Pythonで書ける便利な書き方を紹介します。 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu
Python 2/3 両対応のために `unicode_literals` を使うべきか - methaneのブログ
背景 Python 2 用のコードを書くときは、 Python 3 対応を見越して # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division, print_function, absolute_import をテンプレとして書いています。 __future__ はファイルごとにバラバラだと混乱を招くので、今関わってるプロジェクトでもこれを新規ファイルのテンプレとして登録してもらってます。 Python 3 の構文、リテラルを有効にする __future__ のうち、 unicode_literals だけは今まで使っていなかったのですが、ふと「あ、やっぱり使うべきだな」と思いついたので、そのへんをまとめます。 第三の文字列型 native string Python 2 には2つの文字列型 str (bytes) と unicode が
Pythonライブラリメモ
分野別メモ(一部、趣味嗜好による偏りがあります) Contents 日付 webプログラミング データ処理 クライアント WSGI/フレームワーク WSGI/ツール、ライブラリ ストレージ RDBドライバ ORM NoSQL キャッシュ ドキュメンテーション テスト 開発 パッケージング/配備 構成管理 日付 python-dateutil arrow mxDateTime webプログラミング データ処理 simplejson lxml pycrypto クライアント requests openid2rp httplib2 WSGI/フレームワーク pyramid flask bottle wheezy web2py turbogears2 pylons WSGI/ツール、ライブラリ webob pastedeploy repoze.* zope.* jinja2 mako chamel
dstatの万能感がハンパない - （ひ）メモ
サーバーのリソースを見るにはグラフ化は重要ですが、推移ではなくリアルタイムな状況、例えば秒単位のスパイキーな負荷を見るには、サーバー上でvmstatやiostatなどの*statファミリーを叩く必要があります。 さて、vmstatはメモリの状況やブロック数単位のI/O状況は見られますが、バイト単位のI/O状況やネットワークの送信、受信バイト数を見ることはできません。 # vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap--- -----io----- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 3 1 0 4724956 355452 726532 0 0 54 484 3 3 1 0 99 0 0 2 0 0 47
HiveServerを使用してPythonやPerlからHiveQLを実行する - たごもりすメモ
HiveServerはThriftプロトコルをしゃべる*1ので、おなじくThriftで接続すると任意のクエリを発行できたりして大変便利。ということで、やったので、そのメモ。 準備 まずHiveServerだけど、hiveコマンドを叩いてクエリが実行できる状態なら以下のコマンドで起動する。*2 $ hive --service hiveserver ただしあらゆるデータ投入などをThrift経由でやるのは正直めんどくさい。hiveと叩けば起動するHive CLIでもデータ操作はしたい。なので conf/hive-default.xml にMetastoreの設定をする。今回は手元のMySQLに hive データベースを作り、それを使うようにした。このあたりが大変参考になった。 HiveのmetastoreをMySQLを使ってLocal Metastore形式で利用する - blog.kats
Matplotlib: Python plotting — Matplotlib 2.0.0 documentation
Matplotlib: Visualization with Python Matplotlib is a comprehensive library for creating static, animated, and interactive visualizations in Python. Matplotlib makes easy things easy and hard things possible. Create publication quality plots. Make interactive figures that can zoom, pan, update. Customize visual style and layout. Export to many file formats. Embed in JupyterLab and Graphical User I
Tornado Web Server — Tornado 6.4.1 documentation
¶ Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed. By using non-blocking network I/O, Tornado can scale to tens of thousands of open connections, making it ideal for long polling, WebSockets, and other applications that require a long-lived connection to each user. Quick links¶ Current version: 6.4.1 (download from PyPI, release notes) Sour
FlaskならApp EngineのTwitter Botが15行で書ける — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
