PyCon JPの技術に対する不正の告発、並びに技術者と大衆に対しての警鐘 - Qiita
概要 本文章は、一般社団法人PyCon JP Associationが主催したPyCon APAC 2023の開催に際し、そのプロポーザル選考過程において行われていた不正行為の告発を目的とするものです。 本文章が対象とする読者は技術者、及び、公衆です。技術者は技術『愛好家』との付き合い方について一考をするべきであり、公衆は「専門家ではないにも関わらず技術の専門家のフリをする不正な愛好家」に対して無自覚であるべきではない、という警鐘を鳴らすため、並びに、一般社団法人PyCon JP Associationの公衆に対する不正を告発するため、本文章を公開します。 本文章は、Qiitaが目指す、学びのある情報を技術者に共有することで、よりよい技術者コミュニティの形成を目指す内容であるため、Qiitaのガイドラインに沿った形式でQiita.com上で公開します。 告発する内容 PyCon APAC
Mojo 🔥
先日プログラミング言語 Mojo と呼ばれるもののアナウンスメントがあった。この言語のデザインが私のスイートスポットに刺さる感じだったので、今のうちから注目している。使いたいなというか、将来使うことになりそうな言語なので簡単に何ができそうかを調査してまとめておきたい。 ウリとしては「C 並のパフォーマンスが出る Python」といったところだろうか。 k0kubun さんからコメントを裏でもらって、これって要するに並列化とか SIMD 化とか入れたら35,000倍のパフォーマンスが出るようだけど、これは Python の部分とは呼べなくて、素の Python 動かして本当にそういえるかは怪しくない？とのことで、判断保留します 🙇🏻♀️ k0kubun さんありがとう 言語のデザインとしては、AI 開発に向けたプログラミングを提供できるよう設計されていると感じる。表側は Python
おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
今時のPythonはこう書く2020 - Qiita
はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き
Why is the Alpine Docker image over 50% slower than the Ubuntu image?
I noticed that my Python application is much slower when running it on python:2-alpine3.6 than running it without Docker on Ubuntu. I came up with two small benchmark commands and there's a huge difference visible between the two operating systems, both when I'm running them on an Ubuntu server, and when I'm using Docker for Mac. $ BENCHMARK="import timeit; print(timeit.timeit('import json; json.d
Pythonで重複してログが出力されるとき - GAミント至上主義
本番運用しながら絶賛開発中のoceanusで、本格的にログの必要性を感じ、ログレベルを分けながら使ってみている。 この記事を読んでloggerとloggingの違いをなんとなく感じ取って qiita.com フォーマットは統一したいので、こんな感じの共通で使える関数を作り import logging from os import environ def oceanus_logging(): LOG_LEVEL = os.environ['LOG_LEVEL'] logger = logging.getLogger(__name__) handler = logging.StreamHandler() formatter = logging.Formatter('%(asctime)s- ' '%(levelname)s - ' '%(message)s') handler.setForm
GitHub - Legrandin/pycryptodome: A self-contained cryptographic library for Python
PyCryptodome is a self-contained Python package of low-level cryptographic primitives. It supports Python 2.7, Python 3.7 and newer, and PyPy. The installation procedure depends on the package you want the library to be in. PyCryptodome can be used as: an almost drop-in replacement for the old PyCrypto library. You install it with: pip install pycryptodome In this case, all modules are installed u
Pythonistaなら知っておきたい計算量のはなし - Qiita
最近久しぶりにアルゴリズムイントロダクションを読んでいるのですが、ふと「Python(CPython)のデータ構造に関する各操作の計算量ってどれくらいなのかな？」と気になったので調べてみました。以下のページを参考にしています: Python Time Complexity 以下では $n$ や $k$ といった記号を使います。ここで $n$ はコンテナ内の要素数、$k$ はパラメータ内の要素数かパラメータの値とします。では見ていきましょう。 2021/05/02 コメントでのご指摘を記事に反映しました。ありがとうございます。 リスト まずはリストです。Pythonではリストは内部的にはC言語の配列として表しているようです。そのため、先頭要素の追加や削除を行うとそれ以降の要素をすべて移動する必要があるため大きなコストがかかります。なので先頭に要素を追加したり削除する必要がある場合は、代わりに
