すっきり分かる Python のログPython のロガー周りを理解するための資料です。(社内勉強会用) コードとか: https://github.com/pistatium/about_python_logging
DockerコンテナでFlaskを起動し, JSONデータのPOSTとGET - Qiita
仕様 ターミナルからcurlコマンドでjsonデータを送ると, 文字列が成型されて, 同じくjson形式でデータが返ってくる. 環境 Mac OS X 10.12 Docker for Mac 17.03 多分Linuxでも同様にできます. 1. Flask起動スクリプトの用意 Pythonの軽量WebフレームワークであるFlaskをつかって作成します. @app.route()で指定されたディレクトリにアクセスすると, defで定義したメソッドが起動し, returnで結果を返す, という流れです. from flask import Flask, jsonify, request import json app = Flask(__name__) @app.route("/", methods=['GET']) def hello(): return "Hello World!" @a
仮想継承とsingledispatch - atsuoishimoto's diary
以前、emitjson というパッケージを公開した。使い方は簡単に こちらに 書いたが、要はfunctools.singledispatch() をちょっと使いやすくしたものにすぎない。 singledispatch() は、Python3の抽象基底クラスと組み合わせると、非常に面白い使い方ができる。emitjson を例にして、使い方を紹介してみたい。 emitjson 簡単に emitjson の使い方を說明しておこう emitjson は、emitjson という名前だが、JSON を出力するためのモジュールではなく、いろいろなオブジェクトを json として出力可能なオブジェクトに変換するためのリポジトリを作成するモジュールだ。特にJSON専用ということもなく、たとえばCSVファイルを作成する場合などでも利用できる。 例として、datatime.date 型の日付と、PIL.Ima
PythonのJSONパーサのメモリ使用量と処理時間を比較してみる | POSTD
私は、多数の大容量のデータをあちこちに移動させなければならない(クライアント端末をHTTP APIに接続してデータを取得します)ような特殊な使用事例を扱っています。なぜだか ^(1) 、転送形式にはJSONが使われていました。ある時、その大容量のデータが、さらに巨大になったのです。数百メガバイトどころではありません。JSONのデコード処理を実行すると大量のRAMが使用されることが分かりました。たった240MBのJSONペイロードで4.4GBですよ。信じられません。 ^(2) 組み込みのJSONライブラリを使っていて、まず「もっと性能の良いJSONパーサがあるはずだ」と思いました。そんなわけで、計測を始めたのです。 さて、メモリ使用量の計測はやっかいです。 ps コマンドを使ったり、 /proc/<pid> を見たりすることはできますが、断片的なスナップショットが得られるだけで、実際の最大使
【Tips】jqが入ってなくてもjsonをpythonで見やすくする方法 | DevelopersIO
サーモン大好き、横山です。 jsonを見るときに、大活躍するjqですが、「入れたと思ったサーバに実は入ってなかった！」という経験があるんじゃないでしょうか？ Amazon Linuxの場合ですと、 $ sudo yum install -y jq のコマンドを叩けばインストールできますが、今回は敢えてjqがなかった場合の方法をご紹介いたします。 この記事はjqの使用を抑制するような記事ではございません jsonを取得する 今回は OpenWeatherMap のAPIを使い、東京の天気の情報をjsonで取得します。 $ curl -s "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=Tokyo,jp" {"coord":{"lon":139.69,"lat":35.69},"sys":{"message":0.0179,"country"
Python の JSONライブラリのパフォーマンステスト
概要 最近、あるお客さんから、快速なので、cjsonを使おうという要望をいただきましたが、以前、僕はcjsonは色なエッジケースの処理が微妙と分かっていて、実際に他のライブラリより早いのかなと思いました。cjsonのPyPIページいろなコメントが書かれています。しかも、最新パージョンは2007リリースでかなり古い。バグがあるのに、直っていないし、あんまりメンテしてないライブラリに見える。 simplejsonもjsonlib もCで拡張があり、かなり最適化されていると思ったので、テストしてみようと思いました。 というわけで、パフォーマンステストを作って、Bitbucketにアップしました https://bitbucket.org/IanLewis/jsonlib-test 準備 buildoutを使って、環境を作ります テストを実行 ./bin/run_testを実行します。オプションは
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Comparing Python JSON implementations
