Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
xonsh oneliner
Search
ravicot
May 11, 2019
Technology
0
240
xonsh oneliner
xonsh使ったらpythonでonelinerが使いやすくなった話
ravicot
May 11, 2019
Tweet
Share
Other Decks in Technology
See All in Technology
Mackerelにおけるインシデント対応とポストモーテム - 現場での工夫と学び
taxin
0
110
251029 JAWS-UG AI/ML 退屈なことはQDevにやらせよう
otakensh
0
190
日本のソブリンAIを支えるエヌビディアの生成AIエコシステム
acceleratedmu3n
0
130
Playwrightで始めるUI自動テスト入門
devops_vtj
0
140
NOT A HOTEL SOFTWARE DECK (2025/11/06)
notahotel
0
2.9k
[Journal club] Thinking in Space: How Multimodal Large Language Models See, Remember, and Recall Spaces
keio_smilab
PRO
0
110
短期間でRAGシステムを実現 お客様と歩んだ生成AI内製化への道のり
taka0709
1
180
AIでデータ活用を加速させる取り組み / Leveraging AI to accelerate data utilization
okiyuki99
6
1.7k
DMARCは導入したんだけど・・・現場のつぶやき 〜 BIMI?何それ美味しいの?
hirachan
1
150
設計に疎いエンジニアでも始めやすいアーキテクチャドキュメント
phaya72
27
18k
データエンジニアとして生存するために 〜界隈を盛り上げる「お祭り」が必要な理由〜 / data_summit_findy_Session_1
sansan_randd
1
960
JAWS UG AI/ML #32 Amazon BedrockモデルのライフサイクルとEOL対応/How Amazon Bedrock Model Lifecycle Works
quiver
1
810
Featured
See All Featured
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
37
2.6k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
463
33k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
348
40k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
80
6k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7.2k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4k
A better future with KSS
kneath
239
18k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
127
54k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
2
260
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
36
6.1k
Docker and Python
trallard
46
3.6k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Transcript
ONE-LINER.PY PYCON MINI SAPPORO 2019 @RAVICOT
whoami インフラ系 技術職 @ravicot ravicot 仮想化技術(openvz, Xen, KVM), ネットワーク設計, セキュリティ製品、ストレージ製品
メール(Postfix), データベース(MySQL)…etc…etc… 年に数回しかプログラムを書かない
何しに来たの? シェル芸? シェル芸いいよ! シェル芸楽しい! Pyhton使ってもっと楽したい!! シェルじゃなくてもいい!
XNOSH で加速しよう!! ONE-LINER.PY こ ん しゅ
None
役に立つの? あらゆる調査・計算・テキスト処理をコマンドを 一撃で終わらせる
どんなときに役に立つの? 学生には、まったりコードを書けないことがある 論文用の統計データだしておいてね 午後までに きょーじゅ
どんなときに役に立つの? どお?できた? 学生には、まったりコードを書けないことがある きょーじゅ
不整合? killall httpd 報告書つくらなきゃ 今やってるから! どうなってるの? 祭りだ わっしょい プロセス生きてる? どんなときに役に立つの?
エンジニアには、ゆっくりコードを書けないことがある ああ、障害だ 頼むだれか電話対応 影響範囲は? どのログからみる? 早く復旧してね 復旧まだー? 復旧優先? 原因特定優先? DDoS?
一 撃 必 殺 ss -ntu |grep '^¥(t¥|u¥)'|awk '{print $5,$6}'
|sed 's/:[^ ]¥+//' |sort|uniq -c|sort -nr|head -n 5 SYN flood攻撃を60秒で撃退したい!!!
Netid State Recv-Q Send-Q Local Address:Port Peer Address:Port tcp ESTAB
0 40 163.49.61.XXX:22 36.11.225.XXX:32877 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 218.218.98.XXX:50578 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 218.218.98.XXX:50581 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 210.20.229.XXX:53970 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 210.20.229.XXX:53969 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 218.218.98.XXX:50579 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 210.20.229.XXX:53965 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 218.218.98.XXX:50580 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 218.218.98.XXX:50582 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 210.20.229.XXX:53964 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 210.20.229.XXX:53967 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 210.20.229.XXX:53968 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 210.20.229.XXX:53966 tcp FIN-WAIT-2 0 0 163.49.61.XXX:443 210.20.229.XXX:53971 一 撃 必 殺
# 標準偏差 awk '{d[NR]=$1;avg+=$1} END{a=avg/NR;for(i in d)s+=(d[i]-a)^2;print sqrt(s/(NR-1))}' datafile awk
'{d[NR]=$1;avg+=$1} END{a=avg/NR;for(i in d)s+=(d[i]-a)^2;print s/(NR-1)}' datafile #分散 一 撃 必 殺 教授からの宿題を120秒で撃退したい!!! [datafile] 12 15 21 16 ・ ・ ・
速さは強さ つまり何がいいたいの?
