Pythonでメタプログラミング - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Pythonでカバレッジを調べる - Qiita
$ nosetests --with-coverage .................. Name Stmts Miss Branch BrMiss Cover Missing ----------------------------------------------------------------------- ctypes 333 333 108 108 0% 3-543 ctypes._endian 33 33 14 14 0% 1-59 ctypes.macholib 1 1 0 0 0% 9 ctypes.macholib.dyld 88 88 42 42 0% 5-158 ctypes.macholib.dylib 20 20 4 4 0% 5-63 ctypes.macholib.framework 23 23 4 4 0% 5-65 ctypes.util 159
coverage combineコマンドで複数の集計結果を結合する - 今川館
カバレッジ(網羅率)とは？ カバレッジとはテストコードがどれだけテスト対象の内容を網羅しているかを表す割合です。 例えば、以下のファイルにはfoo, bar, bazという3つの関数が定義されていますが、これらのすべての内容をテストで実行済みであればカバレッジは100%となります。 # -*- coding:utf-8 -*- def foo(): return 1 def bar(): return 2 def baz(x): if x < 5: return 3 else: return 4 本当はカバレッジは3種類の評価基準があってそれぞれ評価の仕方が違うのですが、ここではその詳細な説明は割愛します。 Pythonのcoverageモジュール Pythonでカバレッジを取得するときはcoverageというモジュールを使います。 $ easy_install coverageインストー
pexpectの挙動について - Project Purity
pexpect - Noah.org pexpectとは、PythonでLinux等のexpectコマンドみたいな機能が使えるべんりな野郎です。 インストールとかしなくても、pexpect.pyを入手して同じディレクトリに置けば使えちゃうので導入がめっちゃ手軽なのがポイント。 TelnetとかSSHとかFTPとかをPythonで扱いたい日でもコレで安心！ で、今日は日本語の情報が少なめなのと、挙動で悩んだ点があったので自分用メモがてら記録します。 import pexpect # 同じディレクトリに置いたらこれだけで使える。 c = pexpect.spawn("telnet 192.168.0.2") # spawnした時点から、pexpectは入力に対する出力(=stdout?)の内容を内部的に保持する。 c.expect("login: ") # expectした時点で、内部的に保持
pexpect - 対話アプリの自動運転|Engineering のまにまに
最近、とっても便利なPexpectというPythonパッケージを使ってみた。 調べたことをまとめがてら、紹介してみる。
サーバサイドでExcelブックを生成するいくつかの方法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Excel Advent Calendar 2014の12/1分の記事です。 Webアプリケーションなど、サーバ側でExcelのファイルを生成したいことはたまにあるでしょうから、いくつかの方法をご紹介します。 .xlsxを読み書きできるライブラリを使う いろんな言語にいろんなライブラリがありますからいくつか並べてみます。 Java →Apache POI おそらく一番実績のあるライブラリではないでしょうか。Excelのほとんどの機能をカバーしています。 Javaでしたらこれを使っておけばまず間違いないでしょうし、ほかの言語だったとしても
Pythonを使ってGoogleスプレッドシートを自動で読み書きする - ＷＩＣの中から
我が家では家計管理や投資用データはSpreadSheetにまとめています。 手打ちでポチポチやっているわけですが、自動化できるところは自動にしたいなーと思い、最初の一歩としてPythonから読み書きさせてみようということです。 参考リンクの内容の継ぎ接ぎですが、Google Cloud PlatformのUIが微妙に変わってたり、つまづいた所もあるので、備忘録がてら記事にしておきます。 Pythonのインストール(Mac向け) スプレッドシートへのアクセス 基本的な流れ Google Cloud Platformにてプロジェクト作成 Google Drive APIを有効にする OAuth用クライアントIDの作成 スプレッドシートにユーザーを登録 コーディング Importエラーに悩んだ時 参考にした記事 Pythonインストール スプレッドシート関係 Pythonのインストール(Mac向
