一歩上行くPythonistaが読むべきコード | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
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 まあいろいろあると思うけど，あんまり古いのだとスタイルがアレでダメだし，今風でとりあえず読んでてためになるし面白いなー，と思うのはGoogleで働いてるPeter Norvingさんのコードかな。短めで読みやすいし。 How to Write a Spelling Collector(スペル修正プログラムを書く方法) Solving Enery Sudoku Puzzle(数独パズルを解く) この人は他にもPython IAQ(Infrequentry Asked Question,滅多にでない質問集)とかJava IAQとか，How to Write a (Lisp) Intrepr
[Webサービス] Pythonプログラミングを2時間で学べる43個のチュートリアル動画。 | Last Day. jp
[Webサービス] Pythonプログラミングを2時間で学べる43個のチュートリアル動画。 最終更新日： 2012/03/19 Python はじめにプログラミングが楽しくなってきました。([Programming] 猫とRubyを始めました 基礎文法まとめ | Last Day. jp) Youtubeには沢山の動画がアップロードされているのは皆さんご存知だと思いますが、今の時代プログラミングもYoutubeで学べてしまうんです。 今日紹介するのはPythonというプログラミング言語のYoutubeチュートリアル動画です。 初心者向けです。動画は英語ですが、スクリーンキャストを見ながらなのでわかりやすいです。 Python チュートリアルPython Programming Tutorial – 1 – Installing Python Pythonをインストールする所から教えてくれま
Pythonで学ぶ「詳解 UNIXプログラミング」(その1) 第1章 概論 - atsuoishimoto's diary
1.1 ディレクトリ内の全てのファイルをリストする import sys, os if len(sys.argv) != 2: sys.exit("a single argument (the directory name) is required") try: filenames = os.listdir(sys.argv[1]) except OSError: sys.exit("can't open {0}".format(sys.argv[1])) for filename in filenames: print filename sys.exit(0) Pythonでは、opendir()/readdir()/closedir()を個別に呼び出す必要はなく、os.listdir()だけでファイル一覧を取得することができる。ただし、readdir()と違って、os.listdir(
URL短縮サービスつくってみた « python練習帳
GAE/PythonでURL短縮サービス作ってみたので、ソースコード丸ごと公開しちゃいます。 作成したサービスはこちらから利用できます。⇒http://pyshortener.appspot.com/ 作成にあたってのポイント 実装上するにあたって工夫した点を紹介します。 連番の取得 短縮URLの短縮コードって連番を16進数や64進数などにエンコードしたものですよね。ということで、短縮URLを作成するためには、連番を作る必要があります。DBとしてMySQLを使っていればauto_incrementを指定するだけで連番が設定されます。だけど、GAE/Pythonには連番を自動生成する手法が容易されていません。そこで、最大値を管理するデータモデル(テーブル)を作成し、getNextNum()で取得できるようにしました。トランザクション内で操作しているので、同じ数字が2回発行されることは無いはず
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
GAE/Python で HTTPリクエストを並列化 « Stop Making Sense
August 2011 (1) July 2011 (1) June 2011 (2) April 2011 (2) March 2011 (2) February 2011 (2) January 2011 (6) December 2010 (6) November 2010 (5) October 2010 (8) September 2010 (2) August 2010 (3) July 2010 (9) June 2010 (4) March 2010 (1) February 2010 (7) January 2010 (2) はじめに GAE/Python ではスレッドや子プロセス等による並列化が出来ないので、タスクキューを使うのが一般的です。 しかし、URLフェッチについては、非同期リクエストを利用することで、タスクキューを使わずに複数のHTTP通信を同時実行出来ます。
Python プログラミング
