隣にいるando_ando_andoのためにFlask入門のインデックスを作ったFlask+SQLAlchemyのやつ 仮想環境構築 Hello Worldとテンプレート SQLAlchemyを使う Flaskにモデルを組み込む POST対応 Ajaxとrst対応 僕はこれをSphinx(reStructuredText)で書きなおしてepubにしているところ
Web Scraping 101 with Python
This is part of a series of posts I have written about web scraping with Python. Web Scraping 101 with Python, which covers the basics of using Python for web scraping. Web Scraping 201: Finding the API, which covers when sites load data client-side with Javascript. Asynchronous Scraping with Python, showing how to use multithreading to speed things up. Scraping Pages Behind Login Forms, which sho
RESTfulなAPIを構成するのに特化したウェブフレームワークとか(Python編) - laiso
こんばんは、Python界のひきこもりです。 モバイルアプリケーションのバックエンド開発などでRESTful APIを先ず設計する必要があるといったケースなんかで便利に利用できそうな、既存のウェブアプリケーションフレームワークの仕組みからRESTfulなAPI構成に特化してパッケージングされたサブフレームワークがいろいろ出てきているので調べました。 フレームワークに必要な機能そもそもフレームワークにどんな機能が必要なのかというのをChoosing an API framework for Django から抜粋。 ページネーション(アイテムの先頭から10件が1ページ目→11から20が2ページ目など) データの投稿とバリデーション メタデータの生成(result, count, next みたいな要素をレスポンスに含める為のしくみのことかな?) レスポンスのハンドリング キャッシュ データの
Python: timeitモジュールを使ってお手軽に実行時間計測
Pythonではtimeitモジュールを使って簡単に実行時間を計測できる。以下に示すコードはPythonでは一般的なコードだと思う。たらい回し関数(竹内関数)と階乗を求める関数だ。これを実行した時の時間計測、さらにコードに含まれている関数の実行時間を簡単に測るにはどうすればよいか。 ここでtimeitモジュールが利用できる。まず、Pythonシェル環境では以下の通り。 main関数の測定は次のように行う。stmtで時間計測したい関数を指定して、setupで最初の1回だけ実行する文を指定する。numberは実行する回数となっている。正確を期するなら複数回を指定するべきだろう。 >>> import timeit >>> timeit.timeit(stmt='test_timeit.main()', setup='import test_timeit', number=1) 12 36288
argparseを使ってみた - そこはかとなく書くよ。
追記: t2yさんが翻訳してくださいました。 argparseコマンドラインオプションと引数の解析 python 2.7からコマンドラインの引数を解釈するargparseモジュールが標準で入りました。 従来使われてきたoptparseは廃止されます。ただし、広く使われているところから他の廃止されるモジュールとは異なり消されることはなく、警告も標準では出ません。 optparseからargparseに移行する理由や廃止の進め方はPEP 389に記載されています。 以下にPEP 389の和訳を(訳に自信がない場所がありますが)行ないましたので参考にしてください。 http://www.tdoc.info/PEP-ja/389.html というわけで、ざっとargparseの使い方を勉強したのでここに公開します。間違ってたらご指摘ください。 なお、ちゃんとしたドキュメントは http://doc
Chef-solo の代わりに fabric を使う - methaneのブログ
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
もうすぐIPython Notebookが流行る気がするので - Soleil cou coupe
不在通知票を貼っておく。というか日本語の情報に飢えているので誰か包括的な解説を書いてほしいです。なんかできることが多すぎて私の手には余る。 MatplotlibのグラフやSympyの数式がインタラクティブ表示できる Markdown形式で文章を挿入できMathJaxも普通に使える 無駄にYouTubeや画像を埋め込む機能までついてる なんかしらんけどRubyやBashやRやOctaveも実行できるし（！） nbconvertを使えば、普通にブログ記事としてBloggerやOctopressに貼り付けられる nbviewer使えばgithub/gistにホストしたファイルを記事化できる SAGEの最新版にも取り入れられる予定？ ほかにもいろいろ、いろいろできることがあるみたいです*1。 利用例 『これなら分かる応用数学教室―最小二乗法からウェーブレットまで』の例題を解いてみました。他にもいろ
流行りのJITコンパイラは嫌いですか? — PyPy Advent Calendar 2011 v1.0 documentation
