概要 マルチプロセスでレスポンスの処理を行う(1リクエストにつき1プロセスがレスポンスの処理を行う)PythonのWEBフレームワーク[1]でAPIサーバーを実装している際、各プロセスから一つのファイルにログを書き出しても、行が上書きされる・順番が前後するといった不整合がおきないのか、という疑問がわきました。(ファイルは各プロセスで独立にopenするものとします。) Pythonのロギングに関する公式ドキュメントには、「複数プロセスから1ファイルへのロギングはサポートしていないから別の方法で工夫しろ」と書いてあるのですが、別の記事では「書き込むログの長さが短ければ不整合はおきない」と記述されていたり、よくわからなくなったので自分で調べてみました。 結論としては、Python標準のloggingモジュールでログの長さが2,147,479,552(=0x7ffff000)バイト以下なら「原子性
参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c 概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う(実装に対して行わない) 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな(YAGNI) 変わるものを変わらないものから分離する
この記事では、Pythonの設計思想を紹介します。 設計思想はコーディングスタイルに表れます。ライブラリは全てその設計思想に従っているのですから、ライブラリを使用してコーディングするアプリケーションのコードもその影響を受けます。そしてPythonの設計思想には従うべきです。 Pythonの文法は、その設計思想をよりよく反映するために設計されているのですから。 Pythonの設計思想は、「Pythonの禅」と呼ばれるアフォリズムめいた字句によって表されます。 「禅」ですから、そこから何を汲み取ろうが自由です。ただ本質というものはあります。Pythonでのプログラミングが上達するにつれて、「ああ、この禅はこういう意味だったのか」とより本質に迫れるようになります。 以下では、Pythonの禅の一部を取り上げて、それに筆者なりの解釈を書き加えていきます。 醜悪より美しい方が良い Beautiful
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
今回は、地図作成ライブラリfoliumの大量にあるPluginsの1つ「FeatureGroup」と、層を分けて表示できるようにする「LayerControl」の使い方。 FeatureGroup のfeatureは特徴という意味で、地図を特徴ごとに層で別けて地図に追加します。 LayerControlは、ラジオボタン・チェックボタンで層の表示を選択でできるようにする優れものです。 特徴が分かりやすいように、電車の路線図ごとに層を分けて作ってみます。 【実行環境】 Android Termux Python 3.9.6 Jupyter Notebook 6.4.0 Pandas1.2.5、folium0.12.1 座標の準備 適当に座標を用意します。FeatureGroupで地図の層を分けますので、グループ分けしやすい感じのが面白いかと思います。縄文遺跡と弥生遺跡の座標とか。 今回はJR長
<data> <book id="001"> <title language="English">Alice in Wonderland</title> <author autonym="Charles Lutwidge Dodgson">Lewis Carroll</author> <genre>小説</genre> </book> <book id="002"> <title language="Japanese">羅生門</title> <author autonym="芥川龍之介">芥川龍之介</author> <genre>小説</genre> </book> <book id="003"> <title language="Japanese">柿の種</title> <author autonym="寺田寅彦">寺田寅彦</author> <genre>随筆</genre> <
今回は、地図作成ライブラリfoliumの数あるPluginsの中の1つHeatMapを使ってみる。 HeatMap(ヒートマップ)とは 二次元データの数値の高低を、色やその濃淡で表したもの。「マップ」と付いてますが必ずしも地図で表現する訳ではなく、テーブルを値で色分けしたものなどもヒートマップと呼ぶ。色んな種類のヒートマップがある。 地図を色分けする方法として、他に似たものでは コロプレス図(階級区分図) がある。例えば地図を都道府県ごとに境界線で別けて、なにかの統計データによって色分けする。アメリカ大統領選州ごとに赤と青で色分けされた地図など。 使い方 HeatMapクラスの引数と、デフォルト値。 folium.plugins.HeatMap( data, name=None, min_opacity=0.5, max_zoom=18, radius=25, blur=15, gradi
PythonでGISデータを可視化するときにはFoliumを使うのが便利です。 FoliumはJavaScriptのleafletをもとにしたPythonエコシステムで、緯度経度などからなるGISファイルを簡単にインタラクティブにOpenStreetMatなどの地図上に可視化できます。 Pythonだとあまり可視化ツールがないように思う人もいるかもしれませんが、GISデータをPythonで可視化となったらFoliumを使うのが絶対におすすめなので、ぜひ機会があれば使ってみて欲しいです。 さて、この回はFoliumを使ってオープンデータのCSVファイルを読み込んで、地図上にヒートマップを作ってみたいと思います。 CSVファイルには緯度・経度のカラムがあるので、それらを使って地図上にプロットしていくという手順になります。
Azure Cosmos DB for Apache Gremlin は、Gremlin クエリ言語を使用するグラフ コンピューティング フレームワークである一般的な Apache Tinkerpop を実装したフル マネージドのグラフ データベース サービスです。 Gremlin 用 API を使うと、最小限の管理で必要に応じて拡張したり、スケールアウトしたりできるサービスにより、それほど抵抗なく Gremlin を使い始めることができます。 このクイックスタートでは、gremlinpython ライブラリを使って、新しく作成された Azure Cosmos DB for Gremlin アカウントに接続します。 ライブラリのソース コード | パッケージ (PyPi) 前提条件 アクティブなサブスクリプションが含まれる Azure アカウント。 Azure サブスクリプションがない場合
やりたかったこと チームメンバーにCLIコマンドを提供した GUI 作る暇がない ACLの関係で指定サーバからしか叩けない security的にproxyなど使いたくなかったため serverへのlogin権限さえあれば叩ける = 権限管理は既存のアレでok host OS の環境は汚したくないのでコンテナで提供 docker exec はうざいので、aliasでhost側から実行させる alias cli='docker exec container_name python run.py $@' 実行した結果をelasticsearchに保存したい 前提知識 - コマンド結果を docker log に入力させる方法 terminalを2つ開きます これでlogを流しておく
日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, (休んでいる間のリハビリがてら*1)PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤(ちなみにメジャーリーグです)を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて(2022/10/15 16:00-16:30)」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに
※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。 色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。 ★~★★★★★ で個人的なおすすめ度も示している。 ゼロからのPython入門講座:★★★★URL: https://www.python.jp/train/index.html Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。 勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。 paiza ラーニング:★★★★URL: https://
Automate what you see on a computer monitor What is it? For what is it? Get it? Use it? Get help? Contribute? Latest stable version: 2.0.5 —— Nightly builds: currently not available A new webpage is on the way -- having a new SikuliX logo ... visit the news blog - enjoy! Sikuli is God's Eye … in Huichol Indian culture: the power to see and understand things un
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