C++ のクラスと Python のクラス C++ と Python の大きな違いは、前者がコンパイラ向け、 後者がインタプリタ向けの言語であるということ。あたりまえだけど。 C++ では「クラス」はあくまで、ヘッダファイルなどでの「定義」であって、 コンパイラにかけるときには、実際にその定義されたコードが実行される ことはない。これもあたりまえ。 一方、Python はインタプリタなので、「クラス」文はいきなり実行されている。 もうちょっと具体的に言うと、: 1: class foo(object): 2: def bar(self): 3: print 'Hello, world!!' 4: 5: x = foo() 6: x.bar() 上記のような Python のプログラムがあったとき、C++ の感覚だと、 5行目から実行されているような気がする。で、foo() で foo クラ
時間城年代記:メタクラスで遊ぶ（３）
■__new__の啼く夜は恐ろしい…… つくづく私は、__new__組み込みメソッドとは相性が悪い。 先日、メタクラスの記事の中で、とんでもない誤解コードがあり、コメントで指摘されたので、修正した。 しかしこの際ついでに、__new__メソッドについていろいろ確認しておくことにする。 まず__new__メソッドは『クラスメソッド』扱いである(@classmethonと書くアレ) 即ち、__new__メソッドの第一引数は、『インスタンス』ではなく『クラス』である。 よって、__new__に何も記述しなければ、デフォルトでは以下のような動作が行われている。 def __new__(cls, *args): ins = object.__new__(cls) # インスタンス生成 cls.__init__(ins, *args) # インスタンス初期化 return ins # 戻り値としてイン
Python の lambda の中で手続き的な書き方をする - IT戦記
Python と JavaScript は似てる でも、 lambda の中に手続き的な書き方ができない Python の lambda lambda 引数: 式 で、式の部分にはブロックも書けない。 これでは、 JavaScript 脳の人はコードを書けないではないか！！！ というわけで lambda の中で手続きを書く方法を考えてみた 逐次処理 (lambda: ( 式, 式, )[-1]) 条件分岐 (lambda: ( 式, (lambda: ( 式, 式, 式, )[-1]) if (条件) else (lambda: ( 式, 式, 式, )[-1]), 式, )[-1]) 繰り返しは。。。。 まあ、再帰で書くとしておこう でも＞＜ Python の代入 = は文だった＞＜ なので、 lambda の中で文を書けない。困った。 で、以下のような感じにしてみた // print
Pythonで実行時間とメモリの測定をする – taichino.com
しばらくベンチマークコードを書いてなくてすっかり忘れていたので、メモ書きです。今回は例題として、yahooのこのページをBeautifulSoupとlxmlでのスクレイピング比較をしてみる事にしました。比較対象の関数は以下の通りです。どちらのコードも入力・出力ともに同じなので、どちらが実行時間やメモリ使用量が少ないのかを知りたくなりますね。 # BeautifulSoup def scrape_with_bs(html): from BeautifulSoup import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html) rows = soup.find('table', attrs={'class':'channel9'}).findAll('tr') channels = rows[0].findAll('td', attrs={'class':'st
Pythonのメタプログラミング (メタクラス) を理解したい人のための短いコード片と禅問答 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
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 Pythonのメタプログラミング手法の一つ「メタクラス」は，初心者にとっては「なんか強そう/経験値たくさんもらえそう」なアイテムの最右翼だと思う。反面「どうすればいいか/なにができるか」ということがなかなか理解しづらい。 英語のブログを見ていたら，メタクラスの理解に役立ちそうなちょうどよいサンプルを見つけたので，紹介がてら独自の解説を付け加えたいと思います。 メタクラスを簡単に説明すると，「本来コードを書かなければ実現できないような処理を黒魔術的な処理でなんとかしちゃう」ためのテクニックです。コード量を(時には劇的に)減らすことができたり，すっきりした見通しの良いクラス設計を実現できま
Python初心者によるPythonのいいところ、はまりどころのまとめ - Webtech Walker
Python勉強し始めて一ヶ月くらいたったんで一度復習を兼ねてまとめてみようと思います。僕が今までPHPとかPerlとかJavaScriptを使っていて、Pythonはこうやるのかーとか、これは便利だなーと思ったところ、開発していてはまったところなどピックアップしてみました。 初めてのPythonを読んで初心者向け勉強会に参加した程度の知識です。とりあえず初めてのPythonがかなりいいのでこれ読むだけで大体基礎は習得できた気がします。基本的な文法の説明だけでなく、大事なことは何回も繰り返し書いてあったり、Pythonの思想などにも触れているのでなぜこういう実装になっているかということも理解できます。これオススメ。 尚、このエントリーではPythonのバージョンは2.5をベースにしてます（主にGoogleAppEngineで使ってるので）。間違えなどあったらツッコミお待ちしてます。 文法、
