電子書籍、使ってますか？ こんにちはみなさん、今回からCalibre（カリバー）の連載をさせてもらいます。西村です。 ところで、日本でも電子書籍が話題になっていますが、皆さん使っていますか？ そうですよね、日本の電子書籍、ちょっと手を出しづらいですよね。フォーマットは乱立していて、しかもどれも互換性が無いので、どのデバイスを買えばいいのかわからないし、PCで読むにしても、ストアは中途半端な量しかないので、自分の読みたい本は見つからないし…。 かたやアメリカでは、Amazonの売り上げの中で紙の本より電子書籍の方が多くなった、なんて話を聞きますが、だいぶ日本の状況とは温度差があるようですね。 かく言うぼくも、どういう経緯で電子書籍やCalibreにはまってしまったかと言うと、ひょんなことから国際版のAmazon Kindleを買ってしまったことから始まったのです。と言うのも、あるSF小説（
"はるゆたか"のナポリピッツァガレリア: Pythonでandroidアプリを作る Py2apkまとめ
2011年1月29日土曜日 Pythonでandroidアプリを作る Py2apkまとめ ガレリアの場所 ←必ず見てください。定休日火曜日2月7(月)、8(火)、9(水)の3日間工事のためお休みします。尚、店長はお店で工事をしていますので工事の見学、差し入れ(?)など歓迎します。 昼11:00～ラストオーダー14:30 夜17:30～ラストオーダー20:00 ※コースのラストオーダーは19:30 ※昼夜ともに醗酵させた生地がなくなり次第終了 ※夜は予約(17:30～19:30)も出来ます(昼は先着順) ガレリア店長がiPhoneでなく、Androidを選んだわけ昔説明しました。どちらもそう変わらないのですが、たったひとつ大きな違いが。そう、AndroidではPythonでちゃちゃっと書いたコードがあっという間にアプリになりますが、iPhoneではとても無理。appleの審査通してマネ
Rubyで配列内の重複する値を抽出する方法 - 久保清隆のブログ 確かに「重複した値が知りたい」ときって、結構あるんですよね。 Rubyにはinjectという記法(?)があるんですね。 じゃあ、Pythonだとどうなるんだろうと考えてみました。 a = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 1] t = set() [x for x in a if x in t or t.add(x)] #=>[5, 1] Rubyのように１行では書けないけど、分かりやすいコードにはなったかなと。 もっと上手い方法があったら、教えてください。 追記 2011/8/5 そういえばPython2.7以降ならばCounterがあるなと思いだしました。 これなら1行で書けます。 from collections import Counter a = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 1] [key for k
Pythonでコマンドツールを作ってて、パイプでつなげたりするときに色々はまったのでメモ。 WindowsXPでPython2.7。 # coding: utf-8 def main(): print u"テスト" # PYTHONIOENCODINGでエンコードされる print "テスト" # このファイルの文字コード(utf-8) print u"テスト".encode('cp932') # cp932にエンコードされる if __name__ == '__main__': main() これをコマンドプロンプトから実行するとこうなる。 >python test.py テスト 繝・せ繝 テストこの出力を、文字化けがない状態でファイルに書き出したい。 ちなみに、出力をリダイレクトしようとするとエラーになる。 >python test.py > test.txt Traceback (m
PHPからSupervisor4系のXML-RPC APIに接続する Ubuntu 24.04にSupervisorをインストール。 Webインターフェースを有効にしました。 Supervisor4系のWebインターフェースを有効にする そういえばXML-RPCの機能もあったよなと思い、PHPからステータスの取得を試してみます。 PythonからSupervisorのXML-RPC APIに接続する APIの有効化 前提条件として、Webインターフェースを有効にしておく必要があります。 Supervisor4系のWebインターフェースを有効にする XML-RPCによる通信 XML-RPC API Documentation こちらを参考に、XML-RPC通信の処理を作成します。 PHPでXML-RPC通信はphpxmlrpcを使用することにしました。 https://github.com/
2011/04/27 シリコンバレーは、ITの世界にとって今も特別な場所だ。 Apple、Cisco、eBay、NVIDIA、Oracle、Intelといった名だたるIT企業が本社を置き、Google、Facebook、PayPalなどWeb系ベンチャーが次々と生まれ続けている。 人口約200万。行政区域としてシリコンバレーという場所は存在しないが、人口100万を擁するサンノゼ市を筆頭に、サンタクララ、サニーベール、マウンテンビューなど約20市を含む領域に世界の才能が集まる。米国西海岸、太平洋に向かって親指を突き立てたような半島の南北30マイル（48km）の細長い領域、東京圏に地図を重ねて言えば、だいたい東京から横浜までぐらいの間に、IT企業群がキラ星のように点在しているような具合だ。建物は低く、緑も多い。風景を見る限りはのんびりした場所だ。 パロアルトの比較的大きな通り。クルマ移動が基本
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 Pythonには「後方互換性を大切にする」というモットーがあって，時にはそれが裏目に出ることがある。PythonでWebにリクエストを送る時の手法は，目的に応じて複数存在するが，これも後方互換性を守るがために起こっている現象といえる。当初はシンプルな機能を持つモジュールが利用されていて，その後より高度な機能を持つモジュールが追加されたのだが，後方互換性を守るために古いモジュールが残されているのだ。 たとえば，普通にhtppでGETリクエストを送って結果を取得するなら簡単で from urllib import urlopen src = urlopen('http://www.exam
はじめに 以前、GAE/Python で HTTPリクエストを並列化 で HTTPリクエストの同時発行を試みましたが、制限だらけの GAE で出来るなら、普通のPCでも出来るはず！ ということで、いくつかの方法を試してみました。 GAE では google.appengine.api.urlfetch パッケージの非同期リクエストを使って簡単に実現出来ましたが、残念ながら urlfetch は GAE 専用なので同じ手は使えません。 ネットで検索すると gevent + urllib の組み合わせで出来ることが分かりましたが、同じ事をやっても面白くないので別の方法を探し PycURL に辿り着きました。 ということで、PycURL を使った方法から紹介し、その後で gevent と multiprocessing を使った方法も紹介します。 その１：PycURL を使う (PycURL の