AWK VS PYTHON 相関係数を求める awk '{dx[NR]=$1;dy[NR]=$2;avg_x+=$1;avg_y+=$2} END{ax=avg_x/NR;ay=avg_y/NR; for(i=1;i<=NR;i++){s+=(dx[i]-ax)*(dy[i]-ay); sx+=(dx[i]-ax)^2;sy+=(dy[i]-ay)^2}; print
s/(NR-1)/sqrt((sx/(NR-1))*(sy/(NR-1)))}' datafile ピアソンの積率相関係数 python3 -c "import scipy.stats as st; import pandas; df=pandas.read_csv('datafile',header=None); print(st.pearsonr(df.iloc[0],df.iloc[1]))" python WIN [datafile] 12 33 15 19 21 25 16 36 ・ ・ ・ ・ ・ ・
速さは強さ awkよりもPythonのほうが圧倒的に楽?
AWK VS PYTHON ファイルの2行目以降だけ扱いたい awk 'FNR > 1{ print $1
}' datafile python3 -c "import pandas; print(pandas.read_csv(‘datafile', skiprows=1))" awk WIN
AWK VS PYTHON 後ろから2番目の列を出力する echo "a b c d e"
| python3 -c "print(list(input().split(' '))[-2])" echo "a b c d e" | awk '{print $(NF - 1)}' awk WIN
AWK VS PYTHON パターンマッチに変数を使用する awk -v 'str=RAVI' 'match($0, str){print $0}’
datafile python3 -c "data=open('test.csv').readlines(); print([line for line in data if ‘RAVI' in line])" awk WIN
加速したい あと楽したい PYTHONで
https://github.com/xonsh/pycon2016 こ ん しゅ
Pythonic + UNIX哲学 XONSH (僕の所感)
PYTHON VS XONSH 相関係数を求める ピアソンの積率相関係数 df=pd.read_csv('datafile',header=None); print(st.pearsonr(df.iloc[0],df.iloc[1])) XONSHですっきり python3 -c
"import scipy.stats as st; import pandas; df=pandas.read_csv('datafile',header=None); print(st.pearsonr(df.iloc[0],df.iloc[1]))"
PYTHON VS XONSH ファイルの2行目以降だけ扱いたい print(pd.read_csv('datafile', skiprows=1)) python3 -c "import pandas;
print(pandas.read_csv('datafile', skiprows=1))" XONSHですっきり
PYTHON VS XONSH 後ろから2番目の列を出力する echo "a b c d e"
| print(list(input().split(' '))[-2]) echo "a b c d e" | python3 -c "print(list(input().split(' '))[-2])" XONSHですっきり
速さは強さ XONSHでONE-LINERが加速 豊富なライブラリをshell感覚で使える
インストールは5分で終わる(CentOS7.5) # yum install epel-release # yum install python36 python36-pip
# pip3 install xonsh # xonsh Welcome to the xonsh shell (0.9.0) ~ The only shell that is also a shell ~
起動してみた # xonsh Welcome to the xonsh shell (0.9.0) ~
The x-on shell ~ # echo $SHELL /bin/bash # env | grep -i xonsh XONSH_VERSION=0.9.0 _=/usr/local/bin/xonsh XONSHRC=/etc/xonshrc:/root/.config/xonsh/rc.xsh:/root/.xonshrc XONSH_LOGIN=1 XONSH_INTERACTIVE=True
ShellでPythonコード補完が効く # df = pandas.read_(タブキー) pandas.read_clipboard( pandas.read_msgpack( pandas.read_csv( pandas.read_parquet( pandas.read_excel(
pandas.read_pickle( (中略) pandas.read_html( pandas.read_stata( pandas.read_json( pandas.read_table(
先人から翼を授かる Pythonでモジュールをスクリプト上で動的にロードするには importlibを使います。 ばんくしさんのblogから抜粋 https://vaaaaaanquish.hatenablog.com/entry/2017/12/26/190153 すでにONE-LINERしている人がいた…!
XNOSH で加速しよう!! ONE-LINER.PY こ ん しゅ @ravicot