Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
Red HatがAnsibleを買収した理由、同社クラウドマネジメント戦略担当が説明
OpenStackに代表されるような、多数のサーバに対して複数のソフトウェアをインストールするような複雑なシステムの構成には、作業を自動化してくれるツールが不可欠です。 こうしたツールはいわゆるデータセンター自動化ツールなどと呼ばれており、ChefやPuppet、そしてAnsibleといったツールがよく知られています。 そのAnsibleをRed Hatが買収したと発表しました。 ChefやPuppetでは、インストール先のサーバにあらかじめエージェントソフトウェアを導入しておく必要がありますが、Ansibleはそうしたエージェントを必要とせず、また設定もYAMLと呼ばれる分かりやすい形式で記述できるなど、全体にシンプルなツールであることが大きな特長の1つです。 Red HatはこうしたAnsibleのシンプルさを評価しつつ、構成の自動化ツールとしてアプリケーションのデプロイやソフトウェア
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
caniusepython3
** NOTE ** This project is no longer actively developed! Can I Use Python 3? This script takes in a set of dependencies and then figures out which of them are holding you up from porting to Python 3. Command-line/Web Usage You can specify your dependencies in multiple ways: caniusepython3 -r requirements.txt test-requirement.txt caniusepython3 -m PKG-INFO caniusepython3 -p numpy scipy ipython # If
「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
「ノルウェーには変な歩き方をしたくなる横断歩道がある…」楽しすぎる標識 : らばQ
「ノルウェーには変な歩き方をしたくなる横断歩道がある…」楽しすぎる標識 道路標識は交通安全のために欠かせないものですが、表現のしかたは国・地域ごとに少々異なっています。 ノルウェーの横断歩道にあるという、大変ユニークな道路標識が人気を呼んでいました。 これは楽しそう！ 何という陽気な歩行者。 東ノルウェーにある横断歩道だそうですが、こんな風に道路を横断したら気分も明るくなるというもの。元ネタはモンティ・パイソンの“SILLY WALK”（バカ歩き）だそうです。 海外掲示板の反応をご紹介します。 ●オリジナルの記事によると、交通行政側としてはあまり快く思っていないようだ。 Oppfordrer til - Ostfold ↑その行政で働いている者だけど結構面白がっているよ。全員の意見ではない。 ●きっとこれを参照にしている。 Monty Python - The silly walk - Y
Python GUIツールキット個人的な比較のまとめ - YATTSUKE BLOG
Python用に色々とあるGUIライブラリですが、個人的にはQtと迷って結局wxPython（wxWidgetsのPythonバインディング）を使ってますが、もしかしたらQtにしておけばよかったのかなぁと多少後悔もしつつも、wxでかなり満足していたりもします。Qtに多少浮気した結果、Qtの大量の個別インポートは理にかなっているとは思いつつもなんか好きになれず、やっぱりwxの方が性にあっていると思う今日此の頃。 まあ、研究者むけのGUIライブラリのまとめというのはそうなさそうじゃないだろうかということで、使ったことのあるものないものも含めいろいろと聞き及んだことを書いてみます。とは言え、主に汎用GUIライブラリの話なので一般的にも参考になるかと思います。 GUIプログラムが初めてで、いまから始めるならPython3にも対応しているQtがいいんじゃないかと思います。（追記：最近wxPython
Pythonで学ぶwebアプリケーションの作り方by Flask — study flask 1 ドキュメント
予定と実績¶ Flaskを使う準備 20分 -> 60分 Flaskチュートリアル 40分 -> 60分 休憩 15分 Flaskを使いこなす1 40分 -> 60分 アプリを公開する 20分 -> 20分 休憩 15分 Flaskを使いこなす2 30分 -> 30分 プラグイン、情報源紹介、Q/A、予備 -> 10分
pipの使い方 (2014/1バージョン) — そこはかとなく書くよん。 ドキュメント
pipの使い方 (2014/1バージョン)¶ 以前 pipの使い方 と いう記事を書いたのですが、これは2011年の1月と、ちょうど3年前です。これ から随分変わったので、ここでもう一度まとめたいと思います。 pip: http://www.pip-installer.org/ ここで述べているpipのバージョンは1.5です。お使いのpipのバージョンが古い場合は pip install -U pip として、更新してください。 警告 大きな変更点: pip 1.5から"pre"や"b"などがバージョンに付いているパッ ケージはデフォルトで検索やインストールの対象からはずされました。その ため、1.5未満のバージョンのpipでインストールしたパッケージが1.5では 入らない場合があります。 --pre を付けることで、これらのバージョンを入れることができます。
PythonとかScrapyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - orangain flavor
2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！ Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 2015年6月21日 追記： この記事のクローラーは動かなくなっているので、Scrapy 1.0について書いた新しい記事を参照してください。 2014年1月5日 16:10更新： デメリットを修正しました。 以下の記事が話題になっていたので、乗っかってPythonの話を書いてみたいと思います。 Rubyとか使ってクローリングやスクレイピングするノウハウを公開してみる！ - 病みつきエンジニアブログ 複数並行可能なRubyのクローラー、「cosmicrawler」を試してみた - プログラマにな
