うまく動かなかったのでflask-scriptとflask-sqlalchemyを入れたらちゃんと動くようになった。 Flaskのバージョン、応答時間、HTTPヘッダ、リクエスト変数、テンプレートやSQLAlchemyやロギング情報がツールバーに表示されるようになる。 何もよりもツールバーが出ているとapp.DEBUGがTrueになっていることが明確なので本番稼働の際にfalseし忘れがない。 flask-debugtoolbar
ブックマーク / blog.kzfmix.com (22)
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moqada 2014/05/04
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FlaskとSQLAlchemyでつくるreStructuredTextなWiki (2)
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Text, DateTime from flaski.database import Base from datetime import datetime class WikiContent(Base): __tablename__ = 'wikicontents' id = Column(Integer, primary_key=True) title = Column(String(128), unique=True) body = Column(Text) date = Column(DateTime, default=datetime.now()) def __init__(self, title=None, body=None, date=None): self.title = tit
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FlaskでリアルタイムWebアプリが作れるようになって素晴らしい
from flask import Flask, render_template from flask_sockets import Sockets app = Flask(__name__) sockets = Sockets(app) @sockets.route('/echo') def echo_socket(ws): while True: message = ws.receive() ws.send(message) @app.route('/') def hello(): return render_template('hello.html') if __name__ == '__main__': app.run() <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</
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LiveReload(Python)のshellが便利すぎる
LiveReload-0.15から使えるようになったshellが便利。 例えばHTML書くのにSass(Compass)+Jade+CoffeeScriptという組み合わせを使っているとそれぞれwatchしてコンパイルすることになるので端末を3つ無駄にするが、Livereloadでコマンドを定義するのもちょっと面倒。 そんな時にはshellを使うといい #!/usr/bin/env python from livereload.task import Task from livereload.compiler import shell Task.add('sass/*.scss', shell('compass compile')) Task.add('index.jade', shell('jade index.jade'))
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FlaskでRESTful
from flask import Flask, request from flask.ext.restful import Resource, Api app = Flask(__name__) api = Api(app) todos = {} i = 0 class TodoSimple(Resource): def get(self, tid): return {"tid": tid, "todo": todos[tid]} def put(self): global i tid = i i = i + 1 todos[tid] = request.form['data'] return {"tid": tid, "todo": todos[tid]} def post(self, tid): todos[tid] = request.form['data'] return {"t
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Sphinxのテーマにtwitter bootstrapを使う
で使えるようになる。 あまりCSSをいじる気がなければこれでいいかなと思うが、弄りたい場合にはこっちのやり方のほうがいいかな。 あとで何かで使ってみようっと。
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Emacs+titanium cli+alloyでiPhoneアプリを開発する
静岡javaScript勉強会 #2に参加されるみなさんこんにちは、参加されないみなさんもこんにちは。僕は11月のすべての土曜日を留守にして家族の顰蹙を買うという重圧に耐え切れずに早々に離脱してしまいましたので朝からお家でjsってます。 ところで、@tomofの「Backbone.js入門」面白かったですか？よっしゃーいっちょおとうさんもbackbone.jsでウェブアプリケーションつくっちゃうぞーっていう気になりましたか？はいそうですか、そうですよね。ついでに、その勢いでBackbone.jsっぽい開発のノリでiPhoneアプリを開発できたら面白いと思いません？思いますよね。 やりましょう、Alloyで!(孫社長風味でよろしく) というような内容のエントリです。 Titanium CLIとAlloyのインストール Titanium CLIはTitaniumで開発するためのコマンドラインの
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Alloyでつくる簡易RSSリーダー
Titanium Mobile iPhone/Androidアプリ開発入門の簡易RSSリーダーをAlloyで書きなおしてみた CoffeeScrptで開発する方法については、ここを参照のこと。 軽くハマったのはviewかな。 views/index.xml 最初TabGroupにidを設定したら、$.index.openでエラーがでた。 結局$.indexってなんじゃろか？とドキュメントを読んだら解決した。 要するにViewのトップレベルには Ti.UI.Window Ti.UI.TabGroup Ti.UI.iPad.SplitWindow のいずれかが必要で、idが明示的に指定されてない場合には、そのファイル名がidとして利用される。 規約に従うことにしたらxmlはシンプルになった。 createApplicationTabGroup = -> tab1 = createRSSTab
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自分用twitter bootstrapを管理する
ウェブ業界なんかだとデザイナーさんがいるので、「デザインがーーーーー」みたいなのはクリティカルな問題にはならないのかもしれないが、製薬系の研究所とかだと、研究所内のシステム構築のためにデザイナーを雇うとかまずあり得ないので、しょっちょう悩みます。 特に、イントラでウェブサービスやろうとか思ったらjQuery使って見ためを良くしたりとかユーザビリティとか考えて使いやすくしたりといったフロントエンドのスキルは必須。 つまり、モックを使ってできるだけ早く70点のユーザーインターフェイスを作るスキルが超重要なわけだ。 しかも、twitter bootstrapを使おうと思ったら、頻繁なバージョンアップに対応しないといけないわけで。 GitHub対応 GitHubハンズオンやったので、その時の@ishisakaの資料を参考にすればいいと思います。 とりあえず、本家からforkしたらcloneして、u
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moin2の16の特徴の中から気になったもの
