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Qiita API v2 の Python ラッパーがなかったので作りました - Github: [petitviolet/qiita_py](https://github.com/petitviolet/qiita_py) - Pypi: [qiita_v2 0.1.0 : Python Package Index](https://pypi.python.org/pypi/qiita_v2) テストとかdoctestで適当に書いてるのしか無いので、バージョンは0.1.0としています インストール Pypi に登録しているのでpipで出来ます sh pip

この記事は[Python Advent Calendar 2014 - Qiita](http://qiita.com/advent-calendar/2014/python) 2 日目の記事です 前日は @kureikei さんの[Blender 関連](http://pronama.azurewebsites.net/2014/12/01/python-pronama-chan-blender-add-on/) でした 最近は golang でツールを作るのが流行っていますが、負けじと python ももっと盛り上がって欲しいですね ということで、コマンドラインツールを作る時に必要な引

Flask で普通に logging をする場合、[Flask logging example](https://gist.github.com/ibeex/3257877)のように、 py:title=app.py app = Flask(__name__) app.logger.debug("test message") のようにすれば簡単に出来る。 しかし、loggingの外部ファイルから設定を読み込むfileConfig py:title=fileConfig import logging.config logging.config.fileConf

tips - データベースエンジンの指定 - 複数カラムに対するユニーク制約 - 外部キー制約 - NULL を許さない - unsigned int(MySQL) - 随時追加？ バージョンは 0.9.4 です データベースエンジンの指定 __table_args__で指定出来る python __table_args__ = {'mysql_engine': 'InnoDB'} ユニーク制約 単一カラムへは簡単だが、複数カラムにユニーク制約を貼るには sqlalchemy.schema.UniqueConstraintを使用する必

Python でパッケージを作って、[PyPI](https://pypi.python.org/pypi)に登録した時の作業メモ なお、今回はコマンドラインツールを作りました PyPI に登録することによってpipでインストール出来るようになります ディレクトリ構成 ├── README.md ├── requirements.txt ├── setup.py └── src ├── __init__.py └── hoge.py ファイル詳細 - requirements.txt、src/**init**.py

Google の API を用いて Android 端末への PUSH とステータスバーへの通知の表示メモ クライアント(Android) Android で PUSH 通知をするための準備は[http://dev.classmethod.jp/smartphone/android/gcm/](http://dev.classmethod.jp/smartphone/android/gcm/)に書いてあります。 本当に参考になりました。 ここからは上のリンクからの変更点と追加点についてです。 - Google Developers Console での手順が多少変わっているので

既にインストールされているパッケージをアップデートしたいが、sudo 権限がなく、 -I や--user だけでは permission エラーや ez_setup.py がない等で出来なかった。 手順 手元にダウンロードして解凍し、解凍後のディレクトリから pip で user 環境にインストールする zsh ./tmpにtar.gzをダウンロードする pip install [package] -I --user -d ./tmp tar zxvf ./tmp/[package].tar.gz pip install -e ./tmp/package --user

Python の便利なマルチプロセスライブラリである multiprocessing と SQLAlchemy を組み合わせて使用するサンプル プロセス間のデータのやり取りは Queue で行い、DB には SQLALchemy の session を使ってアクセスする py from multiprocessing import (Process, Queue) from sqlalchemy import (create_engine, MetaData) from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base from s

= python の networkx を使ってグラフを作ってみたのでメモ py:title=make_graph.py -*- encoding:utf-8 -*- import networkx import pylab from matplotlib import font_manager from itertools import combinations from random import randint ノードをkey、エッジをはるノードのlistをvalueとするdict vector = {} persons = [u"田中", u"鈴木", u"山田

以前、[OptParser の使い方](http://qiita.com/petitviolet/items/c2ba174a153bbdc5ad22)として記事を書いたが、どうやら argparse.ArgumentParser の方がなういらしい なので argparse.ArgumentParser の使い方のメモ py -*- coding:utf-8 -*- from optparse import OptionParser from argparse import ArgumentParser if __name__ == '__main__': """

python で疎な文書ベクトルの類似度や距離を計算をするメモ Scipy で疎行列を使う際の基本的な操作について 書いたのが昔なので、どっか間違ってるかも py:title=行列の計算 import scipy.sparse as sp import numpy as np a = sp.lil_matrix((1, 10000)) 1*10000の疎行列が作成される b = sp.lil_matrix((1, 10000)) a.shape => (1, 10000) for i in xrange(a.shape[1]): r = np.random.ran

py !/usr/bin/env python -*- coding:utf-8 -*- from optparse import OptionParser if __name__ == '__main__': """ コマンドエラー時に表示する文字列 """ usage = u'%prog [Args] [Options]\nDetailed options -h or --help' version = 0.1 parser = OptionParser(usage=usage, version=version) """ tes