「基本、follow されたらし返すから、自動でいいじゃん」とか思いはじめたので、こんな感じで自動 follow するようにしました。 Twitter でイチイチ follow するのが面倒くさい - にぽたん研究所 を Gmail に IMAP でアクセスしてやるっていうのを お友達がRubyでやろうとしてたので 「それ Python でやったほうが早いよ(バッテリ付属的な意味で」 と、思ったのでやってみた。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- gmailuser='dankogai@gmail.com' gmailpasswd='kogaidan' twitteruser = 'dankogai' twitterpasswd = 'kogaidan' from imaplib import IMAP4_SSL import re,
社内向けに書いたドキュメントですが、汎用的で役に立ちそうなので、少し手を入れて公開することにしました。 ログ出力 ファイルの先頭でログ出力用オブジェクトをを初期化し、以下のようにログを書き出してください。 import logging log = logging.getLogger(__name__) log.warn("Some Message") デフォルトでは、サーバを実行しているコンソールにログが書き出されます。なお、 development.ini にログの設定を細かく書くことができます。詳しくは Logging を参照してください。 インタラクティブデバッガ Pylons を debug=true で利用していると、エラー画面にデバッグ画面が表示されます。ここにはスタックトレースが表示され、各種変数を参照したり、Python コードを実行することができ、とても便利です。詳しくは
Google App Engine | 04:50 | はじめに このエントリーは、先に公開した記事「道に迷ったアナタに捧ぐ(関連記事のまとめ)」が原因不明の事象により直リンクでは見えない!という問題に対処する目的で作成されました。中身は基本的に変わりません。なんだかブックマークを見ていて「まとめ記事」の存在をご存知頂けていないッポイな、、という気がしたもので、本日の「超訳完了記念」に合わせて再度作成してみた次第です。どの記事が何に言及したものかよく分からん!とお怒りの方々の為に少しでも助けになれば幸いです。Google App Engine の公開から約2週間。毎日結構な方のアクセスがあった事が励みになり、スピードを落とさずに超訳作業が完了出来ました。スターやブクマ、コメントを下さった皆さんだけでなく、アクセス頂いた全ての方々に感謝したいと思います。また、多くの皆さんに本ブログをご覧頂く
Pythonでなんちゃってステガノグラフィを作ってみた。画像データにテキストを埋め込んで、メッセージを隠してしまうというわけだ。お遊びで適当に作っただけなので、本格的な使用に耐えうるものではないことをお断りしておく。 上に示す画像は何も埋め込まれていないもの。下に示す画像にはPython: PaSoRiでSuicaの履歴を読み出すの全文が埋め込まれている。 これなら変更したことを誰にも気づかれないだろう。使用したソース(covgraph.py)は下に示す。使い方は、 covgraph.py cover.png stego.png input.txt とする。cover.pngにinput.txtの中身を埋め込み、stego.pngとして出力する。input.txtに代えて直接文字列を指定することもできる。 covgraph.py cover.png stego.png "hello, wo
Pythonでマンデルブロ集合(Mandelbrot Set)を描いてみた。ただ、描くだけではつまらないので、ワンライナー(1行プログラム)で書いてみた。Pythonでワンライナーってのは邪悪以外のナニモノでもないと思うので、まともな方はまねしないほうがいいかと。 ワンライナーにしたと云ってもスクラッチからではなく、Python FAQで有名なワンライナーのマンデルブロ集合を流用させてもらった。ただ、オリジナルのものはアスキー文字で表現していたのでPython Imaging Library (PIL)を利用してグラフィカルなものに修正した。もし、PILが入っていないようなら、それはPythonistaの名折れだと思う。コマンドラインで以下の通りに実行すればOK。 python -c "import Image,math;im=Image.new('L',(480,480));im.fro
back [English] 概要: ある種の問題は、再帰を使うと非常に効率的に記述できる。 しかし大量のデータを生成するような再帰的手続きは厳密に制御する必要があり、 そういったプログラミングは難しい。Python 2.2 以降から使用可能になった ジェネレータを使うと、簡潔なコードを維持しつつ、 こうした手続きをかんたんに制御することができる。 この文書で使われているソースコードは こちら。 プレインテキスト版は こちら。 はじめに 再帰は非常に強力なメカニズムです。 時にこれは混乱を招くこともありますが、ふつう再帰を使うと、問題を簡単に記述することができます。 ある手続きが扱うデータ量が指数的に増えるような場合、これはとくにあてはまります。 木構造の探索がいい例でしょう。木の各節点はひとつ以上の子を持っていますが、 下へ下へとたどっていくにつれて、節点の数は指数的に増えていきます。
Chaco 2-Dimensional Plotting Chaco is a Python plotting application toolkit that facilitates writing plotting applications at all levels of complexity, from simple scripts with hard-coded data to large plotting programs with complex data interrelationships and a multitude of interactive tools. While Chaco generates attractive static plots for publication and presentation, it also works well for
JSON RPC Server and client (Python recipe) by david decotigny This recipe shows how to create JSON RPC client and server objects. The aim is to mimic the standard python XML-RPC API both on the client and server sides, but using JSON marshalling. It depends on cjson (http://pypi.python.org/pypi/python-cjson) for the encoding/decoding of JSON data. This recipe tries to reuse the code of XML-RPC as
あれ、思ったより綺麗に書けたぞ。 # Amb evaluator # See http://mitpress.mit.edu/sicp/full-text/book/book-Z-H-28.html#%_sec_4.3 # Global variable for amb evaluator amb_variable_name = [] amb_possible = [] def comb(lol): """ make all combination from a list of lists """ if not lol: yield [] else: for x in lol[0]: for y in comb(lol[1:]): yield [x] + y def amb(v, l): """ set global variable for amb evaluator """ amb_v
管理者権限なしでeasy_installを使うには、virtual-pythonが簡単だと思っていたが、このエントリに書いてある方法はさらに簡単。Easy easy_install on Ubuntu Gutsy http://mg.pov.lt/blog/easy-easy-install参照先に書いてあることそのままだけど、紹介しておく。ホームディレクトリにbinとpy-libというディレクトリを作る。py-libがPythonモジュールをインストールする先、binがeasy_installでバイナリ・スクリプトをインストールする時のインストール先。 $ mkdir ~/bin ~/py-lib PYTHONLIBに~/py-libを追加し、easy_installのエイリアスを設定。-s、-dがポイント。以下の設定を~/.bashrc, ~/.zshrc等に追加しておく。 expor
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く