PythonからOAuth2.0を利用してスプレッドシートにアクセスする - Qiita
背景 Google APIの利用について、GoogleのユーザーIDとパスワードでのアクセスが2015年5月に禁止された。現在はOAuth2.0を利用してアクセスしなければならない。PythonからOAuth2.0での認証に関して、意外と情報が少なく手間取ったのでやり方を残しておく。 本記事はスプレッドシートに関してのものだが、gdataライブラリを利用する他のAPIにも同じように認証が可能なのではないかと思う(未確認)。 環境 python 2.7.5 MacOS X 10.9.5 OAuth2.0での認証方法 OAuth2.0での認証のためには、いくつか準備しなければいけないことがある。 順番に手順を残しておく。 1. Drive APIの有効化 スプレッドシートは、Google Apps APIのDrive APIを利用して操作することになるので、以下の操作で必要なAPIを有効にする
[Python] Google SpreadSheetをAPI経由で読み書きする - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 今日は、Google SpreadSheetをAPI経由で読み書きする方法をブログに書きたいと思います。 目次 事前準備 まずはGoogle Developer Consoleから、Google Drive APIの有効化と秘密鍵を取得します。具体的な手順は、以下の記事でスクショ記事で説明されていますのでそちらをごらんください。 - PythonからOAuth2.0を利用してスプレッドシートにアクセスする 上記の手順ののちに、以下のようなJSONファイルをゲットできれば成功です。 { "private_key_id": "2cd … ba4", "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----\nNrDyLw … jINQh/9\n-----END PRIVATE KEY-----\n", "client_ema
![[Python] Google SpreadSheetをAPI経由で読み書きする - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/257953e2f78eac14461a5d64505361ca56b5c53e/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F390.jpg)
gspreadを使ってpythonからGoogle Spreadsheetsを編集する - SCUEL開発者ブログ
動機 これ自動で作れるんじゃない？ と思えるエクセルのドキュメントが目についたのでやってみた 前提条件 Googleアカウントを持っている pythonが動く環境がある（本記事はUbuntu 14.04 LTS上でやってます） ながれ プロジェクトを作成する Google Drive APIをオンにする Credentialを発行する 操作したいスプレッドシートにユーザを登録 プログラムを作って操作 1. プロジェクトを作成する Google API Consoleにアクセスして、新規プロジェクトを作成する。 gyazo.com 2. Google Drive APIをオンにする 作成したプロジェクトのGoogle Drive API をオンにする。 ↓のリンクでオンにするページにいける Google API Console gyazo.com 3. Credentialを発行する 引き続
SeleniumのWebDriver(chrome)からCookieを取りだしてHTTP::CookieにしたりCurlで再利用する - それマグで！
Selenium のWebDriverからCookieを取り出したら Seleniumで画像をだけを取り出して保存したり、ファイルを取り出すのは不便だよね。 だけど、直接Curlで叩くのもCookieの問題でもっと不便だよね。 そこでSeleniumのCookieをCurlで使える形式やNetscape形式で保存したり、RubyやPythonなどの http cookieクラスに変換して保存したら楽だと思ったので作ってみた。 私はスクレイピングメインなのでChromeを使っています。 Selenium からCookieを取り出してファイルに保存する。 保存する形式は次の通り。 imid=HeNFSXsHS82I7KZB9xiYkQ; expires=Thu, 06-Jun-2019 17:43:13 GMT; domain=.im-apps.net; path=/; def save_co
【Good By エクセル】 csvをテーブルに変換するためのsqlを生成するpython script - Qiita
