Python: Wheel でパッケージを配布する
一昔前なら Python のパッケージを配布するときに使われる形式は Egg だった。 けど最近 Egg は現状に則さない部分が出てきたので、次世代の配布形式として Wheel (PEP-427) が使われ始めているようだ。 今回はその使い方を紹介する。 まずは Wheel を PyPI からインストールしておく。 $ pip install wheel 手前味噌だけど自分で作った Python パッケージ Futen を Wheel の練習に使ってみる。 $ git clone https://github.com/momijiame/futen.git $ cd futen/ Wheel を作るには setup.py に bdist_wheel コマンドを渡せば良い。 このコマンドは Wheel をインストールすると使えるようになる。 $ python setup.py bdist_w
ソースコードを読むのに Doxygen + Graphviz が便利な件
大きいプロジェクトだとクラスとかメソッドがいっぱいあって、それぞれ呼び出し合ったりして、もー意味わかんない。構造を視覚的に追えると良いんだけど、クラス図とかコールグラフを手作業で作ってると埒があかない。 ということで、自動でドキュメント + クラス図やコールグラフを作ってくれるツール Doxygen と Graphviz がとっても便利だったのでメモっておく。 とりあえず説明する上での環境は Mac OS X 10.7 + Homebrew ということで。Doxygen と Graphviz 自体は、UNIX 系の OS ならどれでも動かせるんだと思う。 まずは Homebrew からインストールする。 # brew install doxygen graphviz インストールできたら、解析したいソースコードのあるディレクトリで Doxygen を使う。今回解析するコードは Java だ
jq コマンドが強力すぎてヤバい件
JSON の内容を sed や awk のようにフィルタ・加工するためのプログラムに jq がある。 JSON 形式で提供されている WebAPI の出力や、ログの内容を扱うのにとても便利。 その強力さの一端を紹介したい。 インストールは Mac OS X であれば Homebrew から。公式サイトからバイナリをダウンロードすることもできる。 $ brew install jq サンプル用の JSON を用意しておく。 $ cat << EOS > jsonfile {"name": "Foo", "sex": "Male", "age": 15, "emails": []} {"name": "Bar", "sex": "Male", "age": 20, "emails": ["hoge@example.jp"]} {"name": "Baz", "sex": "Female", "
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