
Oracle DatabaseがGraalVMを搭載、DB上でJavaScriptを実行可能。Pythonやほかの言語もサポートしていくと オラクルは、最新データベース「Oracle Database 21c」を含む「Oracle Autonomous Database」を、Oracle Cloud上で無料で利用できる「Always Free」で提供開始したと発表しました。 「Oracle Database 21cは、世界で最も強力なコンバージド・データベース・エンジンの提供というオラクルの戦略を継続します。」発表資料はこちら https://t.co/DH13zechSx #database #データベース #OracleLive pic.twitter.com/o5huPbw6Hp — Oracle Japan/日本オラクル (@Oracle_Japan) January 14, 20
Note この記事では、Python の便利なライブラリの一部を使用するように環境をセットアップする方法について説明します。これにより、ファイル システムの検索、インターネットへのアクセス、ファイルの種類の解析など、Windows 中心のアプローチからプラットフォーム間でタスクを自動化することができます。 Windows 固有の操作の場合は、Python 用の C 互換の外部関数ライブラリである ctypes、Windows レジストリ API を Python に公開する機能である winreg、Python から Windows ランタイム API にアクセスできるようにする Python/WinRT を確認してください。 開発環境を設定する Python を使用してファイル システムの操作を実行するスクリプトを記述する場合は、Microsoft Store から Python をイン
「ここで改行するほうがキレイで良いと思います」 『いや、私はこちらのほうがキレイ良いと思います』 コードレビューでこういう議論をしたことはありませんか? 大切なことだとは思いますが、生産性にはあまり直結しません。議論を避けるために書き方を決めるほうが良いでしょう (個々の問題について逐次議論するのがエネルギーを無駄にしてしまいます。一度決めて、再利用するようにしたいものです)。 今日はそのために使える black というツールを紹介します (「私はflake8を使ってるから結構です」と思われるかもしれませんが、少し違う話なので読んでみてください)。 blackを使おう Pythonのコードを自動でフォーマットしてくれる black を紹介します。 github.com blackはPythonのコードフォーマッターで、自動的にPythonプログラムの書き方を修正してくれます。 PEP8 と
Windowsは長年の間、Pythonインタプリタを含まない唯一の主流のOSであることが知られてきた。しかし、Windows 10 May 2019 Updateではその状況も変化する。MicrosoftはPythonを使った配布物をMicrosoftストア上でリリースしやすくなるように変更したほか、Windows 10 May 2019 Updateではデフォルトで「python.exe」がインストールされるという。ただしこのpython.exeは実行するとMicrosoftストアのPythonページが表示されるというもので、実際にPythonを利用するにはMicrosoftストアからのダウンロードとインストールが必要となる。 Microsoftストアで提供されるPythonのバージョンは3.7で、これによってWindows 10に簡単にPythonをインストールできるようになり、またp
Red Hatの森若です。 今回はRHEL8でのPythonがどのようにパッケージされているかを見ていきます。 Red Hat Enterprise Linux 8には"python"コマンドがない!? Red Hat Enterprise Linux 8 はインストール直後のデフォルト状態では "python" コマンドが存在しません。(ほとんどの場合"python3"コマンドはあります。) pythonコマンドがない……!? RHELは各種のシステムツールがPythonで実装されており、RHELであれば "python"コマンドが利用できるという状況が続いてきました。RHEL 8では少し様子が違うようです。詳しくみていきましょう。 3つのPython処理系 RHEL 8 Betaでは、Pythonの処理系は3種類存在します。 platform-python: RHELに同梱の各種システ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事(「Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018」)では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語(具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識)と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR (結論) pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
Pythonで並列処理・並行処理を提供する標準モジュールは数多くあり、初めてだと違いを理解するのは困難です。この記事では、それぞれの違いについて調べました。 threadモジュール(Python 2), _threadモジュール(Python 3) かつてPython 2にはthreadモジュールという複数のスレッドを扱うためのモジュールが存在していましたが、Python 3でdeprecated扱いになりました。一応_threadモジュールという名前で残っています。公式でも述べられているように、一般には、thread/_threadモジュールではなく、より高レベルなthreadingモジュールの使用が推奨されるようです。 threadingモジュール threadingモジュールは、先述の通り、複数のスレッドを扱うためのモジュールです。thread/_threadモジュールより高レベルと
10月20日に開催された「PyData.tokyo One-day Conference 2018」では、フリーランスのプログラマで、python.jpの管理人もしている石本敦夫氏がPythonやNumPyの歴史とPythonで並行処理を行う時のポイントを解説した。 python.jp管理人 石本敦夫氏 PyData.tokyo One-day Conference 2018 「NumPyの歴史とPythonの並行処理」講演資料 なぜ機械学習にはPythonなのか ~NumPyを核に形成された科学技術計算のエコシステム いま「機械学習」でググると「python」が関連キーワードとしてサジェストされるほど、AIや機械学習を扱うならPythonは定番の言語だ。2011年にIEEEが発行した雑誌には「科学技術計算においてPythonはデファクトスタンダード」と記述されている。 その理由を示すべく
