時間城年代記:Haskellの'$'みたいなのを作ってみる
関数型プログラミング言語Haskellは色々と面白い特徴があるのだが、その中でも関数適用で f1(f2(f3(arg))) を f1 $ f2 $ f3 $ arg と書けてしまう'$'演算子が結構良い感じだ。 Pythonではあいにく'$'は演算子として認められていないので、他の演算子を選ぼうとしたのだが、実は候補は一つしかなかった。 それは'**'だ。 Pythonの微妙な仕様の一つに、演算子のオーバーロードは出来ても、演算子の演算順序を変えることは出来ないという法則がある。 そして調べたところ、同一の演算子で$演算子のように「右結合」の演算子は、Pythonでは'**'しかなかった。 これを調べる方法は簡単だ。 まず、前に書いたシンボルを応用して、演算子結合調査用のクラスを書く。 #sss.py class S: def __init__(self, s): self.s = s d
PYPI を使わないでデプロイする方法
pip、buildout などを使うとデプロイする時に Python ライブラリの依存関係はややこしいことがあります。 普段はデプロイスクリプトで、 pip に requirements.txt を指定して、もしくは、 buildoutを実行して、 依存ライブラリを落としてインストールしますが、 PYPI がダウンしている場合、環境によって、PYPIにアクセス 出来ない場合もありますので、デプロイが止まってしまって困ります。 PYPIはダウンしている時に pip は PYPI のミラーを使うことができますが、ミラーに必要がパッケージバージョンが入っていない、 ミラーの最後のIDのDNS が ちゃんと動いていないときに、 pip は当然ちゃんと動かない場合も。 bitbucket や、 github からのリポジトリに依存している場合、 接続できなかったら、ミラーがないので、当然インストール
Python でファイルを直接イテレータとして使うのが適切でない場合 - methaneのブログ
Pythonでサブプロセスと対話する - 西尾泰和のはてなダイアリー Python のファイルは、通常のファイルの読み込みの効率を考えて大きめ(8192バイト)のバッファリングを行っているので、ソケット通信やパイプで問題になるケースがある。 問題になるケースの一つがファイルオブジェクトをイテレータとして使って行単位の処理をする場合で、 for line in fileobj: do_something(line) のようなコードを書くと、実際には fileobj の中にあるCのFILEから一気に読み込み、その中から改行文字を探して切り出していくので、8192バイト読み出せるかファイルの終端に到達するまでブロックしてしまう。 一方、 file.readline() は、改行を見つけるまで getc() を繰り返すか、(UnixでUniversal Newlineを使わない場合は)fgets
pipe.LINQ的なライブラリ - podhmoの日記
なにこれ？ こんなことができる(pypiのサンプルより) フィボナッチ数列の4000000以下の偶数の総和が欲しい euler2 = fib() | where(lambda x: x % 2 == 0) | take_while(lambda x: x < 4000000) | add 全部の関数の例を作ってみる。 出力を伴う lineout,stdout lineoutは末尾に改行を付ける。stdoutはそのまま出力 import pipe "foo" | pipe.lineout "foo" | pipe.stdout 12 | pipe.stdout # foo # foo12 tee teeは(特にイテレータを)標準出力に改行付きで吐き出してくれるイテレータを返す。rubyのtappのイテレータ版のような(tappは受け取ったオブジェクトを出力して、そのまま返す)。 # これはr
Pipeがおもしろかったのでどうやって作ってるのか調べてみた。 - podhmoの日記
Pipe自体のコードの行数も少ないのでざっと眺めて見たところ以下のような感じだった。 Pipeの肝はPipeデコレータ。 __ror__を定義することで"|"の意味変えている。*1 すべての関数にPipeデコレータを付ける。 とかしているよう。Pipeデコレータの定義は以下のとおり。 class Pipe: """ Represent a Pipeable Element : Described as : first = Pipe(lambda iterable: next(iter(iterable))) and used as : print [1, 2, 3] | first printing 1 Or represent a Pipeable Function : It's a function returning a Pipe Described as : select = Pi
Pythonista見習いから、少しだけステップアップするための9クエスチョン from Quora
Pythonistaとしてステップアップするには何が必要か。 それは、 Pythonの弱みと強みを知ること でしょう。 これは他言語にも言えます。 Pythonを含め、プログラミング言語は道具です。 道具を使うためには、その道具の最適な使い道を知ってる必要があります。 ただ、このような情報は、なかなか手に入りません。 ブログの記事は、書いた人の好みのバイアスが掛かっているため、鵜呑みに出来ません。 道具を使いこなすには、自分自身で長時間、その道具に触れること。 そして、他の人がどのように使っているのか、知ることが必要です。 そうして、その道具の強みと弱みを見出していきます。 前者は、あなたがひたすらに、時間を費やすしかありません。 しかし、後者に関しては良い方法があります。 それが、Quoraです。 What is Quora? – Quora 今日は、QuoraからPython
