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pipの使い方 (2014/1バージョン)¶ 以前 pipの使い方 と いう記事を書いたのですが、これは2011年の1月と、ちょうど3年前です。これ から随分変わったので、ここでもう一度まとめたいと思います。 pip: http://www.pip-installer.org/ ここで述べているpipのバージョンは1.5です。お使いのpipのバージョンが古い場合は pip install -U pip として、更新してください。 警告 大きな変更点: pip 1.5から"pre"や"b"などがバージョンに付いているパッ ケージはデフォルトで検索やインストールの対象からはずされました。その ため、1.5未満のバージョンのpipでインストールしたパッケージが1.5では 入らない場合があります。 --pre を付けることで、これらのバージョンを入れることができます。
Web の負荷試験ツールとして代表的なのは Apache JMeter だと思いますが、 Apache JMeter 自体が結構重いのと、テストシナリオの保守が GUI ツールでは結構ツライ (シナリオファイルは XML ですが、とても人間が手を加えられるような代物じゃない) なあということで代替となるものを探していました。 で、心惹かれたのが以下のツールです。 Gatling Tsung Locust Gatling は非常によさそうなんですが、うーん要 JDK か……あとは複数台から負荷を掛けることができないというのもちょっとマイナスですね。まあどっちもどうにかしようと思えばどうにかなるポイントではあるんですけど。 Tsung は Erlang 製で、仕事で Erlang 使う可能性も出てくる気がするのでこれで慣れ親しんでおくのもいいかなーと思ってシナリオファイルを覗いてみたら ド直球
INDEX コーディングスタイル ファイル操作 日付・時刻 その他 その他 .pycを作りたくない 環境変数PYTHONDONTWRITEBYTECODEを設定すると、.pycおよび.pyoファイルが作成されなくなる。値は何でもいいので、 export PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 などと書いておけばよい。 辞書(dict)のソート キー(key)の順に取り出す >>> score = {'Jack':300, 'Mike':200, 'Jane':100} >>> for (k, v) in sorted(score.items()): ... k, v ... ('Jack', 300) ('Jane', 100) ('Mike', 200) 値(value)の順に取り出す >>> for (k, v) in sorted(score.items(), key=l
2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました! Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 2015年6月21日 追記: この記事のクローラーは動かなくなっているので、Scrapy 1.0について書いた新しい記事を参照してください。 2014年1月5日 16:10更新: デメリットを修正しました。 以下の記事が話題になっていたので、乗っかってPythonの話を書いてみたいと思います。 Rubyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる! - 病みつきエンジニアブログ 複数並行可能なRubyのクローラー、「cosmicrawler」を試してみた - プログラマにな
(12/29 20:40追記)「(追記)なぜMySQLのdecimal型を例に使ったかについて」というセクションを追加しました。また、コメントを頂戴したので返信しました。 (12/29 21:30追記)C#について言えば「Math.Round メソッド (Double, Int32)」に内部実装がどうなっているか書いてあるので仕様通りであり、誤解しようが無いという情報を頂きました。ありがとうございます。そしてごめんなさい、確かにバグじゃないです! (12/29 21:50追記)Pythonのround関数のドキュメントにも誤差が入るかもしれないという記述があります。しかし、内部実装の紹介があった方がいつどういう誤差が入るかわかるので親切かなという気がします。また、浮動小数点数の性質上誤差が入るのは仕方が無いかのような記述に見えるのですが、浮動小数点数を使っていても誤差の入らない実装がありう
第5回入力メソッドワークショップのために京都へ。元々はオープンソース界隈の入力メソッド開発者が中心になって年に1回集まる(同窓)会だったのだが、ここ数年は大学で入力メソッドのレイヤーの研究をしている人や実際に MS, Apple, Google 等入力メソッドの開発に関係している人が中心になってきている。入力メソッドを現在開発していなくても、過去に作っていた人もいらっしゃるので、いろいろとおもしろいお話が聞ける。 自分は去年までは奈良・京都からの参加なので近かったが、今年から東京に引っ越したので、朝起きて品川経由で京都まで。7時40分の便だったが、満席でびっくりした。そうか、世の中的には今日が帰省のピークなのか。 米原で雪のため少し遅れたが、10分遅れで京都に着いたら晴れていた。ワークショップ開催まで時間があったので、NAIST の [twitter:@tom_shibata] さんと近鉄
PHPだってシェル経由でないコマンド呼び出し機能が欲しい コマンド実行でシェルが怖いなら使わなければいいじゃない どちらの記事でも Python の subprocess を使ってシェルを介在せずにコマンドを実行する方法が紹介されています。 シェルを介在すると、エスケープの問題考えるのが面倒だったり、 kill してみたらシェルだけ殺して肝心のコマンドがずっと残ってるというアホみたいな問題を避けられるのでお勧めです。 いい子はこれを使いましょう。 この記事ではどうしてもシェルの機能が使いたい場合や、 subprocess の PIPE の組み立てが面倒な場合のための、バッドノウハウを紹介していきます。 ちなみに、バッドノウハウと呼んでるのは、安全安心 one size fits all ではなく、メリット・デメリット・やり方をいちいち調べないといけなくて、しかもその調べる行為がほとんどコン
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない(実際wafのwscriptとかは書いたことある)が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
