はじめに 前回、さくら VPS 1G の CentOS に Apache と mod_wsgi をインストールしてベンチマークをとってみた。 さくら VPS 1G の CentOS に Python と Apache と mod_wsgi をインストールしてベンチマークとってみた - present いろいろな構成でベンチマークをとらないと、インフラ経験ゼロな自分にはどの構成が一番いいのか判断つかないので、次は Apache と gunicorn を組み合わせてみることにした。 gunicorn をインストール sudo pip install gunicorn WSGI アプリの作成 gunicorn で動かす Web アプリは、mod_wsgi のとき使ったものを流用する。ただ、gunicorn で動かすには Python パッケージじゃないとダメなので、/var/www に hell
今日はさっくり小ネタ。 最近私はPythonを勉強中なのですが、「このての軽量言語はさっと書いてさっと実行できなきゃだめ」という信念のもと、編集にはvimを使っています。 とはいえ、Pythonは実はかなり「エディタを選ぶ」言語です。インデントによってブロックを表現するので、インデントがきちんと表示されないと困りますし、タブとスペースが入り交じってしまわないようなエディタの補助も欲しいところです。 というわけで、今日は、そんなPythonをすっきり快適に編集できるような vim の設定をご紹介します。 いきなり結論 私は以下のような記述を ~/.vimrc に追記しました。 autocmd FileType python setl autoindent autocmd FileType python setl smartindent cinwords=if,elif,else,for,wh
pythonの補完は、vimが標準で配布している物で事足りるかなーとか思ってたけど浅墓すぎた。 今日見つけた jedi-vim は良い。 davidhalter/jedi-vim - GitHub Using the jedi autocompletion library for VIM. https://github.com/davidhalter/jedi-vim 何が良いって精度が良い。そして標準配布の pythoncomplete がモジュールとそのモジュール内関数しか補完出来ないのに比べ、jedi は評価値を補完出来る。 そしてスゴイのが構文を仮実行しているのではなく、パースしている点。jedi というモジュールを使って、構文解析している。 davidhalter/jedi - GitHub Awesome autocompletion library for python. I
サーバ設定作業は面倒で間違いを犯しやすいため、Chef/Puppetなどのツールで自動化したいと考えている方は多いと思います。 私もそのような理由からChef(-solo)を習得しようと試行錯誤していました。 その結果、ある程度は動くようになったものの次のような問題があると思いました。 学習に時間がかかる 私は正直、今でもどのファイルに何を書くのかよく分かってないです。 幾分か簡単だと言われるchef-soloでも公式サイトのドキュメントだけではよく理解出来ませんでした。 また、バージョンによる差異なのか目的が異なるのか分かりませんが、ブログ記事を参考にしようとすると十人十色でどれが私に合った手順なのかわかりませんでした。 例え最終的に理解できたとしても、私やあなたが何日もかけて理解できないことはチームのメンバーも理解するのは難しいと思います。 対象サーバにインストールする必要がある Ch
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献: 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
もう1年以上かけて音声信号処理の勉強をしてきました(Pythonで音声信号処理)。ここらで具体的なアプリケーションとして類似楽曲検索の実験をしてみたのでレポートをまとめておきます。言語はPythonです。 前に 類似画像検索システムを作ろう(2009/10/3) Visual Wordsを用いた類似画像検索(2010/2/27) という画像の類似検索に関するエントリを書きましたが、今回は画像ではなく音楽を対象に類似検索をやってみたいと思います! 今回作る類似楽曲検索システムは、従来からよくあるアーティスト名や曲名などテキストで検索するシステムや購買履歴をもとにオススメする協調フィルタリングベースのシステムとは異なります。WAVEファイルやMP3ファイルなどの音楽波形そのものを入力とするのが特徴です。たとえば、「具体的なアーティストや曲名は知らないけれど、この曲とメロディや雰囲気が似た曲がほ
今までPRMLを読んで実装を続けてきましたが、10章からは難しくて歯が立たなくなってきたのでここらで少し具体的な応用に目を向けてみようと思います。機械学習の応用先としては画像の方が結果を見ていて面白いんですが、当面は自然言語処理を取り上げます。そんなわけで一番始めの応用は機械学習と自然言語処理の接点として非常に重要なテキスト分類(Text Classification, Text Categorization)の技法たちを試していきたいと思います。テキスト分類は文書分類(Document Classification)という呼び方もあります。テキストと文書は同じ意味です。最初なので自分の知識の整理と入門者への紹介のためにちょっと丁寧にまとめてみました。 テキスト分類とは テキスト分類とは、与えられた文書(Webページとか)をあらかじめ与えられたいくつかのカテゴリ(クラス)に自動分類するタス
