先日、python初心者教室でやったpythonの例題をGAEで動かそうと思った。それだけでは芸がないのでデバッグでステップ実行のやり方を書こうと思った。 内容はファイルを読み込み(英文のみのファイル)、その中で最も使われている単語と、その回数を表示するというもの。 まずは読み込むフォームのあるhtml file.html <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/strict.dtd"> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"> <title>sample</title> </head> <body> <h3>読み込んだファイルの中身で最も多く、使わ
Python勉強し始めて一ヶ月くらいたったんで一度復習を兼ねてまとめてみようと思います。僕が今までPHPとかPerlとかJavaScriptを使っていて、Pythonはこうやるのかーとか、これは便利だなーと思ったところ、開発していてはまったところなどピックアップしてみました。 初めてのPythonを読んで初心者向け勉強会に参加した程度の知識です。とりあえず初めてのPythonがかなりいいのでこれ読むだけで大体基礎は習得できた気がします。基本的な文法の説明だけでなく、大事なことは何回も繰り返し書いてあったり、Pythonの思想などにも触れているのでなぜこういう実装になっているかということも理解できます。これオススメ。 尚、このエントリーではPythonのバージョンは2.5をベースにしてます(主にGoogleAppEngineで使ってるので)。間違えなどあったらツッコミお待ちしてます。 文法、
配列操作の比較表: Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ プログラムを書いていると、他のプログラミング言語の記憶とごっちゃになって、「配列の後ろに要素を追加するのは push だっけ、 append だっけ」などと混乱することがあります。特に Ruby, Python, JavaScript はコードの書き方が似ているので、この問題が起きがちです。 そこで、備忘録として、 Ruby, Python, JavaScript, Perl, C++ の配列操作の比較表を作りました。一番慣れている Ruby を基準にしています。間違いなどがあったらご指摘いただけると助かります。他の言語のもあるといいなあ。 Ruby (Array) Python (list) JavaScript (Array) Perl (@) C++ (std::vector)
Pythonには辞書があるため、無名クラスや匿名クラスなどと言われるものが必要になることはあまりないが、引数に簡単なクラスのインスタンスを取る関数などを使う場合に無名クラスがほしいこともある。 Pythonでは以下のように、オブジェクトの型を調べるtypeを使って、無名クラスを作ることができる。 obj = type('',(),{})() 基本的にtypeは型を調べるために使われるが、実は型を作ることもできる。型を作る場合には、第一引数に型名、第二引数に継承するクラス、第三引数にメンバを指定し、以下のようにクラスを作る。 Person = type('Person', (), { 'name': u'名無しさん', 'age': u'?', '__unicode__': lambda self: u'%s(%s)' % (self.name, self.age), }) これは以下のよう
ファイルのパスや名前のミス、パーミッションの権限が無い等が原因でファイルを読み込めない場合がある。そのような場合、すなわち例外が発生した際にそこで処理を中断して、発生した例外に合わせた処理ブロックにジャンプする構文が、try:~except Error:~構文。 今回は、コマンドライン引数で英文テキストファイル名を指定し、スクリプト内でファイル内容を読み込み、単語数をカウントし出力するスクリプトを以って、オプションのelse、finallyブロックを含めた例外ブロックの扱いを確認する。 ただし、ここでの「単語」とは、簡単に考える為、1つの空白文字で区切られた文字列とする。 ソースコード # -*- coding: UTF-8 -*- import sys script_name = sys.argv[0] try: arg = sys.argv[1] f = open(arg, 'r')
1. メソッドをクラスメソッドにするときは、デコレータを使う あるメソッドをクラスメソッドにするとき、 Python ではデコレータを使うことができる。 2.1 組み込み関数 によると、(太字は引用者による) classmethod( function) function のクラスメソッドを返します。 クラスメソッドは、インスタンスメソッドが暗黙の第一引数としてインスタンスをとるように、第一引数としてクラスをとります。クラスメソッドを宣言するには、以下の書きならわしを使います: class C: @classmethod def f(cls, arg1, arg2, ...): ... ふーむ、ここでも第一引数が必須で、それがクラスを参照するということか。Python のこういう書き方は、最初とっつきにくいと感じた。 (+_+) デコレータの書き方としては、関数の前に @classmeth