さよならexecel 僕はエクセルというアプリケーションが嫌いです。 1万行とかのcsvをエクセルに読みこんで、フィルターかけたり、関数をドラッグしてコピーしたりめんどくさいことみんな結構やるじゃないですか。 ロード時間なんか、日がくれんじゃねぇかってくらい時間かかる時あるし、macだとヌルヌル動かないし、そんなんでフリーズしてくれた日には、もうやる気なくして早退も辞さないわけですね。 あんなん発狂しますよ！！！ エンジニアなら、csv importからのデーター加工・抽出からのexportからのftpサーバーアップロードまで全部コマンドだけで終わらせたい！ エクセルなんて邪道 of 邪道！ 信頼すべきデーターベースゥー！！！ 要は、csvからcreate table文を作成して、load dataまで一括までするスクリプトさえあればもう、エクセルなんて、お別れwithout even s
condaによるポータブルなPython環境構築のすすめ - Qiita
概要 最近はデータ分析などのためにPython環境を手っ取り早く構築する際にAnacondaがよく使われているようです。 Anacondaおよびそれを最小構成にしたMinicondaでは、付属のパッケージマネージャcondaを用いてPython本体を含む環境全体を管理することができます。 従来のPython開発では、次のように用途に応じて個別のツールを使い環境を構築することが必要でした。 pip: パッケージの管理 virtualenv | venv: 複数のパッケージを含む環境の管理 pyenv: Python本体の管理 Anaconda/Minicondaではこれらをcondaのみで行うことが可能です。 conda create でPython本体を含めた環境を作成 conda install でパッケージを追加 チーム開発を行っていたり、成果物を本番サーバで稼働させるような場面では、
Minicondaを試そうとしたが - 明日から本気だす
普段、PythonをHomebrewでインストールしたpyenvで使っているのですが、ふとpyenv install -lを見てみたら色々なパッケージがありました。 $ pyenv install -l Available versions: 2.4.0 ... # ふつうのPython2系 2.7.7 3.0.1 ... # ふつうのPython3系 3.4.1 anaconda-1.4.0 ... # 数値計算ライブラリが最初から入ってるPython anaconda-1.8.0 ... miniconda-2.2.2 ... # なんだこれ？ miniconda3-3.4.2 ... どうやら、MinicondaというのはPythonで数値計算のライブラリを使うためのパッケージのようですが、Anacondaと違って、あとからライブラリを選んで入れるようでした。 http://cond
Python DataFrame の行 or 列 を元に行った演算結果を、DataFrameに列追加 or 行追加して格納する際に使えるメソッドいろいろ - Qiita
>>> >>> import pandas as pd >>> >>> data_dict = {'A':[100, 564, 347], 'B':[1200, 853, 139]} >>> df = pd.DataFrame(data_dict) >>> >>> print(type(df)) <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> >>> >>> print(df) A B 0 100 1200 1 564 853 2 347 139 >>> >>> print(df['A']) 0 100 1 564 2 347 Name: A, dtype: int64 >>> >>> print(df['B']) 0 1200 1 853 2 139 Name: B, dtype: int64 >>> >>> df['A * B + 2*A'] = df['A
percolが便利だけど、入れるにはpython2系のほうが良さそう - About Digital
percolというコマンドラインを大変便利にしてくれるソフトウェアがあるのだけれど、これをインストールするときに少しハマった。percolはpython製のツールで、インストール方法は素直にgit cloneしてきてsetup.pyを手で叩くか、pip install percolするなどあるんだけど、なんだか毎回どうしようか迷う。というのも、あんまりpython製のアプリとして意識したくないから/usr/local/binとかに入って欲しいんだけど、管理の簡単さなどからpipも捨てがたいよなぁってなるから。 んで、先日もMBAを新調したのでpercolを入れてたんだけど、どうにもインストールが出来ない。pythonに明るくないのでなんて言えばいいかわからないし先日のことなので詳しくは忘れたけど、ヘッダというかモジュールのパスが解決出来てないっぽくてmakeが出来ない状況になってた。 どう
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GitHub - ShusukeOtani/table_stmt_generator_from_csv
Python/pandasのデータ処理で再帰代入撲滅委員会
PythonでScala-likeにコレクション操作を行う - Qiita
shで外部コマンドを関数のように扱う - Qiita