Python でシェル経由でコマンド実行するときのバッドノウハウ - methaneのブログ
PHPだってシェル経由でないコマンド呼び出し機能が欲しい コマンド実行でシェルが怖いなら使わなければいいじゃない どちらの記事でも Python の subprocess を使ってシェルを介在せずにコマンドを実行する方法が紹介されています。 シェルを介在すると、エスケープの問題考えるのが面倒だったり、 kill してみたらシェルだけ殺して肝心のコマンドがずっと残ってるというアホみたいな問題を避けられるのでお勧めです。 いい子はこれを使いましょう。 この記事ではどうしてもシェルの機能が使いたい場合や、 subprocess の PIPE の組み立てが面倒な場合のための、バッドノウハウを紹介していきます。 ちなみに、バッドノウハウと呼んでるのは、安全安心 one size fits all ではなく、メリット・デメリット・やり方をいちいち調べないといけなくて、しかもその調べる行為がほとんどコン
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
Python向けのQtバインディング「PyQt 5.1」リリース。Qt 5.1に対応、QMLとQtQuickもフルサポート | OSDN Magazine
PyQtは、フィンランドDigiaが開発するアプリケーションフレームワーク「Qt」をPythonから利用できるようにするバインディングモジュール。これを利用することで、GUIアプリケーションをPythonで開発できる。Python用にC/C++のインターフェイスコードを生成する「SIP」を利用して開発されており、Python 2系および3系の両方をサポートする。対応プラットフォームはQtがサポートしているWindowsおよびMac OS X、Linux。ライセンスはGPLv2/v3で商用ライセンスもあるが、Qtが採用するLGPLは採用していない。 PyQt 5.1は6月に公開されたバージョン5系の最新版。Digiaが7月にリリースした「Qt 5.1」に完全対応した。PyQt開発チームは8月にリリースしたバージョン5.0.1でQMLとQuick2の統合を果たしており、すでにQMLからPyth
Pythonコードのプロファイリング - shkh's blog
普段、Pythonのコードは何となく速かろうという、言ってみれば勘で書いているのだけど、その勘とやらは往々にしてウンコードを生むものである。そこで、プロファイラを使っていきたいと思う。 使えそうなツール そういうわけで、いくつか使えそうなツールをリストアップした。 経過時間のプロファイラ ツール名 メモ profile ビルトイン, ピュアPythonの決定論的プロファイラ cProfile ビルトイン, C拡張の決定論的プロファイラ line_profiler 行単位の決定論的プロファイラ Plop 統計的プロファイラ, Dropboxの人が作ってる statprof 統計的プロファイラ, 開発停止？ yep 拡張モジュール用の統計的プロファイラ, バックエンドにgoogle-perftools メモリのプロファイラ ツール名 メモ memory_profiler 行単位でメモリ消費量の
curlを捨ててhttpieを使おう - Qiita
jkbr/httpie : Github : HTTPie is a CLI, cURL-like tool for humans curl（see urlと発音するらしい本家のFAQによると開発陣は kurl と発音してるらしいです）はプログラムから使うには便利だけど、オプションがわかりにくい。 httpieはより直感的なcurl代替コマンド。よほどcurlに思い入れがない限りhttpieをおすすめする。 インストール 使用例 奥がcurlで、手前がhttpieを使った場合。見れば分かるようにhttpieは自動で色付けをしてくれるし、コマンドもかなり直感的だ。内部的にはPythonのrequestsというモジュールを使っている。Python組み込みのHTTPクライアントに辟易している人はそちらも調べてみるととても幸せになれる。 kennethreitz/requests : Github
Python人気が上昇 - PYPYプログラミング言語人気調査
PYPLの報告ではPythonの人気が高まっている。過去1年間の動向を見てもPythonは強い成長を続けているという。1位はJavaで27.2%、2位はPHPで14.3%、3位はC#で9.8%となっている。企業システムやWebシステムの開発などで採用されるプログラミング言語はJavaやPHPが多く、PYPLの結果はより現実を反映しているようにみえる。 プログラミング言語人気ではTIOBE PCIが代表的なもののひとつだが、PYPLではTIOBE PCIの調査方法では実際にどの程度対象となるプログラミング言語が使われているのかの指標としては不適切であるとし、PYPLの方が現実を反映しているだろうと説明している。
データを取り込む・格納するための方法を理解する
データを取り込む・格納するための方法を理解する：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（3）（1/4 ページ） データ分析を行う際の対象となるデータにはさまざまな形式が存在します。データ分析を行うには、まず、データを取り込む方法や、結果セットを書き出したり、データベースに格納したりする手続きが必要です。今回はデータの取得、格納といった分析のための下処理の手続きを紹介します。 連載バックナンバー 前回（本連載第2回）は、データ分析に必要な機能と、その機能を実装したPython環境や必要なライブラリのセットアップ方法を説明しました。今回は、分析に必要なデータを、CSV（カンマ区切り）形式のファイルやリレーショナルデータベース、Webサイトなどから取り込む方法について解説します。さらに、結果セットをCSV形式で書き出したり、リレーショナルデータベースに格納する方法も紹介します。 デ
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
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