@shumai がこんなことできるアプリはないのかな？と書いていたので、botつくろう会のメンバーなら作ればよくね？って話をしたので、tweepyを新しくして書いた。 前半は基本的なOAuthのところなので、すらすらと。 後半に、ユーザIDをリストで渡して、単純にループ。 実際に使っているAPIは、POST list members（http://apiwiki.twitter.com/w/page/22554728/Twitter-REST-API-Method:-POST-list-members）になる。 # -*- coding:utf8 -*- """http://dev.twitter.com/にアクセスしよう""" # view your applications から選択 http://dev.twitter.com/apps/<num> consumer_key = 'T
2つのリストの要素を比較する際、リスト型をset型に変えると「-」「&」などの演算子1つで集合演算できます(AND、OR、NOTとか)。 ソースコード #!/usr/bin/python # coding: UTF-8 # リストの比較(by 集合演算) old_list = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'] # 古いリスト new_list = ['A', 'C', 'F', 'G', 'H', 'I'] # 更新された新しいリスト、とする # 組み込み関数set()を用いて(リストを含む)シーケンス型からset型データを作成 old_set = set(old_list) new_set = set(new_list) print 'old_set ==', old_set print 'new_set ==', new_set # 差集合: old_set
Twitterは2010/06/30まででBASIC認証への対応を終了してしまいます。そのため既存のbotもOAuth対応が必要です。ここにきてOAuth対応をするために、いちいちOAuthの仕組みやら何やらを調べている暇がない方に、最短手順でbotをOAuth対応させる方法をご紹介します(※ python-twitterなどのライブラリがOAuth対応していない場合については考慮していません。ごめんなさい)。 アプリケーションの登録 OAuthを使用する場合は、事前にアプリケーションをTwitterに登録しておく必要があります。登録は以下の手順で行います。 Twitterにログインしておく。作者自身のアカウントでもbotのアカウントでもどちらでもよいです。 http://twitter.com/oauth_clients にアクセス。 「新しいアプリケーションを追加」する。 必須項目を埋
Matplotlib † Pythonによるグラフ作成と数値解析ライブラリ。 どうやらMatlabっぽいものを作ろうとしている模様。 （Matlabを使ったこと無いので分かりませんが） ↑ 設定 † ${HOME}/.matplotlib/matplotlibrcが設定ファイル。（古いバージョンでは${HOME}/.matplotlibrcだったので注意） とりあえず最初に設定するのは backend 描画に使うライブラリの指定。TkAgg?とか。 numerix Numeric, numarray, numpyのどれかを指定する。 ↑ plot † とりあえず色々プロットしてみることに。 >>> x = arange(0.0, 5.0, 0.1) # x, yそれぞれの >>> y = exp(-x**2) # 配列を作る >>> plot(x, y) とするとこんなグラ
ファイルを開く、読み込む、書き込む f1 = f2 = None try: f1 = open("in.txt", "r") # 読み込みモードでファイルを開く f2 = open("out.txt", "w") # 新規書き込みモードでファイルを開く data = f1.read(100) # 100バイト分のデータを読み込む data += f1.read() # 残りのデータを全て読み込む f2.write(data) # データをファイルに書き込む except IOError, inst: print inst finally: if f1: f1.close() # ファイルを閉じる if f2: f2.close() ファイルを1行ずつ読み込む その1 f = open("in.txt", "r") for line in f: # データを1行ずつ読み込む print li
pickleモジュールを使うと、Pythonのデータ構造（タプルとかリストとかクラスのインスタンスとか）を保存できます。 pickle化がPythonのオブジェクトをバイト列に変換すること、非pickle化はその逆を指します。 Pickle化 dumpを使います。 dump(オブジェクト, ファイルオブジェクト) 第二引数はopen(ファイル名)といった感じで開いたファイルオブジェクトを渡してください。 なお、dumpsを使うと、ファイルに書き込まずに文字列が返されます。 非Pickle化 loadを使います。 load(ファイルオブジェクト） こちらも、開かれたファイルオブジェクトを渡すようにします。 なお、dumpsで作った文字列を読み込むにはloadsを使います。 例 クラスのインスタンスを保存して、読みだしています。 ここではクラスインスタンスをpickle化してますが、他のデータ
Pythonにはじめて触って、いつのまにか1年が過ぎたのですが、一番はまったのは、やっぱりunicodeの扱いだったと思います。 特に、 UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-12: ordinal not in range(128) のようなエラーにはさんざん悩まされました。ここがたとえばrubyなど他の言語と比べてわかりにくいために、Pythonが取っつきにくい言語になっているのではないか、と個人的には思います。 そこで、このエラーに関係するはまりどころとTipsをいくつか列挙してみました。これからPythonに触れられる方の参考になればと思います。 なお、環境はUNIX上のPython 2.4, 2.5を想定しています。 u1はunicode型で、s1はstr型です。s1にどのよ
matplotlibによる線種や色などの指定方法
