Pythonエンジニアが紹介する、Pythonの超便利なライブラリ・フレームワーク13個 - paiza times
Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な
【Ruby】PythonプログラマーがRubyを触って感じたこと - 歩いたら休め
Pythonプログラマーというか、元々Python（ときどきR、C言語）で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。 もし自分と同じような立場の人（これから後輩としてもどんどん増えていくかも！）がいたら、「ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ」と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も「どこが分かってないのか説明できない」状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。 たまに2ちゃんねるのオカルト板である「見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ」みたいな感覚で、なかなか面白い経
高性能を目指す米DropboxのPython実装「Pyston」バージョン0.3リリース | OSDN Magazine
Dropboxが手がける独自のPython実装「Pyston」開発チームは2月24日、最新版「Pyston 0.3」を公開した。互換性、性能にフォーカスした改善が図られている。性能ではCPythonに匹敵するレベルになったと報告している。 Dropbox社内ではPythonが利用されているが、問題の規模が大きくなるにつれてパフォーマンス的な問題が見られるようになったという。そのため、独自に高速なPython実装を開発することになったそうだ。Pystonは高い性能と互換性を目標とし、LLVMやJIT（Just In Time）などの技術を採用する。Python 2.7と互換性があり、Pythonの標準実装（CPython）のC拡張モジュールをネイティブでサポートする。対応プラットフォームはx86_64のみ。ライセンスはApache License 2.0。 2014年4月にプロジェクトを発表
必要なのはブラウザだけ。Python使ったWebサービス構築（画面を作ってみよう編） - 今日学んだこと
前回の続きになります 。きっと反響が少なかったのはタイトルが悪かったんだな！ということでタイトル変えました。(もし「お、いいかも」と思いましたら、ハテブよろしくです。モチベーション上がるので・・・) 前回で、環境を作ることができました。今回はページを作っていきます。 前回は「写経しよう！」が主な内容でしたが、今回からは好きなものを作っていこう！を主眼としようかと思います。 その前に・・・Webサービスってどうやって動くの？ 好きなものを作っていこう！と言いましたが、まずはWebサービス（プログラム）の概念的なイメージを抑えていた方がいいと思いまして。 基本的に、プログラムは単純化すると 入力→計算/保存→出力 というプロセスを経ることになります。これが、Webだと 画面で入力して→サーバーで計算/保存して→画面に描画する といった形になります。画面が２回出てくるので 画面をどうつくるか サ
今どきのPythonのライブラリ自作からPyPIへの登録 - Qiita
自分のライブラリをPyPIに登録したい ...が、PythonにはRubyのbundlerのようなものが なく、(合ったとしても統一されてないと思う) プロダクト別に自由なディレクトリ構成になっている状態... せめて自分のプロダクトについては統一したいなあと思ったので Pythonのライブラリを作る場合のディレクトリ構成や 環境構築などについてメモを書く。忘れちゃうので... 利用するPythonのバージョンは3.3以降を意識してる。 それより前(3.2, 3.1...2.x)は考慮しない。問題無いと思うけど... テスト目的で作成したライブラリ fizzbuzzというアレなライブラリを作った。 ライブラリというかコマンドラインツールだけれど。 このライブラリの構成を元に、メモを書いていく。 ライブラリのディレクトリ・ファイル構成 以下のディレクトリ・ファイル構成とする。 fizzbuz
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
python 現在時刻取得 - Qiita
from datetime import datetime datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S")
PythonでWebアプリ開発入門のススメ Flask/MongoDB - mizchi log
