URL短縮サービスつくってみた « python練習帳
GAE/PythonでURL短縮サービス作ってみたので、ソースコード丸ごと公開しちゃいます。 作成したサービスはこちらから利用できます。⇒http://pyshortener.appspot.com/ 作成にあたってのポイント 実装上するにあたって工夫した点を紹介します。 連番の取得 短縮URLの短縮コードって連番を16進数や64進数などにエンコードしたものですよね。ということで、短縮URLを作成するためには、連番を作る必要があります。DBとしてMySQLを使っていればauto_incrementを指定するだけで連番が設定されます。だけど、GAE/Pythonには連番を自動生成する手法が容易されていません。そこで、最大値を管理するデータモデル(テーブル)を作成し、getNextNum()で取得できるようにしました。トランザクション内で操作しているので、同じ数字が2回発行されることは無いはず
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Googleの分散データ処理言語Sawzallの統計ライブラリをC++, Ruby, Pythonから利用するライブラリSZaruを公開しました - llameradaの日記
Googleで利用されている分散データ処理言語SawzallのOSS実装 szl が公開されました。 公開されたソースの中にはSawzallの実行環境の他に大規模データ向けの統計ライブラリが含まれています。この統計ライブラリには高度なアルゴリズムが実装されているので、これを他の言語からも利用できると便利だなと思い、C++, Ruby, Pythonから利用できるようにしました。 便利な統計アルゴリズムの1つに出現回数が上位のN件の要素の抽出(top-N)があります。 top-Nを求める具体例としては、自然言語処理でよく使う、出現回数上位の単語を求める処理があります。この処理の単純な実装では、まず全単語の出現回数を求めておき、次に各単語を出現回数の降順でソートして出現回数上位の単語を求めます。しかし、この実装ではユニークな単語数K（数十万から数百万）に比例したメモリと計算量が必要となります。
((Pythonで) 書く ((さらに良い) Lisp) インタプリタ)
((Pythonで) 書く ((さらに良い) Lisp) インタプリタ) Peter Norvig / 青木靖 訳 前のエッセイでは、90行のPythonコードでシンプルなLispインタプリタを書く方法を示した(lis.py)。このエッセイでは、3倍込み入っているが、より完全なlispy.pyを実装しよう。それぞれの節で1つの機能追加を扱っている。 (1) 新しいデータ型 - 文字列、論理型、複素数、ポート Lispyへの新しいデータ型の追加は3つの部分からなる。データの内部表現、それを扱う手続き、読み書きのためのシンタックスだ。ここでは4つの型を追加する(入力ポート以外はPythonのネイティブ表現をそのまま使う)。 文字列 文字列リテラルはダブルクォーテーションで囲まれる。文字列の中で \n は改行を、\" はダブルクォーテーションを意味する。論理型 構文 #t と #f はTrue
初めてのPython(1) 基礎知識のまとめ
if ( $blog == " Webエンジニアのためのライフハック " ) { print " 1-byte.jp "; } ホーム1-byte.jpとは 書いてるヒトは なんだか、前回の記事はお喜び頂けたようで何よりです。 Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク あれは本当に自分のために書いたので、あんなに皆が読んでくれるとは思っていませんでした。 皆、Pythonの勉強が進まなくて困っているんですね(苦笑) 言い出しっぺが書きっぱなしというのもあれなので、しばらくブログをPythonの勉強記事を上げて行きます。 今日は“初めてのPython”のI部のまとめです。 “初めてのPythonなんて読む時間がないよ！“という方は、記事を読んでエッセンスだけ抜き取っちゃってください。 初めてのPython I部 初めてのPythonのI部には、Pythonの基
FlaskならApp EngineのTwitter Botが15行で書ける — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 関連 : microneを使ったらApp EngineのTwitter botが14行で書けた Flaskというフレームワークを使って，Google App EngineでTwitterのBotを作ってみたら15行で書けてしまった(あと5行短くなるけど，PEP 8というPythonのスタイルガイドを破ることになるのでそこまで短くしない)。 まずはコードを見てもらいましょう。 #coding: utf-8 from random import choice from twython import core from flask import Flask app = Flask(__nam
Sphinx-Users.jp :: ドキュメンテーションツール スフィンクス Sphinx-users.jp
