joblib と pickle の比較 - Tak's Notebook
これは何か？ pickle でファイル保存できるのとほぼ同じ書き方で保存できる joblib.dump/joblib.load について調べた。 pickle と joblib の比較について。compress を使うと joblib の方がファイルサイズが小さくなる。読み込み速度も変わるかもしれない。 joblib の compress の値は3程度が良いと言われているが、実際調べてると大体3くらいでちょうどいいことが確認できた。 背景 pickleの代わりにjoblibを使って永続化する - 計算物理屋の研究備忘録 joblib.dump/load は pickle とほぼ同じ使い方？ただし compress オプションを指定しないと圧縮してくれないので、圧縮レベルを3くらいにするのがよいとか。 https://t.co/TAvMnIlLO5— Tak (@takaishikawa42
datacalssesのインスタンスを含んだ値をJSONにするときのメモ - podhmo's diary
いつものやつです。対応していない値をjson.dumps()に与えるとTypeErrorが発生するやつです。 TypeError 例えばこういうdataclassを定義して。 from dataclasses import dataclass, asdict @dataclass class Point: x: int y: int json.dumpsするとTypeError import json p = Point(x=1, y=2) # TypeError: Object of type Point is not JSON serializable print(json.dumps(p)) default いつもどおりにdefaultを渡してあげる必要があります。ちょっとめんどくさいですが、is_dataclassという関数で調べられるのでどうにかなります。 import json
singledispatchとjson.dumpが相性良いかも？ - podhmo's diary
jsonのencodeエラーについては昔に書いたこの辺を見てもらうとして。 pythonでjson出力する際で対応していない型(e.g. datetime)の値を変換しながら出力したい - Qiita 今回の主題は、json.dumpsに渡すdefaultの関数としてfunctools.singledispatchが有用かもという話。 使いかた singledispatchを利用したモジュールを定義 例えば以下のようなextjsonモジュールを定義してあげる。 extjson.py import json from functools import ( singledispatch, partial, ) @singledispatch def encode(o): raise TypeError("Object of type '%s' is not JSON serializable"
Send Post Request in Scrapy
I am trying to crawl the latest reviews from google play store and to get that I need to make a post request. With the Postman, it works and I get desired response. but a post request in terminal gives me a server error For ex: this page https://play.google.com/store/apps/details?id=com.supercell.boombeach curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"id": "com.supercell.boombeach", "revi
What is a Python equivalent of PHP's var_dump()?
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python2.6でdictionaryをjson化した際、日本語が\uXXXXにエスケープされないようにする CodingFirst
C言語、Perl、JavaScript、最近はPythonも。出来上がったものより、プログラムを書くことが好き。あと、スイーツ。 Python2.6でdictionaryをjson文字列化したときに 日本語が\uXXXXとUTF-16な文字列にエスケープさせないようにするのに苦労した。 (忙しい人は、最後の要するに～の部分をご参考に) Pythonでdictionaryをファイルに読み書きするとき、 テキストファイルで一番簡単なのはJSON文字列化する手だろう。 テキストにすると、エディタで編集できるし、diffもとりやすいし、gitやsvn管理した際に履歴も追いやすい。 だけど、JSON文字列化がむずかしい。 日本語が\\uXXXXとUTF-16な文字としてエスケープされてしまう。 これだと日本語部分をエディタで編集できなくなってしまうので、 いろいろ試してみた。 まず、dictiona
Pythonでvar_dump - tomoemonの日記
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,
A perl Data.Dumper clone for Python
Dumper.py � �� """ A perl Data.Dumper clone for Python Author: simon@log4think.com 2011-07-08 Copyright 2011 Jinyu LIU Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute,
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Exploiting stale ADIDNS entries – SCRT Team Blog
GitHub - dirkjanm/adidnsdump: Active Directory Integrated DNS dumping by any authenticated user
Getting in the Zone: dumping Active Directory DNS using adidnsdump
Dumping LAPS Passwords from Linux – n00py Blog
GitHub - citcheese/ODBParser: OSINT tool to search, parse and dump only the open Elasticsearch and MongoDB directories that have the data you care about exposing
GitHub - sa7mon/S3Scanner: Scan for misconfigured S3 buckets across S3-compatible APIs!
pickleの代わりにjoblibを使って永続化する - 計算物理屋の研究備忘録
GitHub - blue1616/twitter-dump: Get tweets and save file in JSON format without Twitter API
Serializing class instance to JSON
Python equivalent to Data::Dumper - dumping raw datastructures for inspection?
GitHub - jric/Dumper.py: Code to dump out any Python object to text in a way that aids debugging / useful logging.
Is there a Python equivalent to Perl's Data::Dumper for inspecting data structures?