流行りのJITコンパイラは嫌いですか?¶ PyPy Advent Calendar 12/23担当の RYO @ 修論提出1ヶ月前です。 いよいよ明日はクリスマスイブですね。 リア充の方もそうでない方も、当記事に目を留めて頂き誠にありがとうございます。 本記事では、他の皆さんが扱われているような実用的なネタとは異なる PyPyの内側の話、特にPyPyのJITコンパイラに関する話題を扱いたいと思います。 したがって、本記事の情報は業務等の役にはまったく立ちませんのでご容赦願います。 さて、この記事をお読みになっている方々の殆どは、 PyPy = JITのおかげで早くなった事で有名なPythonの処理系 という認識をお持ちだと思います。 確かにこの認識は間違ってはいないのですが、 実はPythonにJITを乗せる事で高速化を図る処理系はPyPyだけではなく、 その殆どがPyPyが今程の有名なも
A toy Bloom Filter
A collection of sloppy snippets for scientific computing and data visualization in Python. A Bloom Filter is a data structure designed to tell you, rapidly and memory-efficiently, whether an element is present in a set. It is based on a probabilistic mechanism where false positive retrieval results are possible, but false negatives are not. In this post we will see a pure python implementation of
Python Shortcuts for the Python Beginner - Max Burstein's Blog
Python Shortcuts for the Python Beginner (Posted on January 26th, 2013) The following are just a collection of some useful shortcuts and tools I've found in Python over the years. Hopefully you find them helpful. Swapping Variables x = 6 y = 5 x, y = y, x print x >>> 5 print y >>> 6 Inline if Statement print "Hello" if True else "World" >>> Hello Concatenations The last one is a pretty cool way to
Aftermarket.pl :: domena fakeimg.pl
Domena fakeimg.pl została zarejestrowana w serwisie Aftermarket.pl. Zainteresowany tą domeną? Jeśli chcesz skontaktować się z abonentem domeny fakeimg.pl, naciśnij poniższy przycisk aby wysłać wiadomość: Kontakt z abonentem domeny » Wordpress Honeytrap janusz@037.pl Czym jest Aftermarket.pl? To: Jeden z największych rejestratorów domen w Polsce. Dla naszych 110000 klientów utrzymujemy ponad 410000
PythonでSPDYのHello worldを実装してみる - 偏った言語信者の垂れ流し
SPDYプロトコルがどういうものなのか理解しておきたかったので、spdy/3の仕様を最近読んでる。 SPDY Protocol - Draft 3 - The Chromium Projects で、実際どういう挙動になるのかPythonで実装してみた。 今回は単純にtext/plainで「Hello, SPDY」と表示するだけ。 PythonでTLS NPN WebでSPDYを使う場合は、TLS NPNでプロトコルを切り替えないといけないが、Pythonのsslモジュールではこれは3.3からの対応となる。 SSLContext.set_npn_protocols(protocols) オレオレ証明書でHTTPSサーバーを作り、set_npn_protocolsでspdy/3を設定しておいたら、Google ChromeはTLS NPNでSPDYを使ってくれてた。 NPNでspdy/3を選
A Primer on Python Metaclasses | Pythonic Perambulations
Most readers are aware that Python is an object-oriented language. By object-oriented, we mean that Python can define classes, which bundle data and functionality into one entity. For example, we may create a class IntContainer which stores an integer and allows certain operations to be performed: def __init__(self, i): self.i = int(i) def add_one(self): self.i += 1 ic.add_one() print(ic.i) 3 This
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