2011 Pythonアドベントカレンダー(Python3) - connpass の3日目を担当します。 Python 3 がリリースされてから、 Python の進化は主に Python 3 で行われ、そこから Python 2 にバックポートできるものがバックポートされています（例: GCのチューニング、辞書の内包表記など）。 しかし、 Python 2 は 2.7 で新規開発を終了しており、 2.7 にバックポートされなかった機能はもう Python 3 に移行しないと利用することができません。今日は、そんな機能のひとつである New GIL を紹介します。 なお、今日紹介する内容のほとんどは UnderstaindingGIL で紹介されている内容を僕なりに要約したものです。（ただし、翻訳ではありません）　著作権の扱いがわからなかったのと、代わりに自分で図を書き起こすのが面倒だっ

しばらく Mac からおさらばしていたのですが、ゆえあって戻ってきました。 Python 3.3 ベースで Python 環境の構築をしたので、参考までに手順を残しておきます。 1. Homebrew で Python 3 をインストール とりあえずベースになる Python を用意します。いまならもう Python 3 を普段使い用にできるので、 Python 3 を用意します。 $ brew install python3 MacPorts でも大丈夫だと思います。 2. 自分用のデフォルト環境を作る システムの Python に直接自分が普段使うツール類をインストールするのは憚られるので、自分用のデフォルト Python を用意します。 Python 3.3 では venv が標準ライブラリにあるので、この手順で virtualenv を手動で準備する必要がなくなりました。 $ mk

イテレータを介して見るPHPクラスの内部構造 を読んだのですが、 最近の php はちゃんと Python などの言語を参考にしてるなーと思うことが多かったのにこの仕様は残念です。 Python など多くの言語では、イテレータの取得とイテレータの使用を明確に区別しています。 Python ではイテレータを取得できるオブジェクトを iterable と呼び、イテレータを iterator と呼びます。 iterable は __iter__ メソッドを実装し、 iterator は __next__ メソッド (Python 2 では next)を実装します。 また、 iterator は同時に iterable も実装し、自分自身を返すようにします。 これにより、 for 文などは「イテレータを取得しそれをイテレートする」というシンプルな動作ができます。 iterable と iterat

PHP の interface なめんな を読みました。 Python も非 Duck typing の良さを順調に取り込んでいます。 Python で上記記事のサンプルを書くと from __future__ import print_function # for Python 2/3 compatibility import abc class Renderable(metaclass=abc.ABCMeta): def prepare(self, name): self.name = name @abc.abstractmethod def render(self): pass class Element(Renderable): def __init__(self, text): self.text = text def render(self): return '<{name}>

setuptools の開発が停滞し、 fork の distribute が開発を継続していた状態で、初心者にとって最初の大きな罠になっていました。 この2つがマージされることになり、 setuptools 0.7 がリリースされました。 移行手順 How do I upgrade... にあります。 setuptools からの upgrade あまり居ないとおもいますが、 setuptools 0.6x を使っている場合は、 easy_install -U setuptools で upgrade できます。 distribute からの upgrade 移行用パッケージとして、 setuptools 0.7.x に依存する空の distribute 0.7 が提供されています。 ただしこの方法は実験的なものという扱いで、 distribute 0.7 は PyPI にはアップロード

Fabric は ssh 経由でリモートをゴニョゴニョするツールなので、デプロイツールとして見られがちですが、 cuisine など冪等な操作をサポートするライブラリを組み合わせれば手軽な構成管理ツールになります。 chef-solo に比べてターゲットとなるマシンへのインストールが不要なので vagrant と EC2 の Amazon AMI で同じように home ディレクトリを構築するようなスクリプトを書くことも可能です。 また fabtools を使えば、簡単に vagrant を対象にすることができます。 インストール: $ pip install fabric fabtool cuisine fabfile.py を作ります (サンプル): 使い方: $ fab vagrant package_upgrade setup_devtools # 開発マシンにいつもインストールし

RSpec の入門とその一歩先へ がとてもよい記事だったので、 Python で写経させてもらいました。 https://github.com/methane/pytest-tut Ruby コミュニティと Python コミュニティの考え方の違いも見えて面白いと思います。 環境は Python 3.3 で、実行には py.test コマンドを使いましたが、 py.test の機能は特に使っていないので nose でもなんでも大丈夫です。 ファイルの作成 まずは空の実装とテストを作ります。 message_filter.py class MessageFilter: pass message_filter_test.py 最初のテストを書く py.test は .should といったメソッドを勝手に生やしたりはしません。普通に assert 文を書きましょう。 --- a/messege

Merry, Xmas. Python advent calendar 2012 (#python_adv) 24日目の記事を、ミクパの再放送をBGMにお送りします。 今日は Flask のイケてないところとのつきあいかたを紹介します。 循環 import 問題 app.py １ファイルだけの構成から成長してファイルを分け始めるときに突き当たるのが循環import問題です。 今まで１モジュールだった app.py を myapp/__init__.py にして、 view 関数を myapp/views.py の中で定義していきたいとします。 #myapp/__init__.py from flask import Flask app = Flask(__name__) import myapp.views #myapp/views.py from myapp import app @ap

2012 Pythonアドベントカレンダー(Webフレームワーク) #python_adv の5日目の記事です。 明日は @altnight にお願いします。 Flaskはオモチャじゃないよ PyCharmなどのIDEがFlaskに対応を始めたり、Flask はそろそろ Django に続く Python の Web フレームワーク No.2 と名乗れそうなほど広まってきています。(その割にPython3対応遅いけど) Flaskと言えばマイクロフレームワーク、Hello World が簡単に書けるヤツで有名ですよね。 import flask app = flask.Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return "Hello, World." app.run(debug=True) これを見るとオモチャっぽく見えるんですが、Fla