前回、前々回と祝日について触れた際、暦に興味を持ったので Wikipedia の暦法関連を読み漁っていた。天文の話だけでなく、歴史や文化の話も混じっていておもしろい。 よくわかってなかった旧暦についても知ることができた。狭義の旧暦は今の日本の暦(グレゴリオ暦、ただしうるう年の計算基準が皇紀)の前の暦の意味で、明治5年12月2日まで使われていた天保暦。俗に言う旧暦は、天保暦の置閏法を借りてきて、今に無理やり適用したもの、と。 天保暦っぽいのを算出 そして、この旧暦を算出する QREKI.AWK 、およびその移植、派生品を発見。 .js, .pl, .php etc. 。でも qreki.py は検索しても見つからなかったので作ってみた。 >>> from qreki import Kyureki >>> k = Kyureki.from_ymd(2009, 11, 27) >>> print
Source code: Lib/unittest/mock.py unittest.mock is a library for testing in Python. It allows you to replace parts of your system under test with mock objects and make assertions about how they have been used. unittest.mock provides a core Mock class removing the need to create a host of stubs throughout your test suite. After performing an action, you can make assertions about which methods / att
1月に「Pythonを始めるなら、1ファイルの軽量Webフレームワーク「Bottle」がおすすめ」というのを書いたところ、なかなか反響が大きかった。そこで今回は、私がいくらか使ったことがあるPythonのWebフレームワーク6種について、かんたんに紹介するというのをやってみたい。コメントは、私のごく主観的な印象に基づいている。 Bottle(ボトル) http://bottlepy.org/ 「bottle.py」という1ファイルだけでできている。環境構築が不要なので、Python入門に最適。1ファイルに全部入っているので、組み込むのも容易だし、依存リスクもないので、実用にもいいと思う。これだけシンプルなのは、生存戦略としても強い。 CherryPy(チェリーパイ) http://cherrypy.org/ Bottleより大きいが、外部依存がないので、これも環境構築不要で、Python入
pythonの環境をAnacondaで構築したら、homebrewで作った環境に不具合が出ました。 入れる前にいろいろ調べたのに知らなかったことなので、轍として残しておきます。 MacOS X Yosemite homebrew, Anaconda ←混ぜるな危険 もともと、homebrewを用いてNode.js等の環境を構築し、hubotと戯れていた環境。 最近、話題のTensorFlowを使ってみるべくPythonの環境をAnacondaで作り、チュートリアルを少々動かし始めていました。 久々にnpmコマンドを打ったところ… -bash: npm: command not found ファッ!? 助けて!brew doctor! 困ったときのbrew doctor。警告が出ています。 Warning: Anaconda is known to frequently break Home
Web Server Gateway Interface (WSGI; ウィスキー[1][2]) は、プログラミング言語Pythonにおいて、WebサーバとWebアプリケーション(あるいはWebアプリケーションフレームワーク)を接続するための、標準化されたインタフェース定義である。また、WSGIから着想を得て、他の言語でも同様のインタフェースが作られた。 基本的な発想[編集] 過去において、Pythonに多種のWebアプリケーションフレームワークが存在することは、PythonでWebアプリケーションを開発しようとする者にとって問題になっていた。というのも、Webアプリケーションフレームワークを選択することによって、使用できるWebサーバが制限されてしまったり、その逆の制限が発生したりしたためである。Pythonで書かれたWebアプリケーションは、FastCGI, mod_python, C
Ruby は柔軟なプログラミング言語であり Sinatra のような手軽で軽量なウェブアプリケーションフレームワークがあります。いままで分析用の言語として主に Python で統計やデータの可視化をおこなってきましたが、もちろん Python にも多種多様なウェブアプリケーションフレームワークがあります。 数値計算などを Python でおこなう仕組みをウェブシステムとして提供したい場合、わざわざ別の言語を利用するよりウェブの部分も同じ言語で作ってしまったほうが一貫性があります。 そこで今回は Flask という Python の小規模なフレームワークを利用し、ごく簡単なウェブアプリケーションを作ってみます。 Flask には日本語訳された親切なユーザーガイドがあります。 https://a2c.bitbucket.io/flask/ とても丁寧に書かれているので、基本的にはこのドキュメン