TwitBlogin! http://twitblogin.com/ とか作ったことだし、そこそこ開発環境整って、今なら思いつく限りのサービスはさっくり実装できそうだったのでPython初心者向けに書いておく。 少しでもPythonユーザが増えれば幸い。 対象は Python の基本的な構文程度はわかるけど、具体的に何から手をつけていいかわからない人 目次 Apache/WSGI/MongoDBの環境構築 flask [ Sinatra風ウェブアプリケーションフレームワーク] pymongo [ MongoDBラッパー ] werkzeug [Web Application デバッガ] jinja2 [ HTMLテンプレートビルダー ] pyquery [ jQuery風HTMLパーサ ] nose [ TDD ] 細かいライブラリの使い方とかPython本体の言語仕様とかは適当にぐぐって
Google App Engine入門：実行効率を犠牲にせずに開発効率だけを上げるテクニック
一つ前の富豪プログラミングのエントリーともつながる話だが、Google App Engineは「ちゃんとスケーラビリティを考慮してアプリケーションを作るには何に気をつけなければならないか」を勉強するには絶好の環境だ。そこで今回は、その「ケチな大富豪的なプログラミング」の実践編。 Google App Engine上のアプリをいくつか書いているうちに、必要に迫られて自然発生的にできてきたのが、gdispatchという数十行のコードからなる小さなモジュール（ソースコードはgithubに置いてある）。これをGoogle App Engineに標準で付いて来るwebappと組み合わせてフレームワークとして使っている。 gdispatchを設計する上で重視したのは、 （１）Google App Engine上でのアプリの開発を効率化する上で「明らかにこれがあると開発効率が格段に向上する」というもの以
zorioの日記
東京にいない時に東京にいるかのようにアクセスしたい事情があって、ServersMan@VPSを契約したのでセットアップにやったことのメモ。 東京にあるvpsで安いのはここぐらいしか見つからなかった。 userの作成 # adduser zorio sudoの設定 # visudo zorio ALL=(ALL) ALL sshの設定 # vi /etc/ssh/sshd_config RSAAuthentication no PubkeyAuthentication yes AuthorizedKeysFile %h/.ssh/authorized_keys # service sshd restart 接続できることを確認してから、こっちも変更する。 # vi /etc/ssh/sshd_config PermitRootLogin no PasswordAuthentication n
twitterのログを自動的にバックアップするGAEアプリ（cronを使ってみる） - rubyu's blog
twitterのログを長期間残しておいて、いつでもアクセス可能にしたいな―と思ったので丁度GAEがcronに対応したことだし、とアプリにしてみた。 http://rubyu-twitterlog.appspot.com/ 実際に動いてるところ。 cronで10分ごとに http://twitter.com/statuses/user_timeline.xml から、最後に取得したIDより大きいstatusを取ってくる。 んでデータストアに入れといて、あとは適当なviewから参照するだけ。 特に難しいことはしてないが、 python2.6だとxmlパーサのあたりでエラーが出る cronが開始されるまでラグがある あたりでちょっと時間を食った。しかしこれでハードにtwitterを使える！ 例によってソースをぺたり。 tw_archiver.py #!-*- coding:utf-8 -*- i
GAE/Python で Twitter bot を作る(準備編) - SPEAKER BREAKA
先のエントリで bit.ly API モジュールやら Stack Stock Books API モジュールを作ったので、Google App Engine 上で動作する Twitter bot を作ってみます。 先のエントリとやらはこの辺です。 bit.ly API モジュール Stack Stock Books API モジュール どんな処理にしましょうか？ ざっくりとこんな感じで。 Stack Stock Books から最新のつぶやき取得 Datastore に保存した前回のつぶやき情報と比較 新しい情報ならば、Twitter への投稿文言生成 Twitter へ投稿 Datastore に最新つぶやき情報を登録 これらの処理を一定間隔で回す ということで、URL 的にはこんな感じに。 /：紹介文でも表示しましょう /ssbbot/mumble/update/：cron がここを叩
Google App EngineでTwitter botを作る at diary