Pythonスクリプトのパフォーマンス計測ガイド | Yakst
Pythonスクリプトの速度を計測し、そのボトルネックを探る。さらに、メモリ使用量、メモリリークの原因特定までの調査方法を解説する。 あなたが書いたすべてのPythonプログラムで厳密なパフォーマンス計測が必要になるというわけではないにせよ、その時が来たら、役に立ってくれる様々な種類のツールがPythonのエコシステムにはあるのだということを知っておけば安心できるだろう。 プログラムのパフォーマンスを計測することは、すなわち以下の4つの基本的な質問に答えることだと要約できる。 どのくらい高速に実行できるか？ スピードのボトルネックはどこか？ どのくらいのメモリを使うか？ メモリリークしているのはどこか？ これから、いくつかの素晴らしいツールを使ってこれらの質問に答えていくための詳細を見ていこう。 大ざっぱな実行時間 素早くざっくりとコードの実行時間を計るのに、古き良きUNIXのユーティリテ
リクルートのAI研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を公開 | Recruit - リクルートグループ
リクルートのAI研究機関、国立国語研究所との共同研究成果を用いた日本語の自然言語処理ライブラリ「GiNZA」を公開 株式会社リクルートホールディングスの中間持ち株会社である株式会社リクルート（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：北村吉弘、以下リクルート）は、このたび、当社のAI研究機関であるMegagon Labsより、国立国語研究所との共同研究成果の学習モデルを用いたPython（※1）向け日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」（ギンザ）を公開しました。 １．背景 自然言語処理技術は、検索エンジンや機械翻訳、対話システム、顧客の声分析など生活・ビジネスにおけるさまざまなシーンで利用されています。自然言語処理を行うには、言語ごとに異なる語彙や文法体系を保持する言語リソースが必要です。日本語テキストを解析するには、形態素解析（※2）や文節係り受け解析（※3）など複数の機能
実践/現場のPythonスクレイピング - Qiita
!! ======================== !! ※この記事は2019年の記事です。この記事で紹介している内容は2019年当時の内容である事を理解した上で、実際に設定する際は最新の情報を確認しながら行ってください。 !! ======================== !! SeleniumはE2Eテストの自動化などで大きな力を出してくれます。 今回の記事では、下記の内容をまとめてみます。 色々なユースケース 抜け漏れ対策のwait.until()関数 => 実務ではとても重要 IDやClassが無くても、AltやPlaceholderなどから力技で抽出する技 パスワード系 無限スクロール系 必要なツールをまずは揃える Python3.7 ChromeDriver https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/dow
docs.python.jpでのドキュメント公開終了 - atsuoishimoto's diary
これまで、python.jpではPythonの日本語ドキュメントを公開してきたが、この度、ドキュメントのホスティングを終了し、docs.python.org へのリダイレクトのみをおこなうようになった。 www.python.jp 実に喜ばしいことである。これまで、日本語ドキュメントは python.jp においてある私家版でしかなかったが、python.orgで公開されることで、一定の公式っぽさを得ることができる。 また、python.jpは私が一人でほそぼそと、さくらインターネットの一番安いVPSで管理運用してきた。しかし、これからはPython本家の運用チームできっちり運用していただけるのである。 別に難しいことをしていたわけではないが、python.jp運営のプレッシャーはちょっとしたものだった。ここ近年のPythonブームも、私がちょっとしくじってドキュメントを参照できなくなる、
Pythonのログ出力にlogzeroを使う - kumilog.net
Python その2 Advent Calendar 2018 10日目の記事です。 はじめに インストール 使い方 基本 ログレベルの設定 ファイルに出力 ログローテーション フォーマット変更 まとめて設定 おわりに はじめに Pythonでログ出力する際に何を使っていますか、printでしょうか。それともloggingでしょうか。ロギングは奥が深いようで、以下の記事ではloggingの使い方を詳説されています。 ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita logging入門 - Qiita 標準ライブラリのloggingでも良いのですが、今回はより簡単にログ出力が可能なlogzeroというライブラリを紹介したいと思います。 インストール インストールは他のライブラリと同じくpipでできます。 $ pip install logzero
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Pythonのパッケージ管理の中級者の壁を超える stapy#98
Should I commit .lock file changes separately? What should I write for the commit message?
ThreadPoolExecutor vs. Thread in Python - Super Fast Python
Pythonにおけるデザインパターン - Pythonにおけるデザインパターン
さよならFlask ようこそFastAPI / goodbye Flask, welcome FastAPI
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