探検! Python Flask
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) 達人出版会 660円 (600円+税) Pythonプログラマに人気のマイクロWebフレームワークFlaskを使いこなす! FlaskによるWebアプリ開発のための実践的なチュートリアル本です。環境構築・設定方法からデータベースとの連携や認証、デプロイまでをサンプルコード付きで解説します。 関連サイト本書の関連ページが用意されています。 Explore Flask 日本語版・サポートページ内容紹介FlaskはPythonプログラマに人気のマイクロWebフレームワークです。 WEBフレームワークというと様々な仕様や独自のルールがたくさんあって、学習に時間がかかってしまうというようなイメージを持っていませんか? Flaskでは憶えなければならないことが非常に少ないので、初心者でもすぐにWebアプリケーション開発を始
Python 2.7.x と 3.x の決定的な違いを例とともに | POSTD
Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？ 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt
Python と Ruby と typing - methaneのブログ
うーん、structural subtypingとダックタイピングは同じものなんだろうか。— Yukihiro Matsumoto (@yukihiro_matz) 2016年9月8日 https://t.co/5Rv86piThC wikipediaによると似て非なる物のようですね。 https://t.co/VwIg39h5M0— INADA Naoki (@methane) 2016年9月8日 この話題について補足しておきます。なお、僕はTAPL脱落組なのであまり正確性は期待しないでください。 背景 Ruby Kaigi で Matz が Ruby3 に向けて考え中の静的型について話されたようです。 少し前から、 Python でも Guido が Dropbox での大量のコードベースを改善していくために type hinting がほしいということで PEP 484 を始めました
Django でのテスト - Qiita
今 Python で Django を使うときにテストについてはこうすればいい、という自分なりの解をまとめました。 方針 manage.py test app1 app2 の形式でテストする (Django の仕組みに乗る) app1/tests/test*.py をデフォルトで全部テストする (app1/tests.py ではなく) coverage は html にして CIサーバーで見られるようにする これらを満たすのは現在のところ django-nose です。 また CI は CircleCI を使うとします。 Django の準備は必要に応じて http://qiita.com/seizans/items/1dc744694c1072e2b8d3 などを参照ください。 CircleCI のアカウント作成などは https://circleci.com/ から、特に難しいこと無く
pip関連ツールでPythonのパッケージ管理を楽にする - Qiita
追記 2017.11.11 Pipenvの紹介 まさにbundlerやpackage.json的な pipenv というツールが出てきました。現在はそちらを利用するとよいでしょう。 pipenv公式ドキュメント（日本語訳） 2018.12.20 Poetryの紹介 ライブラリ開発者にはPipenvよりもPoetryのほうが良さそうです。個人のブログのほうに記事を書きました。 Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで - PYTHONIC BOOM BOOM HEAD はじめに 最近、いろんなツールの存在を知ってパッケージ管理方法を改めたのでメモ。 たまにtwitterとかで「Pythonってpackage.json的なのとかbundler的なの無いの？requirements.txtで管理するくらいしかできないの？」って目にするけど、以下のツールたちを使えばある程
Pythonのリスト内包表記をdisる - shkh's blog
Pythonにはリスト内包表記という可読性を著しく損なう記法がある。でも、リスト内包表記は何故か速くて、for文を書く前にそれがリスト内包表記で書けないか考えることになっている。 どれくらい速いのか。普通のforループと比較してみる。 #普通のループ def loop(i): result = [] for x in range(i): result.append(x) return result #リスト内包表記 def compre(i): return [x for x in range(i)] 以下は100ループを100万回行った時の実行時間 >>import timeit >>timeit.__dict__.update(loop=loop, compre=compre) >>timeit.Timer('loop(100)').timeit() 16.42305278778076
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ | DevelopersIO
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ こんにちは、せーのです。今日は昨今でのクラウド構築での主流となりつつある「サーバレスアーキテクチャ」を更に効率的に構築できる便利ツールをご紹介します。ちょっとワクワクしますよ。 できるだけ速く、できるだけ直感的に AWSにてサーバレスアーキテクチャを実現するのに一番シンプルな方法は「Lambda + API Gateway」です。要件をREST APIの形に落とし込み、API Gatewayにデプロイ、URLを叩かれたらLambdaが連動して処理を開始する、というものです。Lambdaが自動的にスケールしてくれるので沢山のアクセスがきた時もうまいこと捌いてくれ、EC2無しでシステムの構築が可能となる、というものです。 しかし実際に組んだことがある方はわかるかと思いますが簡単な
Python の dict の実装詳解 : DSAS開発者の部屋
