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以下のような、インスタンス変数としてval1とval2を持つMyClassというクラスを考えます。 class MyClass: def __init__(self, val1, val2): self.val1 = val1 self.val2 = val2 以下のように、このクラスのインスタンスを作り、printしてみます。 mc = MyClass(10, 20) print(mc) すると以下のような文字列が表示されるだけで、インスタンスのもつインスタンス変数は表示できません。 <__main__.MyClass object at 0x00000000043E4A90> インスタンス変数を全部表示するには、vars()を使うとよいようです。 print(vars(mc)) とすると、 {'val1': 10, 'val2': 20} と、インスタンス変数が表示できました。 ただし
PHPでコードを書いててちょっと動作確認したいというときにvar_dumpは本当に便利。元からあるデータ型だろうが、自作のクラスだろうがきれいに整形してすべてのデータを表示してくれる。 <?php $a = array(1, 2, array("a", "b", "c")); var_dump($a); ?> # => array(3) { [0]=> int(1) [1]=> int(2) [2]=> array(3) { [0]=> string(1) "a" [1]=> string(1) "b" [2]=> string(1) "c" } } 自作クラスのインスタンスでもほぼ同じ形式で表示できる。さて、Pythonではどうかというと from pprint import pprint a = [1, 2, ["a", "b", "c"]] pprint(a) # => [1, 2,
$ easy_install-2.7 virtualenv Searching for virtualenv Reading https://pypi.python.org/simple/virtualenv/ Best match: virtualenv 13.1.2 Downloading https://pypi.python.org/packages/source/v/virtualenv/virtualenv-13.1.2.tar.gz#md5=b989598f068d64b32dead530eb25589a Processing virtualenv-13.1.2.tar.gz Writing /tmp/easy_install-dgIpjZ/virtualenv-13.1.2/setup.cfg Running virtualenv-13.1.2/setup.py -q bd
なぜダミーデータにこだわるのか# 機械学習などのライブラリやツールを使う際に扱うデータはとても重要になります。データがなければ、デモを行うこともできません。実データを使うことが一番ですが、なかなか身近に求めているタイプの実データがないケースも多いと思います。最近は分析に使いやすい実データが一部の企業から公開されていますが、研究目的の使用に限られているなど、使用条件を満たせられないこともあります。 データがなければ自分で作ればいいということで、ダミーデータを自由に作れると便利です。 ダミーデータを作るにあたっては、その目的によって作り方に工夫が必要です。大きく分けると次の二つになると思います。 パフォーマンス測定としてのダミーデータ データ分析としてのダミーデータ パフォーマンス測定においては、全データ読み込み速度測定などシンプルなものであれば、データ量さえ合わせれば用件を満たすケースも多い
MySQL 5.7.12 で突如登場した MySQL Shell とか X DevAPI とか X Protocol とかが面白そうだったので調べてみました。 Document Store とかも同じ文脈で語られてて、それぞれの用語が何を表してるのかややこしかったので、まずその辺から。 X Protocol mysqlx プラグインを使用することで追加されるサーバー/クライアントプロトコル。ポート番号は 33060。 詳細→ https://dev.mysql.com/doc/internals/en/x-protocol.html X DevAPI 各プログラミング言語用の新しいAPI。Document Store用のAPIも含む。今のところ、MySQL Shell JavaScript, MySQL Shell Python, Java, .Net, Node.js 用の API があ
Pythonの関数�の部分適用を行うfunctools.partial、デコレータを書くときなどに使うfunctools.wrapsについて。 えーと、社内の有志でbottle.pyのソースコードリーディングをやったんだよね。んで、まぁ、functoolsの理解が弱くて読むのに詰まったので、一旦自分の理解としてまとめておく。デコレータとか普段自分で実装する機会あまりないので、そのあたりの理解を深めることができたのも収穫だった。やっぱ勉強会は少人数の方がいいね。やる気ある人だけで催すクローズドなやつがいい。全員発表ルールの。会員制クラブみてーなやつ(違うか)。 0. functoolsについて まず、functoolsとはなんなのか?という話なんだけど、公式を見てみると次のような記述がある。 9.8. functools — 高階関数と呼び出し可能オブジェクトの操作 バージョン 2.5 で追