ページコンテンツ threading – スレッドによる並列処理を管理する Thread オブジェクト カレントスレッドを決める デーモンと非デーモンスレッド 全てのスレッドを列挙する スレッドをサブクラス化する タイマースレッド スレッド間でシグナルを送る リソースへのアクセスを制御する 再入可能なロック コンテキストマネージャとしてのロック スレッドを同期する リソースへの同時アクセスを制限する スレッド固有のデータ ナビゲーション コンテンツテーブル 前: オプション OS サービス 次: mmap – メモリマップファイル This Page Show Source サンプルプログラム PyMOTW の全てのサンプルプログラムの出力は、 注記されていない限りは Python 2.7.2 で生成されています。 標準ライブラリの初期のバージョンでは利用できない機能も紹介している 可能性
http://ipython.scipy.org/ IPythonは標準のPythonのシェルと比較して、 マクロ、履歴、ログなどさまざまな機能を持った インタラクティブシェルです。 IPythonの紹介 http://www.atransia.co.jp/home/ZenKai/Members/kafka/News/1033042281/ http://www.python.jp/Zope/PyLog/1021049205/index_html ここでは使い方などをマニュアルからピックアップしてみました。詳細はマニュアルを参照してください。 1.概要 主な特徴と各OSの対応についてです。 2.インストール Readlineライブラリの有無でかなり使い勝手が違うと思うので注意してください。 3.使い方 マニュアルに沿って、簡単に例を挙げてみました。 まずIPythonを起動します。「In
「脱初心者を目指したい人にはよい本だと自負しています」「すでに絶版になっており,アマゾンでは中古しか手に入らないのですが,プレミアが付いているようで,需要があるんだなー,と思っています」「出版契約を解除して,オマケでPDFまでいただいてしまったのです。手元にあるPDFをどうしようか,と考えました。電子書籍として有料で流通,という選択肢もあったのですが,無料公開の方がいろいろと利点が多いと判断しました」ということで、なんと定価が税込2604円だった「みんなのPython Webアプリ編」が無料ダウンロード可能になりました。 ダウンロードは以下のページに行けば可能です。ファイルサイズは4.1MBほどなので、すぐにダウンロードは終わります。 クリスマスプレゼント!「みんなのPython Webアプリ編」のPDFを無料公開します | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD ht
Getリクエスト >>> import urllib2 >>> r = urllib2.urlopen("http://www.yahoo.co.jp") Postリクエスト >>> import urllib >>> query = {"name":name, "password":password} # 送信するデータ >>> query = urllib.urlencode(query ) # URLエンコード >>> r = urllib2.urlopen("http://www.hatena.ne.jp/login", query) レスポンスオブジェクトのメソッド >>> r = urllib2.urlopen("http://d.hatena.ne.jp/yumimue/edit") >>> r.code, r.msg # レスポンスコードとメッセージ (200, 'OK')
プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行
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 開発において言語の習得はいわば前段階。データ構造やアルゴリズムを理解して初めて作りたいと思ったプログラムを作れるようになります。データ構造やアルゴリズムは抽象的な概念なので,プログラミング言語やパラダイムが変化してもずっと使い続けることができる。いわば潰しの効く知識になりえるのが良いところ。 よく使われるデータ構造やアルゴリズムを勉強するためには,Data Structure Visualizationのようなサイトを使うといいかもしれない。Webブラウザ上で視覚的に確認できるのがよいところ。例えば,バブルソートやクイックソートのような主要なソートアルゴリズムはここで確認できる。どのよ
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