曖昧な数値を曖昧なまま計算できるPythonのモジュール uncertainties | 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 uncertaintiesは面白いPythonのモジュールで，これを使うと「だいたいこれくらい」という数値のまま計算を行える。 Pythonのみで書かれたモジュールなので，インストールは簡単。「easy_install uncertainties」などでインストールするだけで，モジュールが使えるようになる。 たとえば，世田谷から成田空港まで車で行くとする。都心はどうしても渋滞するので，巡航速度40キロ/時±5キロで成田まで向かうとするとどのくらいの時間がかかるだろうか。こういう計算をするのにuncertaintiesか便利だ。 世田谷から成田空港まではだいたい84キロある。 >>> f
hadoopの話とpythonでデータマイニングをする話 - gumi Engineer’s Blog
gumiの粟飯原です。 データマイニングやってます。しかしながら最近はあまりデータをいじる時間がなく社内でプレゼンばかりする日々で、社内でも私がなにやってるのかわからないというもっぱらの評判。そこで今回は一応データ解析もやってはいるんだよということを内外に主張するためにもデータマイニングの話をしようと思います。 アプリの基本的な日々の統計データ取得などは別の方々はやられているので、私からはhadoopを使った大規模解析の話や、そこで得られたデータを分析する環境の話をしたいと思います。コードを併記した具体例などは今回載せられないのですが、今後また紹介していければと思います。 大規模データの解析 日々のログ解析やDB解析はcronによる処理で毎朝レポーティングを行っているのですが、新しい情報を過去のアクセスログからまとめてどかんと取得したいと言う時はHadoopによる大規模解析を実行しています
((Pythonで) 書く (Lisp) インタプリタ)
Peter Norvig / 青木靖 訳 このページには2つの目的がある。コンピュータ言語の実装について一般的な記述をすることと、Lispの方言であるSchemeのサブセットをPythonで実装する具体的な方法を示すことである。私はこのインタプリタをLispy (lis.py)と呼ぶ。何年か前に私はJavaとCommon LispでSchemeインタプリタを書く方法を示した。今回の目標は、アラン・ケイが「ソフトウェアのマクスウェル方程式」と呼んだところの簡潔さと取っつきやすさを可能な限り実現するということだ。 SchemeのサブセットLispy の構文と意味論 コンピュータ言語の多くは様々な構文的な決まり(キーワード、中置演算子、カッコ、演算子優先順、ドット記法、セミコロンなど)を持っているが、Lisp族言語の1つとして、Schemeの構文はすべてカッコ付きの前置記法であるリストを基本とし
GAE/Python でフルテキストサーチ実装した。 redisを使ったインチキバージョン - When it’s ready.
GAEにどんどん機能が追加されていく中、なかなか実装されないのが全文検索。品詞がとれるセグメンターだけでも提供してくれたら全然便利だと思うんだけどそんなアナウンスはまだ有りません。 なきゃ作ればいいじゃんという事で、全文検索もどきを実装してみました。ひとつ前のエントリー通りTriGramです。 以前、恵比寿のイケメン イアンさんと一緒に作ったmisopotetoというモジュールをベースにしています。 今回のポイントは、転置インデックスをredisサーバに送っているところ、GAE（とうかDB全般）は、インサートがめちゃくちゃ遅いので、Ngramでgram毎にエントリーIDをappendしていくというのは辛いです。Twitterの検索結果15個ｘ100文字位をTriGramでインデックスを作ろうとすると、1500個くらいをgetしてappendして、putする必要があります。以前は、TaskQ
Pythonな人だけど「メタプログラミングRuby」を読んでみた | 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 僕は公私ともにPythonな人なんだけど，「メタプログラミングRuby」を読んでみた。 一言で感想を言うと，すごい良い本だから「みんな読むべき」。 本書では，まずRubyのオブジェクトモデルについて，ストーリー形式で分かりやすく解説をするパートが最初に来ている。途中にちりばめられる「ジャッジメントですの」とか「絶望した！」とかいった粋な翻訳ににやりとしながら読んでいると，すんなりとRubyのオブジェクト指向機能について理解できてしまうはず。 その後，メタプログラミングのさわりを解説，メタプログラミングの実践的な例としてRuby on Railsで使われているActiveRecordを例
やる夫と Python で学ぶ Twitter の OAuth - 宇宙行きたい
OAuth 調べてみたら難しくて理解出来なかったので， Python で標準ライブラリだけで 1 から書いてみました． ／ ＼ ／ _ノ ヽ､_ ＼ ／ oﾟ(（●）) (（●）)ﾟo ＼ twitter の OAuth 難しいお… | （__人__）' | ＼ ｀⌒´ ／ ＿＿＿_ ／⌒ ⌒＼ ／（ ●） （●）＼ ／::::::⌒（__人__）⌒::::: ＼ だからやる夫でやるお！ | |r┬-| | ＼ `ー'´ ／ Python のサンプルコードを付けていますが， 上から順に読めるようにおもいっきり手続き型で書いています． コメントで実際の処理の説明を書いています． Consumer Key と Consumer Secret の入手 ／￣￣＼ ／ u ＼ .＿＿＿_ |:
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