============================= test session starts ============================== platform darwin -- Python 2.7.3 -- pytest-2.2.4 -- /path/to/bin/python cachedir: /path/to/myproj/.cache collected 3 items tests/__init__.py:0: PEP8-check SKIPPED tests/test_sample.py:0: PEP8-check PASSED tests/test_sample.py:15: TestSample.test_sample PASSED --------------- coverage: platform darwin, python 2.7.3-fina
dockerでアプリケーションテスト用の環境を作ろうとしたときにはまったので、誰得メモ。 python3.3のwebアプリケーションのテストをpostgresqlとかredisとかを簡単にリセットできる環境がほしいと思ったので、dockerで試していました。 で、なんかsaucyのイメージって公式っぽい base リポジトリにはなかったので、とりあえずppa:deadsnakesで各種バージョンのPythonが完備されているshimizukawa/python-allを使ってみました。 そして、dockerの中で環境作るためにpyvenvしてからのget-pip.pyをしたところ、pipが $VIRTUAL_ENV/bin じゃなくて、 $VIRTUAL_ENV/local/bin にインストールされてしまう問題に気づきました。 これだとPATHに含まれてないので、最初はpipのインストー
まずはpipでインストールできる形にする。 ディレクトリ構成は以下のとおり。 pip_github_test |--pip_github_test | |--__init__.py | |--test.py |--README.md |--setup.py __init__.py pip_github_testはライブラリのディレクトリですよーってことを示すためのファイル。 ついでに__author__などの情報をここへ記述しておいた。 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 from test import foo __author__ = 'junion' __version__ = '0.0.1' __license__ = 'MIT' test.py foo関数を呼び出すとfooって出力するだけのライブラリ。 __init__.pyでi
普段、Pythonのコードは何となく速かろうという、言ってみれば勘で書いているのだけど、その勘とやらは往々にしてウンコードを生むものである。そこで、プロファイラを使っていきたいと思う。 使えそうなツール そういうわけで、いくつか使えそうなツールをリストアップした。 経過時間のプロファイラ ツール名 メモ profile ビルトイン, ピュアPythonの決定論的プロファイラ cProfile ビルトイン, C拡張の決定論的プロファイラ line_profiler 行単位の決定論的プロファイラ Plop 統計的プロファイラ, Dropboxの人が作ってる statprof 統計的プロファイラ, 開発停止？ yep 拡張モジュール用の統計的プロファイラ, バックエンドにgoogle-perftools メモリのプロファイラ ツール名 メモ memory_profiler 行単位でメモリ消費量の
今流行の（たぶん）PythonのWeb frameworkであるTornado。 Facebookの中の人が作ってるらしい。Instagramでも使ってるおーって、なんかの記事で見た。 概要をまとめると、ノンブロッキングでイベントル〜プな比較的シンプルに書かれた軽量で爆速なフレームワークでC10Kファイヤー（まとめ適当！）、らしい(・へ・) Documentは良い感じなんだけれど、Webに使い方の情報が少ない気がする(Flaskとかと比べると)。 何回か使ってて結構ハマったというか、ソースコード読まないとこれわからんだろ！という部分も多々。 それはさておき、ウェブサービスを作るときにログインの部分は結構使うよね、 そしていつも”あれ、これどう書くんだっけ？”ってなるよね。 ということでとりあえずTornadoでLoginしてみよう！ フォルダの構成 今回の構成はこんな感じ。大体Flaskと
念願の新しいMacBookAirを手に入れまして、開発に使用するPythonはOSデフォルトとは別に用意したいよねー。さらに言うと、ついにPython2.x系が2.7で開発ストップすることが確定したので、いつでもPython3.x系に移れるようにしたいし、できれば一部でアツいPyPyも含めて複数バージョンのPythonを切り替えつつ、テストが走る環境にしたいですね。 というわけで、調べてみたらPythonにもRubyやPerlで大人気の"~brew"、"~env"みたいなのがいくつかあるらしい pythonbrew pyenv pythonz で、色々調べているうちに@ymotongpooさんのpythonz(pythonbrew)に関する私見という記事を拝見しました。 たしかにパッケージ管理ツールでPythonのインストールができて、virtualenvで仮想環境ごとPythonのバージ
今回目指すvimの環境 出来るだけはやくて，ストレスのないモダンなvim環境 今回はneocompleteとjediの連携を行います 導入するもの バージョン7.4でluaとpythonインターフェースが使えるvim jedi.vim (オムニ補完も出来る優秀なpython用の多機能プラグイン) neocomplete.vim (有名な補完プラグインの最新版) 最新のvimのインストール neocomplete.vimは内部でluaを使っていて，jediがpythonを使っているので，luaとpythonのインターフェースが使えてかつそれなりに新しいvimをインストールします． 色々な方法がありますが，私はこちらの記事を参考にしました． homebrewを使ってちょっと新しめのMacVim KaoriYaを使おう homebrewを使うことでハードルも低く導入できるのでお勧めです． もちろ
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献： 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
はじめに 近年、Webアプリケーション開発で用いるプログラミング言語として、Lightweight Language（以降LL）と呼ばれるスクリプト言語が人気を博しています。本稿では、そのスクリプト言語の中からPythonとWebアプリケーションフレームワークのDjango（ジャンゴと読む）を紹介します。 Pythonの大きな特徴として、「言語仕様が小さくシンプルであり、簡潔で読みやすいアプリケーションを作れる」という点が挙げられます。DjangoはPythonの簡潔さをうまく活かし、シンプルかつ本格的な開発ができるWebアプリケーションフレームワークです。本稿ではこのDjangoによるアプリケーション開発の基本をチュートリアル形式で説明します。 対象読者 PythonによるWebアプリケーション開発に興味がある方 日頃、Perl、Ruby、PHP、Java、C#などPython以外のプロ
Djangoのサイトには「Djangoの設計思想」というドキュメントがあります。どんなフレームワークでもそうですが、設計思想を理解し、その流れをつかむ事で正しい利用への最短ルートです。もし、自分の思想にあわないならば問題です。可能であれば、そのフレームワークの検討を取り止めるべきでしょう。それが出来ないならば利用している時にはそのフレームワークの思想で思考することが求められます。 Djangoの設計思想は、緩く結合し、必要最低限のコードで、だが隠蔽せずに明示するという事です。DjangoではMVT（モデル／ビュー／テンプレート）と呼ばれるMVCに近い構造をとります。それらの３つのレイヤーはお互いに疎な関係を持ち、モデルとテンプレートはデフォルトの実装以外を容易に採用できるようになっています。また、ほどよく規約を適用し必要なコード量は少なくなっていまが、なんでもかんでも裏側で処理せずに、なに
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