DTI serversman Entry プランでFTPサーバーを立ち上げる

wordpressでテーマをダウンロードするにはFTPサーバーを立ち上げる必要があるが、Entryプラン（一番安いやつ）ではデフォルトでは入っていないので導入する必要がある。

#vsftpdを入れる
yum -y install vsftpd

vim /etc/vsftpd/vsftpd.conf

# 114行目：変更 ( IPv4をリスンする )
listen=YES
# 123行目：変更 ( もし不要なら IPv6 はリスンしない )
listen_ipv6=NO

どちらもYESにすると
systemctl start vsftpd　
とすると、
Job for vsftpd.service failed. See 'systemctl status vsftpd.service' and 'journalctl -xn' for details.

となるので、listenのみYESにした。

# 最終行へ追記
# ルートディレクトリ指定 (指定しない場合はホームディレクトリがルートディレクトリとなる)
local_root=/var/www

# ローカルタイムを使う
use_localtime=YES

# seccomp filter をオフにする ( ログインに失敗する場合はオフにする ) seccomp_sandbox=NO

これで設定はOKなので、
systemctl start vsftpd
systemctl enable vsftpd
とすればＯＫ

ホスト名にサイトのIPアドレス
FTPユーザーにVPSのユーザー名
パスワードはユーザーに対するパスワード
をいれる









/var/www下にあるwordpressが入っているフォルダに許可権限がないとダウンロードできないので、chmodなどで許可を与えておく。



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Firefoxなら動くのにPhantomJSで動かない。

selenium + python
でWebスクレイピングするときにはまったこと。

PhantomJSでsend_keys(Keys.RETURN)は使えない。

send_keys(Keys.RETURN)の代わりにsend_keys(Keys.ENTER)
とすること。

Firefoxだとsend_keys(Keys.RETURN)で動くのではまった。
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pythonでの環境構築

プロジェクトごとに環境を変えたい。
開発しているPCの環境依存的にしたくない。

といったことは誰しも経験することでしょう。

この問題は、
pyenvとvirtualenvでほとんど解決できます。

.bash_profileに以下を記入しとく

export PYENV_ROOT=$HOME/.pyenv
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

pyenv install anaconda3-2.4.0

anaconda をインストールする。
scipyなど科学計算用のパッケージはあらかじめインストールされている。

適当なプロジェクト用のフォルダをつくって
mkdir anaconda_test
cd anaconda_test
pyenv local anaconda3-2.4.0

これだけで環境構築( ｀д´)b ｵｯｹｰ!




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pyenvとvirtualenvの使い方

mac os 10.11.2 (El Capitan)でのpyenv とvirtualenv の設定の仕方

brew install pyenv

でpyenvをインストール

Xcode command line toolsをいれとかないとバージョンの高めのpythonを入れるときに失敗するので

xcode-select --install

を入れる。

pyenv-virtualenvを入れておくとプロジェクトごとにpythonの環境を設定でき便利

brew install pyenv-virtualenv

 pyenv virtualenv 3.4.3 test3.4.3
などとすると
test3.4.3というpython3.4.3でかつモジュールがまだ入っていないクリーンな環境を構築できる。
pip list でインストールされているモジュールを見ると。

pip (1.5.6)
setuptools (2.1)

のみである。

新しいフォルダを作成してその中で
pyenv local test3.4.3
とする。

これで自動的にその環境になる。
pipでモジュールをいれてやればシステムとは独自の環境構築ができる。
Webアプリを作成するなど独自テスト環境を作成するのに便利。

科学計算等でpythonを使いたいときは
pyenv install -l
でインストールできるバージョンを探して、
anaconda3-2.4.0
を見つけて、
pyenv install anaconda3-2.4.0
でanacondaを入れる。
このanaconda にはあらかじめ使いそうなモジュールがプレインストールされている。

