Delorean: Time Travel Made Easy — delorean 1.0.0 documentation
Delorean: Time Travel Made Easy¶ datetime? Where we’re going, we don’t need datetime. This document describes Delorean v1.0.0. Delorean is the name of the car in the movie Back to the Future. The movie deals with a lot of time travel, hence the name Delorean as a module dealing with datetimes. Delorean is a library for clearing up the inconvenient truths that arise dealing with datetimes in Python
paho-mqtt
Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage Meta License: OSI Approved (EPL-2.0 OR BSD-3-Clause) Author: Roger Light Tags paho Requires: Python >=3.7 Classifiers Development Status 4 - Beta Intended Audience Developers License OSI Approved Natural Language English Operating System MacOS :: MacOS X Microsoft :: Windows POSIX Programming Language Python Pyt
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド | Yakst
Pythonスクリプトの速度を計測し、そのボトルネックを探る。さらに、メモリ使用量、メモリリークの原因特定までの調査方法を解説する。 あなたが書いたすべてのPythonプログラムで厳密なパフォーマンス計測が必要になるというわけではないにせよ、その時が来たら、役に立ってくれる様々な種類のツールがPythonのエコシステムにはあるのだということを知っておけば安心できるだろう。 プログラムのパフォーマンスを計測することは、すなわち以下の4つの基本的な質問に答えることだと要約できる。 どのくらい高速に実行できるか？ スピードのボトルネックはどこか？ どのくらいのメモリを使うか？ メモリリークしているのはどこか？ これから、いくつかの素晴らしいツールを使ってこれらの質問に答えていくための詳細を見ていこう。 大ざっぱな実行時間 素早くざっくりとコードの実行時間を計るのに、古き良きUNIXのユーティリテ
Kickstarting Flask on Ubuntu – Setup and Deployment – Real Python
This tutorial details how to setup a Flask application on a server running Ubuntu. Since this process can be difficult, as there are a number of moving pieces, we’ll look at this in multiple parts, starting with the most basic configuration and working our way up: Part 1: Setting up the basic configuration Part 2: Adding Supervisor Part 3: Simplifying deployment with Git Hooks Part 4: Automating w
CentOS上でFlaskをpython3.4、Gunicorn + Nginxで動かす。 - Qiita
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): return "Hello World!" $ git clone https://github.com/riywo/anyenv ~/.anyenv $ echo 'export PATH="$HOME/.anyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc $ echo 'eval "$(anyenv init -)"' >> ~/.bashrc $ exec $SHELL -l $ pyenv install 3.4.1 $ cd ~/.anyenv/envs/pyenv/plugins $ git clone git://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git $ pyenv virtual
virtualenvwrapper 3.5 — virtualenvwrapper 3.5 documentation
virtualenvwrapper 3.5¶ virtualenvwrapper は Ian Bicking の virtualenv ツールの拡張機能です。この拡張機能は仮想環境の作成・削除を行ったり、開発ワークフローを管理するラッパーを提供します。このラッパーを使うことで、開発環境の依存関係による競合を起こさず、同時に複数のプロジェクトで作業しやすくなります。 機能¶ 1つの場所に全ての仮想環境を構成する 仮想環境を管理(作成、削除、コピー)するラッパー 1つのコマンドで仮想環境を切り替える コマンドの引数から仮想環境をタブ補完できる 全ての操作をユーザ設定でフックできる(ユーザカスタマイズ を参照) 共有できる拡張機能を作成できるプラグインシステム(virtualenvwrapper を拡張する を参照) 入門¶ virtualenvwrapper が提供する機能を説明するには、実際
Supervisorで簡単にデーモン化 - Qiita
