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Mac で Python の開発環境構築(2013.11) - methaneのブログ
しばらく Mac からおさらばしていたのですが、ゆえあって戻ってきました。 Python 3.3 ベースで Python 環境の構築をしたので、参考までに手順を残しておきます。 1. Homebrew で Python 3 をインストール とりあえずベースになる Python を用意します。いまならもう Python 3 を普段使い用にできるので、 Python 3 を用意します。 $ brew install python3 MacPorts でも大丈夫だと思います。 2. 自分用のデフォルト環境を作る システムの Python に直接自分が普段使うツール類をインストールするのは憚られるので、自分用のデフォルト Python を用意します。 Python 3.3 では venv が標準ライブラリにあるので、この手順で virtualenv を手動で準備する必要がなくなりました。 $ mk
Pythonを始めるなら、１ファイルの軽量Webフレームワーク「Bottle」がおすすめ - モジログ
「全てのwebエンジニアがPythonを勉強するべき2013年到来」（2013-01-01）という記事が人気を集めているようだ。巳年（ヘビ年）にひっかけて、これからPythonを勉強したい人を対象に、書籍やライブラリなどを紹介している。有益な情報が多数含まれているが、ちょっとPythonを試してみたいという程度の人には、これだと敷居が高すぎるように思う。 Pythonに限らないが、あたらしい言語をはじめるとき、もっとも障害になるのは「環境構築」だろう。Pythonの場合、LinuxやMacであれば、Pythonインタプリタは最初から入っているので、Pythonそのものをインストールする必要はない。しかし、「そのあとどうするのか？」というのが、なかなかむずかしい。例えば、「Hello, World!」を出すWebアプリを書くには、そこからどうすればいいのか。なんらかのWebフレームワークを使
多数のプログラミング言語に対応したエラー管理システム·Sentry MOONGIFT
Sentryはシステムのエラーを集約して管理するソフトウェアです。 システムで問題が起こった時にどのように対応すればいいでしょうか。まずそのデータを収集し、管理できる状態する必要があります。そのためのライブラリがSentryです。 サイトのトップです。 新規プロジェクトを作成します。 そうするとURLが生成されます。これが重要です。 後はRuby/Python/PHP/JavaScriptなどでAPIをコールします。 プロジェクトの詳細画面です。 プロジェクトのダッシュボードです。ここにアクションのログが出ます。 こちらは公式サイトのスクリーンショット。 グラフです。 Sentryは様々なプログラミング言語向けにライブラリを提供しています。Web APIもあるので任意のプログラミング言語で組み込むこともできるでしょう。エラーをトレースして飛ばせば良いだけです。後はその回数によって優先順位が
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は、以前に比べてPythonを触る人が増えてきたような印象ですが、それでもやれeasy_installだ、やれvirtualenvだと言われても、どうやって設定したらよくわからない、という発言をちらほら見かけています。 でもぶっちゃけ超簡単なので、とりあえず初めてPythonの環境設定する人はこれをコピペで動かして下さい。 (2017.01.26追記) 注意：この記事はもう古いので、Python2をいまから使い始めるなんていう奇特な人以外は次の記事を読んで下さい。 ymotongpoo.hatenablog.com 要点 はまりどころは多分次のどれかだと思う Pythonのバージョンをどれ使っていいかわからない 「easy_installを使え」と言われるがeasy_installというパッケージが見つからない virtualenvの入れ
2012.05版 Python開発のお気に入り構成（ポロリもあるよ） - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は色々とPythonの開発環境も変化してきていて、ようやくPython2.xとPython3.xを行き来しながら開発する体制が整ってきたという印象を受けています。ここしばらくは色々と試していたのですが、ようやく鉄板っぽい方法にたどり着いたのでメモしておきます。 なお、後半はPythonに限らない内容なので、他のLLを使っていても使えそうかなと思っています。この環境を設定すると何ができるのかというと、以下のことすべてが、無料で、自鯖を立てることなく行えます。 開発環境の整理（virtualenv） ローカルでの複数環境のテスト容易化（tox+pytest） CIによるテスト（Travis-CI） ドキュメントの自動ビルドおよびドキュメントの公開（ReadTheDocs） 概要 とりあえず全体像を先に共有しておきます。ちょっとでかいですがご了
禅 of Python: 20の格言 - 西尾泰和のはてなダイアリー
Pythonには "Zen of Python"という、Pythonの設計原則を簡潔に20個の格言にまとめたものがあります。それを単純に翻訳しても伝わりにくいだろうなぁと思ったので、訳注をたくさんつけて翻訳してみました。 美は醜より良い 明示は暗黙より良い 単純は複雑より良い 複雑なほうが理解しにくいよりは良い *1 平坦は入れ子より良い 疎は密より良い *2 読みやすさが重要 「特殊なケース」はルールを破るほど特殊ではない*3 しかし、実利は純粋さより重要 *4 エラーを黙って通してはいけない ただし、明示的に黙らせた場合は別 *5 曖昧さに面したら、正解を推測したくなる誘惑を退けよ *6 一つの明確なやり方があるべきだ。そしてただ一つであることが望ましい。 *7 しかし、その方法はオランダ人以外にはとっつきにくいかもね *8 今やる方がやらないより良い しかし、やらないほうが、今 *す
dstatの万能感を満喫するためにfluentdにログを飛ばしてみた - As a Futurist...
