Python 2 と Python 3 のユニコード文字列、バイト列の違いメモ - 銀月の符号
Python 3 の数値をバイト列に変換する方法は bytes([i])*1。いままでとあきらかに違うことを知ったのが発端。 >>> bytes([97]) b'a' ユニコード文字列、バイト列の違いを調査開始。 型の名称とリテラル表記 Python 2.6 は新旧両方の書き方ができるものも。 Python 2.5以前 Python 2.6 Python 3.0 and 3.1 ユニコード文字列型 unicode unicode str バイト列型 str str or bytes*2 bytes 可変バイト列型 （なし）*3 bytearray bytearray ユニコードリテラル u'a' u'a'*4 'a' バイトリテラル 'a' 'a' or b'a'*5 b'a' メソッド メソッド関連は大差ない。 Python 3 では Python 2 の string.maketran
shibu.jp: Pythonを使って2MBのメモリで100万の数値をソートする
原著者：Guido van Rossum 原文：http://neopythonic.blogspot.com/2008/10/sorting-million-32-bit-integers-in-2mb.html 原文公開日：OCTOBER 22, 2008 Pythonの著者のGuidoのブログが引っ越しをしたようです。そこに載っていた記事を一本翻訳してみました。今マイブームはオペラ座の怪人で、楽譜を買ったり、小説を買ったりして読んでいるんですが、小説の日本語がやたら直訳で堅いんです。柔らかい翻訳に触れたくて、衝動的に翻訳してみた次第です。動機とPythonは何の関係もないですが。 誰かからジョーク交じりに、100万個の32ビットの数値を2メガバイトのメモリでソートできるか？と聞かれたことがある。私はこれに挑戦してみたが、この中でI/Oのバッファリングについていくつか学ぶことができた。
CentOS5.3にPython2.6でDjango1.1の開発環境を作成する - やさしいデスマーチ
CentOSではPythonが2.4と少々古いが、システムでPythonに依存している箇所が多くデフォルトのPythonを置き換えるのは好ましくない。 そこで/opt/python2.6にソースからインストールし、Djangoで開発が出来る所までの手順メモ。 設定とゴール CentOS 5.3を使用 Django 1.1 /opt/python2.6/ にインストール 利用できる範囲でyumとeasy_installを使う 以下、開発ユーザで作業 準備 - yum sudo yum install zlib zlib-devel sqlite-devel zlibはsetuptoolsのインストールで必要となる。 sqlite3-develをインストールしておかないと、Python2.6のコンパイル時にsqlite3が使えるようにならない Pythonのダウンロードとインストール $ wg
結局Pythonを使ってコマンドラインで動作するTwitterクライアントを作ってしまった
Twitterのアカウントを取ってから既に1年半になるが、活発に使っているとは言い難い。その原因の一つとしてTwitterのクライアントがある。どうにも自分が利用するのにピッタリだと思うクライアントが見つからなかったのだ。そこで結局、自分の好みに合わせてコマンドライン上で動作するシンプルなTwitterクライアントをPythonで作ってしまった。しかも、ワンライナー(1行プログラム)。 最初の頃はいくつかのクライアントを使ってみたのだが、PCでの作業はシェルで行うことが多いので別のウィンドウを開きたくなかったり、Windows、Unix、MacなどのOSが変わっても同じクライアントを使いたかったり、GUIじゃなくてCUIで操作したかったり、それほど使い込むつもりがないので極力シンプルでコンパクトになっていて欲しかったり、そもそもクライアントをインストールしたくなかったりと、かなり条件を厳し
DjangoにインスパイアされたGUI管理画面·Camelot MOONGIFT
Webシステムの構築が完了し、ユーザに引き渡す際には何らかの管理画面が必要になるだろう。管理画面もWebブラウザベースで渡しても良いかもしれないが、ユーザによっては使い勝手が悪いと感じてしまうかもしれない。特に社内向けのソフトウェアの場合はそう感じることだろう。 Pythonで作る管理画面アプリケーション そこで注目したのがDjangoの管理画面だ。あのシンプルながら十分な機能を備えた管理画面をGUIで提供してくれるのがCamelotだ。 今回紹介するオープンソース・ソフトウェアはCamelot、Djangoの管理画面風アプリケーションを生成するソフトウェアだ。 CamelotはPython + PyQtによってWindowsやLinuxで動作するGUIアプリケーションを構築するアプリケーションだ。モデルを簡潔に定義するだけで、それに合わせた管理画面を自動で生成してくれる。管理画面は縦に3
nginx 一人 nginx 勉強会 第一回 nginx で Django を動かしてみる - Twisted Mind
目標 nginx(えんじんえっくすと発音する) を使ってみます。 理由は単に cherokee のバージョンアップが遅い、微妙に安定してないから。 Apache は皆様がやっているから気にしない。 django-svn を nginx で動かすのを目標とします。 参考資料 Django on nginx http://www.rkblog.rk.edu.pl/w/p/django-nginx/ 環境 Arch Linux 2007.08-2 nginx 0.5.32 (pacman) python 2.5.1 (pacman) setuptools 0.6c7 (pacman) mysql 5.0.45 (pacman) mysql-python 1.2.2 (pacman) flup 1.0 (easy_install) django r6535 (svn) 環境２ Ubuntu 7.1
