PythonistaにPEP8の御加護を
pep8ってコマンドが便利すぎてちょくちょく叩くんだけど、それでも叩くの面倒になったりすることはある。正直、こういうチェッカーは空気を読んで走って欲しいですね。 ユニットテストに組み込んでるのを見つけて、おーいいじゃん素敵じゃんとか思ってたんだけどもうちょい身近に感じたいなぁと。 で、Growlの出番。セーブするたびにpep8チェックが走って結果が通知されるようにした。 でもこの通知はすぐに消える（はやすぎ）。どこがおかしいのかよく見ようとすると消えてしまってちょっと困る。逆にstickyをTrueにすると消えずに残っているのでそれはそれでうざい。 神の御加護ってのはそんなもんなのかなぁと思った。あと、アイコンをPythonの蛇ロゴにしたほうがいいかなぁと。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
サケグリッチ
日本酒のラベルでグリッチ。幾つか出してみてヨサゲな画像にgimpでポスタリゼーションとトーンカーブかけた。 import base64,re,Image from random import randint def glitch(infile,outfile): jpg_text = base64.encodestring(open(infile,"rb").read()) glitched_text = "" width,height = Image.open(infile).size num = width * height / 10000 for c in jpg_text: if c == '0': if randint(0,num) == 0: count += 1 glitched_text += str(randint(0,9)) else: glitched_text +=
包子作りは楽しいですよ
慣れれば生地はサクサク作れるし、ほとんどの工程をボールの中だけでやってしまうことが可能なので洗い物があまり出ない（これ重要） 具を詰める作業は子供と一緒に。難点は数が作れないあたりか(200g打って8個分の生地) 蕎麦打ち用のこね鉢使えば一度に600g位打てるかな。そうすると24個作れるのか 蒸しあがり。「豚バラとねぎ」「鶏肉、椎茸、筍」というオーソドックスな組み合わせ。 今の蒸し器だと一度に5個までしか蒸せないので、2,3段重ねられる蒸し器が欲しいところ。
Flaskでコードをハイライトするサービス
pythonのMarkdownにはPygmentsをつかったコードハイライト用のエクステンションがあるので、それを使えば簡単にかける スクリーンショット撮ってから「セッションとか使ってないからsessionとかkeyとかいらないじゃん」と思って少し綺麗にしたので最終的には15行くらい。 flaskmd.py from flask import Flask, request, url_for, render_template from markdown import markdown DEBUG = True app = Flask(__name__) app.config.from_object(__name__) @app.route('/',methods=['POST', 'GET']) def show_code(code = ""): if request.method == '
既存のSQLiteデータにSQLAlchemyでアクセスする
多数の化合物のファイルはSMILES形式でsqliteのデータベースにしておくと、あつかいやすいのだけど、たまにさくっとアクセスしてゴニョりたいときにsqliteでSQL文発行してとかめんどくさかったりする。 で、SQLAlchemy使うとpythonの対話環境で使えてそのままpybelとかに持っていけるので便利なんだけど、いちいちマッピングしなくても良いらしい。 create_engineでsqliteのファイルを指定して、reflectをTrueにすればよい。 from sqlalchemy import * db = create_engine('sqlite:///test.db') metadata = MetaData(bind=db, reflect=True) table = metadata.tables['table_name']
Flask+jQuery UIでAutocomplete
Flaskはjsonで返すメソッドがあるのでjQueryとの親和性は高そうな感じ。Autocomplete(suggest機能)が欲しかったので色々調べた結果、jQuery UIのがよさそうだったのでこれで。 GoogleのAJAX Libraries APIを使えばローカルにライブラリ置いておかなくてもよいので楽ちん。タグのリストはあえてJSONで取得するようなサンプルにしてみた。ちなみに実際に作っているモノはSQLiteでデータベースからselectした結果を返すようにしている。 下のコードだけで動く。 from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route("/") def hello(): response = """<html><head> <link rel="stylesheet" href="htt
dropboxを使ってブログのデータをオンラインに退避出来るようにした
このブログのデータはSQLiteに溜まっているので、SQLiteのファイル(サイズ10M程度だし)をバックアップすればとりあえずはOK サーバーのSQLiteデータファイルを手元のmacbookのDropboxフォルダに持ってくればオンラインにも自動的にバックアップされるじゃないかということでparamikoを利用してsftpで定期的にgetするようにした。 import paramiko ssh = paramiko.SSHClient() ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) ssh.connect(hostname='[host]', username='[user]', password='[password]') sftp = ssh.open_sftp() remotepath='[remote_da
