Google App Engine SDK for Pythonをインストールした時の作業ログ - 空繰再繰
Google App Engine SDK for Pythonを既存のシステムを変更することなくインストールする方法 最近Google App Engineでアプリケーション作ってみてーという欲求が高まってきたので、 Google App Engine SDK for Python (Linux/Others)をCygwin環境にインストールしてみました。 0. 前提 まず、Google App Engine SDK for Python (Linux/Others)には Google App Engine用のPythonライブラリ Google App Engineで必要になるライブラリ Google App Engine用コマンド類 が含まれるのですが、 これらのコマンドやライブラリを直接Pythonのライブラリディレクトリに突っ込むのはちょっと微妙かなと思ったので、 これらのライブ
GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ
if ( $blog == " Webエンジニアのためのライフハック " ) { print " 1-byte.jp "; } ホーム1-byte.jpとは 書いてるヒトは 最近、とても気になっていることがあります。 それが”Google App Engine + Python”です。 元々、Pythonには興味がありました。 オライリーのPython入門も読破しました。 10日でおぼえる Python 入門教室も5日まではやりました。 しかし、そこで終わりました…。 CakePHPという慣れ親しんだ言語とフレームワークがあったので、そちらに走ってしまいました。 ですが、私はPythonistaに憧れるPHPerです。 ここいらで一つ、重い腰を挙げてPythonの勉強を始めることにしました。 Pythonを勉強する一つの強い理由付けとして、”Google App Engine“の存
Pythonの辞書(dict型)をvalue値でソート - プログラミング工場 / Python
2010年01月09日 09:26 カテゴリPython Pythonの辞書(dict型)をvalue値でソート Posted by yawamen No Comments No Trackbacks Tweet そもそも辞書(dict型)には順序はないのですが･･･ key値やvalue値でソートして出力したい時があります． key値の時は簡単 d = {'A':500, 'B':200, 'C':300, 'D':100, 'E':400} for k, v in sorted(d.items()): print k, v 実行結果 A 500 B 200 C 300 D 100 E 400 value値の時も案外簡単 for k, v in sorted(d.items(), key=lambda x:x[1]): print k, v 実行結果 D 100 B 200 C 300
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特攻と、「ハッピー」な昭和 人気の司会者は、特攻要員だった 今年2025年は昭和100年。昭和レトロをテーマにした企画も多そうです。↓例・フェリシモの「カワイイ昭和博」 www.felissimo.co.jp 今日は、まさに華やかな昭和カルチャーを作ってきた人物を紹介しましょう。『ゲバゲバ90分!』や『夜のヒ…
PythonのUnicodeEncodeErrorを知る - HDEラボ
Pythonにはじめて触って、いつのまにか1年が過ぎたのですが、一番はまったのは、やっぱりunicodeの扱いだったと思います。 特に、 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-12: ordinal not in range(128) のようなエラーにはさんざん悩まされました。ここがたとえばrubyなど他の言語と比べてわかりにくいために、Pythonが取っつきにくい言語になっているのではないか、と個人的には思います。 そこで、このエラーに関係するはまりどころとTipsをいくつか列挙してみました。これからPythonに触れられる方の参考になればと思います。 なお、環境はUNIX上のPython 2.4, 2.5を想定しています。 u1はunicode型で、s1はstr型です。s1にどのよ
Simple Singleton « Python recipes « ActiveState Code
class Singleton(type): def __init__(self, *args): type.__init__(self, *args) self._instances = {} def __call__(self, *args): if not args in self._instances: self._instances[args] = type.__call__(self, *args) return self._instances[args] class Test: __metaclass__=Singleton def __init__(self, *args): pass ta1, ta2 = Test(), Test() assert ta1 is ta2 tb1, tb2 = Test(5), Test(5) assert tb1 is tb2 asser
連載: IBM Watson Workspace #鬼わか アプリケーション開発: 第 7 回: IBM Watson Workspace で AI を利用したアプリ連携の実現 #鬼わか 解説（前編）
あるエンジニアの不定期ブログ