オープンソースソフトウェアの開発においては、コミュニティメンバーからのコードのコントリビュートだけでなく、さまざまな立場の人々から「この機能がほしい」「この動作はバグではないか」といった意見が寄せられます。 有名なオープンソースプロジェクトであるほど、そうした多くの意見やコメントを受け止めつつ開発は進んでいくわけですが、そうした状況は一方でさまざまな気苦労を生むであろうことは容易に想像が付きます。 人気のあるプログラミング言語として知られるPythonの生みの親であるGuido van Rossum氏は2018年7月、Pythonを開発する過程で生ずるさまざまな意思決定の気苦労から離れたいとの理由で、Pythonにおける「優しい終身の独裁者」からの引退を発表しました。 ちょうど新バージョン「Ruby 2.6」が登場したばかりのRubyに対しても、米国の掲示板redditで「[whining
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 間違えている箇所があれば指摘していただきたい 特にPHP,Python、Rubyを本格的に開発した経験が少なく 間違ってたら私のために教えていただきたい ただ1つ 私の中でも正しい用語定義がわからないので 非同期と書いたときは 非同期I/O、ノンブロッキングI/O 両方のことをさし マルチスレッドは並列などと表記する 現在の状況 2019年。Webサービスはどんどんローンチされている Java、nodeといった非同期のサービスも増えてきたが 未だに PHP、Python、Rubyといった非同期ではなくプロセスを立ち上げるサーバ
無償のエディタであるVisual Studio Codeの拡張機能として、AIがコーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」(以下IntelliCode)が、Javaに対応したと発表されました。 IntelliCodeはコードの入力や補完において、もっとも適切と思われるコードをコンテキストに即してレコメンデーションをしてくれるというもの。さらにコードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘や、コードスタイルと書式の規則の推測もしてくれます。 これまでC#とPythonに対応していましたが、今回新しくJavaにも対応しました。 AI機能はGitHubで100以上スターが付いているオープンソースプロジェクトのコードを用い、コードのパターンやプラクティスなどに関する機械学習が行われたと説明されています。 これによりJava SEやSpring
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? @rana_kualuさんの 2018年の最先端フロントエンドエンジニアになろう 2018年の最先端バックエンドエンジニアになろう という翻訳記事のDevOps版という感じですが、HackerNoonに投稿されたThe 2018 DevOps RoadMapという記事が個人的に大変参考になりましたので、翻訳してみました。 ちなみに関連記事として 2018年の最先端バックエンドエンジニアに必要なスキルについて考えてみました。 という私の記事もございますので、併せてご参照頂けますと幸いです。 はじめに DevOpsは最近非常にホットなトピッ
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
どんなプログラミング言語を習得すれば、年収アップにつながるのか――。コードを書く技術者なら誰もが一度は考えたことのあるテーマだろう。世の中には数百種類のプログラミング言語があり、時代ごとにはやり廃りがある。それでは、現在学んでおくべきプログラミング言語は何だろうか。 その1つの答えになりうるプログラミング言語と年収の関係を示した調査結果が発表された。それが、ビズリーチが公表した「プログラミング言語別年収ランキング2018」だ。 このランキングは、ビズリーチが運営する求人検索エンジン「スタンバイ」に掲載されている正社員の求人情報(約324万件)から、プログラミング言語名が含まれる求人情報の提示年収の中央値を集計したものだ。調査では、1位が「Go」、2位が「Scala」、3位が「Python」という結果だった。 1位のGoは、米グーグル(Google)が開発したプログラミング言語だ。並列処理な
オラクル、JavaやJavaScript、Ruby、Pythonなど多言語対応を単一ランタイムで実現する「GraalVM」をオープンソースで公開。Twitterが本番環境で採用 JavaやJavaScriptなどには、それぞれその言語を実行するためのランタイムが存在します。JavaならJavaVM、JavaScriptならJavaScriptエンジンといった具合です。 米オラクルがオープンソースで公開した「GraalVM」は、これまで言語ごとに個別に用意されていたランタイムを統合し、単一の高性能なVMにするという同社の研究の結果開発された汎用仮想マシンあるいは汎用ランタイムです(米オラクルのブログ、日本語訳)。 GraalVMのWebサイトには、次のような説明が記されています。 GraalVM is a universal virtual machine for running appli
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているGoogle Colaboratoryを試してみました。ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクトです。Chromeのデスクトップ版で動作します。 Colaboratoryを使えば、Chromeブラウザ上で無料でPythonの実行環境を手に入れる ことができます。今回は、Colaboratoryの使い方を解説します。 バリバリのデータ分析者にも、Pythonでプログラミングを学んでみたいと思っている初学者にもおすすめのツールです。 そもそもJupyter notebookとは Google Colaboratoryを起動する Google ColaboratoryでPythonのコードを実行する 作成したnotebookを保存する まと
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