概要 書いていて長くなったため、まず前編として pandas で データを行 / 列から選択する方法を少し詳しく書く。特に、個人的にはけっこう重要だと思っている loc と iloc について 日本語で整理したものがなさそうなので。 サンプルデータの準備 import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3], index = ['I1', 'I2', 'I3']) df = pd.DataFrame({'C1': [11, 21, 31], 'C2': [12, 22, 32], 'C3': [13, 23, 33]}, index = ['I1', 'I2', 'I3']) s # I1 1 # I2 2 # I3 3 # dtype: int64 df # C1 C2 C3 # I1 11 12 13 # I2 21 22 23 # I3 31 32
予選の時間内では足りてないことばかりだったので、もう少し試行錯誤することにしました。 #isucon 2014の予選をほぼ一人で戦うハメになった話 - orangain flavor 目標は50000点、できれば60000点出したい。 予選終了時 Python実装 DBはRedisのみを使う Cookieがないときだけnginxで静的ファイルを返す Gunicornを使ったマルチプロセスモデル ワーカー数10、ワークロード10 最終提出スコア: 32710 細々とした改良 nginxの設定を追加。 redis-pyのパーサーをhiredisに置き換え。 テンプレートエンジンを使わないよう変更。 アプリを見なおして、RedisのRead/Write数を削減。 スコアはあまり上がらず 32912。 Gunicornのワーカーをmeinheldに置き換え 前回のエントリのコメントで id:met
いままで「SCons とか gyp とか、なんで C++ のシステムに python 入れなあかんねん」とか「せっかく python 入れたのに windows でビルドするには cygwin 版が必要とかいい加減にしろ」とか色んな事があったのですが、ninja を使う事で悩みが解消するかもしれません。 Ninja, a small build system with a focus on speed Ninja is a small build system with a focus on speed. It differs from other build systems in two majo... http://martine.github.io/ninja/ 如何にも外国人ウケしそうなプロジェクト名です。 ninja は chromium ブラウザの開発者が現行のビルドシステムに
PHPだってシェル経由でないコマンド呼び出し機能が欲しい コマンド実行でシェルが怖いなら使わなければいいじゃない どちらの記事でも Python の subprocess を使ってシェルを介在せずにコマンドを実行する方法が紹介されています。 シェルを介在すると、エスケープの問題考えるのが面倒だったり、 kill してみたらシェルだけ殺して肝心のコマンドがずっと残ってるというアホみたいな問題を避けられるのでお勧めです。 いい子はこれを使いましょう。 この記事ではどうしてもシェルの機能が使いたい場合や、 subprocess の PIPE の組み立てが面倒な場合のための、バッドノウハウを紹介していきます。 ちなみに、バッドノウハウと呼んでるのは、安全安心 one size fits all ではなく、メリット・デメリット・やり方をいちいち調べないといけなくて、しかもその調べる行為がほとんどコン
Django1.6から、startprojectで作成されるデフォルトのsettings.pyの内容がずいぶん変わってスッキリしました。 以下インラインでコメント。 """ Django settings for myproject project. For more information on this file, see https://docs.djangoproject.com/en/1.6/topics/settings/ For the full list of settings and their values, see https://docs.djangoproject.com/en/1.6/ref/settings/ """ # 基準ディレクトリとなるBASE_DIR、いつも書いてたしデフォルトになると # 説明しやすくてうれしい。 # Build paths ins
僕の周りだけかもしれないですが、国内のWeb受託開発案件は「PHPで作るのが暗黙のルール」ってな勢いでPHP案件ばっかりなのですが、Python大好きな僕としては、何としてでもPythonを使って仕事をしたい！ なので頑張って布教活動をしているのですが、中々良い手応えが得られないのが現状です。。 という訳で、改めてPythonを使うメリットとか、安心してクライアントにPythonを進められる理由なんかをまとめてみました。 技術者がPythonを使うメリット 「今までPHPでやってきて何の問題もなかったし、これからPython始める意味なんてあんの？」 ぶっちゃけ、そんなにないですｗ 結果的に出来上がる物に関しては大差ないですからね。 ただし、開発効率やメンテナンス性は飛躍的に上がると僕は思います。 ライブラリがとても豊富 PHPも沢山ライブラリありますけど、Pythonだっていっぱいあるん
WSPPDE - Windows™ Scientific Portable Python Development Environment PLEASE NOTE: This project is no longer maintained as I have no use case for it anymore. If you want to maintain this project, please feel free to fork this project. Cheers cwsoft WSPPDE is a free portable Python development environment for MS Windows™ with focus on scientific applications. WSPPDE combines a Python 2.7.9 and IPyth
Playdoh¶ Mozilla’s Playdoh is a web application template based on Django. Django is a high-level Python Web framework that encourages rapid development and clean, pragmatic design. Playdoh is simply a pre-configured Django project that adds some essential modules and middleware to meet the following goals: Enhance the security of your application and its data Achieve optimal performance in the fac
ゴクロの大平と申します。はじめまして。 ４月からjoinさせていただいた、特に特記事項の無い平凡なプログラマです。さだまさしが好きです。 SmartNews開発者ブログをご覧になる方々は、サービスの裏側で動作するクローラーや多種多様な機械学習のロジックであったり、フロントエンドのUIの話であったり、サービス固有の話に興味が有る方が多いと存じますが、都合上（原稿の担当順番の都合上）、今回は一般的な話をさせていただきます。 ※先掲の話題については次回以降取り上げられますので、お楽しみに。 一般的な話題とはいえ、大企業とスタートアップでは取り巻く環境や解決すべき課題も異なっていますので、その辺もあわせてお伝え出来ればなと思います。 なお、今回のテーマは、サーバー/ミドルウェアの構成管理ツールとして最近有名になってきた「chef」と「fabric」です。 かなり長文のエントリーになってしまい
The Qt for Python project aims to provide a complete port of the PySide module to Qt. The development started on GitHub in May 2015. The project managed to port PySide to Qt 5.3, 5.4 & 5.5. During April 2016 The Qt Company decided to properly support the port (see details ). The module was released mid June 2018 as a Technical Preview (supporting Qt 5.11), and it was officially released without th
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 mechanizeはWeb上の操作を自動化してくれる便利なPythonのライブラリ。Pure Pythonなのでいろんなところで動くよ。PerlのWWW::Mechanizeにinspireされて作られた。RubyにもMechanizeという同種のライブラリがある。Perl偉い！ 「Web上の操作を自動化する」っていうのは，例えばどこかのサービスにログインしてあれこれするとか，そういったことをプログラマブルに行える，ということ。フォームの操作などもオブジェクトを使って実行できるのでとても手軽。Webアプリの開発などではテストに使われたりするんだけど，結局僕がなにをしたかったかというと，
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