Djangoのテンプレートで、キーに変数を指定して辞書にアクセス - メモ置き場
context_dataに辞書が渡されていて、テンプレートでアクセスする例 views.py from django.views.generic import TemplateView class HomeView(TemplateView): template_name = 'sample/home.html' def get_context_data(self, **kwargs): ctx = super(HomeView, self).get_context_data(**kwargs) ctx.update(dict(dictionary={1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'})) return ctx home = HomeView.as_view() キーがわかっていれば以下のようにテンプレートから辞書にアクセスできる。 home.html {{ d
クエリーセットのfilterメソッド - at_yasuの日記
よく忘れてGoogle先生に尋ねる羽目になるのでメモ書き。 Djangoのデータベースラッパであるfilterを使う時、SQLで言う「where a like ...」や「where a > 0」とかを、filterではどう書くのか忘れます。例えば完全一致だと、SQLの場合は「where a == ...」ですがfilterの場合は「filter(a__exact=...)」ないしは「filter(a=...)」となります。 ちなみに、DBソフトによっては、大文字小文字区別が無かったりします。 挙動 SQL上での演算子 Django Filter 例 完全一致 = a*1 a = ... 完全一致 = exact a__exact=... 大文字小文字区別無しの一致 iLIKE '...' iexact a__iexact=... 大文字小文字区別有りの部分一致 like '%...%'
無料版 PyCharm で Django 開発環境を構築するまでの手順（「現場で使える 基礎 Django」本の補講その２） - akiyoko blog
akiyoko です。 この記事では、私が執筆した Django の同人誌「現場で使える 基礎 Django」で説明しきれなかった部分の加筆・補足をしています。まだ本を読んでいない方にも読める記事になっていますので、ご安心を。 補講その２として今回は、「無料版 PyCharm で Django 開発環境を構築するまでの手順」 について取り上げます。 記事の前半で「PyCharm」の概要や利点、「Professional 版」と「Community 版」（「CE」と略されます）のエディションの違い、Professinal 版のライセンスと料金体系を説明し、後半で無料版の「PyCharm CE」を使って Django の開発環境を構築するまでの手順を解説します。 同人誌を購入済みの方のために補足すると、技術書典4 で頒布したバージョン（v1.0.0）の「付録A：macOS の Python 3
Amazon Linux2にvenv/Anacondaで隔離されたPython3環境を構築 | DevelopersIO
Amazon Web Services (AWS) が提供しているAmazon Linuxに新世代のAmazon Linux 2(以下AL2)がリリースされました。 AL2にはデフォルトでは Python 2.7 系がインストールされているため、Python3 を利用したい開発者向けに Python インストール後に venv で環境構築 Anaconda で Python まるごとまるっとインストール それぞれで Python 3.6 向けの環境を構築する方法を紹介します。 環境構築は一部宗教論争的な側面もありますが、個人的には venv : Python で何かやりたい人向け Anaconda : ソフトウェアが Python で書かれているので Python 実行環境が必要な人向け というような印象を持っています。 AL2デフォルトのPythonは2.7.14 AL2にはデフォルトで
人間のためのイケてるPython WebFramework「responder」、そして作者のKenneth Reitzについて - フリーランチ食べたい
この記事は Python その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の1日目です。 responderとは GitHub - kennethreitz/responder: a familiar HTTP Service Framework for Python 2018年10月に公開された イケてるPython WebFramework です。 requestsやpipenvなどの開発者である Kenneth Reitz が(おそらく)今年のHacktoberfest 2018 - DigitalOcean 用に開発したものだと思われます。 GitHubのタグを見ると(Topic: hacktoberfest2018 · GitHub )、hacktoberfestで2位 今年10月に公開されたのに関わらず既にStarが2000以上付いており、かなり勢いがあります
Python製Webフレームワークの比較とDjangoの環境構築
9年ぶりとなるメジャーバージョンアップを控えて、盛り上がりを見せているDjango。この連載では最新のDjangoとDjango REST frameworkを用いたプロダクト開発の手法を、実務に使える形でお伝えしていきます。今回はDjangoの特徴を確認してからDjangoプロジェクトの環境構築についてをご紹介します。 はじめに データ分析や機械学習の隆盛に伴い、Pythonの人気は近年とても高まっています。それはNumPyやChainerといった便利なPythonライブラリが充実しているという理由がもちろん挙げられますが、Pythonが汎用プログラミング言語であることも人気の後押しになっています。 実際、「収集・分析したデータの二次活用として、Webアプリケーションを作りたい」という声をよく聞くようになりました。Pythonならデータ処理からWeb開発まで一貫して同じ言語で書くことがで