作業するフォルダ内でpyenv local anaconda3-2.4.0
とする。

ちなみに、
anaconda3-2.4.0の環境は
python のバージョンは3.5.0
pip listでモジュールを確認すると、
abstract-rendering (0.5.1)
alabaster (0.7.6)
anaconda-client (1.1.0)
appnope (0.1.0)
appscript (1.0.1)
argcomplete (1.0.0)
astropy (1.0.5)
Babel (2.1.1)
beautifulsoup4 (4.4.1)
bitarray (0.8.1)
blaze (0.8.3)
bokeh (0.10.0)
boto (2.38.0)
cffi (1.2.1)
clyent (0.4.0)
colorama (0.3.3)
conda (3.18.3)
conda-build (1.18.1)
conda-env (2.4.4)
configobj (5.0.6)
cryptography (1.0.2)
Cython (0.23.4)
cytoolz (0.7.4)
datashape (0.4.7)
decorator (4.0.4)
docutils (0.12)
fastcache (1.0.2)
Flask (0.10.1)
greenlet (0.4.9)
h5py (2.5.0)
idna (2.0)
ipykernel (4.1.1)
ipython (4.0.0)
ipython-genutils (0.1.0)
ipywidgets (4.1.0)
itsdangerous (0.24)
jdcal (1.0)
jedi (0.9.0)
Jinja2 (2.8)
jsonschema (2.4.0)
jupyter (1.0.0)
jupyter-client (4.1.1)
jupyter-console (4.0.3)
jupyter-core (4.0.6)
lxml (3.4.4)
MarkupSafe (0.23)
matplotlib (1.4.3)
mistune (0.7.1)
multipledispatch (0.4.8)
nbconvert (4.0.0)
nbformat (4.0.1)
networkx (1.10)
nltk (3.1)
nose (1.3.7)
notebook (4.0.6)
numexpr (2.4.4)
numpy (1.10.1)
odo (0.3.4)
openpyxl (2.2.6)
pandas (0.17.0)
path.py (0.0.0)
patsy (0.4.0)
pep8 (1.6.2)
pexpect (3.3)
pickleshare (0.5)
Pillow (3.0.0)
pip (7.1.2)
ply (3.8)
psutil (3.2.2)
ptyprocess (0.5)
py (1.4.30)
pyasn1 (0.1.9)
pycosat (0.6.1)
pycparser (2.14)
pycrypto (2.6.1)
pycurl (7.19.5.1)
pyflakes (1.0.0)
Pygments (2.0.2)
pyOpenSSL (0.15.1)
pyparsing (2.0.3)
pytest (2.8.1)
python-dateutil (2.4.2)
pytz (2015.6)
PyYAML (3.11)
pyzmq (14.7.0)
qtconsole (4.1.0)
redis (2.10.3)
requests (2.8.1)
rope-py3k (0.9.4-1)
scikit-image (0.11.3)
scikit-learn (0.16.1)
scipy (0.16.0)
setuptools (18.4)
simplegeneric (0.8.1)
six (1.10.0)
snowballstemmer (1.2.0)
sockjs-tornado (1.0.1)
Sphinx (1.3.1)
sphinx-rtd-theme (0.1.7)
spyder (2.3.7)
SQLAlchemy (1.0.9)
statsmodels (0.6.1)
sympy (0.7.6.1)
tables (3.2.2)
terminado (0.5)
toolz (0.7.4)
tornado (4.2.1)
traitlets (4.0.0)
ujson (1.33)
unicodecsv (0.14.1)
Werkzeug (0.10.4)
wheel (0.26.0)
xlrd (0.9.4)
XlsxWriter (0.7.7)
xlwings (0.4.1)
xlwt (1.0.0)

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CentOS 5にwxpythonをいれる方法

http://exa.phys.s.u-tokyo.ac.jp/ja/members/wistaria/log/wxpython
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matplotlibをCentOSにインストールする際に役に立ったサイト群

CentOS に Python2.7, Python3.3を入れたメモ http://qiita.com/a_yasui/items/5f453297855791ed648d

SciPyとmatplotlibのインストール(Python) http://qiita.com/mojaie/items/23e1516c44bdd78d7ae0

matplotlibのインストールでつまづいた話 http://qiita.com/xkumiyu/items/3e9a37a096f8abe3932b
メモ：freetype-2.5.3ではgmake installでコケたので、freetype-2.4.2ををインストールしてみた。何故かうまくいき、easy_install matplotlibでmatplotlibも無事にインストールできた。


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Linux初期設定からのネットワークのつなぎ方(centOS6.4)

centOS6.4 ネットワークのつなぎ方
初期設定でネットワークの設定をしなかった場合。

setupコマンドで

Network configuration
↓
Edit Devices
↓
eth0
↓
static IP　（例えば192.168.0.2とか）
と
netmask    (255.255.255.0とか)
を消して
↓
もう一度 service network restartを
やると
自動的に、DHCPになり動的にIPが割り当てられる。



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umount で device is busy

fuser /mnt/tmp
kill -9 13099
もう一度
umount /mnt/tmp
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CentOS6.2でNTFS形式外部ハードディスクを接続

ちょっとひっかかったのでメモ

CentOSでＮＴＦＳファイル形式のハードディスクを接続する。

まず、　
rpm -ivh http://ftp.riken.jp/Linux/fedora/epel/6/x84_64/epel-release-6-8.noarch.rpm

としてレポジトリを追加する必要がある。

これでyumでより多くのソフトウェアを利用できるようになる。

yum install epel-release

yum install ntfsprogs

これで　ntfsprogs と　ntfs-3gがインストールされる。

これでntfs形式が使えるようになるので、

mount -t ntfs /dev/sdc1 /mnt/tmp1
(mnt/tmp1はあらかじめmkdirで作成しておく)
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CentOS6.2 ネットワーク 覚書

もしコンピュータを立ち上げた後で
LANケーブルを接続したら

/etc/rc.d/init.d/network start
でネットワークを再起動してやる必要がある。

これでネットワークがつながるようになる。
ping 192.168.***.***
でネットワークがつながったかどうかをチェックする。






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新しいmacbook pro retina 15 inch ： pythonプログラミング環境の構築

MacOS X 10.8 mountain lionにpythonの開発環境を構築してみる。

覚書：
まず、すべてを始める前に
App Store から　Xcodeをインストールする。
その際に、オプションとしてcommand line toolも一緒にインストールしておくこと。
（ただしXcodeをインストールした後、preference -> ダウンロード-> command line tool インストールも選べるので後でやっても良い。）