形態素解析エンジン MeCab 0.98pre3 野良ビルド - 銀月の符号
MeCab 0.98pre3 の Python バインディングを Windows XP Pro, MinGW, Python 2.5.4 and Python 2.6.2 という環境でコンパイルしてみた。晒してみる。 方法は昨年11月の『形態素解析エンジン MeCab 0.97 とその Python バインディングを MinGW でビルドする - 銀月の符号』とほぼ変わらず。違いは C:\python26\include, C:\Python26\libs を環境変数 C_INCLUDE_PATH, LIBRARY_PATH に入れていないことくらい。 distutils(つまり setup.py) を用いてビルドする際には不要ということがわかったので。 出来上がったもの mecab-python の Windows 用バイナリ、ダウンロード libmecab-1.dll MinGW で作
(第2回)(第3回)Zope/Plone開発勉強会 - forest book
(第2回)Zope/Plone開発勉強会と(第3回)Zope/Plone開発勉強会に参加してきました。 第2回(先月)のときは、PyLucene のビルドができない、原因が分からないとはまってしまい、ブログを書けるほどの成果がなかったので2ヶ月まとめて書きます(^ ^;; タイムテーブルは以下のような感じです。 11:00-11:30 自己紹介とか 11:30-12:00 やること決めたり準備とか 12:00-13:00 昼食 13:00-18:00 もくもくと開発 18:00-19:00 成果発表(できたとこまで) 19:00-19:30 後片付け 19:30- 打ち上げ(いける人で) 前回は、Zope と Plone を CentOS 5.3 へインストールしました。今回は PyLucene と Plone を連携させることを目的に、先ずは PyLucene のインストールにチャレンジ
Google App Engineの魅力 - 超お得 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー ここ数ヶ月，App Engineを使ってまた楽しいことをごにょごにょしているのだけどさ。しみじみ感じることがある。 App Engineってやっぱ超お得だわ。お金的な意味で。専用サーバ借りるとかより超お得。尋常でないヒットのある某所からリンクされてハンパないアクセス来てもほとんど課金されない。コストメリットありすぎだろ。 ただし，うまみを享受するためには，このへんに書いてあることをちゃんとふまえるとか，Data Storeの性質を正しく解釈して適切なデータ構造を作れるギーク脳が必要とか，いくつか条件あるような気がするけどね。 あと，やっぱりJavaよりPythonの方がいいと思う。 今
Kay 3.0.0 ドキュメントへようこそ — Kay v3.0.0 ドキュメント
Kay 3.0.0 ドキュメントへようこそ¶ このドキュメントは最新版です。古いバージョンのドキュメントは下記をクリックしてください。 http://kay-docs-jp.shehas.net/1.1.0/ 目次: 1. Kay チュートリアル 2. デバッグ 3. settings (設定ファイル) 4. 管理用スクリプト 5. URL マッピング 6. View の定義 7. Jinja2 を使用する 8. ユーティリティ関数 9. Pagination 10. デコレーター 11. 認証の設定 12. セッションを使用する 13. フォームの使用方法 14. メッセージ国際化 15. ダンプとリストア 16. リクエストオブジェクトとレスポンスオブジェクト 17. ミドルウェア 18. 組み込みミドルウェアリファレンス 19. Test の実施 20. kay.utils.form
GAE/Pyでbulkloaderを使ってデータをアップロードする - すぎゃーんメモ
bulkloaderとは remote_apiを使ってコンソールからDatastoreにデータをアップロードするためのツール。 初期データとして大量のデータをDatastoreに突っ込んでおきたいときなどに便利。 逆にDatastoreにある内容をダウンロードすることもできる。削除をするようには作られていない？ 今のところPython版のみ。Java版もそのうち出る？ http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/python/tools/uploadingdata.html 簡単な使用例 例えばアプリケーション内で、model.pyというファイルでこんなクラスを作るとする。 from google.appengine.ext import db class PersonalData(db.Model): name = db.StringPro
Pythonで生エクセルファイルを読み書きするpyExceleratorを使ってみた — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 普段自らこういうことはやらないんだけど，やむにやまれず大量(500個ほど)のエクセルファイルをCSVファイルに変換する必要があった。RubyではSpeadsheetというのがあるみたい。PerlではSpreadsheet::WriteExcelとかSpreadsheet::ReadExcelとか使うのかな。 まあ僕はPythonな人ということもあり，Pythonでできないかと思って調べてみたらpyExceleratorというモジュールを発見した。Pure Pythonで書かれたモジュールなのでインストールが簡単。生のエクセルファイルを直接読み書きできるので，プラットフォームを問わず動か
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