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I often come across developers who know the mechanics of Python error handling well, yet when I review their code I find it to be far from good. Exceptions in Python is one of those areas that have a surface layer that most people know, and a deeper, almost secret one that a lot of developers don't even know exists. If you want to test yourself on this topic, see if you can answer the following qu
Skip to the content. Home jc JC - JSON Convert kellyjonbrazil@gmail.com This package converts the output of many standard unix command line tools and file-types to dictionaries and lists of dictionaries. Interactive Documentation Using jc in your python programs: >>> help('jc') >>> help('jc.lib') >>> jc.get_help('parser_module_name') Developing jc parsers: >>> help('jc.utils') >>> help('jc.streami
Microsoftは2024年9月18日(米国時間)、「Visual Studio Code」の「Python Data Science Extension Pack」(Pythonデータサイエンス拡張パック)をリリースしたと発表した。 この拡張パックは、Pythonでデータサイエンス作業を行うための最も一般的で便利なVisual Studio Codeの拡張機能をまとめたものだ。 データの準備、分析の実施、結果の可視化から、機械学習(ML)モデルのプロトタイピング、評価、トレーニングまで、データサイエンスのワークフローに必要なツールをワンストップで提供する。 Python、GitHub Copilotなど4つの拡張機能 関連記事 「GitHub Copilot Extensions」パブリックβ版、提供開始 拡張機能を作れるツールキットも利用可能に GitHubは、「GitHub Cop
Python in Excel が GA (General Release) Microsoft 365 Insider Program で公開されていた Python in Excel が一般提供開始され、Windows 版 Excel アプリで利用できるようになったので、試してみた。 Python in Excel の導入により、Excel のデータを Python ライブラリを使用して分析できるようになった。 これにより、開発者などが Excel 上でのデータ分析を行うにあたり、使い慣れた Python を用いることができるようになるとのことで、Python ユーザーとしてはうれしいアップデート。 インターネット接続前提の機能 Python in Excel は、裏で Python ランタイムがある Microsoft Cloud にあるコンテナーが利用され、コンテナー内で Pyth
はじめに こんにちは。ついにジム通いを始めて四六時中筋肉痛を感じながら過ごしているイワツカです。 最近はLLM(大規模言語モデル)とRAG(検索拡張生成)を用いて企業内ドキュメントを活用する取り組みが多く見受けられます。 ドキュメントは基本PDFで保存されているため、PDFからテキストを抽出して、検索対象にすることが必要です。 そこで今回は、PythonでPDFからテキストを抽出するためのライブラリを比較して、どれが良いのか検証しました。 はじめに 概要 実装 PyMuPDF pdfplumber unstructured 比較結果 テキスト抽出 サンプル1のテキスト抽出結果 サンプル2のテキスト抽出結果 表の抽出 サンプル3の表抽出結果 サンプル4の表抽出結果 検証結果 まとめ 概要 今回はPDF読み取りライブラリとして、PyMuPDF、pdfplumber、unstructuredの3
はじめに こんにちは。GMO アドパートナーズ新卒の樋笠です。 最近業務で、Pythonの非同期処理を書いているのですが、初めて非同期処理を学んだときに苦悶したことを思い出しました。 そこで、過去の自分に「こう伝えたら理解できるんじゃないかな」と考えながら記事を書きました。 非同期処理について学んだことがない人でも、これを読めば、「非同期処理がやろうとしていること」や「Pythonの非同期処理の基本的な書き方」が分かるようになる、というものを目指しました。 ぜひ最後までお読みください ※ わかりやすく説明するために、あえて言い切っている箇所があります。ご了承ください。 非同期処理ってなに? まず、非同期処理ってなに?という話ですが、「非同期処理」を理解するために、その対になる「同期処理」を考えてみましょう。 同期処理 たとえして、こんな状況を考えてみましょう。 AとBの2つのタスクがあり、
