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Big Sky :: perldocのbash-completionが激しく便利でうれしょん出た。 の Hack（まぁ正確に言うとperldoc-completeの紹介ですが。）が渋い感じなので、 Zsh+pydocでできんかなと。 perldocのモジュール補完はZshではすでに対応できていたので、 pydocのモジュールでも同じようなことがしたい！と。 かなり間に合わせな感じですが、以下のような手順で対応できます。 $ locate _pydoc : : /usr/share/zsh/functions/Completion/Unix/_pydoc $ cat /usr/share/zsh/functions/Completion/Unix/_pydoc #compdef pydoc local context state line typeset -A opt_args _argum

Pythonのセッションマネージャであるところの Beaker とKVSであるところの Redis を組み合わせて使ってみるところまでをメモ。 BeakerはデフォルトではRedisをサポートしていないため、 BeakerをRedis上で使用するために beaker_extensions を使います。 $ apt-get install redis-server $ apt-get install python-redis $ pip install git+git://github.com/bbangert/beaker_extensions.git

sphinxcontrib-gruffygen という Gruffy のグラフが作成できる Sphinx拡張をリリースしました。 以下のようにドキュメント内に書くと、冒頭のような感じでグラフが出力されるようになります。 .. gruffy:: :title: Gruffy's Graph :width: 500 :type: Line data("Apples", [1, 2, 3, 4, 4, 3]) data("Oranges", [4, 8, 7, 9, 8, 9]) data("Watermelon", [2, 3, 1, 5, 6, 8]) data("Peaches", [9, 9, 10, 8, 7, 9]) labels = {0: '2003', 2: '2004', 4: '2005.09'}

Pythonでベンチマーク用のライブラリを探していたら、 Benchmarker という良さげなモジュールを見つけたので、メモと紹介をかねてポスト。 from test.pystone import Proc0 from benchmarker import Benchmarker bm = Benchmarker() bm('pystone Proc0(1000)').run(Proc0, 1000) bm('pystone Proc0(10000)').run(Proc0, 10000) bm('pystone Proc0(5000)').run(Proc0, 5000) bm.print_compared_matrix() $ python marker.py utime stime total real pystone Proc0(1000) 0.020 0.000 0.020 0

pgmagickを使ったライブラリの試作として Gruffy という Gruff のPython実装を作成してみました。 Gruffは少ないコード量で美しいグラフを出力できるライブラリです。 Pythonでも Pycha という美しいグラフを作成できるライブラリがありますが、 Gruffyは少ないコード量で美しいグラフを作成することできます。 以下はGruffyで作成したグラフとサンプルコードです。 from gruffy import Line g = Line() g.title = "Gruffy's Graph" g.data("Apples", [1, 2, 3, 4, 4, 3]) g.data("Oranges", [4, 8, 7, 9, 8, 9]) g.data("Watermelon", [2, 3, 1, 5, 6, 8]) g.data("Peaches", [9

Python API¶ Python/C APIチュートリアル : http://docs.python.org/extending/index.html Python/C APIリファレンス : http://docs.python.org/c-api/index.html Python APIはPythonインストール標準のC言語APIを使用し、拡張モジュールを作成します。 #include <Python.h> static PyObject * fact(PyObject *self, PyObject *args) { int n; int i; int ret=1; if (!PyArg_ParseTuple(args, "i", &n)) return NULL; for (i=n; i>0; i--) ret *= i; return Py_BuildValue("i",

ベンチマークスクリプト 4288x2848の画像を180x120、600x400、1200x800にリサイズします。 それぞれ10回ずつの合計値をとっています。JPEGの保存品質(quality)は95にしました。 kaa-imlib2は保存品質を変更できなかったので、値は不明です。 ベンチマーク取得用のスクリプトは以下のような感じです。 from benchmarker import Benchmarker import Image #import PythonMagick import pgmagick import opencv.cv as cv import opencv.highgui as highgui import kaa.imlib2 as imlib2 import gd N = 10 def gd_scale(filename, width, height): im

