Ruby developers are a pretty spoilt bunch these days. The community has overall done a great job of rolling many of the advances in modern development practice into the tools and conventions we unconsciously put to work every day. Now I wonder what life is like in the Python community? Like many Rubyists, I've played around with Python and Jython on and off. But nothing serious. And although you c

Python のジェネレータ (4) - 無限リスト のつづき 1. 例 例えば、「リストの要素を 2 倍したい」とする。 リスト内包表記や map 関数を使うなら、以下のように書ける。 L = [1,2,3,4,5] print [x*2 for x in L] print map(lambda e: e*2, L) 2. for ループ 単純に、for ループでリストを走査しながら、要素を2 倍するなら、 def double(L): result = [] for e in L: result.append(e*2) return result print double(L) これをジェネレータで置き換える。 def gDouble(L): for e in L: yield e * 2 for e in gDouble(L): print e 3. 再帰 再帰で書くと、 def r

Python のジェネレータ (3) - 数字にコンマを振る のつづき 1. 有限リストに対して有限の繰り返し 「有限のリストを走査する」ためのジェネレータは、次のように書く。関数 g は、引数としてリスト L を受け取るとする。 def g(L): for e in L: yield e 関数の中で yield が使われているので、ジェネレータが返される。これをジェネレータ関数と呼ぶ。 2. 無限リストに対して無限の繰り返し 関数 g の中では、与えられたリストを走査するために、for ループを利用した。 for ループの代わりに while True を用いて、延々と回る無限ループに置き換えると、「無限リストを対象としたイテレータを生成する」ジェネレータとなる。 例えば、 「 3 の倍数の無限リスト」 が欲しい場合、次のように書くことができる。 def m3(): i = 0 whil

Python のジェネレータ (2) のつづき 1. ジェネレータを使う方法 前回と同じく、ジェネレータを使う例を考える。 数字にコンマを振る (via 巡回 - 常山日記) Python のチュートリアル 5.5.7 レシピ に、moneyfmt() という関数が書かれている。とりあえず、これは横に置いておく。 「数字にコンマを振る」ために、ジェネレータを使うことをイメージする。 数をリストに見たて、末尾から 3 つずつ要素を返すジェネレータを作成。 そのジェネレータからリストを生成し、 要素を逆順にして、 最後にコンマで要素をくっつける。 実装。 def gCommaStr(num): result = "" for i,e in enumerate(reversed(str(num))): if not i == 0 and i % 3 == 0: yield result resu

Python のジェネレータ (1) - 動作を試す のつづき 1. ジェネレータをどこで使うのか？ ジェネレータの動作について、何となく雰囲気を理解できた。しかし、どのような目的に使うのか、今一分からない 「あ！これはジェネレータを使うと、問題を解くのが楽だ。」 「ジェネレータを使った方がシンプルに書ける」 ということが分かるようになりたい。 イテレータを置き換えるジェネレータ 最初に覚えたことは、 ジェネレータを使うと、イテレータを簡単に作成できる。 ということ。イテレータとは、複数のオブジェクトに対して、要素を一つづつ辿るための手段。よって、ジェネレータは、複数の要素を辿るために利用できる。 例えば、Group クラスが Person クラスに対して責務があるとする。イテレータを自前で実装するには、境界条件を考えながら、イテレータプロトコルに沿うようにする。 Python のイテレー

1. イテレータとはコンテナの要素を走査するためのオブジェクト これまでに Python の リスト内包表記、イテレータ について調べた。 次は、「ジェネーレータ」。 Python のジェネレータを理解するには、イテレータの理解が不可欠。ジェネレータについて調べる前に、イテレータの復習から行う。 a. イテレータの役割 Python のドキュメント「9. クラス」 における「9.8 イテレータ」の説明を確認すると、 イテレータの使用は Python 全体に普及していて、統一性をもたらしています。背後では、for 文は コンテナオブジェクトの iter() を呼び出しています。… イテレータは、Python において特別扱いされており、for 文と密接な関わりを持っている。 … この関数は next() メソッドの定義されたイテレータオブジェクトを返します。 next() メソッドは一度コン

ymmt2005 こと山本泰宇です。こんにちは。 cybozu.com のインフラ開発チームでは仕事のかなりを Python でこなしています。 Python を選んだ理由は以下の通りです。 便利だから Python には "batteries included" と呼ばれるほど豊富な標準ライブラリが整備されています。例えば HTTP で通信するとか、JSON データを読み込むといった良くある仕事のためにいちいち外部ライブラリを探さなくていいのです。 堅いプログラミングができるから 例外やモジュールといった現代的な機構が備わっているので、ベターシェルスクリプトとして使うのに適しています。 書き方にバリエーションが少ないから チーム開発では他の人が書いたコードを手直しすることは良くあります。書く人によって書き方がいくつもあるような言語より、レビューや修正がしやすいと考えています。 標準的に使

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

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軽量コマンドラインツールが出た！ 全国うん万人?のAWSデベロッパーの皆さん、ニュースです。AWSから提供されていたコマンドラインツールがPython版になって登場です。すでに12のサービスに対応しています。ただ単にJavaからPythonになったというレベルではありません。超軽量になったのです。今までのコマンドラインツールは、バックグラウンドでJVM(Java VM)が立ち上がっていました。コマンドが呼ばれる度にVMが初期起動するのでCPU使用率が非常に高く、サーバー運用時の定期呼び出しには大きな問題となっていました。仕方なく、RubyやPythonのSDKを使ってスクリプトを書くという毎日でした。Java好きな私ですので多少擁護しますと、Java版はRI(Reference Implementation)として、AWSの全てのAPIにアクセスするためのお手本として、今後も最初にSDKが

Quite often we’re in need of providing file upload mechanism on our website. Be it logs management or user profile management, support for file upload is a must. This blog describes how uploads be achieved with Tornado web server. Example code: This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file i

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