@methane です。 最近 Python の dict をハックしているので、その紹介をしたいと思います。 ですが、まずこの記事では現在 (Python 3.6a2) の dict の実装を詳解します。 データ構造 基本となる構造体は3つです。(Python 3.6a2 のソースより引用) typedef struct _dictkeysobject PyDictKeysObject; typedef struct { PyObject_HEAD Py_ssize_t ma_used; PyDictKeysObject *ma_keys; PyObject **ma_values; } PyDictObject; typedef struct { /* Cached hash code of me_key. */ Py_hash_t me_hash; PyObject *me_key;
Python初心者によるPythonのいいところ、はまりどころのまとめ - Webtech Walker
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、
Django Best Practice への道 #2
DjangoのWebアプリを開発している際、リファクタ/テスト拡充のために集めた情報をまとめます。本記事は三部作の二つ目となります。 #1 Djangoプロジェクト/アプリケーション/設定ファイル構成 #2 Djangoテスト戦術 #2 補足編 #3 Django Model/View/From/Template戦術 書くこと Django Best Practiceへの道の続きで、Djangoテスト戦術について書きます。Djangoでテストをする際に、どうしたら効率的に書けるか、メンテナンスしやすくなるか、ということに焦点を置いて書きます。 書かないこと テストをするべき、テストはいらない、どこまではするべき、といった類の話は書きません。する、しない、いまはしない、どこまではする、は各チームや開発者がその時置かれているコンテクストに非常に強く依存している為、閾値的なものや考え方を書くのは
How to Build Your First Slack Bot with Python
Post updated by Matt Makai on December 13, 2017. Originally posted on June 04, 2016. Bots are a useful way to interact with chat services such as Slack. If you have never built a bot before, this post provides an easy starter tutorial for combining the Slack API with Python to create your first bot. We will walk through setting up your development environment, obtaining a Slack API bot token and c
Django Best Practice への道 #3
DjangoのWebアプリを開発している際、リファクタ/テスト拡充のために集めた情報をまとめます。本記事は三部作の三つ目となります。 #1 Djangoプロジェクト/アプリケーション/設定ファイル構成 #2 Djangoテスト戦術 #2 補足編 #3 Django Model/View/From/Template戦術 書くこと Djangoの基本的な構成要素である、models.py, views.py, urls.py, forms.pyに関して、最初から知ってればよかったと思った事を書いていきます。だいぶ文章にもっさり感と字が多い感がでてますが、自分の言葉で説明することで理解を深めるという目的もあるのでご容赦ください。 あと、是非意見が欲しいっす。Django使ってる人日本に沢山いるはずなのにこの類の情報ってあんまり無いイメージがあり、以下に書いてある事を考えている人たちとお話してみた
【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual
2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
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python自習テキスト [kirinwiki]
このコンテンツを更新しなくなって久しく、さらにレンタルサーバーのPHPもずっと古いバージョンを使うわけにいかず、従来のdocuwikiを使うのをやめました。全ての内容を静的なHTMLにするのが割と手間なため、手抜きとして、ここの表紙以外をPDFに直してしまいました。これで保存します。python2用なので利用価値もすでに少ないですけどね。 っていうか、実際は動物さんイラスト集サイト。pythonの話はオマケ。 スクリプトが書けると、多分どっかで何かの役に立ちます。決まりきった仕事をチマチマと手作業でやるような場面で、スクリプトを上手に書けると劇的に楽になったりすることもあります。筆者自身がそういう経験を持っているので、他にも同じようなことができる人が現れてほしい。こういった動機で、習得用のテキストをポチポチと書き続けています。 興味はある(or 必要に迫られている)んだけど、本当に何も知ら
データ分析する上で役立つ本のまとめ50冊 - hsuetsugu’s diary
この連休だけで読んだわけではないですが、いろいろ振り返ったりしたので、分析に役立つ本などをこの機会にまとめてみました。おすすめ度合い、というと読む人の立場とか状況によって違いそうなので、主観的に、自分にとって役立った度合いを５段階で評価しました（星の数で）。 ※Amazonの商品紹介貼付けてまくってますが、アフィリエイトはやっていません。著作権的にAmazonのを貼るのは問題ないらしいのでそうしているだけです。 ※以下、長いです。長くなりました・・。 分析関連 まとめとしては、O'Reillyの本が情報量も多く、参考になるものが多い。Rやpythonのコードも豊富で、かつ実践的なので、「プロはこう書くのか」と参考になるものが多かった。また、R、pythonどちらでも、パッケージにあまり頼らないで関数を最初の章から少しずつ積み上げてきちんと書かれているので、「この手法はこのパッケージをつかっ
oreilly.com
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