Python Package Index : dexml 0.4.1
Unverified details These details have not been verified by PyPI Project links Homepage Meta License: OSI Approved, MIT License (MIT) Author: Ryan Kelly Tags xml Classifiers Development Status 5 - Production/Stable Intended Audience Developers License OSI Approved OSI Approved :: MIT License Programming Language Python Python :: 2 Python :: 2.5 Python :: 2.6 Python :: 2.7 Python :: 3 Python :: 3.2
virtualenv – Rounder Wheels
UPDATE: appengine 1.6.1 & uses gaecustomize.py This article will explain how to setup Google AppEngine (GAE) with virtualenv. GAE does not provide a “setup.py” to make the SDK “installable”, it is supposed to be used from a folder without being “installed”. GAE actually forbids the use of any python library in the site-packages folder. All included libraries must be in the same folder as your appl
PythonとDjangoを使うときに押さえとくと良いもの - 偏った言語信者の垂れ流し
社内向け。 tokibitoの知識が偏ってるので、もっといろいろ知りたいなら社内チャットで他の人にも聞くこと。 Python easy_install setuptoolsかdistributeというパッケージで使えるコマンド。 @aodag 曰くsetuptools使わずに、distribute使えという話。 インストールはこんな感じ。 $ curl -O http://python-distribute.org/distribute_setup.py $ python distribute_setup.pyWelcome to Distribute’s documentation! — Distribute documentation pip パッケージのインストールに使う。後述のvirutualenvとかを使うならこれ。 インストールスクリプトで入れるか、easy_installなど
zc.buildoutを使ったプロジェクト管理 — Wind Around
« Return to page index zc.buildoutを使った開発環境の構築について説明します イントロダクション 古いZopeインスタンスのどこが悪いの？ このチュートリアルではPlone3をbuildoutへインストールすること、また、Ploneを拡張するソフトウェアプロジェクトでどのように buildoutを使うのかを説明します。buildoutは（Zope、Plone、サードパーティプロダクツやライブラリなどを含め）依存関係を管理 し、またコードをカスタマイズしたりできる環境です。コードをカスタマイズする予定がなくても、buildoutを使えばPloneを簡単にインストール することができます。 Plone3の登場以前は、GUIインストーラーを使わない人はZopeインスタンスを手動でセットアップし、必要なプロダクトをProductsディレクトリへコピーしていました。残
Python 2からPython 3への移行 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のNintendo 3DSです。結婚式２次会で当たりました。さてPython 3.2がリリースされて、Python 3.3のリリーススケジュールが発表され、いよいよPython Language Moratoriumも終了が近づいてきました。 PEP 3003 -- Python Language Moratorium 「Python 3.1が出てから最低２年間は言語仕様やビルトインは変更しませんよ」というPEP。Python 3.3からは再び更新あり。 Python 3.1 Release Python 3.3 finalは2012年8月18日リリース予定 C/APIではもうモラトリアムは破られているということなので、ぼちぼちPython 3への移行を考えていたらいくつか記事があったのでご紹介します。 参考 zzzeek : zzzeek's Guid
nginx と gunicorn と meinheld を連携させる - Memo
nginx と gunicorn + meinheld を組み合わせた時のメモ。 nginx はリバースプロキシとして gunicorn に飛ばし、gunicorn の worker として meinheld を使った。 環境は Fedora13。 nginx は yum でインストール。 /etc/nginx/conf.d/virtual.conf に以下を追加。 Green Unicorn - Deployment にあるのをほぼそのまま。 upstream app_server { server unix:/var/run/gunicorn/gunicorn.sock fail_timeout=0; # For a TCP configuration: #server 192.168.1.2:8000 fail_timeout=0; } server { listen 80 defa