少し前にFlickrクローンをつくろうと思ってPythonでの画像処理について調べていました。 画像処理といっても既存の変換ツールorライブラリの使い方や出力画像の質、 扱いやすさ等について調べていました。 PIL はPythonの画像操作ライブラリの代表格ですが、縮小アルゴリズムがあまり選択できず 縮小すると画像が荒くなってしまいます。 OpenCV はドキュメントが数学っぽくて理解に時間が掛かりそうだったので、 小さい画像への縮小処理に使用して、その他のもう少し大きな画像の縮小には 使用しませんでした。またPILと同じく縮小すると画像が荒くなってしまいます。 もう一つ画像処理に使用できるライブラリとして ImageMagick があります。 ImageMagickでも荒くはなるのですが鮮鋭化フィルタを同時にかけれるので、 キレイな画像で縮小画像を保存できます。 ImageMagick自

fapws3がなにやらいい感じとのPostが目立つ今日この頃。 「最速」との言葉に弱い私もweb.pyに組み込んで試してみました。 web.pyのアプリの例は 以前Postしたもの を使います。 william-os4y's fapws3 at master - GitHub web.py + fapws3 fapws3はWSGI対応なのでweb.pyにも簡単に組み込めます。 コード全体は Sandbox 上にありますので適当に見てください。 fapws3を固有部分のみ以下に示します。 import fapws._evwsgi as evwsgi from fapws import base if __name__ == '__main__': application = web.application(urls, globals()).wsgifunc() evwsgi.start("0

Supervisor(d) は daemontools ライクなプロセス死活監視用のスーパーサーバです。 XML-RPCを使ってプロセス情報の取得やプロセスの操作もおこなえます。 今回はジョブキューサーバであるところの Celery(d) をsupervisord上で管理するまでを 紹介します。 supervisordの設定 インストールは easy_install 経由でおこないます。 バージョンは3.0a8です。 設定ファイル作成まで。 $ easy_install -U supervisor $ echo_supervisord_conf > /etc/supervisord.conf $ mkdir /etc/supervisord ;; 設定用 必要に応じて $ mkdir /var/log/supervisord ;; ログ用 必要に応じて $ vim /etc/supervi

Bottle はURLマッピング、独自のテンプレートエンジン等を特徴とした、 シンプルなPythonのWebフレームワークです。 Elixir は SQLAlchemy をラップしたORMapperなモジュールです。 タイトルはまぁそのー、、、うまいこと言ってみました。 Bottleのチュートリアル を練習がてら写経してみます。 チュートリアルではSQLを直にたたいている感じですが、 ちょっとめんどくさそうなのでElixirを使ってみることにしました。

reSTの変換を調べていた経由(?)で、 Pandoc なるツールを知る。 Pandocは、LaTeXやreST、HTMLを相互に変換できるツールのようです。 Web上の概要をみると、以下のフォーマットに対応しているようです。 読み込みフォーマット markdown reStructuredText HTML LaTeX 書き込みフォーマット 上記のファイル ConTeXt PDF RTF DocBook XML OpenDocument XML ODT GNU Texinfo MediaWiki markup groff man S5 Try Pandoc からお試しで使用できます。

About Me My name is Hideo Hattori. Live in Hyogo, Japan. I'm a Software Engineer. I use C/C++, Python, Go, Rust. My interest are Programming Language, System Programming, Web development and System tools. GitHub Keybase Linkedin Blog (in Japanese) My projects peg-rst - reStructuredText in C. kamasu - HTTP Proxy for PHP Built-in Server, written in Rust. woothee-rust - Rust user-agent strings parser

Reddit経由 で PEP8な形式に従っているかをチェックする pep8.pyというのがある と知った。 以前紹介したflymakeライク(quickfix)なvimプラグイン に組み込んで 使えるようにしてみた。ついでにquickfixのON/OFFのトグル設定とmakeに 使用するプログラムをpylint,pyflakes,pep8.pyの中で切り替えれるようにしてみた。 "" flyquickfixmake.vim (Modified to Python) "" [Install] copy to $HOME/.vim/ftplugin/python/ "" [Require] pylint,pyflakes,pep8.py function! FlyquickfixPrgSet(mode) if a:mode == 0 """ setting for pylint setloca