年末年始はpythonの勉強をしよう!ということで、BeautifulSoupでスクレイピングを試してみた。 インストールの準備 まずはBeautifulSoupを利用する環境を整える。 BeautifulSoupのインストールにeasy_installコマンドを利用するためsetuptoolsをインストールする。 インストーラをダウンロードして、実行。 # wget http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py# python ez_setup.py自分の環境では"zlib not available"のエラーが出て一発ではうまくいかなかった。 Downloading http://cheeseshop.python.org/packages/2.5/s/setuptools/setuptools-0.6c6-py2.5.egg Trace
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
つまるところパッケージマネージャです。 PerlでいうところのCPAN、PHPでいうところのPEAR。ちゃんと依存パッケージもインストールしてくれます。(たとえばSQLObjectだとFormEncode) ちなみにこれを書いているときのeasy_installのバージョンは0.6c9でした。 導入編 要求Pythonのバージョンは2.3.5、64bitマシンだと2.4以上とのこと。 各プラットフォームごとにインストールのやり方が異なります。 まずは、自分の環境(OSとPythonのバージョン)にあったEasyInstallをここからDLしましょう。ページの下のほうに各ファイルへのリンクがあります。 Windows Windowsの場合、インストーラが.exe形式で提供されているので、そちらをDLしてダブルクリックすれば完了です。 うちの環境では、Pythonインストールパスが C:\Py
最近、iPhoneのiOS6でPassbookという機能が出ました。Passbookはイベントのチケットや、飛行機や船の搭乗券や、クーポンや、ポイントカードを管理出来る地味に便利なアプリ。 僕は興味があって、Pythonでどう作るかを調べてみたので、ここで共有しようと思っている。Passbookはパスの更新の仕組みもありますが、とりあえず、パスを作るとところまで説明しようと。まずは、Appleの日本語ドキュメントの「Passbook プログラミングガイド」をざっと見たほうがいいかもしれない。 基礎の仕組み的に、Passbookはサーバーからダウンロードしたzipファイル。パスの内容はpass.jsonというJSONファイルの中に入っている。中身のファイル毎にsha1ハッシュを取って、manifest.jsonというファイルに書いている。そして、manifest.jsonの中身の署名を作成し
あの頃は青かった。教えるどころか無知をさらけ出すというのはこの事だった。死ぬほど恥ずかしいので消したかったけれど、この記事が一番アクセスがあって長い間いくらか読まれていたらしい。ためらった。ただ、かつての自分といくらかの人に参考になればうれしいけれど、そろそろ役目を終えたと信じたい。もし書きなおすのなら、もう少し違う言い方か伝え方にすると思う。 内容としては 当時の自分のスペック Pythonの言語で、当時の自分が知った方法(3項演算子とか) mercurial の基礎(init, commit, push, update, log) WAF(Django)の知識 URL(ディスパッチャ)をトリガーにして Viewで処理をかく ModelにDBの内容がある ORMでリレーションを簡単に記述できる テンプレートでViewで処理した内容を表示させる チラ裏に移動させた。
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、
Instagram がどこに買収されたとかは他のニュースサイトにお任せして、Django アプリケーションを正攻法でスケールして "成功" してるのがとても興味深いです。現時点で Instagram Engineering で紹介されていることと TechCrunch にも掲載されたスライドから個人的なメモとしてまとめてみました。 Instagram の哲学は シンプルであること オペレーション負荷を最小化すること すべて装備 とのこと。 Instagram は以下の OSS, サービスで構築されているようです。 >>> OS / ホスティング Ubuntu Linux 11.04 を Amazon EC2 にホスティング。以前のバージョンは高トラフィックになると固まる問題があったようです。運用は 3 人。EC2 にホスティングしている理由は、調査結果によるものではなく、"まだ進化途中だか
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