[テンプレ付き]PythonでCLIツールを作るときのTips | DevelopersIO
こんにちは、どんな作業もターミナルで行うことが多めの平野です。 最近はパイプに流すようなCLIアプリもPythonで作ることが多いので、 そこで必要になったいくつかの要素をまとめてみます。 パイプライン処理として実装しよう BrokenPipeの表示を消す argparseによる引数とオプションのパース この辺を考慮すれば、あとは文字列変換の主要なロジックだけを実装すればOKかと思います。 パイプライン処理として実装しよう パイプライン処理とだけ言うと色々な意味がありそうですが、ここで言っている意味は データの先頭行の処理の結果は最終行が入力される前でも取り出せるようにしよう ということです。 パイプ (コンピュータ)#シェルからの使用 - Wikipedia 複数行のテキストが入力されてきた時に、 それぞれの行の文字数をカウントするアプリケーションを作ったとします。 この時、以下のような
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【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
AWS LambdaのPython版で何が出来るか色々検証してみた | DevelopersIO
サーモン大好き、横山です。 今回 AWS Lambda のPython対応で何が出来るのか色々と気になったので、検証してみました。 以下の内容は、(2015/10/13現在の情報です) CPUは？ Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v2 @ 2.80GHz の 2コアの環境で動いてるらしいです。 プログラム import commands def _(cmd): return commands.getoutput(cmd) def lambda_handler(event, context): print _('cat /proc/cpuinfo | grep -e processor -e Xeon') 実行結果 メモリは？ 約 ４GB のメモリで動いてるらしいです。 プログラム import commands def _(cmd): return command
PythonのpyzabbixでAPIの実行結果を出力する | DevelopersIO
サーモン大好き、横山です。 今回はZabbix APIとのやりとりを補助してくれるpyzabbixです。 ライブラリ側でログのON／OFFしてくれる関数が無かったのでメモ書きです。 準備 OSは、Amazon Linux上で確認しています。 virtualenvで環境を作り、その中で pip install pyzabbix でモジュールを入れます。 $ mkdir -p /tmp/pyzabbix $ cd !:2 $ virtualenv -p /usr/bin/python27 venv $ . venv/bin/activate (venv)$ pip install -U pip (venv)$ pip install pyzabbix コード ライブラリの中身、 venv/lib/python2.7/site-packages/pyzabbix/__init__.py が、以下
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