kondou.com - Beautiful Soup 4.2.0 Doc. 日本語訳 (2013-11-19最終更新)
Beautiful Soup¶ Beautiful Soup はHTMLやXMLファイルからデータを取得するPythonのライブラリです。あなたの好きなパーサー(構文解析器)を使って、パースツリー(構文木)の探索、検索、修正を行います。 これはプログラマーの作業時間を大幅に短縮してくれます。 (訳注)石鹸は食べられない¶ この文書は Beautiful Soup 4.2.0 Documentation の日本語訳です。”Beautiful Soup”を”ビューティフルソープ”と読んでしまう英語が苦手でちょっぴりHな後輩のために翻訳しました。 2013年10月29日からこの文書の翻訳をはじめました。11月1日現在まだ全てを訳し終えていませんが、スクレイピングに使う主な部分はとりあえず訳したので、一旦これで公開して、あとは年内を目処にまったりと翻訳をすすめ、あわせて質を高めていこうと思っていま
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
Python CaboChaを用いて係り受け構造を抽出する方法 | トライフィールズ
Pythonと日本語係り受け解析器であるCaboChaを用いて係る語と受ける語のペアを抽出する方法をご紹介する。 環境：Ubuntu14.04 Pythonツールのインストール PythonからCaboChaを扱うために、CaboChaに付属しているPythonのsetup.pyをインストールする。 これはPython2系専用であることに注意する。 cabocha – Yet Another Japanese Dependency Structure Analyzer – Google Project Hostingからcabocha-0.68.tar.bz2をダウンロードして、解凍した後、「cabocha-0.68/python」ディレクトリに移動後、以下のコマンドを実行して、インストールする。 $ sudo python setup.py install 「/usr/local/lib
Python の CUI デバッガ PudB が便利すぎた件
Python のデバッガといえば言語そのものに付属している pdb がまず挙げられるけど、pdb は実行中の行以外を確認できなくて正直かなり使いづらさを感じる。 それ以外の Python のデバッガとしては、以前にこのブログでも winpdb を紹介しているし、それ以外だと Eclipse PyDev プラグインの GUI デバッガをよく使っている。 とはいえ、これら二つは動作に X Window System が必要だったり、プラットフォームとして Eclipse や wxPython をインストールしなきゃいけないのが結構手間になる。 今回紹介する PudB は動作に特別なプラットフォームが不要でなおかつ pdb より便利な CUI のデバッガだ。 インストールはいつも通り PyPI から PIP で。 必要に応じて sudo などする。 $ pip install pudb 使い方は
名詞評価極性辞書を利用したTwitterの感情分析（Positeve/Negative判定） - Men talking over coffee with smoking Ark Royal.
Twitter感情分析所 さんを利用しようとしたら、結構重たくて、大量の処理を実行するのは申し訳ない…。と思い、じゃあ自分でコードを書いてしまえ、と思い、調べていたところ、東山昌彦, 乾健太郎, 松本裕治, 述語の選択選好性に着目した名詞評価極性の獲得, 言語処理学会第14回年次大会論文集, pp.584-587, 2008.（日本語評価極性辞書）がありました。 日本語評価極性辞書（名詞編）ver.1.0（2008年12月版）pn.csv.m3.120408.trim.gz をダウンロード→解凍し、拡張子に.txtを設定し、適当なエディタで開きます。 Python標準モジュールのcsvで読み込ませるときに、タブ区切りが上手く読み込めなかったので、\tを,に置換して、保存します(Mac OSXの場合、\はoption+\でバックスラッシュを入力)。 また、以下のサイトを参考に、Yahoo!の
スクリプト言語の新版「Python 3.0」公開，「Python 2.x」と非互換に
オープンソース・ソフトウエア団体のPython Software Foundation（PSF）は米国時間2008年12月3日，スクリプト言語の新版「Python 3.0」（別名「Python 3000」「Py3k」）のリリース候補版を公開した。旧版「Python 2.x」との互換性がないため，既存Pythonアプリケーションを新版環境で動かすにはコードの修正が必要になる。 PSFのWebサイトで新版のソースコード（Gzip形式／Bzip形式）とWindows用インストーラ（x86向け／AMD64向け）を無償ダウンロードできる。 新版は，これまでstatement（文）としていたPrint命令をfunction（関数）に変更したほか，比較演算子の仕様やさまざまな文法を変えた。PSFはアプリケーション開発者の負担を軽減するため，Python 2.xコード用の変換ツールを提供している。 米メデ
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amazon linux2にpython3とboto3を入れる | クロジカ
PythonでWebアプリを開発したい人が何を学べばよいか初心者向けに解説してみた - DAINOTE
Python Japan User's Group
http://www.jython.org/Project/