超シンプルな、pushState + Ajax = PJAXのサンプル Flask編 - When it’s ready.
HTML5熱いですね。いろんな意味で BigPipeやら、HTMLでテンプレートエンジンとかいろいろ出ていますがユーザービリティ下げちゃいけないよねって事は、どの技術でも大切な共通項ですね。pjax = pushState + ajax使えば、リッチな人にはサクサクなUIを、そうじゃない人にもそれなりに提供できる。その上、戻るボタンもサーチエンジンにも優しいとくれば、これは試さないわけには行かないですね。 動作サンプル： http://pjax.atu.si/ Pjaxするとどうなるのか？ 非同期動作時 http://pjax.atu.si にアクセスをして、リンクをクリックすると要素が非同期に変更される。 非同期に更新されているがURLは、シンプルなものに変更される。 同期動作時 http://pjax.atu.si/parts/x や http://pjax.atu.si/parts/
Flaskでおっきめのアプリになってきた時にモジュールで分ける方法 - When it’s ready.
PythonHackathon2010.11に参加しました。redisチームに紛れてFlaskもやってました。 さて。PythonでWAFって、定番がないですよね。（良いか悪いかおいおいて） 個人的には、デカ目ならDjango、ちっさ目ならFlaskを選んでいます。とはいえ、最近はFlaskばっかりになっていますが・・ Flaskでちょいちょい色気づいてくるとドンドンURLが増えてきたり、ソースがでかくなってきます。そんな時に、Djangoだったらappに分けられるのに！とか公開したりするわけです。Flaskでも、同じようにProject内にAppが配置されるようになれば良いなぁと思っていたんですが、今日の勉強会でやり方を知りました。 flask.Flaskでappを作りますが、flask.Moduleという奴があります。それをappにURLと共に登録するとDjangoのAppの用に使うこ
FlaskをUbuntu上のApacheにデプロイする方法 - When it’s ready.
今後のためのメモ。Djangoのデプロイの仕方はなんとなく馴染んだけどFlaskのやり方がいまいち分からなかったので出来るようになってみた。 ついでにアプリごとにサブドメイン切ってみる。パフォーマンスとかは全然考えていない。 条件てきなもの app置き場 /mnt/www/apps/myApp domain myapp.example.com Apache設定 /etc/apache2/sites-available/myapp <VirtualHost *:80> ServerName myapp.example.com ServerAdmin a2c@example.com Alias /static /mnt/www/apps/myApp/static WSGIScriptAlias / /mnt/www/apps/myApp.wsgi </VirtualHost>/mnt/www/
こんにちわFlaskさん Pythonのお手軽WAF - When it’s ready.
Djangoはとてもいい。とてもいいが小さなサービスを作るときにはちょっとメンドクサイ。urls.pyみたいなのは別ファイルに別れていなくていいし、settings.pyも毎回同じこと書いてる気がする。大きなサイトや仕事でやるならいいのかも知れないけど小さな物をサックリ何かを作るときにはちょっと大変だと感じる時がある。 その点Flaskはいい、シンプルだしShellを書いてる気分でwebAppを書ける。テンプレートも使えるし、urlsを別に書かなくてもいい！デコレータで書いていくので脳負荷が少ない。 Flaskのインストール sudo easy_install flask 基本的なやりとり チュートリアルを適当にまとめてみた。今後の自分用にメモ flask_basic.py #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 from flask import Fla
Pythonリスト内包表記文法 低速マスター - When it’s ready.
リスト内包表記（LC）使った方が圧倒的にコードが読みやすく、短くなる。慣れてないという理由で使われてない気がするので今後の自分のためにも、メモを残す。 LCは基本的に、ListやHashを処理する際に使用される。例えば、規則性のある並びのListが欲しい時などに利用すると良い。 1, 基礎 リストの作成 forの前が処理、forからList名までがひとつのforの段落で前から評価される。 src_list = [1,2,3,4,5] print [x for x in src_list] # [1,2,3,4,5] リストの作成2 for部で取り出された要素が、その後ろif部で評価され真だったものだけが、初めのｘ＊２に渡され処理される（この場合は、２．４だけ） src_list = [1,2,3,4,5] print [x*2 for x in src_list if x % 2 == 0
Pythonで自動化、GoogleDocsのSpreadSheetを使ったディスク使用量モニタースクリプト - When it’s ready.
気づいたらDiskの残量がメチャ減ってるときってありますよね。Nagiosとか監視ツール使って閾値超えたら警告出すとかやってる人も居るかと思います。監視ツールはエラーの発生はログ取りするけど、日々の使用料を記録して見やすくなってないのが大気がします。大きめのファイルサーバ使っていると、今後の容量計画を行う場合は現状把握が大切です。各ドライブごとにどれくらいの容量増加傾向があるのかを知るためには、監視ツールのみだとやや物足りない感じがします。 ログる内容は、dfコマンドで表示出来る分で十分なのでコレを毎日ダンプし続けると良いかもしれないですが、やっぱり結果はグラフで見たいし、いつも最新の状態が見たいですよね。さらにグラフは、画像ファイルとかでサクっとウェブで見えたりしたらさらに便利 ということで、こんなの作ってみました。 dfで見えるようにドライブをマウントしておいて、dfコマンで出る各パラ
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