Sphinx-Users.jp¶ Sphinx-Users.jp(略称#sphinxjp)は、美しいドキュメントを簡単に生成することができるドキュメンテーションツール、 Sphinx （スフィンクス）の普及を主眼としたコミュニティです。SphinxはPythonの公式ドキュメントだけでなく、このSphinx-Users.jpのサイトも含め多くのマニュアルやサイトで使用されており、詳細を Sphinxの歴史で紹介しています。 Sphinx-Users.jp は日本の Sphinx コミュニティです。 Sphinx-Users.jp では、日本で散らばっているSphinx関連情報を集めて、Webサイト、イベントを通じてSphinx情報を発信します。 slack のコミュニケーションや勉強会の開催などを通じて、ドキュメントをパワーアップしたい人、ドキュメントや翻訳で苦労している人、Sphinxの
Programming Languages - Google Code University - Google Code
Programming Languages Google's Python Class This is a complete online introduction to Python programming, including writen materials, lecture videos, and coding exercises. The class is geared for people with a little bit of programming experience, and is used within google to introduce Python. Below are video-taped lectures from Google Video on various technology areas. These videos are great oppo
App Engineではどの言語を使えばいいのか - ひがやすを技術ブログ
App Engineで使える言語は基本的にはPythonとJavaです。それでは、どちらを選ぶのが良いのでしょうか。 それ以外の言語の人向けの話は後から出てくるのでしばらくこのままお読みください。 趣味ならば単に好きなものを選ぶだけでいいのですが、仕事で使うためには、長所と短所をきちんと把握した上で選ぶ必要があります。また、ここでの話は言語としての一般的な話ではなくApp Engineで使うとき限定の話としてお読みください。 まず安定度ですが、インフラ部分の安定度は、どちらも基本的に同じです。もしかすると、まったく同じものを使っているのかもしれません。 その上で動くAPIの部分は、インフラと直接結びついている低レベルな部分と低レベルなAPIの上に構築された高レベルな部分とに分けて考える必要があります。 低レベルなAPIはLLAPIと呼ばれたりしますが、安定度は、PythonとJavaも同じ
Google APP Engine Python入門(2010年2月版） - TechTalkManiacs
Google APP Engineについては初期のころのまとめはあるのですが、Pythonですとリリースからそろそろ2年近くになり内容も大きく様変わりしています。最速マスターシリーズでもGoogle APP Engineについてのまとめが無く、そろそろアップデートの必要があると思いまとめてみました。 基本的にwindows環境中心です。 最初に ドキュメントを見るときは必ず英語版を見ましょう。日本語版があるのはありがたいのですが、バージョンとしてはかなり古く、特に歴史の長いPython版では現行の内容とはかなりの隔たりがあります。 Google APP EngineのドキュメントのURLは以下のようなパターンになっています。 http://code.google.com/intl/ja/appengine/docs/**** これのうちjaが言語を表すコードになっていますので、これをenに
エキスパート Python プログラミング — エキスパート Python プログラミング v0.9 documentation
1章: 始めよう¶ Pythonのインストール Pythonの実装系 Jython IronPython PyPy その他の実装 Linux へのインストール パッケージインストール ソースコンパイル Windows へのインストール Python のインストール MinGW のインストール MSYS のインストール Mac OS X へのインストール パッケージインストール ソースコンパイル Python プロンプト インタラクティブプロンプトのカスタマイズ iPython: より良いプロンプト setuptools のインストール 動作原理を理解する EasyInstallを使ったsetuptoolsのインストール distutilsにMinGWのフックを入れる 作業環境 エディターと補助ツールを使う コードエディター Vimのインストールと設定 その他のエディタを使う その他のバイナ
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