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reactでfluxやってるとあのサイクルを回すのが面倒くさくなりませんか？僕はなりました。 そこでbaobab-reactです。 ┌────────────────────┐ ┌──────────── │ Central State │ ◀───────────┐ │ │ (Baobab tree) │ │ │ └────────────────────┘ │ Renders Updates │ │ │ │ ▼ │ ┌────────────────────┐ ┌────────────────────┐ │ View │ │ Actions │ │ (React Components) │ ────────Triggers───────▶ │ (Functions) │ └────────────────────┘ └────────────────────┘ 1周がこんな感じで回っ

muninに辛くなってfabricでなんやかんやするアプリケーションを作ったりしていたがグラフ描画部分で辛くなり、色々と調べた結果InfluxDBとGrafanaの組み合わせが良さそうだったので、それでいい感じにリソース可視化してみたという内容。 概要 監視サーバーと監視されるサーバー群が存在していて、監視サーバーにInfluxDB、Grafana、Fabricをインストールする。 監視サーバーはFabricで各サーバーにssh接続しメトリックを取得する。取得したメトリックはInfluxDBに保存され、Grafanaで可視化される。という感じ。 Versions OSはCentOSでやったけどInfluxDBとGrafanaのインストールと起動が違うだけだと思われる。 InfluxDB = 0.8.8(stable) Grafana = 2.0.1 Fabric = 1.10.1 infl

fakerモジュールを使うとダミーデータをいっぱい作れる。 インストール pip install fake-factory ダミーデータファイル作る 今回は id, 10桁の数字, 単語10個 のような形式のcsvファイルを作る。 from faker import Factory import csv with open("dummy_data.csv", "w+") as f: csv_writer = csv.writer(f) fake = Factory.create() for i in range(10000): l = [fake.md5(), fake.random_number(10)] l.extend(fake.words(10)) csv_writer.writerow(l) 2109993cebbf9e68b5a74344798c19a3,0,sit,corru

In [14]: a = np.eye(10) """ In [15]: a Out[15]: array([[ 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 0., 0.], [

とするとコンソール上に 1 2 3 4 5 … と、縦長に出力されてしまう。 これだと見づらいので、インストールの時に表示される進度メーターのように、次の数字を出力する際に前の出力が消えて そこに次の数字が現れてほしい。 上書きする場合 import sys, time for num, i in enumerate(range(100)): sys.stdout.write("\r%d" % num) sys.stdout.flush() time.sleep(0.01)

javascriptでデスクトップアプリが作れるnode-webkitのビルドツールnuwk!と、超軽量MVVMフレームワークのvue.jsを使ってデモアプリを作ってみました airtoxin/MiniTodo 見た目… 準備 node.jsをインストールしてnpmが使えるようにする node-webkitとnuwk!をインストール vue.jsのmin.jsをダウンロード nuwk!を開いて新規プロジェクトを作成 ここまででnuwk!がHello Worldのテンプレートを作ってくれるので、満足するまでそれらをいじってからBuild projectすればBuildディレクトリにappとしてアプリケーションが作られます。 テンプレート部分 Appディレクトリ中のindex.htmlを編集します。 <link rel="stylesheet" type="text/css" href="./

s1 = pd.Series([1,2,3,4,5], index=[0,1,2,3,4]) s2 = pd.Series([10,20,30,40,50], index=[10,11,12,13,14]) s3 = pd.Series([100,200,300,400,500], index=[0,2,4,6,8]) print pd.concat([s1, s2, s3], axis=1) """ 0 1 2 0 1 NaN 100 1 2 NaN NaN 2 3 NaN 200 3 4 NaN NaN 4 5 NaN 300 6 NaN NaN 400 8 NaN NaN 500 10 NaN 10 NaN 11 NaN 20 NaN 12 NaN 30 NaN 13 NaN 40 NaN 14 NaN 50 NaN """

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NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation ndarray NumPyが提供するn次元配列オブジェクト Creating dnarrays #配列から作成 data1 = [6, 7.5, 8, 9] arr1 = np.array(data1) #多次元配列でも作成できる data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]] arr2 = np.array(data2) #pythonのrange関数 np.arange(10) #零ベクトル np.zeros(10) #零行列 np.zeros((3, 6)) #初期化しないで生成 np.empty((2, 3, 2)) #次元の確認 arr2.ndim #配列の形 arr2.shap #データ型の確認 arr1.dtype #データ型を指定して生成 arr1 =

IPython:An Interactive Computing and Development Enviroment iPythonめっちゃ便利だから使うといいよ！ データの表示を綺麗にしてくれる tabキーで補完できる オブジェクトの後に?をつけると詳細な情報が見れる numpy.ndarray.T? オブジェクトの後に??をつけるとソースコードが読める（見れる時だけ） ?でネームスペースの検索もできる！ numpy.*save*? %runでスクリプトの実行もできる！ %run hello_world.py %pasteを使えば空白行付きのスクリプトでもコピペで実行できる！ インデント付きのソースコードをコピペするとうまくインデントが整形されずにペーストされてしまう。iPython上で%pasteすると空白行付きでペーストされるのでちゃんと実行できる。 %cpasteで好き放題にペー

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