PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
liuchengxu.org - このウェブサイトは販売用です！ - liuchengxu リソースおよび情報
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【Tips】Lambda(Python)でハンドラーのeventを全て辞書型だと思っていたらハマったこと | DevelopersIO
森永です。 物凄いハマったんですが、解決してみればそこかよという案件です。 Lambda使いこなしている人だとあるあるなのかもしれません。 問題 イベントソースがSNSで起きた事象です。（他のイベントソースでも起こる可能性はあります。） SNSからは以下のようなjsonがイベントとして送られてきます。（かなり端折ってます） いや、送られてくると思ってました。 { "Records": [ { "Sns": { "Timestamp": "2016-11-17T08:34:04.436Z", "Message": { "Trigger": { "Dimensions": [ { "name": "key", "value": "value" } ] } } } } ] }
メタプログラミングPython
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シンプルなコンテンツベースのレコメンデーション・エンジンをPythonで実装する | POSTD
ECサイト向けのレコメンデーション・エンジンを構築すると仮定しましょう。 構築する方法としては、コンテンツベースか協調フィルタリングを使用する2つの進め方があります。それぞれのメリットとデメリットを見てみましょう。そして、コンテンツベースエンジンを 簡単に実装する方法 について探りましょう(Herokuにデプロイ可能です)。 コンテンツベースを使用するとどのようになるのか先に知りたい方は、ほぼ同じレコメンデーション・エンジンが Groveの商品（紹介）ページで使用 されていますので、見てみてください。 コンテンツベースのレコメンデーション・システムはどのように機能するのか 商品説明や商品名、価格などの実際のアイテムプロパティなどが使用されるため、コンテンツベースシステムで構築されていると周りには思われているのではないでしょうか。これまで一度もレコメンデーション・システムの使用を検討したこと
Pythonのメモリ使用量を減らすポイント - Qiita
今回は、iXce’s blog » Blog Archive » Optimizing memory usage in Python: a case study という記事を見つけて興味深かったので紹介したいと思います。何も説明書いてないところがあるので、詳しく知りたい人は元記事を読んでほしいです。 動機 プレーンテキストをGコードに変換するプログラムを書いている 3.8MB (14万Gコード) のファイルを読み込むと、244MBもメモリを使ってしまう だからメモリ使用量を減らしたい やったこと プロファイル どこがメモリをたくさん使ってるのか調べるためにHeapyを使う $ pip install guppy で入れられる。 するとこんな感じの結果が出力される。 Partition of a set of 225737 objects. Total size = 115386656 by
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
Pythonで本文抽出 - 西尾泰和のはてなダイアリー
Pythonでウェブページから本文抽出がしたくて、ググったら弊社の中谷のWebページの本文抽出 (nakatani @ cybozu labs)をPythonに移植したもの(yono/python-extractcontent)が見つかったのでとりあえずそれを使ってみたんだけど、Google Ad Sectionがついていて100%の成功率のはずのこのブログを対象にして本文抽出に失敗して空文字列を返してくるので、あれれおかしいなー、と思ったら。 https://github.com/yono/python-extractcontent/blob/master/extractcontent.py#L80 いや、正規表現の途中で改行するんだったらVERBOSEオプションが必要ですよ。(?isx)するなりre.compileでre.VERBOSEつけるなり、もしくは文字列分割して改行が入らなくす
セッション一覧 - PyCon APAC 2013
Pythonライブラリのパッケージング、配布方法は現在も状況がめまぐるしく変化し、どの方法でどのツールを使うのかわかりにくくなっています。
Flask でアプリケーションを作る際のメモ(2015 年版) - Memo
Flask でアプリケーションを作る際のメモ - Memo の 2015 年版 ディレクトリ構造 . ├── __init__.py ├── app.py ├── configs │ ├── __init__.py │ └── settings.py ├── errors.py ├── extensions │ ├── __init__.py │ ├── injector.py │ └── permission.py ├── forms ├── i18n ├── models │ ├── __init__.py │ ├── db.py │ ├── entities │ └── mappers ├── static │ ├── css │ ├── fonts │ ├── img │ └── js ├── templates │ ├── admin │ └── frontend ├── tes
Post by @momijiame
Flask にはエラーハンドラという機構がある。 これは Web アプリケーションの中でハンドルされなかった例外を HTTP のレスポンスに変換するというものだ。 つまり、どれだけ呼び出しの深い場所にいてもエラーが起こったときには例外さえ上げればクライアントに適切なレスポンスが返るという便利な仕組み。 同様の機構は、他の Web アプリケーションフレームワークでも JAX-RS (Java) の例外マッパーや Pyramid (Python) の例外ビューとして見られる。 今回はその便利なエラーハンドラについて書いてみる。 まずは何はともあれ Flask をインストールする。 最初のサンプルコードは 404 エラーをレスポンスに変換するというものだ。 エラーハンドラが登録されていない場合はデフォルトのエラーメッセージが HTML で返ることになるが、WebAPI を実装する場合などにはそれ
Why is [] faster than list()?
I recently compared the processing speeds of [] and list() and was surprised to discover that [] runs more than three times faster than list(). I ran the same test with {} and dict() and the results were practically identical: [] and {} both took around 0.128sec / million cycles, while list() and dict() took roughly 0.428sec / million cycles each. Why is this? Do [] and {} (and probably () and '',
![Why is [] faster than list()?](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/98d6f053a97a87156775f60757c60865d0f2c47d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.sstatic.net%2FSites%2Fstackoverflow%2FImg%2Fapple-touch-icon%402.png%3Fv%3D73d79a89bded)
Python 3.5、async/await非同期プログラミングをサポート予定
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
あなたのPythonを爆速にする７つの方法
最近プロコン（プログラミング・コンテスト）をはじめました。 基本的にはアルゴリズム勝負なのですが、とにかく速度を競うプロコンです。 小手先の速度チューニングもバカにできません。 何が速くて何が遅いのかはっきりさせるため、ボトルネックになりそうな操作のベンチマークを取りました。 実行環境は下記のとおりです。 python2.7.5 OS: MacOSX 11 CPU: Core i7 2GHz (4core) MEM: 16GB その1. 配列の初期化を高速化する まずはプロコンの基本中の基本、配列の初期化です。 下記７つの初期化方法を比較してみます。 空配列へappendして配列をつくる for内包表記で配列をつくる サイズ1(None)の配列を乗算してから値を代入する サイズ1(None)の配列を乗算する サイズ1(ゼロ)の配列を乗算する すべてゼロのarrayをつくる 0〜nのarra
The Little Book of Python Anti-Patterns — Python Anti-Patterns documentation
Welcome, fellow Pythoneer! This is a small book of Python anti-patterns and worst practices. Learning about these anti-patterns will help you to avoid them in your own code and make you a better programmer (hopefully). Each pattern comes with a small description, examples and possible solutions. You can check many of them for free against your project at QuantifiedCode. Why did we write this?¶ Sho
Flaskのカスタマイズについて - methaneのブログ
2012 Pythonアドベントカレンダー(Webフレームワーク) #python_adv の5日目の記事です。 明日は @altnight にお願いします。 Flaskはオモチャじゃないよ PyCharmなどのIDEがFlaskに対応を始めたり、Flask はそろそろ Django に続く Python の Web フレームワーク No.2 と名乗れそうなほど広まってきています。(その割にPython3対応遅いけど) Flaskと言えばマイクロフレームワーク、Hello World が簡単に書けるヤツで有名ですよね。 import flask app = flask.Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return "Hello, World." app.run(debug=True) これを見るとオモチャっぽく見えるんですが、Fla
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