ハイパーモダン(hypermodern)という言葉は20世紀初頭を代表するチェスプレーヤーたちが考案した、当時モダンであると考えられていたオープニング戦略を超える斬新な戦略に由来するものです。本書はPythonを使った開発におけるハイパーモダンな戦略を提示します。Poetry、Nox、pytest、Ruff、uv、Ryeといった新しいツールを活用して、ワークフローをさらに効率化し、堅牢かつ信頼性の高いプロジェクトにする手法を紹介します。ハイパーモダンな戦略を通じて、開発において本当に重要なことを学べる1冊です。 訳者まえがき はじめに Ⅰ部 インストールと環境 1章 Pythonのインストール 1.1 複数のPythonのバージョンをサポートする 1.2 Pythonインタプリタを探す 1.3 WindowsにPythonをインストールする 1.4 Windows用Python 1.5 m
Python関連のツールベンダとして知られるAnacondaは、Excel上で直接Pythonコードを実行できる新機能「Anaconda Code」を含むExcelのアドオンツール「Anaconda Toolbox in Excel」をパブリックベータとして公開しました。 You can now run Python directly in Excel locally w/ the new Anaconda Code add-in! Public beta is live! Faster performance, flexible data handling, editable initialization, & customizable environments. Read more in our blog & follow @anacondainc: https://t.co/9LAy
Learn how to measure the impact of the Python GIL on application latency using eBPF
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
ジムの会員管理システムを作った僕に「エニタイムフィットネスみたいなことがしたい」とジムを家族経営するお客さんから相談された。 「えっ!?会員管理を作ったついでにエニタイムフィットネスみたいな仕組みをやりたい!?予算は無い!?不正防止のため、入退室時の写真も撮りたい?!ログもとりたい!?」 さすが筋トレに明け暮れてるオーナーさんの要望はマッチョだと思った。 普通にやれば電子錠の仕組みや工事やらで一店舗あたり数百万から一千万掛かるような仕組みだろう。 そんな予算無いみたいだし、既存の店舗をそんな大々的に工事もできない。そもそも自分にそんな工事の知識もない。 結果Raspberrypiを使い、それを一店舗予算10万円代で実現、会員カードを他店舗と共有した24時間営業にできた。 その詳しい技術的な内訳を共有する。 (なお執筆時点では2024年だが、これ自体は5年前、2019年の仕事である。) 前提
Pythonの爆速化を可能にするにはどうすればいいのか。ツールやライブラリに頼る前に、まずはピュアPythonに組み込まれている機能を使い、コードの最適化を図るべきです。なぜなら、処理速度の課題を解決できる可能性が高いからです。今回はPythonのパフォーマンスを劇的に向上させるためのテクニックを解説した『爆速Python』(翔泳社)から、Pythonの組み込み機能のパフォーマンスを引き出す方法を紹介します。 本記事は『爆速Python』の「Chapter 2 組み込み機能のパフォーマンスを最大限に引き出す」から一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 ※本書はTiago Rodrigues Antãoによる『Fast Python: High performance techniques for large datasets』(Manning Publications)の邦
鈴木たかのり(@takanory)です。今月の「Python Monthly Topics」では、Python製の静的サイトジェネレーターSphinxを使用してWebサイトを構築し、テーマを適用、外部へ公開する流れについて紹介します。後半ではSphinxの便利な拡張機能を紹介し、Webサイトをより便利にしていきます。 Markdownでドキュメントを書くだけで、きれいなWebサイトが簡単に公開できるので、ライブラリのドキュメントなどでもよく使われています。 Sphinxとは SphinxはPython製の静的サイトジェネレーターです。静的サイトジェネレーターとは、Markdown等の軽量マークアップのテキストファイルから、静的なWebサイトを生成するアプリケーションのことを言います。Python製の静的サイトジェネレーターにはSphinxを含め以下のツールなどがあります。 Sphinx:h
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
Why Mesop?¶ Mesop is a new UI framework that enables Python developers to quickly build delightful web apps in a scalable way. Many Python UI frameworks are easy to get started with, but customizing beyond the defaults often requires diving into JavaScript, CSS, and HTML — a steep learning curve for many developers. Mesop provides a different approach, offering a framework that's both easy to lear
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