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 関連 : microneを使ったらApp EngineのTwitter botが14行で書けた Flaskというフレームワークを使って，Google App EngineでTwitterのBotを作ってみたら15行で書けてしまった(あと5行短くなるけど，PEP 8というPythonのスタイルガイドを破ることになるのでそこまで短くしない)。 まずはコードを見てもらいましょう。 #coding: utf-8 from random import choice from twython import core from flask import Flask app = Flask(__nam
「Python×Django×AWS」による モバイル向けソーシャルアプリ開発の裏側
6月30日、株式会社gumi CTO 堀内康弘氏による技術セミナー「Python×Django×AWS で作るソーシャルアプリ ～3日に1つアプリをリリースできた理由～」が開催された。オプト主催のソーシャルアプリコンテスト タイアップセミナーの一環で、今回で2回目の開催となる。 6月30日、株式会社gumi CTO 堀内康弘氏による技術セミナー「Python×Django×AWSで作るソーシャルアプリ ～3日に1つアプリをリリースできた理由～」が開催された。オプト主催のソーシャルアプリコンテスト タイアップセミナーの一環で、今回で2回目の開催となる。 ソーシャルアプリ開発に Python×Django×AWSを選んだワケ gumiは、エンタメ情報に特化したモバイルSNS「gumi」を手がける開発会社で、日本初の携帯向けOpenSocialプラットフォーム「gumi Platform」を提供
App Engineではどの言語を使えばいいのか - ひがやすを技術ブログ
App Engineで使える言語は基本的にはPythonとJavaです。それでは、どちらを選ぶのが良いのでしょうか。 それ以外の言語の人向けの話は後から出てくるのでしばらくこのままお読みください。 趣味ならば単に好きなものを選ぶだけでいいのですが、仕事で使うためには、長所と短所をきちんと把握した上で選ぶ必要があります。また、ここでの話は言語としての一般的な話ではなくApp Engineで使うとき限定の話としてお読みください。 まず安定度ですが、インフラ部分の安定度は、どちらも基本的に同じです。もしかすると、まったく同じものを使っているのかもしれません。 その上で動くAPIの部分は、インフラと直接結びついている低レベルな部分と低レベルなAPIの上に構築された高レベルな部分とに分けて考える必要があります。 低レベルなAPIはLLAPIと呼ばれたりしますが、安定度は、PythonとJavaも同じ
MessagePackのPython Bindingをリリースしました : DSAS開発者の部屋
MessagePack とは、古橋(id:viver)さんが開発された高速・高効率なバイナリシリアライズフォーマットです。詳しくは 古橋さんの日記 やプロジェクトサイト を見てください。 PythonからMessagePackフォーマットでSerialize/DeserializeするためのPythonパッケージを作ったので、取得方法と使い方について簡単に紹介します。 1. インストール msgpackという名前でPython Package Index (PyPI)に登録してあります。 <http://pypi.python.org/pypi/msgpack/> setuptoolsをインストールしている環境では、 $ easy_install msgpack でインストールすることができます。 Windowsでインストールする場合は、PyPIのパッケージサイト からインストーラをダウン
空前のGangliaブーム到来 - スコトプリゴニエフスク通信
id:hirose31氏の「ganglia (gmond) を拡張するモジュールをPythonで書いてみた」というエントリを見て以来なんとなく気になっていて、アルファインフラエンジニアからも薦められていたGangliaだが、いくつかの疑問点があって本格的に触ってみるにはいたらなかった。疑問点とは以下の三つ。 Gangliaのインストールは面倒？アルファインフラエンジニアのこのエントリを見て、なんやかんやPatchをあててインストールしているのは面倒だなーと思っていたが、CentOSならばEPELにも3.0系だけれどもGangliaのRPMがあることが分かって、とりあえず試してみるといったことはすぐにできる。ただし、Pythonサポートを使うには3.1系が必要なので、EPELなり、fedora-developmentからSRPMを拾ってきてビルドしなおさなくてはいけないかも。この点も以前書い
ganglia (gmond) を拡張するモジュールをPythonで書いてみた - （ひ）メモ
ganglia (http://ganglia.info/) 3.1以降では、データの収集を行うgmondを拡張したい場合、C言語のモジュールを書くほかに、modpython (libpython) をロードすることにより、pythonでも拡張モジュールを書けるようになっています。 なので書いてみました。 http://github.com/hirose31/ganglia-pymodule_traffic1/tree/master このモジュールは、ユーザが指定したネットワークインターフェースについてだけ、トラフィック(転送バイト数とパケット数)をモニタするものです。 トラフィックのモニタなら標準添付のmod_netがあります。Linuxの場合の実処理は libmetrics/linux/metrics.c でなされているのですが、こんな実装になっています: /proc/net/dev
Google謹製 ソースコードレビューシステム rietveld(オープンソース版 Mondrian)を動かしてみましょう - ふにゃるんv2
前回のネタの続きです。 前回では、以下のリンクを見て、ソースコードレビューソフトを入れてみました。 【レポート】オール・アバウト・Google Chrome - Google Developer Dayセッションレポート (2) http://journal.mycom.co.jp/articles/2009/06/15/gdd2/001.html Chromeの開発に使用されているツール・・・自動ビルド・自動単体テストのためにBuildbot、コードレビューのためにrietveldというツールが使用されている 今回は、実際に rietveld を入れて動かしてみます。 Google社内で使われているコードレビューシステムと同じようなソフトを手元で動かしてみるなんて、何かワクワクしますよね？ 実際、下図のように、結構簡単に動かせますので、興味の沸いた方は、以下をどうぞ。 1 posted
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