@hirose31 さんが突如として流行らせた感のある dstat ですが、「乗るしかない、このビッグウェーブに！」ということで python の勉強ついでに触ってみました。 dstat の万能感がハンパない – (ひ)メモ dstat の結果を fluentd に投げる やったこととしては、csv に吐き出す部分をパクってそのまま fluend に投げる様にしてみました。 fluent-logger · b6dcb12 · riywo/dstat これで、dstat の起動オプションに--fluentdというのを与えると、ローカルの TCP:24224 で待ち受けている fluentd に対して「debug.*」の形で毎秒ログを送りつけることができます。(fluentd の接続先とかタグとかは誰か調整できるようにして下さい。。。) 2012-03-03 03:36:43 +0900 de
dstatの万能感がハンパない - （ひ）メモ
サーバーのリソースを見るにはグラフ化は重要ですが、推移ではなくリアルタイムな状況、例えば秒単位のスパイキーな負荷を見るには、サーバー上でvmstatやiostatなどの*statファミリーを叩く必要があります。 さて、vmstatはメモリの状況やブロック数単位のI/O状況は見られますが、バイト単位のI/O状況やネットワークの送信、受信バイト数を見ることはできません。 # vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap--- -----io----- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 3 1 0 4724956 355452 726532 0 0 54 484 3 3 1 0 99 0 0 2 0 0 47
「結構便利だからみんな使った方がいいぞ！」という7つのPythonライブラリ - None is None is None
一部で最強と呼ばれているPythonには, virtualenvやipythonのような絶対入れる超定番以外にも, あると便利なライブラリというものがあります. ここではラッキーセブン, 7つご紹介しましょう. なお, furl以外は3.xに対応しています. requests 覚えやすいWebリクエスト(urllib.request.urlopenの代替) furl URLの扱いをもっとシンプルに(urllib.parse.urlparseの代替) PyQuery jQueryのスクレイピング力をPythonに(html.parser.HTTPParser, lxml, BeautifulSoupの代替) Send2Trash/Send2Trash3k クロスプラットフォームな「ごみ箱へ送る」 Windows向けPythonランチャー 2.xと3.xを切り替える PySide/PyQt4
tips - 動的配列と空要素と要素の列挙 : 404 Blog Not Found
2012年01月15日18:30 カテゴリLightweight LanguagesTips tips - 動的配列と空要素と要素の列挙 動的配列は便利ですが、言語ごとの違いにはちょくちょく悩まされます。 JavaScript: The Definitive Guide (6th Ed.) David Flanagan 連想配列のlengthプロパティ - 馬鹿と天才は紙一重って使えないんですね。 var array = []; array["a"] = "string a"; array["b"] = "string b"; console.log(array.length); 見事に０が返ってきます。意味が分かりません。 perl5 最も直感的な実装。 要素数:最大の添字+1 列挙:要素が空でもなされる use 5.012; my @fizzbuzz; for my $i (1..30
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
pythonモジュールmechanizeでWeb上の作業を自動化する | 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 mechanizeはWeb上の操作を自動化してくれる便利なPythonのライブラリ。Pure Pythonなのでいろんなところで動くよ。PerlのWWW::Mechanizeにinspireされて作られた。RubyにもMechanizeという同種のライブラリがある。Perl偉い！ 「Web上の操作を自動化する」っていうのは，例えばどこかのサービスにログインしてあれこれするとか，そういったことをプログラマブルに行える，ということ。フォームの操作などもオブジェクトを使って実行できるのでとても手軽。Webアプリの開発などではテストに使われたりするんだけど，結局僕がなにをしたかったかというと，
WebKit サーバーというものを作ってみた - IT戦記
みなさん お久しぶりですヽ(´ー｀)ノ夏休みの宿題終わりました？ 毎日が夏休みの最終日みたいな生活してるあまちゃんです！ さてさて 今日は WebKit サーバーというものを作ってみたので、紹介してみます。 WebKit って何？ WebKit っていうのは Chrome や Safari の中に入ってるブラウザのエンジンのことです！ 実はブラウザっていうのは、エンジン部分と見た目の部分（タブとかボタンとかね）に別れていて、意外と違うブラウザでもエンジン部分は同じものを使ってるってことも多いんですよ(*´ー｀) ブラウザのサーバーってどういうこと？ 要は、サーバーサイドでブラウザを起動して JavaScript を実行したり、 JavaScript が実行されないと読めないページから値を持ってくるのに使ったりしようという魂胆です。 今まではそういうのなかったの？ 実は、今までは JavaS
無効なURLです
無効なURLです。 プログラム設定の反映待ちである可能性があります。 しばらく時間をおいて再度アクセスをお試しください。
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
GAE/PythonでPython3が使えるようになるのは・・ « python練習帳
GAE/Pythonで、一体いつになったらPython3系が使えるようになるのか。興味深いページがあったのでざっくり翻訳してみました。 http://code.google.com/p/googleappengine/issues/detail?id=909 以下引用 Reported by ibonill…@gmail.com, Dec 5, 2008 It should be implemented as a separate runtime. 独立した実行環境で実装されるべきだよね。 Comment 4 by art.cowles, Jan 9, 2009 Being new to Appengine, I don’t want to learn the 2.xx line of Python with the new available. If I am going to lear
仕事で便利。CSVファイルを読み込んでソース/検索可能なHTMLに変換·Latimes Table Stacker MOONGIFT
Latimes Table StackerはCSVファイルを設置し、ソート/検索可能なHTMLで表示するソフトウェア。 Latimes Table StackerはPython/Django製Google App Engine用のフリーウェア（ソースコードは公開されている）。高度なWebアプリケーション、システムが開発され個人のIT利用度はどんどん高くなっている。対してビジネスの場ではあまり大きな変化は起きていない。 CSV一覧 未だにAccessのようなデータベースが使われ、Excelベースのデータ集計がされている。それは決して悪いことではないが、ソフトウェアの依存や再利用性を高めるのには不向きだ。そこで使ってみたいのがLatimes Table Stackerだ。 Latimes Table StackerはCSVファイルを読み込み、テーブル上に表示するソフトウェアだ。一行目がカラムに
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