networkxとpython-twitterでネットワーク描く
twitterのネットワークをグラフにして書き出してみる。python-twitterとnetworkxを使用。日本語のフォントの指定の仕方(pylabのほうだと思う)がわからなかったので日本語は表示されていない。 from pylab import * from networkx import * import twitter myname= USERNAME mypassword = PASSWORD api = twitter.Api(username=myname,password=mypassword) friends = api.GetFriends() G = XGraph() for friend in friends: G.add_edge(myname,friend.name) for friend in friends[-3:]: for user in api.Ge
昼下がりグリッチ
今日もグリッチ import Image,sys from random import randint file = sys.argv[1] im = Image.open(file) width,height = im.size interval = 0 for h in range(height): if(interval == 0): interval = randint(0,height-1) rand_slide_x = randint(0,14) rand_slide_y = randint(0,4) slide_x = 0 slide_y = 0 else: interval -= 1 slide_x += rand_slide_x slide_y += rand_slide_y for w in range(width): current = (w,h) new_h = h
夕暮れグリッチ
そしたらベンジーあたしをグリッチで殴って import base64,re from random import randint jpgfile = "/Users/kzfm/orig.jpg" jpg_text = base64.encodestring(open(jpgfile,"rb").read()) glitched_text = "" for c in jpg_text: if c == '0': glitched_text += str(randint(0,9)) else: glitched_text += c glitched_jpg = base64.decodestring(glitched_text) open("glitched.jpg","wb").write(glitched_jpg) Jpeg においては DCT を施すために如何なる入力画像も 8x8 画素
PILでglitch
import Image,sys from random import randint file = sys.argv[1] im = Image.open(file) width,height = im.size slide_x = 0 slide_y = 0 rand_slide_x = randint(0,14) rand_slide_y = randint(0,4) pix = im.load() for h in range(height): slide_x += rand_slide_x slide_y += rand_slide_y for w in range(width): new_h = h + slide_y new_w = w + slide_x if new_h >= height: new_h = h if new_w >= width: new_w = w p
pythonで画像のリサイズ
PILを使うと簡単にかける Image.open(f).resize((480,360)).save(outfile) と書くだけで読み込んでリサイズして別名で保存できる。そんな感じで、とりあえずflickrのかわりに、リサイズして保存したらmarkdown書式でURLを出力するようなスクリプトを書いた。 import sys,datetime import Image if len(sys.argv) < 2: print sys.argv[0], " image_file" for f in sys.argv[1:]: now = datetime.datetime.now().strftime('%s') outfile = "/var/www/html/images/blog/" + now + ".jpg" Image.open(f).resize((480,360)).save
LeadOptimizationをシミュレーションしたい
ふと、つぶやいた。 例えば プロジェクトで500検体合成 ひとつの親あたり5-25化合物くらいの子を合成する プロジェクトの人員の制限により、一度に10ラインまでしか同時に走らない 11番目以降はそれ以降のオプティマイゼーションは行われない その時知りたいことは、 {計画、合成、アッセイ、解析}というサイクルは何回まわるのか、 有望そうな化合物だけど、人的リソースの関係で選択されなかった歴史はどこにあるか？ バックアップ候補の化合物はどこら辺で現れるか（初期？中期？） あたり。 現実の系に近づけるために、親化合物にはポテンシャルがあって、近傍探索すると、ポテンシャルの近くで活性が変化するモデル。あと同じライン（ブランチ）を継続して合成すると、ポテンシャル曲線が底に近づくのと、合成もSARに関する知識がついてくるので、活性は上がりやすくなって、かつ変動幅も小さくなるようにweightはだんだ