PythonでつくるWebアプリ/Tornado + Gunicorn + Nginx - utahta blog
この1ヶ月、土日の休みを使いTUBELONGERってWebアプリをつくってました。 言語はPython。 Pythonは日本語の取り扱いが若干面倒だったりするけど、書いてて楽なので好き。 以下、PythonでWebアプリをつくるにあたって調べたり分かったりしたことのメモ。 構成 OS：さくらVPS CentOS 5.5 サーバ：Nginx + Gunicorn データベース：MySQL 当初はGoogle App Engineで開発を進めてたけど、データストアの使い方を調べるのにいちいち時間をとられたり、Cron的な動作に制限があったりといろいろ面倒くさかったので、途中からroot権限のあるサーバでいちから構築する方向に切り替えました。 やっぱりroot権限は自由度が半端じゃないです。 GAEがダメってわけではないです。 むしろ僕の知識が足りなすぎて学習コストが尋常じゃなかったのでまた今度
Google Appengine 1.4.3 リリースされました！
Google Appengine 1.4.3 水曜日に Google Appengine 1.4.3 がリリースされました！ 1.4.1 と 1.4.2 はブログ記事を書くほど 大きくはなかったのですか、 1.4.3 はまたいろいろ入っているので、ご紹介します。 Prospective Search API 以前、 Matcher API のブログ記事 を書きましたが、 Trusted Tester リリースで出ていた Matcher API は 「Prospective Search API」という名前で開発者全員にリリースされています。 まだ、Labs機能で、正式リリースではない様ですけど、 モジュール名が変わっています。 from google.appengine.api import prospective_search def add_tweet_alert(user, twee
pipe - PythonでInfix Syntax(挿入記法 - パイプ風の処理)を |TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
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 関連 : JavaScriptでパイプ風処理をするライブラリを作った Pythonの面白いモジュールpipeを見つけたのでご紹介:-)。PythonでInfix Syntax(挿入記法)，「パイプ」のような処理を実現するためのモジュール。 pipやeasy_installでpipeをインストールしたあと，以下のように使う。 >>> from pipe import * >>> [1, 2, 3, 4, 5] | add # 合計を計算, sum([1, 2, 3, 4, 5])と等価 15 >>> [5, 4, 3, 2, 1] | sort # 小さい順にソート，sorted([5,
Milk: Machine Learning Toolkit for Python - Luis Pedro Coelho
Out of date and unmaintained: use scikit-learn This is the code that I use for my research projects. Where can I get it? Github as usual. Alternatively the python packages index also contains official releases,the latest of which can be obtained by: easy_install milk or: pip install milk if you use these tools. Examples Here is how to test how well you can classify some features,labels data, measu
Pythonでいろんなバイナリファイルを覗いてみる – taichino.com
プログラマをしていると、ちょくちょくバイナリデータから情報を読みたくなりますね。そんな時は、ブツブツ言いながらバイナリエディタと睨めっこすることになるわけですが、これが結構大変なので、何とか楽にならないかなぁと思って探していると、hachoirというナイスなpythonモジュールが見つかりました。このモジュールを使うとバイナリデータをパースして様々なデータを取得できます。かなり多くのデータフォーマットに対応している(現時点で70種類)のが素晴らしいです。 hachoirはいくつかのモジュールに分かれているのですが、大抵は以下をインストールすれば良いと思います。 $ easy_install hachoir_parser $ easy_install hachoir_metadata このモジュールにはhachoir-metadataというコマンドラインツールが含まれていて、コードを書かなく
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2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
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