やりたいこと 常時起動させたいスクリプトなど、デーモンプロセスとして動かしたいことがあると思います。 しかし例えば/etc/init.dのスクリプトなどを自分で書くとなると・・・ PIDファイルの管理をいちいち書くのが面倒でミスりやすい。 ステータスの取得とかも同様。 そもそもそんなローレベルのツールを使わなくてもよい。もっとユーザレベルに近いもので充分。 一般ユーザで起動停止くらいさせたい。 つまりは、大体同じ様になるはずの 「プロセス管理スクリプト書くのが面倒」 なのと、 サービスとして登録してしまうと 「基本はrootで起動停止管理」 になるので、 この２つを避けたいということになります。 systemdを使うとスクリプトを書く必要はなくなりますが、 rootでなければ起動停止ができない、という扱いにしたくない。 stdout/errに色々吐きまくって直したくない。 システムのサービ
Fabricのドキュメントへようこそ ! — Fabric ドキュメント
注意!!!! このドキュメントはFabricバージョン1.10.1の日本語訳で、古いものです。 最新のFabric2.xのドキュメントはオリジナルの英語ドキュメントhttp://www.fabfile.org/を参照してください。 Fabricのドキュメントへようこそ !¶ このサイトではFabricの利用法とAPIのドキュメントをカバーしています。公開されている変更履歴とこのプロジェクトがどのようにメンテされているかを含んだ、Fabricとは何かとうことに関する基本的な情報は メインのプロジェクトウェブサイト をご覧ください。 チュートリアル¶ 新しいユーザーや Fabricの基本的な機能の概要を知りたい方は 概要とチュートリアル を参照してください。このドキュメントの残りの部分では、内容に関して少なくとも一時的にはよく知っていることと仮定します。
Flask by Example – Setting up Postgres, SQLAlchemy, and Alembic – Real Python
In this part we’re going to set up a Postgres database to store the results of our word counts as well as SQLAlchemy, an Object Relational Mapper, and Alembic to handle database migrations. Updates: 02/09/2020: Upgraded to Python version 3.8.1 as well as the latest versions of Psycopg2, Flask-SQLAlchemy, and Flask-Migrate. See below for details. Explicitly install and use Flask-Script due to chang
Requests: 人間のためのHTTP — requests-docs-ja 1.0.4 documentation
Requests: 人間のためのHTTP¶ リリース v1.0.4. (Installation) Requestsは、人が使いやすいように設計されていて、Pythonで書かれている Apache2 Licensed ベースのHTTPライブラリです。 Pythonの標準の urllib2 モジュールは、必要とされるほとんどのHTTPの機能を備えていますが、APIがまともに 使えません 。 様々なウェブ用途に合わせて作られていて、何回も修正されてきました。 簡単なことを行う(メソッドの上書きでさえ)のに、 かなり の量の作業が必要になります。 それはPython的ではないので、そんなに複雑にするべきではありません。 >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) >>> r.status_c
文字列の16進変換 - Python逆引きリスト - Seesaa Wiki（ウィキ）
[ パソコン ] Python逆引きリスト 標準のドキュメントではよく迷子になるので… 編集 履歴 添付 設定 新規ページ作成 メニュー リンク Wiki内検索 最近更新したページ 2011-01-28 スリープする 文字列フォーマット 2010-01-25 リスト 例外処理 2009-12-18 サニタイジング 2009-11-18 文字列の16進変換 2009-04-12 ソースの文字コード 2009-04-06 辞書 2009-04-04 MenuBar1 日付、時刻の操作 2009-04-03 データ型の判定 2008-10-31 ftp デバッガ 2008-10-24 正規表現 2008-09-17 ディレクトリ 文字列を分割してリストにする。(split) 2008-07-24 ソケット ファイルシステム 2008-07-23 ファイル ファイルのロック 最新コメント タグ 文
Bottle: Python Web Framework — Bottle 0.13-dev documentation
Bottle: Python Web Framework¶ Bottle is a fast, simple and lightweight WSGI micro web-framework for Python. It is distributed as a single file module and has no dependencies other than the Python Standard Library. Routing: Requests to function-call mapping with support for clean and dynamic URLs. Templates: Fast and pythonic built-in template engine and support for mako, jinja2 and cheetah templat
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IPythonの使い方 - Qiita
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Python: Find in list - Stack Overflow
DatabaseError: current transaction is aborted, commands ignored until end of transaction block?
Pythonを学ぼう 第19回 文字列の操作 - ほぷしぃ
iBeacon Raspberry Pi Scanner in Python - SwitchDoc Labs Blog
【スクリプト】ゆっくりがツイートを延々読み上げる【書いてみた】