Macで「._」ファイルを作らないで圧縮できるフリーソフト『CleanArchiver』 – creamu
iPhoneがAppleStoreに登場した記念すべき日なのでMacの話題で。知っている人も多いかと思いますが。 入稿ファイルを作るときにどうしても「._」ファイルができてしまう。 そんなあなたにおすすめなのが、『CleanArchiver』。Macで「._」ファイルを作らないで圧縮できるフリーソフトだ。 Macで制作したものを圧縮するとき、StuffItなどを使うと「filename.jpg」といったファイル名と、「._filename.jpg」というファイルが2重に作られてしまう。これは、Mac上では不可視ファイルなのだが、Windowsで見たときに見えてしまうファイルだ。 入稿ファイルを作るときには余分なファイルは含めないようにしたい。 『CleanArchiver』を使えば、「.DS_Storeを含めない」という項目にチェックを入れることで、不要ファイルを作らないで入稿データを作る
Pythonの正規表現モジュールにおけるコンパイルの効果を検証 - 試験運用中なLinux備忘録・旧記事
「Pythonで正規表現による文字列処理(検索・置換・分割)を行う」の中で、「同じパターンを複数回使用する状況下では、正規表現のコンパイルを行って正規表現オブジェクトを作成して使い回したほうが、毎回関数を呼ぶやり方より処理時間が短縮される」ということに触れた。 ここでは、実際にどれほどの違いが出るのかを実験してみることにする。 [任意]ファイル名: recachetest.py #! /usr/bin/python # -*- encoding: utf-8 -*- from optparse import OptionParser import time import re def search_nocompile(str, pattstr, cnt): """ 文字列strをパターンpattstrでcnt回検索(検索を行うだけ) """ for x in range(cnt): re.
Python, Ruby で簡単なテキスト処理 (2) - 表からのデータの抽出
「Python で簡単なテキスト処理 (1) - 特定の単語が含む行を抽出する」の続き。 1. 表から、特定の列を抽出したい 今回は、実際に存在するデータから、特定の列を抽出をしてみる。 抽出対象のデータは、気象庁で公表されている気象データ。 気象庁の過去のデータを見ると、日毎、時間毎に、いくつかの観測対象のデータが載せられている。 上記のデータは、 「 2008 年 1 月の東京の日ごと」 の気象データが掲載されているページ。この中から、特定の観測対象のデータのみを抽出したい。ただし、抽出するとき、抽出データを後で表計算に貼り付けるため、「タブ区切り」にすること。 対象の項目は、「現地の気圧」と「平均気温」のとする。 2. データをブラウザからエディタに貼りつける 例えば、東京の2008/1/1 ~ 1/5 までのデータを、ブラウザ上で選択し、エディタに貼り付けると、次のようになる。 1
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