Pythonの可視化ツールはHoloViewsが標準になるかもしれない - Qiita
HoloViewsとは HoloViews は砕けた表現をすると、matplotlibやBokehなどの可視化ツールを使いやすくしたラッパです。 どのバックエンド(matplotlib, Bokehなど)を用いても統一されたコードかつ簡素な記述で可視化を実装することができます。 可視化にかかる学習コストは結構ばかにならないので、HoloViewsを使うことで「可視化のコードを書くことに時間を浪費するのではなく、本来のデータ分析などの業務に集中しましょう」といった感じのコンセプトのようです。 特にmatplotlibのシンタックスは難解なものが多いので、「もう少しシンプルにならないの？」と思っている方は多いのではないでしょうか。 バックエンド 下記の可視化ツールがバックエンドとして使えます。 matplotlib Bokeh Plotly(experimental) インストール conda
AWS X-Rayで簡単パフォーマンス可視化 - Qiita
他にも色々な監視ツールでパフォーマンス計測ができるが、AWSを使用しているならこっちもいいかなと思い(pythonにも対応してるし)使ってみた。 1. 準備 公式ドキュメント 環境は手元のMACで構築 OS : Mac OS Sierra 10.12.6 python : 2.7.10 AWS X-Ray daemon version: 2.0.0 事前にAWSの access key / secret key を取得して設定済みとする 動作としては直接AWSの方へプッシュするのではなく、ローカル環境で動かしているデーモンへ一端バッファリングしてから送られる。 ダウンロード $pip install aws-xray-sdk $curl -O https://s3.dualstack.us-east-2.amazonaws.com/aws-xray-assets.us-east-2/xra
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
