a mathematician, economist, and statistician by schooling, data scientist/python hacker by trade, and a homebrewer by night, skien.cc |skīəns| is my blog aimed to track explorations in all of the above. FizzBuzz When I applied to Hacker School, one of the application question was FizzBuzz: Write a program that prints out the numbers 1 to 100 (inclusive). If the number is divisible by 3, print Fizz

Python のデバッガといえば言語そのものに付属している pdb がまず挙げられるけど、pdb は実行中の行以外を確認できなくて正直かなり使いづらさを感じる。 それ以外の Python のデバッガとしては、以前にこのブログでも winpdb を紹介しているし、それ以外だと Eclipse PyDev プラグインの GUI デバッガをよく使っている。 とはいえ、これら二つは動作に X Window System が必要だったり、プラットフォームとして Eclipse や wxPython をインストールしなきゃいけないのが結構手間になる。 今回紹介する PudB は動作に特別なプラットフォームが不要でなおかつ pdb より便利な CUI のデバッガだ。 インストールはいつも通り PyPI から PIP で。 必要に応じて sudo などする。

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pythonbrewをつくってみてはや1年と半年。思った以上のひとにWatchされ思った以上のひとに使われているみたいです。 Pythonのインストールが面倒くさいと思っている方や元々RVMやperlbrewを使っていた方々からの反応はわりと良かったように思います。 そんなpythonbrewですが、ずいぶん前から開発が滞っていて半ば放置気味になっています。 理由はいくつかありますが、ざっくり言うと開発に割く時間がなくなりました。 そんな中つい先日、pythonzという類似のプロジェクトが出来た模様です。 pythonbrewをForkしたものということで、一部機能は削いでいるようですが、PyPyのインストールをサポートしていたりpythonbrewにはない機能もあるようです。 今後はこちらがデファクトになっていくのではないかと期待を込めつつご紹介します。 pythonbrewの今後ですが

いかにしておっぱい画像をダウンロードするか〜2012 の Python 実装です。 Node.js 版は [twitter:@kumatch] さんの いかにしておっぱい画像をダウンロードするか〜2012 for Node.js :: kumatch's blogspot。 PHP 版は ゆーすけべーさんのおっぱいスクリプトをPHPで書き直してみた - maeharinの日記。 Ruby 版は 橋本商会 » いかにしておっぱい画像をダウンロードするか〜2012 をRubyで書いた。 言語に Py なんて名前が付いているからには Python でやらないとダメでしょう！！ requests モジュールを使えば簡単！ $ pip install requestsとかで requests をインストールして下さい。 さらに requests は async を実装してるので簡単！！ 一応 50

Web アプリを仕事ではほとんど書いたことが無かったのですが、Flask を仕事で使う事にしたので、書いてて感じた Flask の使いどころを。 追記 コメントに色々な意見を頂いておりますので、是非そちらも。 がっつり使われた方の感想 Flaskを１年仕事で使った感想 - kawaken’s blog http://d.hatena.ne.jp/kentaro_kawano/20120115/1326612808 結論 とりあえず箇条書きで ... データベースサーバとの接続が前提なら、 Flask を使うのはやめる Flask-* という Flask の拡張を使う時点で、Flask を使うのはやめる 大規模で Blueprints を使う前提なら、Flask を使うのはやめる 小さなアプリでプラガブルな仕組みを自分で作るには良い パーミッションは Flask-Principal が良さそ

Python 3 Module of the Week¶ PyMOTW-3 is a series of articles written by Doug Hellmann to demonstrate how to use the modules of the Python 3 standard library. It is based on the original PyMOTW series, which covered Python 2.7. See About Python Module of the Week for details including the version of Python and tools used.

@kumagi: @shomah4a 記法をちょっと改める事で回避出来るというのも謎ですし、なぜリストならクロージャ出来るのかわからないのですがどういう哲学でこんな設計になってるのでしょうorz http://d.hatena.ne.jp/shomah4a/20110909/1315542720 関数をネストできるようなプログラミング言語でスコープの扱いをどうするかという話だが、現実に可能な解決手段というのはそれほどないもので、いろんなパターンを考えてみて、それぞれのメリット・デメリットを考えてみれば、同意はできないにしろ理解はできるんじゃないかと思う。 ちなみにPythonのスコープ設計の論拠は PEP 227 -- Statically Nested Scopes にまとめられていて、この文書によれば親スコープの変数の再設定ができないのは主にGuidoの反対が理由だったようだ。私の記憶

[twitter:@kumagi] さんの というつぶやきの説明を書こうとしたら 140字じゃあどうしても収まらなかったのでエントリにしてみたり。 ちなみになんでこのような実装になっているのか、というのはわかりません。 間違ってたら突っ込んでね。 ネストした関数 まず、関数の中で関数を定義した場合。 >>> def outer(val): ... def inner(arg): ... return val + arg ... return inner ... >>> inner = outer(10) >>> inner(20) 30 outer の中で定義した inner は、定義時点での outer の環境を持っています。 私のクロージャに対する理解が正しければこれはクロージャです。 このように、外側の環境の変数を参照するということは問題なく行えます。 ネストした関数で外側の変数を書

あるいは、Pythonは参照カウント方式だからGILを排除できないという誤解に対する回答。 参照カウントってアトミックなインクリメント・デクリメントさえあればセマフォとか使わないでも並列化できるんで、パフォーマンスが滅茶苦茶落ちるということはない。参照カウントに対する修正が頻発するんで、同じオブジェクトを複数のスレッドが頻繁に操作したらコア同士で1次キャッシュの取り合いになって性能上がらないけど、現状よりはだいぶマシだ。 Python で GIL の除去が難しいのは、Python が Java よりも高級なアトミック性をもつ言語だからだ。例えば、 # d1, d2 は両方ローカル変数にある辞書. d1.update(d2) これは、Python VMレベルでは、 d1 の参照、 update メソッドの参照、 d2 の参照、メソッドの呼び出し、という処理になるんだけど、このうち dict.

The Python testing ecosystem is rich and diverse, with tools and frameworks available for unit testing, load testing, acceptance testing, code coverage analysis, code quality and standards compliance checking, mocking, and almost anything you can think of. Many of these tools work nicely together, and can be used at different stages of the development and life cycle of your application to ensure t