Vim環境でPythonコードのflymakeっぽいことをしたかったのですが、 これといった決め手となる記事がなくて苦労したので、 メモを残しておきます。 (どなたか既存の記事をご存知であれば、教えてください。) 準備 まずPythonのlintライクなツールとしては、 PyChecker 、 Pylint 、 PyFlakes が有名です。 それぞれのモジュールに対するまとまった記事としては、以下が参考になります。 python 用 lint、Pyflakes vs. pyChecker vs. pylint - 傀儡師の館.Python - 楽天ブログ（Blog） Ubuntu Linuxではapt-getで簡単にインストールできました。 （easy_install経由等でも簡単にインストール可能だと思います。）

python ngram crontabで周期起動しながら、JRの遅延情報をメール 送信するツールを作ったのだが、ページが細かい修正を 行いながら頻繁に更新するため、似たような内容の メールを何通も送ってしまう。 そこで今日の情報の中から似ている情報があれば メール送信しないようにしたい。そんな時に使える モジュールがPythonのngramモジュール。要は2つの テキストが似ているか似ていないかを数値で出力してくれる。 インストールは以下。

goodby web.py Juno は Modelに SQLAlchemy 、Viewに Mako または Jinja2 、 Contorollerに Flup , Beaker , Werkzeug を使った軽量なWebフレームワーク。 githubでの最初のコミットは2008年の年末のようで、 日本でも少しずつ知名度が上がってきているようです。 MOONGIFT: ≫ SinatraライクなPython用軽量Webフレームワーク「Juno」 0を1にする瞬間が難しい: lightweight web framework Juno junoを使ってみた(1) このブログはDjango上で動作していますが、Djangoは重量級のフレームワークなので、 Webでちょっとラッピングしたようなアプリケーションを作りたいときには 選択肢にはなりにくいです。 小さなアプリケーションにはいままで w

Pythonで小さなツールを作っている際には、速度の問題というのはあまり 気にならないかもしれません。ソーストレースでも処理時間が掛かっていそうな ところがおおよそ検討がつき、すぐに修正もできます。 それでも勘に頼った修正や解析は泥沼にはまることもありますし、ましてや 規模の大きなファイルのボトルネックを探すとなるとソーストレースでは 限界があります。 このような場面ではプロファイラを使用するのがベターです。 Pythonのプロファイラには3つのモジュールが用意されています。 cProfileモジュール 、 hotshotモジュール 、 timeitモジュール です。 hotshot hotshotモジュールは2.2から使用できるプロファイルモジュールで、 初期のプロファイルモジュールであるprofileモジュールよりオーバヘッドが 少ないようです。 (profileモジュールはGuido

これだけ。 結局、$HOME/.hgrcは以下のような感じに。色の詳細設定は [color]セクションを追加して設定します。MQ使ってない(ってか、 何かあんまりわかってない。)ので、qseriesは設定していません。 [defaults] cdiff = -q [extdiff] cmd.cdiff = colordiff opts.cdiff = [extensions] hgext.color = hgext.extdiff = color = [color] status.modified = green bold underline status.added = magenta bold underline status.removed = red bold blue_background status.deleted = red underline status.unknown

私は仕事でよくPythonで小さなツールを作成します。ログ解析やログ収集、 日報の加工や共有サーバの自分のアカウントのバックアップ等々。 その際、ツールにコマンドオプションを渡すことはよくあるシチュエーションです。 今日はPythonでのオプションパースのお話を少し。 例として、-tオプションで時刻表示、-vでバージョン表示、 その他文字列指定でファイル内容を表示する(catコマンドみたいな感じ)、 コマンドを作成してみます。 初心者またはものぐさな人向け(sys.argv) コマンド引数にアクセスできるsys.argvを直接解析すれば 簡易のオプションパーサを作れます。(これをオプションパーサとは言わない気がするが) #!/usr/bin/env python __version__ = '0.0.1' import sys import time def usage(): print