pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
Pythonの生みの親グイド・ヴァンロッサム氏が職業プログラマから引退を表明。昨年Pythonの優しい独裁者からも引退
Pythonの生みの親グイド・ヴァンロッサム氏が職業プログラマから引退を表明。昨年Pythonの優しい独裁者からも引退 Pythonの生みの親であるGuido van Rossum（グイド・ヴァンロッサム）氏が、勤務先であったDropboxを退社し、これからは引退生活を送ることが表明されました。 下記はヴァンロッサム本人のツイート。 It's bittersweet: I'm leaving @dropbox, and am now retired. I've learned a lot during my time as an engineer here -- e.g. type annotations came from this experience -- and I'll miss working here. https://t.co/0ROaUrHQLt — Guido van
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Python: コマンドラインパーサの Click が便利すぎた - CUBE SUGAR CONTAINER
Python のコマンドラインパーサといえば、標準ライブラリに組み込まれている argparse が基本。 蛇足になるけど、バージョン 2.7 以前で使われていた optparse は将来的に廃止予定なので新たに使うことは避けた方が良い。 そして、今回紹介する Python のサードパーティ製コマンドラインパーサ Click は、既存のパッケージと比較すると最小限のコードで美しくコマンドラインインターフェースを実装できるように作られている。 どれくらい楽になるかといえば、もう argparse を使っている場合じゃないな、と思えるレベル。 Welcome to Click — Click Documentation (8.0.x) もくじ もくじ Click をインストールする 基本的な使い方 コマンドを定義する オプションを追加する 引数を追加する サブコマンドを作る オプションについて
PyPIデビュー2015
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mypy で静的型付け Python プログラミング - forest book
Pythonへの型アノテーション導入を目指すGuido van Rossum氏 mypy の型アノテーションの構文を Python に取り込もうとメーリングリストで提案したニュースが話題になりました。今夏に話題になったニュースを今冬にフォローするという季節外れ感ですが、ずっと興味はあって「あとで読む」状態になっていたのを調べてみました。 基本的には mypy のドキュメントから自分の興味のあるところをかいつまんで説明しています。分かりにくいところがあれば原文を参照してください。 Welcome to Mypy documentation! mypy とは mypy は Python の静的型チェッカー (static type checker) です。wikipedia:静的コード解析 や wikipedia:en:Lint (software) ツールの一種だと説明されています。 Pyt
IPython Notebookをアドホック分析環境として使う
こんにちは、Gunosyのエンジニアの粟飯原です。Gunosyでは、主に広告配信サーバー全般の開発運用インフラを行いつつ、データ集計や分析等を行なっています。 Gunosyのエンジニアブログはこちら http://gunosy.github.io/2014/07/08/iptyhonnotebook.html 今回は、自分が開発業務や分析業務で日常的に利用しているIPython Notebookを便利に使う方法を紹介させて頂きます。 基本的に、pipでライブラリがインストールできる環境とnumpy、scipyの環境が揃っていることが前提で進めます。windows環境であれば、ライブラリのインストールは以下のURLのパッケージ群を利用すると快適です。とはいえこのページで紹介しているライブラリはwindowsでは動かないものもあります。 http://www.lfd.uci.edu/~gohl
pythonでGPUとMCMC(とR) - xiangze's sparse blog
GPUでモンテカルロ法の計算をしたくなったりした場合には普通CUDA,OpenCLを使うことになります。 C++でプログラミングする必要があるのですが、変数の確保、解放などで記述が長くなりがちです。pythonを用いると記述を簡潔にできるところが多いらしいので関連するライブラリを紹介します。 実務的にはPyMCからTheanoが呼べるらしいのでそれを使用するのが良さそうですが、現段階では実装されていない機能もあります。 @beroberoさん http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-152.html id:breakbeeさん http://breakbee.hatenablog.jp/entry/2014/05/20/121722 がインストール、実行に関して解説されているのでここでは実装面を少し説明します。というか備忘録です。 PyCUDA
Kohei Ozaki, 小嵜耕平 | ho.lc