この記事は Selenium/Appium Advent Calendar 2014 の11日目の記事です。 昨日の記事は @totutiteta さんのRobot drives on the web: Robot Framework & Selenium2Library でした。 今日はSeleniumのPythonバインディングのライブラリ selenium を使ってFirefoxを操作する方法をまとめて見ました。 またseleniumを使って操作するためのライブラリを作ってみました。 SeleniumのPythonバインディングのライブラリ selenium でFirefoxを操作してみる この記事を書いた時点での selenium のversionは 2.44.0 が最新の用です。(おそらく2.35未満のversionでは以下のcodeは動作しないと思います) 起動 まずはブラウザ
Python Programming in your Browser: PythonAnywhere フリープランのアカウントを作成して試してみました。 pythonやipythonを使ったり、フリーだと500MBまでのスペースがあるので、pythonファイルを置いてbashで実行したり出来る。Dropboxと連携することも出来るみたいだけど、試してはない。 ipythonの画面。(文字が小さいな・・・) numpyやscipyなど普通に使うことが出来るけれど、matplotlibを使うときに一つだけ注意。 matplotlibを使ってグラフを作るときにはshow()で表示は出来ず、一度savefig('graph.png')としてファイルに保存してから、http://www.pythonanywhere.com/user/your-username/files/home/your-use
多くの関数型プログラミングに関する記事が教えてくれるのは、抽象的な関数型のテクニックです。つまり関数合成やパイプライン、高階関数などです。この記事では違います。ここでは、プログラマが毎日書く、命令型で非関数型のコードの例を示し、それを関数型の形式へ書き換えます。 最初のセクションでは、短いデータ変換のループを取り上げ、map関数やreduce関数に書き換えていきます。2つ目のセクションではより長いループを取り上げ、ユニットに分解し、それぞれのユニットを関数型に書き換えます。3つ目のセクションでは、連続した長いデータ変換のループを関数型のパイプラインに分解します。 ここではPythonでの例を取り扱います。というのも多くのプログラマはPythonを読むのは簡単だと思っているからです。多くの例では、mapやreduce、パイプラインなどの多くの言語に共通する機能を例示するため、Python的な
Vim スクリプトを書いていると、どうしても Vim だけの機能では難しい、または面倒な場面にでくわすことはよくある。特に通信周りなんかはそうだ。 外部コマンド 1 つで済めばいいが、複雑になってくると Ruby などでスクリプトを書きたくなってくる。かと言ってファイルが増えるのは嫌だし、そもそも plugin ディレクトリなどに .rb などのファイルが入るのも気にくわない。 そこでいっそ Vim スクリプト内にコードを書きたくなるわけだけど、各種言語のインターフェースはオプションなので、組込まれていない Vim では使えなくなる。マシン自体に言語環境は入っているけど Vim には組込まれていない、なんてことは割とありがち。外部コマンドとしてなら使えるのに…。 と言うわけで、Vim スクリプトにインターフェースを使わずに他の言語を埋め込む方法。用途を考えると半分ネタなのであんまり本気にし
Hello! You've reached the official source code repository for Effective Python: Third Edition. To learn more about the book or contact the author, please visit the official website. In this repository you can browse all of the source code included in the book. Each item has its own file or directory containing the example code. Each file is annotated with which example snippet it came from within
These code samples are for the book Web Scraping with Python 2nd Edition If you're looking for the first edition code files, they can be found in the v1 directory. Most code for the second edition is contained in Jupyter notebooks. Although these files can be viewed directly in your browser in Github, some formatting changes and oddities may occur. I recommend that you clone the repository, instal
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