Pythonは最強ですね。文法はチョー簡単、ライブラリも充実度がすごい、それでいてメタプログラミングができる。そのメタプログラミングを使うと末尾再帰最適化までできるそうです…おそろしやNew Tail Recursion Decorator « Python recipes « ActiveState Code class tail_recursive(object): def __init__(self, func): self.func = func self.firstcall = True self.CONTINUE = object() def __call__(self, *args, **kwd): if self.firstcall: func = self.func CONTINUE = self.CONTINUE self.firstcall = False try:
おはこんばんちわ。情弱王子feizです。 最近とある方の影響で自動テストに凝っておりまして、それはもうセルフプレジャーを覚えた猿のようにテストを書いてるとかいないとかな毎日です。 さて Pythonでテストをかいてると、たまにデコレータが邪魔になることがあります。 例えばjsonを返すAPIのビューをdjangoでこんなふうにかきました。 class Api(object): @require_GET @json_response @error_handle @validate(MyViewForm) def myview(self, request, params): return { "azuma": params["feiz"], "okano": params["tokibito"], } require_GET リクエストメソッドをチェック json_response 辞書をjs
Making HEAD/PUT/DELETE requests with urllib2? 上の ML アーカイブにあるように、urllib2.Request クラスのサブクラスを作り、get_method() メソッドをオーバーライドすれば任意の HTTP メソッドを設定できる。 import urllib2 def create_request(self, uri, http_method): class MethodCustomRequest(urllib2.Request): def get_method(self): return http_method return MethodCustomRequest(uri) put_req = create_request('http://www.example.com', 'PUT') こんなやり方で、mixi Graph API の
August 2011 (1) July 2011 (1) June 2011 (2) April 2011 (2) March 2011 (2) February 2011 (2) January 2011 (6) December 2010 (6) November 2010 (5) October 2010 (8) September 2010 (2) August 2010 (3) July 2010 (9) June 2010 (4) March 2010 (1) February 2010 (7) January 2010 (2) はじめに GAE/Python ではスレッドや子プロセス等による並列化が出来ないので、タスクキューを使うのが一般的です。 しかし、URLフェッチについては、非同期リクエストを利用することで、タスクキューを使わずに複数のHTTP通信を同時実行出来ます。
August 2011 (1) July 2011 (1) June 2011 (2) April 2011 (2) March 2011 (2) February 2011 (2) January 2011 (6) December 2010 (6) November 2010 (5) October 2010 (8) September 2010 (2) August 2010 (3) July 2010 (9) June 2010 (4) March 2010 (1) February 2010 (7) January 2010 (2) はじめに この数ヶ月、GAE/Python の勉強を兼ねて幾つかのGAEアプリを作りました。 その過程で気づいたこと／ハマったことをまとめました。 Tips一覧 今回取り上げる Tips は次の通りです。 開発環境 Python2.5 を使う 最新の
Pythonバージョン 2.5 or 2.6を使う。 3.xはまだ時期尚早というか、DjangoやGoogle App Engineが対応していないので事実上選択肢にならない （DjangoとGoogle App Engineが対応したら移行が加速すると思います）。 ちなみに、RedHat LinuxにはPython 2.4がプリインストールされていますが、 SQLiteが動かないなど開発作業を行うにあたってはちょっと厳しい。 ソースコンパイル 、 EPEL からyumで拾う、aptitude install python2.5するなどなど、お好きな方法でインストールしてください。 MacOSXならMacPortsが便利です。 パッケージ管理 とりあえずsetuptoolsとpip入れましょう。 setuptools pip setuptools入れ方: wget http://peak.
The document discusses SQLAlchemy, an object-relational mapper (ORM) for Python. It covers active records and data mappers, declarative mapping, relationships, inheritance, sessions, and more. SQLAlchemy allows mapping Python classes to database tables, provides flexibility in schema design and relationships, and handles data processing through its unit of work pattern.Read less
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 Pythonのメタプログラミング手法の一つ「メタクラス」は，初心者にとっては「なんか強そう/経験値たくさんもらえそう」なアイテムの最右翼だと思う。反面「どうすればいいか/なにができるか」ということがなかなか理解しづらい。 英語のブログを見ていたら，メタクラスの理解に役立ちそうなちょうどよいサンプルを見つけたので，紹介がてら独自の解説を付け加えたいと思います。 メタクラスを簡単に説明すると，「本来コードを書かなければ実現できないような処理を黒魔術的な処理でなんとかしちゃう」ためのテクニックです。コード量を(時には劇的に)減らすことができたり，すっきりした見通しの良いクラス設計を実現できま
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