このコンテンツを更新しなくなって久しく、さらにレンタルサーバーのPHPもずっと古いバージョンを使うわけにいかず、従来のdocuwikiを使うのをやめました。全ての内容を静的なHTMLにするのが割と手間なため、手抜きとして、ここの表紙以外をPDFに直してしまいました。これで保存します。python2用なので利用価値もすでに少ないですけどね。 っていうか、実際は動物さんイラスト集サイト。pythonの話はオマケ。 スクリプトが書けると、多分どっかで何かの役に立ちます。決まりきった仕事をチマチマと手作業でやるような場面で、スクリプトを上手に書けると劇的に楽になったりすることもあります。筆者自身がそういう経験を持っているので、他にも同じようなことができる人が現れてほしい。こういった動機で、習得用のテキストをポチポチと書き続けています。 興味はある(or 必要に迫られている)んだけど、本当に何も知ら
これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった
I've had some really awesome help on my previous questions for detecting paws and toes within a paw, but all these solutions only work for one measurement at a time. Now I have data that consists off: about 30 dogs; each has 24 measurements (divided into several subgroups); each measurement has at least 4 contacts (one for each paw) and each contact is divided into 5 parts and has several paramete
DeNAの池です。 7月初めにDeNAの学会派遣制度によりイタリア、フィレンツェで行われたEuroPython2013に参加してきました。 参加動機 DeNAエンジニアには後述する国際学会派遣制度という制度があります。またEuroPythonでは、他のPyConとは違ったEuroPythonならではの発表、開発コミュニティとの交流を図ることができるため参加をしました。 国際学会派遣制度とは? DeNAエンジニアの技術向上をサポートする制度になり、世界最先端の技術に触れるための制度になります。 世界中の国際会議、セミナー、フォーラムなどへの参加を奨励し、関連費用を会社が負担してくれるというもので、四半期毎に応募および審査があり、複数名のエンジニアが派遣されています。 EuroPython2013とは? 今回参加したEuroPythonとは、年に1回ヨーロッパ地域で行われるプログラミング言語P
Whether you’re just starting to learn Python, or you’ve been working with it for awhile, take note. The lovably geeky Nick Parlante – a Google employee and CS lecturer at Stanford – has written some awesomely succinct tutorials that not only tell you how you can use Python, but also how you should use Python. This makes them a fantastic resource, regardless of whether you’re just starting, or you’
Pants¶ Pants is a lightweight framework for writing asynchronous network applications in Python. Pants is simple, fast and elegant. Pants is available under the Apache License, Version 2.0 An incomplete feature list: Single-threaded, asynchronous, callback-oriented. TCP networking - clients and servers! IPv4, IPv6 and UNIX socket families. SSL/TLS support for all that security stuff. Basic schedul
Python Call Graph¶ Welcome! Python Call Graph is a Python module that creates call graph visualizations for Python applications. Screenshots¶ Click on the images below to see a larger version and the source code that generated them. Project Status¶ The latest version is 1.0.1 which was released on 2013-09-17, and is a backwards incompatbile from the previous release. The project lives on GitHub, w
しばらく Mac からおさらばしていたのですが、ゆえあって戻ってきました。 Python 3.3 ベースで Python 環境の構築をしたので、参考までに手順を残しておきます。 1. Homebrew で Python 3 をインストール とりあえずベースになる Python を用意します。いまならもう Python 3 を普段使い用にできるので、 Python 3 を用意します。 $ brew install python3 MacPorts でも大丈夫だと思います。 2. 自分用のデフォルト環境を作る システムの Python に直接自分が普段使うツール類をインストールするのは憚られるので、自分用のデフォルト Python を用意します。 Python 3.3 では venv が標準ライブラリにあるので、この手順で virtualenv を手動で準備する必要がなくなりました。 $ mk
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