Pythonでtwitpicに写真を投稿する
python-twitpicというものがあった。twitpicはデイレクトリになってて__init__.pyとかあるけど、直接twitpic.pyをimportする方向で。 #!/Usr/bin/env python # -*- encoding:utf-8 -*- import twitpic twit = twitpic.TwitPicAPI('xxxx', 'xxxx') twitpic_url = twit.upload('twitter.png', message='test from python', post_to_twitter=True) print twitpic_url 数行で画像投稿しつつtwitterにもpostできる。
web.pyで画像アップローダーを
しゃべるにtwitpicみたいなものが欲しくなったので、昼休みに画像アップローダーを書いてみた。 文字列のランダム化はodz bufferを参考にして、ロゴはtwitlogoを使った。 アーカイブはここ web.pyはstaticっていうディレクトリのファイルは静的なものとして扱ってくれるのと環境変数はweb.ctxでアクセスできる。 #!/usr/bin/env python # -*- encoding:utf-8 -*- # kzfm <kerolinq@gmail.com> import web import string from random import randrange alphabets = string.digits + string.letters def randstr(n=4): return ''.join(alphabets[randrange(len(al
feedparserとMeCabでエントリから名詞を抜き出す
英語だとスペースで分割すれば単語に分けられるのだけど、日本語は品詞分解できないと類似度を計れないしクラスタリングもできないので、まずMeCabを使えるようにしておく。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys,re,feedparser import MeCab d = feedparser.parse('http://blog.kzfmix.com/rss/') txt = '' for entry in d.entries: txt += re.compile(r'<[^>]+>').sub('',entry.summary_detail.value) try: t = MeCab.Tagger() m = t.parseToNode(txt.encode('utf-8')) while m: if m.stat
jython+processingでwebカメラで取り込むサンプル
usbカメラを買ったので早速遊んでいる。ちなみに奥に見える黄色いのはjython本じゃなくて独習C++とかいう本。 drawメソッドでピクセルをいじくると色々とエフェクトがかけられるわけです。 from javax.swing import JFrame from processing.core import PApplet from processing.video import * class Sketch(PApplet): def __init__(self): pass def getField(self, name): return self.class.superclass.getDeclaredField(name).get(self) def setup(self): self.size(320, 240) self.camera = Capture(self, 320,
macbookにOpenCVを入れると楽しいことに気づいた
Error: Some libs are missing from your X11 installation. Please run this command: Error: sudo ln -s libXrandr.2.dylib /usr/X11/lib/libXrandr.2.0.0.dylib Error: Target org.macports.fetch returned: missing /usr/X11/lib/libXrandr.2.0.0.dylib あとサンプルがみつからなかったので結局ソースを落としてきてsample/pythonのスクリプトで遊んでみた。 motempl.pyってのが面白い。 pythonのサンプルが結構あるので、暇を見て読んでみる事にする。
matplotlibでローレンツアトラクタ
どう書くより。 python+matplotlibで。 class Lorenz: "Lorenz attractor" def __init__(self, x0, y0, z0, p, r, b, dt): self.x0 = x0; self.y0 = y0; self.z0 = z0 self.p = p; self.r = r; self.b = b self.dt = dt def calc(self, n): dat = [] x,y,z = self.x0, self.y0, self.z0 for i in range(n): dx = (-1 * self.p * x + self.p * y) * self.dt dy = (-x * z + self.r * x - y) * self.dt dz = (x * y - self.b * z) * self.dt x
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