Pythonでデザインパターン - モジログ
GitHub - faif / python-patterns https://github.com/faif/python-patterns GoFデザインパターンのPythonによるサンプルコードを集めたプロジェクト。以下の各ファイルが入っている。 - abstract_factory.py - adapter.py - borg.py - bridge.py - builder.py - chain.py - command.py - composite.py - decorator.py - facade.py - factory_method.py - flyweight.py - iterator.py - mediator.py - memento.py - null.py - observer.py - pool.py - prototype.py - proxy.py -
Overview — Sphinx v1.0.6 documentation
A project Download 現在のバージョン: 1.4.4 Python Package Indexからソースコードをダウロードするか、以下のコマンドでインストールしてください: pip install -U Sphinx 疑問? 意見? Googleグループのsphinx-users グループへの参加 もしくは、FreeNodeの#sphinx-docチャンネルへどうぞ。 何か気づいたことがあれば、issue trackerを使用して報告することもできます。 Sphinxは知的で美しいドキュメントを簡単に作れるようにするツールです。Georg Brandlによって開発され、BSDライセンスのもとで公開されています。 このツールはもともと、新しいPythonのドキュメントの変換のために作られました。Pythonのプロジェクトのためのすばらしい機能を提供してきましたが、現在ではC/
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Instagram のスケール正攻法 -- Kosei Kitahara's Blog
Instagram がどこに買収されたとかは他のニュースサイトにお任せして、Django アプリケーションを正攻法でスケールして "成功" してるのがとても興味深いです。現時点で Instagram Engineering で紹介されていることと TechCrunch にも掲載されたスライドから個人的なメモとしてまとめてみました。 Instagram の哲学は シンプルであること オペレーション負荷を最小化すること すべて装備 とのこと。 Instagram は以下の OSS, サービスで構築されているようです。 >>> OS / ホスティング Ubuntu Linux 11.04 を Amazon EC2 にホスティング。以前のバージョンは高トラフィックになると固まる問題があったようです。運用は 3 人。EC2 にホスティングしている理由は、調査結果によるものではなく、"まだ進化途中だか
Pythonのいろいろなデータをソート - プログラミング工場 / Python
2010年01月10日 10:35 カテゴリPython Pythonのいろいろなデータをソート Posted by yawamen No Comments No Trackbacks Tweet 辞書(dict型)のソートに引き続き リストに入っているデータの任意の値でソートして出力したい時があります． 例えば次のようなデータがあった場合 l = [('D', '100', '3000'), ('B', '300', '2000'), ('A', '500', '4000'), ('C', '200', '5000'), ('E', '400', '1000')] 単純にsorted()やsort()を使うと各要素の先頭の値（リストに含まれる各タプルの先頭の値）で昇順（小さい順）にソートされます． for x, y, z in sorted(l): print x, y, z 実行結果
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
Pythonで学ぶソーシャルデータマイニング 書評 入門ソーシャルデータ | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
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 監訳者のみなさんをはじめこの分野で著名な方々が書評を書いているので今更感がただよいつつも，「よろちくお願いちまちゅ」と書いた手前もあり，献本いただいたので書評をば。 「入門ソーシャルデータ」は今流行のソーシャルデータマイニングの入門書。FacebookやTwitterなどソーシャルネットワークが生み出すデータを分析したり，結果をビジュアライズするための手法を解説した書籍。読み始まって20ページ(!)でTwitterのデータを解析，GraphvisやProtovisでグラフ化してみせてしまうノリの良さ。その後はぐいぐい引きつけられながら，XFN,REST,OAuth,CouchDB,ma
PythonでWeb開発入門 みんなのPython Webアプリ編 HTML版(無料) | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
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 一部読者から高い評価をいただき，絶版となりながら中古市場でプレミア価格がついていた拙著「みんなのPython Webアプリ編」のHTML版をお送りします。Pythonを使って，Webアプリを開発するための方法を，基本的な事柄から積み重ね式に解説した書籍をHTMLにしたのが本コンテンツです。 編集部のご厚意で作ってもらった配布用PDFをベースに作っています(PDF作成だけでなく，出版契約の解除など必要な手続きを快く受けて頂いた担当様にはとても感謝しております)。構成などは著書をベースにしていますが，HTML化する過程で少し手直ししてあります。特にPython 2.7で動かないサンプルコー
無料で「みんなのPython Webアプリ編」のPDFファイルがダウンロード可能に
「脱初心者を目指したい人にはよい本だと自負しています」「すでに絶版になっており，アマゾンでは中古しか手に入らないのですが，プレミアが付いているようで，需要があるんだなー，と思っています」「出版契約を解除して，オマケでPDFまでいただいてしまったのです。手元にあるPDFをどうしようか，と考えました。電子書籍として有料で流通，という選択肢もあったのですが，無料公開の方がいろいろと利点が多いと判断しました」ということで、なんと定価が税込2604円だった「みんなのPython Webアプリ編」が無料ダウンロード可能になりました。 ダウンロードは以下のページに行けば可能です。ファイルサイズは4.1MBほどなので、すぐにダウンロードは終わります。 クリスマスプレゼント！「みんなのPython Webアプリ編」のPDFを無料公開します | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD ht
Pythonを始める人への日本語情報集 - None is None is None
@mopemopeさんからバトンを渡されました、2011 Pythonアドベントカレンダー(Python3) 16日目担当のおもけん（@doloopwhile）です。 Q「RubyとPythonどちらが初心者向けでしょうか？」 A「Pythonは日本語情報が少ないので、Rubyがおすすめです」 質問掲示板などで、しばしば見かけるやり取りです。しかし、本当にPythonは日本語情報が少ないのでしょうか？ 確かに、かつてはRubyの情報量の方が圧倒的だったでしょう。しかし、現在ではPythonも日本で広く使われ、Pythonプログラマーのブログも多数あります。少なくとも初心者がPythonを始めるのに情報不足ということはありません。 そこで、明日のPythonプログラマーのため、日本語情報を列挙しておきます。ワリと無難というか、常識的な資料ばかりです。 結局、何を読めばいいの？５つの日本語情報
