sqlite3 — DB-API 2.0 interface for SQLite databases¶ Source code: Lib/sqlite3/ SQLite is a C library that provides a lightweight disk-based database that doesn’t require a separate server process and allows accessing the database using a nonstandard variant of the SQL query language. Some applications can use SQLite for internal data storage. It’s also possible to prototype an application using SQ
PEP 249 – Python Database API Specification v2.0 Author: Marc-André Lemburg <mal at lemburg.com> Discussions-To: Db-SIG list Status: Final Type: Informational Created: 12-Apr-1999 Post-History: Replaces: 248 Table of Contents Introduction Module Interface Constructors Globals Exceptions Connection Objects Connection methods Cursor Objects Cursor attributes Cursor methods Type Objects and Construct
The Python Standard Library¶ While The Python Language Reference describes the exact syntax and semantics of the Python language, this library reference manual describes the standard library that is distributed with Python. It also describes some of the optional components that are commonly included in Python distributions. Python’s standard library is very extensive, offering a wide range of faci
socket — Low-level networking interface¶ Source code: Lib/socket.py This module provides access to the BSD socket interface. It is available on all modern Unix systems, Windows, MacOS, and probably additional platforms. Note Some behavior may be platform dependent, since calls are made to the operating system socket APIs. Availability: not WASI. This module does not work or is not available on Web
A project Download 現在のバージョン: 1.4.4 Python Package Indexからソースコードをダウロードするか、以下のコマンドでインストールしてください: pip install -U Sphinx 疑問? 意見? Googleグループのsphinx-users グループへの参加 もしくは、FreeNodeの#sphinx-docチャンネルへどうぞ。 何か気づいたことがあれば、issue trackerを使用して報告することもできます。 Sphinxは知的で美しいドキュメントを簡単に作れるようにするツールです。Georg Brandlによって開発され、BSDライセンスのもとで公開されています。 このツールはもともと、新しいPythonのドキュメントの変換のために作られました。Pythonのプロジェクトのためのすばらしい機能を提供してきましたが、現在ではC/
base_domain = MODE.get('production') url_base = 'https://{}/v1/candles?'.format(base_domain) url = url_base + 'instrument={}&'.format(currency_pair.name) + \ 'count=5000&' +\ 'candleFormat=midpoint&' +\ 'granularity={}&'.format(granularity.name) +\ 'dailyAlignment=0&' +\ 'alignmentTimezone=Asia%2FTokyo&' +\ 'start={}T00%3A00%3A00Z'.format(start) response = requests_api(url) def requests_api(url, p
このところ、たびたび NumPy 後継が...とか 並列処理が...という話を聞くので、この秋 注目の多次元配列パッケージをまとめたい。 バックエンド系 NumPy のように数値計算処理を自前で実装しているパッケージ。 DyND Blaze プロジェクトのひとつ。C++ 実装 + Python バインディング。GitHub にいくつか Example があがっているが、複合型やカテゴリカル型、GroupBy 操作がサポートされていて熱い。ラベルデータも NumPy より簡単に実装できそうだ。 speakerdeck.com 並列分散系 自身では直接 数値計算処理を行わず、バックエンド ( 主に NumPy )を利用して並列/分散処理を行うパッケージ。1 物理PC/複数コアでの並列計算を主用途とし、NumPy, pandas では少し苦しいが PySpark などを使うほどじゃない...とい
# -*- coding: utf-8 -*- import os, sys, time import apsw connection=apsw.Connection(":memory:") cursor=connection.cursor() ### ### Virtual tables ### # data = [ [1, 'test1', 'categoryA'], [2, 'test2', 'categoryA'], [3, 'test3', 'categoryA'], [4, 'test4', 'categoryB'], [5, 'test5', 'categoryB'], [6, 'test6', 'categoryB'], [7, 'test7', 'categoryB'], [8, 'test8', 'categoryC'], [9, 'test9', 'categoryC
Pythonの有名なWebスクレイピングフレームワークのScrapyがバージョン1.0になりました。*1 0.24からの主要な変更点は下記のとおりです。 SpiderでItemの代わりにdictを返せるようになった Spiderごとにsettingsを設定できるようになった Twistedのloggingの代わりにPythonのloggingを使うようになった CrawlerのコアAPIがリファクタリングされた いくつかのモジュール配置場所が変更された 他にも数多くの変更点がリリースノートに記載されています。 Scrapy 1.0の感想 大きな機能の追加よりも、APIの整理と安定性の向上がメインのようです。これまではバージョンを重ねるごとに便利になっていくものの、あまりAPIが安定していない印象でしたが、APIを安定させた区切りのリリースと言えるでしょう。1.0というメジャーバージョンに到
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに なぜPythonを選ぶか かなり独断と偏見が入っていますが、 シンプルな言語セット 某言語のように、呪文のように短く書けることが命ではない。 それでいて、書くコード量は少なく、すっきりしている。 某言語のように、記号を多用しない。 コードを書いている間Shiftキーを押しっぱなしにならない。 学習コストが低い。 言語セットとしての文法は、わりと平易で、直感で理解できる。 難しい書き方は、後から覚えればよい。 文法書を読むのは、後からでいいでしょう。まずこの講座をやってみましょう。 Djangoフレームワークや、各種Python
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