matplotlibの線の色、線種、線幅の指定方法を記しておく。 線の色はplot上で、青なら"b"、緑なら"g"のように指定する。ここでは、白い線を見せるために背景を灰色にしている。 以下、図の作成に使ったソースコード。 from pylab import * axes(axisbg="#777777") # 背景を灰色に. x = arange(-20, 20, 0.3) plot(x+1, x, "b") # 青. plot(x+2, x, "g") # 緑. plot(x+3, x, "r") # 赤. plot(x+4, x, "c") # シアン. plot(x+5, x, "m") # マゼンタ. plot(x+6, x, "y") # 黄. plot(x+7, x, "k") # 黒. plot(x+8, x, "w") # 白. plot(x+9, x, color="#
初心者が出しがちなエラーメッセージに関して、エラーメッセージが英語だからと読まずに飛ばす人が多いかと思って和訳をJython本に書いていたんだけど、どうせならここで公開して他に陥りがちなエラーメッセージの情報を集めた方がいいんじゃないかと思った。 "__add__ nor __radd__ defined for these operands"「その計算の対象にしているオブジェクトには__add__も__radd__も定義されていないよ(足し算が定義されていないよ)」→数が入っているつもりの変数にNoneが入っていたりするとかありがち。数を返すはずの関数がreturnしわすれでNoneを返すとか。 "global name 'x' is not defined"「'x'という名前の変数が(グローバルまで探しに行ったけど)見つからなかったよ！つづり間違ってない？」 "NameError: n
General Concepts¶ matplotlib has an extensive codebase that can be daunting to many new users. However, most of matplotlib can be understood with a fairly simple conceptual framework and knowledge of a few important points. Plotting requires action on a range of levels, from the most general (e.g., ‘contour this 2-D array’) to the most specific (e.g., ‘color this screen pixel red’). The purpose of
PEP 8 – Style Guide for Python Code Author: Guido van Rossum <guido at python.org>, Barry Warsaw <barry at python.org>, Alyssa Coghlan <ncoghlan at gmail.com> Status: Active Type: Process Created: 05-Jul-2001 Post-History: 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Contents Introduction A Foolish Consistency is the Hobgoblin of Little Minds Code Lay-out Indentation Tabs or Spaces? Maximum Line Length Shoul
海外のサイトで、「Python: 50 modules for all needs」という記事がありましたので、ちょっと注目してみました。 Pythonでプログラミングを行うときに大変重宝するモジュールを、50個もリストアップしています。 便利なライブラリやモジュールは、ソフトウェア完成の後押しをしてくれるので、たくさん使って効率良くプログラミングできるといいですね。 知らないモジュールがあったなら、一つ一つ見てみても楽しいですね。 Graphical interface - wxPython Graphical interface - pyGtk Graphical interface - pyQT Graphical interface - Pmw Graphical interface - Tkinter 3000 Graphical interface - Tix Database
Overview This page aims to provide basic information on various services available to those who use mtheory for their primary email and web serving needs. Hopefully this page will make you aware of everything that is available to you, so you can get more from the web with a view to making life easier. It should provide a handy reference for address and details that you may have otherwise forgot as
matplotlib matplotlib-0.91.1-py2.5-macosx10.4-2007-12-04.dmg (MD5: f7d4a1727192a155f54f33a7237cb852) numarray numarray-1.5.2-py2.5-macosx10.4-2007-01-30.dmg (MD5: 0ff4194a398f21b55286ba7f648d5f7b) Numeric Numeric-24.2-py2.5-macosx10.4.dmg (MD5: ee3f8efd086fbf6b46ce5e85be747dab) numpy numpy-1.0.4-py2.5-macosx10.4-2007-11-07.dmg (MD5: f35f679b7b64ef984e3a4eeb56a26657) PIL PIL-1.1.6-py2.5-macosx10.4-
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