昨日datetimeクラスを使ってみた。 簡単に日時を扱えそうというのは分かったので、次はタイムゾーンを使ってみる。 タイムゾーンをdatetimeオブジェクトで使うためには、まず、datetimeモジュールのサブクラス、tzinfoクラスを継承したクラスを自分で作成し、必要なメソッドを実装する。 class GMT(datetime.tzinfo): def utcoffset(self,dt): return datetime.timedelta(hours=0) def dst(self,dt): return datetime.timedelta(0) def tzname(self,dt): return "GMT" これを、datetimeオブジェクトのコンストラクタに渡すと、そのタイムゾーンでdeltatimeオブジェクトが生成される。 dt = datetime.d
GAE アプリ用に PyUnit を使って単体テストを書く
身の周りで起きること、起こすことの記録、それが lifelog。 自分で作るモノの置き場所、それが repository。 (「アジャイルソフトウェア開発の奥義」p.34) テストを最初に書くことによって、これまでとは違った視点で物事を見ざるをえなくなるということだ。テストを書こうとすれば、呼び出す側の立場でプログラムを見るようになる。[...snip...] テストを最初に書くことは、ソフトウェアを呼び出しやすい形式に設計することにつながるのだ。 その上、テストを最初に書こうとすれば、プログラムをテスト可能な形式に設計しようと努力するようになる。[...snip...] テストを最初に書くという行為は、ソフトウェアの分離を強いるのだ！ もうひとつの効果は、テストそのものが有益なドキュメントになるということである。[...snip...] この「ドキュメント」はコンパイルも実行も可能である
Python Unit Testing Framework (in Japanese)
Ãø¼Ô: Steve Purcell, <stephen_purcell at yahoo dot com> Project website: http://pyunit.sourceforge.net/ ÆâÍÆ ³µ´Ñ ¥·¥¹¥Æ¥àÍ×·ï PyUnit ¤ò»È¤Ã¤Æ¥Æ¥¹¥È¤ò½ñ¤¯¤Ë¤Ï ¥¤¥ó¥¹¥È¡¼¥ëÊýË¡ TestCases ¤Î¾Ò²ð ñ½ã¤Ê¥Æ¥¹¥È¡¦¥±¡¼¥¹¤òºî¤ë Á°½àÈ÷¥³¡¼¥É¤ÎºÆÍøÍÑ: ¡Öºî¤êÉÕ¤±¡×¤òºî¤ë Ê£¿ô¤Î¥Æ¥¹¥È¡¦¥á¥½¥Ã¥É¤ò¤â¤Ã¤¿ TestCase ¥¯¥é¥¹ ¥Æ¥¹¥È¡¦¥±¡¼¥¹¤ò¥Æ¥¹¥È¡¦¥¹¡¼¥Ä¤Ë¤Þ¤È¤á¤ë ¥Æ¥¹¥È¡¦¥¹¡¼¥Ä¤òÆþ¤ì»Ò¤Ë¤¹¤ë ¥Æ¥¹¥È¤ò¤¹¤ë¥³¡¼¥É¤ÎÃÖ
loggingモジュールのあれこれ - HDEラボ
Pythonのloggingモジュールについては過去の記事で書かれていますが、その後の勉強でいろいろと分かったことがありました。 多少ハマってしまったこともあったため、ここにまとめてみたいと思います。 1.設定ファイルの作り方 2.設定ファイルで設定してみる 3.設定ファイルを書くときの注意 4.おまけ 1.設定ファイルの作り方 設定ファイルとは loggingモジュールをインポートした直後は "root" ロガー以外は設定が行われていません。そのため log = logging.getLogger("mylogger") log.debug("hello, logging module!") と打ち込んでも、どこに書き込めばいいのか、どのレベル以上のログを扱うのかといった設定を "mylogger" に対して何も行っていないため 画面はおろか、ファイルにも "hello, logging
pythonで毎回使いたいloggingモジュールのテンプレート - When it’s ready.
毎回、どこに書いたか探しているので自分用にメモ logファイルの初期設定（コマンド引数取らない版） import os import logging BASE_PATH = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) logFormat = '[%(asctime)s] %(levelname)s %(message)s' logFilename = 'hogeApp.log' logLevel = logging.INFO logging.basicConfig(level=logLevel, format=logFormat, filename=os.path.join(BASE_PATH,logFilename), filemode='a') logging.debug('current dir: %s'%(os.getcwd())) log
Python標準ライブライリを使い倒す(logging編) - HDEラボ
Javaにはlog4j、.NETにはlog4netがあるように当然Pythonにもログ機能(以下からloggingとします。)は存在しますが、Pythonの場合は標準ライブラリにすでに組み込まれています。 今回はその機能を使用したサンプルを紹介します。 loggingではいくつかのログ出力方式を指定することが可能ですが、今回はログファイルのサイズ指定とローテート指定の行える「RotatingFileHandler」を使用してサンプルを作成します。 その他のログ出力方式は、Python用ロギング機能 を参照してみてください。 今回は、ログ出力用のプログラムファイル(log.py)と設定ファイル(log.conf)を作成します。 注) 設定ファイルを使用せずにプログラムファイルで設定を行うことも可能ですが、一般的にログ設定ファイルを作成しますので今回は設定ファイルを作成します。 また、logg
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Google App Engine でloggingを使ってログを出力する - すぎゃーんメモ
Re: pythonで毎回使いたいloggingモジュールのテンプレート - 清水川Web