Flask(フラスク)は、プログラミング言語Python用の、軽量なウェブアプリケーションフレームワークである。標準で提供する機能を最小限に保っているため、自身を「マイクロフレームワーク」と呼んでいる。Werkzeug WSGIツールキットとJinja2テンプレートエンジンを基に作られている。BSDライセンスで公開されている。 概要[編集] Flaskは、標準で提供する機能を最小限に保っているため、自身を「マイクロフレームワーク」と呼んでいる。Flask自身は、他のフレームワークがしばしば持っているような、データベース抽象化レイヤやフォーム値の検証などの機能を持たない。これは、どんなWebアプリケーションにも適合する良い基盤を作るための設計判断だとしている(例えば、テンプレートエンジンはほとんどのWebアプリケーションで有用だが、関係データベース等はすべてのアプリケーションが必要とするもの
Welcome to Flask¶ Welcome to Flask’s documentation. Get started with Installation and then get an overview with the Quickstart. There is also a more detailed Tutorial that shows how to create a small but complete application with Flask. Common patterns are described in the Patterns for Flask section. The rest of the docs describe each component of Flask in detail, with a full reference in the API
Django(ジャンゴ)は、Pythonで実装されたWebアプリケーションフレームワーク。MVCデザインパターンに緩やかに従う。もともとはアメリカ合衆国カンザス州ローレンスにあるWorld Company[8]のために、ニュース系のサイトを管理する目的で開発され、2005年7月にBSD Licenseで公式にリリースされた。フレームワークはジプシー・スウィングのギタリストであるジャンゴ・ラインハルトにちなんで命名された。 Djangoの第一の目的は、複雑なデータベース主体のウェブサイトの構築を簡単にすることであり、コンポーネントの再利用性と'pluggability'、素早い開発、Don't repeat yourselfの原則に力点を置いている。ファイルやデータのモデルにいたるまで、Pythonが一貫して用いられている。Djangoはまた、動的に生成され、データモデルの定義を通じて完全に
ここまでで少しコメントアウトについて触れてきました。 Pythonでは「 # 」(ハッシュマーク)がコメントアウト記号となり、ハッシュマーク以降の記述が実行対象とはなりません。1行のみコメントアウトはこれで十分ですが、他の言語では当然のように存在する複数行のコメントアウトはどうすれば良いのでしょうか。 複数行コメントアウト しかしPythonには複数行のコメントアウトがありません(今後の新バージョンでは実装されるかもしれませんが)。ただし代替になりうる機能はあります。インデントに気を付ける必要がありますが、「 ‘ 」(シングルクォーテーション)もしくは「 ” 」(ダブルクォーテーション)3つでコメントアウトとしたい部分を囲んでしまえば、それをあたかもコメントであるかのように扱うことができます。 # 通常のコメントアウト # print("test 1") print("test 2") #
ASCIIの文字列でないものが含まれていますというエラーです。 実行ファイルのの先頭に # coding:utf-8 を書くと直ります。
サーモン大好き横山です。 Pythonを使うとき、システムの環境を汚さずPythonのコードを書くときに便利です。 今回その導入方法を説明していきたいと思います。 Pythonのバージョンごとのvirtualenvのインストール Amazon Linux 2015.03を使う場合に、新規AMIから使う場合と2014.09以前からアップグレードしてきた場合とで、 Pythonのバージョンが異なる事があります。 以下、バージョンによってvirtualenvのインストールして下さい。 Python2.7系の場合 $ python -V Python 2.7.9 $ sudo yum list installed | grep python27-virtualenv (何も表示されなければ、インストールされていない) $ sudo yum install -y python27-virtualen
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