まず　pip をインストール。
pipのサイトからダウンロード
ファイルを解凍して、そのフォルダの中で
sudo python install setup.py
(easy_install pip でも良い。その方が簡単）

後は簡単

sudo pip install scipy
sudo pip install PIL
sudo pip install matplotlib

で全部簡単にインストールできる。

ちなみにpipの覚書、

pip search "scipy"　で　scipy がライブラリにあるかどうか探せる。
pip freeze  で　これまでにinstall したものを見ることができる。



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python で研究用（画像解析）GUIを作ろう。

python, scipy (numpy), matplotlib, TKinter　で研究用GUIを作ろう。

pythonで画像を扱うならPIL(Python Imaging Library)を使いたいが、
2009年ぐらいで開発がストップしている。

mac os10.6 で使いたいが、PILは64bitに対応していないらしい。
PILのフォークであるPillowを使ってみることにする。


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direXの使い方

まずはじめに
dssp -c ****.pdb > ****.dssp
で.dsspファイルを作成する。
-c はクラシックモード。


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lspciとlshw : Linuxでハードウェア情報を取得したい君へ

lspciは/sbin/にあります.
PCIに接続しているdeviceの名前を表示してくれます。

lshwはlinux便利ツールで
http://ezix.org/project/wiki/HardwareLiSter
から
The latest version is B.02.16 
(MD5: 67479167add605e8f001097c30e96d0d, SHA1: d2359c79c28568d8b717060314422542b7fd813c).

をダウンロードしてきて、

解凍。

srcフォルダの中で make

うまくいけば、lshwといファイルが新たにできて、

./lshw

とすれば、詳細なハードウェア情報が表示されます。

日頃、macに慣れていると、このMacについて　＝＞詳しい情報。。。

一発なので、

linuxでは戸惑いますが、いろいろ探せば便利ツールがあるものです。

注
PCIってPeripheral Component Interconnect 略なんだ。

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pythonで時間を測ろう

#!/usr/bin/python #-*-coding: utf-8 -*- import time start = time.time() print start size = 100 L=[] i=0 while i < size: if i % 2 == 0 and i !=4: L.append(i) i += 1 #print L end = time.time() print end t1 = end-start print "time 1",t1 start = time.time() print start L = [i for i in xrange(size) if i%2 == 0 and i != 4] #print L end = time.time() print end t2 = end- start print "time 2", t2 print "t1/t2",t1/t2

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ブラッドレイ・エフロン (Bradley Efron)

初めてBootstrap法を知った時、いったいこれは何なんだろうと
かなり困惑したが、多くの人から『わかりにくい名前をつけやがって』と
言われているらしい。実際、以前にBootstrap法が何なのか随分調べまくった記憶がある。そして何なのかわからなかった。

Bootstrap Bill はパイレーツオブカリビアンにもでてきたっけ(完全に余談）。

Bootstrap法の発明者、ブラッドレイ・エフロン (Bradley Efron)の小伝記が
よくまとめられているページです。
http://d.hatena.ne.jp/what_a_dude/20120211/p1

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mpiを使う上でのの初歩的ミス

server1@test2_balance> mpirun --hostfile hosts -np 5 ./ali2d_peak_mpi.py flip001_s4_c64.hdf ref_prj_s4_c64.hdf
--------------------------------------------------------------------------
Failed to find or execute the following executable:

Host:       hoge23
Executable: ./ali2d_peak_mpi.py

Cannot continue.
--------------------------------------------------------------------------

こういう時は

chmod 777 ali2d_peak_mpi.py

と実行権限を与える。

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存在する時にだけリストの要素を返す方法

#!/usr/bin/python #-*-coding: utf-8 -*- def list_get(L, i, v=None): if -len(L) <= i < len(L): return L[i] else: return v test_L =[0,1,2,3,4,5,6,7] a = list_get(test_L,7) b = list_get(test_L,10) print a print b

元ネタはPython Cookbook より

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Frealign必要メモリ２

画像サイズ： IBLOW：

計算結果:

var s = 'string = 文字列';

p(chars = s.split(''));
p([].slice.call(s));
p([].map.call(s, function( c ){ return c.charCodeAt(0) }));
try{
    p([].shift.call(s));
    p(s);
    p([].pop.call(s));
    p(s);
    p([].push.call(s, 'string'));
    p(s);
    p([].unshift.call(s, '文字列'));
    p(s);
}catch(e){
    p(e);
}

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python:デコレータ

#!/usr/bin/python #-*-coding: utf-8 -*- import sys import codecs def haiku2tanka(original_func): def decorated_func(*args): return original_func(*args)+u" それにつけても 金の欲しさよ" return decorated_func @haiku2tanka def kakikue(): return u"柿食えば 鐘が鳴るなり 法隆寺" sys.stdout = codecs.getwriter('utf_8')(sys.stdout) print kakikue()

参考サイトは

http://satoshi.blogs.com/life/2009/11/python%E5%85%A5%E9%96%80%E3%83%87%E3%82%B3%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%A8%E3%81%AF.html

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