appengine-mapreduceを使ってみた。 - Block Rockin’ Codes
appengine-mapreduce(python) を使ってみた。 噂のappengine-mapreduceを使ってみました。 丁度cronで回さないと行けない処理があったので、こちらを参考にさせていただきました。 #appengine MapReduceを使ってみた - スティルハウスの書庫 上記には概要やらメリット／デメリットもまとめられています。 とりあえず回してみる。 手順は本当に簡単です。 処理を実行したいデータストアを持つアプリケーションに SDK 処理を書いた.py mapreduce.yaml app.yamlを変更 これだけです。 SDKをチェックアウト アプリのディレクトリ以下で svn checkout http://appengine-mapreduce.googlecode.com/svn/trunk/python/src/mapreduceするだけ。 ap
#appengine MapReduceを使ってみた - スティルハウスの書庫の書庫
Google I/O 2010で発表されたApp Engine新機能のひとつが「AppEngine-MapReduce（Mapper API）」です。このブログでもいろいろ憶測に憶測を重ねてきましたが、ついにApp EngineでMapReduceサポート！！…なんですが、しかし発表されたセッション会場もいまいち盛り上がりに欠ける感じ^^;; 理由は後述しますが、ともあれ（jw）、やっとのことApp EngineでもMapReduceがサポートされたわけです。 リンク集 appengine-mapreduce - Google Code Google I/O 2010 - Batch data processing with App Engine - YouTube Live Wave: Batch data processing with App Engine Exploring the
GAE/Python - DataStoreの使い方をまとめてみた
DataStoreとは 本記事内のDataStoreは、GoogleAppEngineのデータストアのことを指す。GoogleAppEngineは、ファイルの書き込みが一切できないため、DataStoreを使う以外にデータを永続化する方法はない。短期であればmemcachedに保存することもできるが、memcachedに保存されたデータは保存期間が保証されないため、一時データをキャッシュして高速化(or 負荷軽減)以外には実質つかえない。 DataStoreの特徴 DataStoreの特徴は、スケーラブルであること。データ数が1万件でも1億件でもほぼ同じ時間で結果が返ってくる（らしい）。ただし、通常のRDBでは簡単にできる操作がDataStoreでは非常に重い処理だったり、不可能だったりするので注意。 苦手な処理 件数のカウント ⇒件数のカウントは、データ全体を取ってくる処理に近いだけの処
Python Release Python 2.7.2
Release Date: June 11, 2011 Note: A newer bugfix release, 2.7.3, is currently available. Its use is recommended over Python 2.7.2. Python 2.7.2 was released on June 11th, 2011. The Python 2.7 series is scheduled to be the last major version in the 2.x series before 2.x moves into an extended maintenance period. The 2.7 series contains many of the features that were first released in Python 3.1. Im
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
Google APP Engine の新機能Backendsの解説 - TechTalkManiacs
Google IO 2011あわせのアップデートで、Google APP EngineにBackendが導入されました(Python/Java)。 これはbackendと呼ばれるずっと立ち上がりっぱなしのインスタンスを提供する仕組みで、時間制限がありません。そのため、大規模、あるいは長時間かかるような処理に向いています。 Backendsの設定から処理の受付まで Backendsの設定から起動までは次のようになります 設定ファイル(backends.yaml/xml)で各backendを設定 アプリをデプロイ(backend内の処理はアプリ内の処理の一部という形) appcfgから起動 各backendに割り振られたURLにリクエストする appcfgにはこのほかに停止や削除と言った管理用のコマンドがあります(Python/Java) Backendsの設定 前述したとおり、backend
GoogleAppEngineSDK1.6.0 python2.7でhello world / Devslog
Google App Engine SDK 1.6.0がpython2.7に正式対応したのでhello worldしてみました。 何が変わったの？ threadsafeをONにするとマルチスレッドで動くようになり、インスタンスが節約できます。 サードパーティライブラリがpython2.7用にバージョンアップ、追加されました。 python2.5から移行する場合は新バージョンへ対応させる必要が生じる場合があります。 必要なモノ python2.7 Google App Engine SDK 1.6.0 (GAE SDK 1.6.0) ダウンロード – Google App Engine – Google Code High Replication Datastore(HRD) Master/Slave Datastore(M/S Datastore)から切り替える場合は新しいapp_i
Sphinxでドキュメントを生成する - rabbit2goのブログ
最近、Sphinxを使ってドキュメントを書いている。元々、Wordのようにチマチマと自分で文字のレイアウトや装飾を指定するタイプは好きではなく、LaTeXのように「プレーンテキストで文章を書いて、コマンド一発で出力を生成。レイアウト等は一切お任せ」型のシステムが好きなので、Sphinxはまさに好みのタイプと言える。 Sphinxのメリットを自分なりにまとめると次のようになる。 文書はプレーンテキストへ書く。実際の出力形態はSphinxへお任せ。 別ファイルに用意しておいた画像ファイルも取り込める。 HTML形式だけではなく、PDF形式等での出力も可能。 blockdiagやseqdiagなど、テキストで書いたコマンドで図面を生成して取り込み可能。 Windowsでの導入方法については下記のエントリが詳しい。 Sphinxでドキュメント生成-図を描く（Windowsでの始め方） - toru
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
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