curlとかで取ってきたJSONを整形して表示したかったのでググったらいい方法があったので。 unix - How to pretty-print JSON from the command line? - Stack Overflow パイプで`python -mjson.tool`に渡すだけ。pythonすごい。 $ curl -s http://api.tumblr.com/v2/blog/david.tumblr.com/info\?api_key\=fuiKNFp9vQFvjLNvx4sUwti4Yb5yGutBN4Xh10LXZhhRKjWlV4 | python -mjson.tool { "meta": { "msg": "OK", "status": 200 }, "response": { "blog": { "ask": true, "ask_anon": false
2008.06.01 easy_install でインストールしたパッケージをまとめてアップグレードする テーマ：プログラミング言語 Python を使う(336) カテゴリ：Python SQLObject の SQLObject 0.10.2 が公開されたのでアップグレードする。 easy_install -U SQLObject しかし、まとめてあれこれアップグレードできないもんかなぁ、とちょっと調べてみると、easy_install --upgrade all が見つかる。次のようにすればできることが分かった。 easy_install -U `python -c "for dist in __import__('pkg_resources').working_set: print dist.project_name"` また、Python 2.4 から 2.5 にアップグレードし
いまさらながらに Google App Engine をちょろちょろと触っている。DataStore を対話シェルから使えると便利そうなので、やり方を確立してみた。結論としては次のコードを対話シェル上で実行すれば使えるようになった。(Google App Engine SDK for Python Windows 版 1.4.0 にて確認) import os import sys import tempfile DIR_PATH = r"C:\Program Files\Google\google_appengine" APP_ID = "helloworld" sys.path += [ DIR_PATH, os.path.join(DIR_PATH, 'lib', 'antlr3'), os.path.join(DIR_PATH, 'lib', 'django'), os.path.
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。
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
http://groups.google.com/group/comp.lang.python/browse_thread/thread/314a3043ea63319f/ unicode vs s.decode unicodeはLOAD_GLOBALで、s.decodeはLOAD_ATTRでスタックに積まれる。で、LOAD_GLOBALの方が速い。 さらに言えば、何度もデコードを行うのであれば u = unicode のようにローカル変数にするとさらに速くなる。LOAD_ATTRやLOAD_GLOBALは最適化で消すことが出来ないので、明示的にローカル変数に束縛することはCPythonに限らず有効な手法だ。 'utf8' vs 'utf-8' 単なる1タイプの問題だけど、内部的には 'utf-8' が利用されており、 'utf8' を使うと 'utf-8' だと判断するのに1クッション必
スクリプト言語用のデバッガの使い方 - Ruby, Python, Perl スクリプト言語用の CUIのデバッガの使い方を簡単にまとめました。対象言語は Ruby, Python, Perl です。 私は C, C++ でプログラムを書いているときはデバッガ (主に GNU/Linux 上の gdb) を頻繁に利用します。しかし、スクリプト言語ではそれほどでもありません。これはおそらく次のような理由によります。 ビルドが不要なので printf デバッグが容易 (ある程度大きい C++ のプログラムではビルド時間が長いので printf の挿入はしんどい) 異常終了時にスタックトレースが表示される (Ruby, Python なら自動、Perl の場合は use Carp; $SIG{__DIE__} = \&Carp::confess; など) オブジェクトのインスペクトが簡単 (Ru
PythonSpeed 多くの人がPythonプログラムの速度について心配を持っています。でもPythonを使わないと、堪らないくらい実行速度上のロスがありますよね？ 中には「なんだ、インタプリタのスクリプト言語か、まるっきり遅いや」なんて結論づける人もいます。また、Pythonを実際に試してみて、実行効率が十分なことに気づく人もいます。でも時には、 とっても遅いプログラムができあがることもあります。 実行速度がそんなに重要？ホントに？ 多くの人が必要以上に速度に取りつかれていて、このような種類の問題では、Cが優れた実績を示していることから、全ての面で優れた言語だと考えています。別の人々は、開発の速度がより重要で、Pythonを選ぶのはそのような時に限り、まあそれなりの速度だろうと考えています。そして頻繁に、期待を超えた速度で動いていることに驚かされています。時には、同じ開発時間を費やした
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