これに含まれるsetup()メソッドを使ったインストールスクリプトがsetup.py. サンプルも載っていて分かりやすいので、直接Pythonドキュメントを参照した方が早い。Python 2.5, 2.6.1 共に "Distributing Python Modules" というトップレベルセクションで説明されている。 モジュール(.py)をインストールするだけの単純な例setup.pyの中身 buildコマンド sdistコマンド bdistコマンド installコマンド アンインストールと"install --record
遺伝子をモチーフにした言語「Genomy」を作りました - 西尾泰和のはてなダイアリー
最近、3年くらい前に書いた「そろそろ例のプロジェクトについて言及するか」についてTwitterで言及があったので思い出しました。「条件を満たしたものをすべて呼び出す」という設計思想でプログラムが書けてしまうという点について意外とみんなピンと来ないみたいだからコンセプトプルーフを実装してみようと思っていたんでした。 という訳で作りました。https://github.com/nishio/genomy 解説 「遺伝子はタンパク質の設計図」というところまでは教科書などでもよく言及されます。でも、その設計図には「どういう状況になったら作るべきか」「どういう状況では作るべきではないか」という情報も書かれています。 この「作るべきではない」(発現の抑制)がどう実現されているか、ザックリ説明しましょう。体の中にあるタンパク質があると、これがある遺伝子の周辺にへばりつき、その遺伝子からタンパク質を作る過
Python の GC のデバッグ機能 - methaneのブログ
Python のデーモン型のプログラム（具体的に言うと Loggerhead という bzr のリポジトリブラウザ）が大量（具体的に言うと100MB以上）メモリを食っていたので、それを調べた時のメモ。 まず、本当にそれだけのメモリを利用しているのかどうかを meliae というメモリプロファイラで調べたんだけど、18MBくらいしか使ってなかった。 meliae の使い方はまた今度に回すとして、今回はそんなにメモリを使うはずがないのにメモリを使ってしまっているケースについて。 この場合は、循環参照を大量に作ることによってメモリブロックがたくさん確保され、循環参照コレクタが実行された後も（メモリブロック内に1つでも生き残っているオブジェクトがいるなどの理由で）OSにメモリブロックが返されないという原因が考えられる。（循環参照以外の原因でメモリが大量に確保されてる可能性もあるんだけどね） 今日の
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Python 2.4 ドキュメント - June 27, 2006
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