清水宗治botは、pythonで書かれていてGoogle App Engine上で動いています。ちょっと前に、Google App Engineがcronをサポートしたというのを聞いたので、それを試してみたくてこの環境で作ってみました。すごく簡単だったので、作り方を紹介します。 Twitterへの投稿には、Python Twitterてのを使ってみました。いや〜、便利な世の中ですね、先人に感謝です。ちゃっちゃと手軽にやりたかったので、データはファイルから読むようにしました。ここでは1日1Twitするbotを作るので、データファイルは、シンプルに日付とテキストをカンマで区切った行がただダラダラと並ぶ構造にしました。データファイルはdata.txtという名前で、UTF-8で保存してください。 9/9,実に秋晴れktkr 9/10,景治と将棋を指す。まだまだガキには負けないわw : : : メイ
名言BotをGoogle App Engineに移行した - YAMAGUCHI::weblog
動機 名言集.com (wisesaw) on Twitter これまで名言Botを自鯖で運用してきたのですが、こいつが電気代をだいぶ食うのでなんとかならないかなあと思っていました。 Scheduled Tasks With Cron for Python - Google App Engine — Google Developers そんな折、Google App Engineがcronのサポートを始めたので、電気代がかかりかつうるさい自鯖を停めるいいきっかけになりました。 方法 名言Botは実行スクリプトとして書いたPythonスクリプトをcronで叩いていただけなので、これをGoogle App Engineで叩けるように変更すればよい。 アプリケーションの登録 まずアプリケーションの登録をします。（要Google App Engineアカウント） Welcome to Google
GAEでTwitter botを作った - すぎゃーんメモ
初めて、Twitter botなるものを作ってみた。 http://twitter.com/zenra_bot 公式ページ：http://zen-ra.appspot.com/ フォローするとフォローし返します フォローを外されると同様にフォローを外します フォロワーの発言を拾って、勝手に全裸に書き換えます 例：「@sugyan が全裸で言った: ********」 非公開の発言は拾わないようにしています。 たまに独り言もつぶやきます 実装 Google App Engine(Python)で作りました。 ソースコードはGitHubにて公開しています。 GitHub - sugyan/Zenra: 全裸にする 基本的にcronでフォロワーのチェック&更新、つぶやきを行っているだけ。 特に外部のライブラリを使わずにGAEのurlfetch APIでTwitter APIを直接叩いたり。 一番
Google App Engineで動かすTwitter Botをつくってみた
先日（もう去年ですが）「BOTつくろう会＃5」の勉強会に参加させていただいた。＠tetsunosukeさんの初心者教室でPythonでのBot作成について教えていただいたので、そのままPythonでBot作りに挑戦してみた。 最初にどうゆうBotを作ろうかと考えた時、いつも勉強会の参加時にお世話になっているATNDの新着イベントをつぶやく＠atnderが頭に浮かんだ。ATND以外に「こくちーず」というサイトでもちょっとだけIT系の勉強会の告知／募集が行われている。では、＠atnderの「こくちーず」版を作ってみたらどうだろうか。というわけで、Botの大枠は決まった。 次に、Botの要件をつめていこう。ATNDはAPIが公開されていて、開催イベントについて色々な情報の取得が容易になっている。一方こくちーずの方は、新着情報のRSSがある程度。まずは「新着イベントをRSSから取得し、イベント名と
Python reモジュールで使える正規表現演算子
本ドキュメントは Pythonのライブラリマニュアルlibre.texの内容を 元にして作成されています。 正規表現の構文 正規表現(RE)は、それにマッチする文字列の集合を特定します。本モジュール 中の関数は、特定の文字列が与えられた正規表現にマッチするかどうか(あるい は与えられた正規表現が特定の文字列にマッチするかどうか)を検査します。 新しい正規表現を構築するために、正規表現を連結することができます。A と Bの両方が正規表現であるとき、AB もまた正規表現です。あ る文字列 pがAにマッチし、別の文字列 qがBにマッチするので あれば、文字列 pqはABにマッチします。したがってここで説明したよ うに、複雑な正規表現は単純な正規表現から簡単に構築することができるので す。正規表現の理論と実装に関する詳細は、後述するFriedl の本を参照するか、 コンパイラー作成に関する教科書を
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Go vs. Python
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Google App Engineで手軽にTwitterアプリを作成！（OAuthにも対応！） - AppEngine-Twitter [ゼロと無限の間に]