MoinMoin 2.0のビッグニュースに16個あげられていたんだが気になったものを Sphinx-based docs Sphinxベースのドキュメントになって読みやすい。でもmake pdflatexはこけた Storage Layers: stores, backends, middlewares ストレージにファイルだけではなくsqlalchemyで使えるRDBやKyoto Cabinetなんかも使える。 Tree based transformations これに惹かれた という変換経路をたどるのでフォーマットの変換ができる。つまりwikiのコンテンツを好きなフォーマットで取り出せるので、特にReSTで取り出してSphinxにもっていけるようになるのでデータの再利用がしやすそう。 GUI editor update and different approach ckeditorが
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javascriptを手っ取り早く学ぶためのjs本フローチャート
今年はjavascriptをちゃんと学ぼうという目標を立てて、Node.jsでWiki作ってみたり、ナポリン(富士のB級グルメのご当地キャラ)のゲームを作ったりしたので、一通りやった感は得られたかなと。 Javascriptの本を何冊か読んだので、どういう順番で勉強したら効率的だろうかとGraphvizを使ってフローチャートにしてみた。 パーフェクトJavascriptは必読かなと思うが、知識がない段階でいきなり読むと挫折する本なので、JGPかなんかで概要を掴んでおくか、普通にコード書けるようになってから読んだほうが得るものが多いですね。良書でしょう。
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PythonでSelenium2.0のWebDriverを動かす
seleniumも覚えようかなぁとmacbook(10.5)で触ってみた。 selenium2.8とselenium 2.8.1のpythonモジュールではfirefoxが立ち上がらずに死ぬので、firefoxで動かすことに固執せずにとっとと諦めてchromeでやってみた。 Chromeで動かす場合にはchromedriverというものをダウンロードしてきて、適切な場所に配置(Macだと/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/)する必要があります。 from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import NoSuchElementException from selenium.webdriver.common.keys import Keys impor
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PythonistaにPEP8の御加護を
pep8ってコマンドが便利すぎてちょくちょく叩くんだけど、それでも叩くの面倒になったりすることはある。正直、こういうチェッカーは空気を読んで走って欲しいですね。 ユニットテストに組み込んでるのを見つけて、おーいいじゃん素敵じゃんとか思ってたんだけどもうちょい身近に感じたいなぁと。 で、Growlの出番。セーブするたびにpep8チェックが走って結果が通知されるようにした。 でもこの通知はすぐに消える（はやすぎ）。どこがおかしいのかよく見ようとすると消えてしまってちょっと困る。逆にstickyをTrueにすると消えずに残っているのでそれはそれでうざい。 神の御加護ってのはそんなもんなのかなぁと思った。あと、アイコンをPythonの蛇ロゴにしたほうがいいかなぁと。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
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Node.jsでtwitterのストリームをgrowlで通知する
普通にスクリプトとして使えるので、覚えてくるとなかなか楽しいですね。Node.jsのモジュール一覧を眺めながら面白そうなのをいじっています。 今日はgrowlで遊んでみてますが、通知はgrowlnotify経由なのであらかじめインストールしておく必要があります(入ってなくてもエラーを吐かないので一瞬悩む)。 #!/usr/bin/env node require.paths.push('/usr/local/lib/node_modules') var TwitterNode = require('twitter-node').TwitterNode , growl = require('growl'); var twit = new TwitterNode({ user: '####', password: '####', track: ['perl','python','haskell
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python-amazon-product-api
Pythonのamazon関連のパッケージでよさそうなのを探していたらpython-amazon-product-apiとbottlenoseってのがあった。 今回はpython-amazon-product-apiを使ってみた。 で、まぁ色々やっていると、xmlが見たいシチュエーションがあって、どうやるんかなぁと調べた。 from amazonproduct import API AWS_KEY = 'XXXXXXXXXXX' SECRET_KEY = 'XXXXXXXXXXX' api = API(AWS_KEY, SECRET_KEY, 'jp') imagenode = api.item_lookup('4274208850', ResponseGroup='Images') from lxml import etree print etree.tostring(imagenode
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Pythonでtwitpicに写真を投稿する
python-twitpicというものがあった。twitpicはデイレクトリになってて__init__.pyとかあるけど、直接twitpic.pyをimportする方向で。 #!/Usr/bin/env python # -*- encoding:utf-8 -*- import twitpic twit = twitpic.TwitPicAPI('xxxx', 'xxxx') twitpic_url = twit.upload('twitter.png', message='test from python', post_to_twitter=True) print twitpic_url 数行で画像投稿しつつtwitterにもpostできる。
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単語の頻度マトリックスを作成
流れとしては、全単語セットからある頻度以上の単語リストを作成（これが行のセット）し、それぞれのURL毎に何個含まれているかを調べてマトリックスにする。この時、あまりにもマイナーな単語とか、逆にあまりにもよく出る単語は類似性をはかるときに情報量ゼロにしかならないので除く。 今回1100件のフィードからなる（かなり多様性の高い）セットだったので、minの頻度はかなり低く設定した。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import cPickle,sys def get_tagset(tag_data,min=0.1,max=0.7): all_tags = [] tag_counts = {} size = float(len(tag_data)) for tags in tag_data.values(): for tag in tag
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LDRの購読RSSから単語セットを抽出して永続化
LDRで購読しているフィードから単語セットを抽出して遊びたい。 データセットは一度取っておけばいいので、永続化をしておく。入力はLDRから吐き出したOPMLファイル(export.xml) #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import sys,re,feedparser,shelve,MeCab,sgmllib from xml.dom.minidom import parse, parseString opmlfile = "/Users/kzfm/export.xml" def getwordcounts(i,url): print "#%d feedparser parse: %s" % (i,url) try: d = feedparser.parse(url) except UnicodeDecodeError,e: p
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