Kohei Ozaki (a.k.a. @smly) is a Software Engineer at Ubie. My specialties are around data and machine learning. I love to discover knowledge and hidden values in data.保険/金融/広告ほか様々な事業でデータ分析や研究開発などの業務を 10 年以上経験してきました。 現在はUbie株式会社でソフトウェアエンジニアをしています。またTURING株式会社でフェローをしています。 I am a Grandmaster of Kaggle competitions (an honor for top competitors with outstanding data science skills) with 19 gold medals
え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？ - Λlisue's blog
どうも、ご無沙汰してます有末です。 Pythonistaならpyenvだよねーってことで当初からバリバリ使わせていただいているのですが、最近djangoのプロジェクトを書く際に困ったのでまとめておきます。 具体的にはpyenvでPytho 3をインストールし、pyenv-virtualenvを用いて仮想環境を構築し、その仮想環境に django をインストールしただけでは jedi-vim の補完が効かないという問題です。 いくつかの要因が複合して複雑に成っていたので、ひとつずつメモしていきます。 忙しい人のための簡易書 普段からpyenvとpyenv-virtualenvを使用していてjedi-vimでdjangoの補完が効かなくて困っている。 とにかく補完を効かせたい。 戯言なんてどうでもいいという人は下記を~/.vimrcに記載してください。 " ~/.pyenv/shimsを$PA
PyPy.js: Now faster than CPython
OK OK, I couldn't resist that title but it probably goes a bit far. Let me try for a little more nuance: PyPy.js: Now faster than CPython, on a single carefully-tuned benchmark, after JIT warmup. It has been the better part of a year since I first started hacking on PyPy.js, an experiment in bringing a fast and compliant python interpreter to the web. I've been pretty quiet during that time but ha
Import and migrate groups and projects | GitLab
Tier: Free, Premium, Ultimate Offering: GitLab.com, Self-managed, GitLab Dedicated To bring existing projects to GitLab, or copy GitLab groups and projects to a different location, you can: Migrate GitLab groups and projects by using direct transfer. Import from supported import sources. Import from other import sources. Migrate from GitLab to GitLab by using direct transfer The best way to copy G
データ・サイエンスのプログラミング言語はRからPythonに置き換わる | readwrite.jp
これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった
pyenv と tox で複数バージョンの Python に対応したライブラリ開発
生まれてはじめて PyPI にコードを登録した。Python 2.7 と 3.3 で使えるようにするにあたり、ライブラリの実装とは直接関係ないところで、とまどった。現時点での手順を記録しておく。 以下を前提とする。 OS X 10.9.1 (Mavericks) homebrew でパッケージを管理 pyenv, pyenv-virtualenv で OS 上の Python 環境を管理 PyPI に登録するライブラリは Python 2.7 と 3.3 に対応 まず始める shimizukawa によるハンズオン資料と公式ドキュメントを併読しながら進める。基本的な作業はハンズオンでだいたい分かる。とはいえ、あなたが持っているライブラリは、必ずしもチュートリアルどおりではないだろうから、公式ドキュメントのガイドが必要になるだろう。 ところで、ナウなヤングは egg じゃなくて wheel
Pythonで学ぶwebアプリケーションの作り方by Flask — study flask 1 ドキュメント
予定と実績¶ Flaskを使う準備 20分 -> 60分 Flaskチュートリアル 40分 -> 60分 休憩 15分 Flaskを使いこなす1 40分 -> 60分 アプリを公開する 20分 -> 20分 休憩 15分 Flaskを使いこなす2 30分 -> 30分 プラグイン、情報源紹介、Q/A、予備 -> 10分
Frida·アプリケーションハックに活躍するPythonライブラリ MOONGIFT
クローズドなアプリの内部解析やメモリ解析を行うソフトウェアは幾つかありますが、一般的に各プラットフォームに分かれて提供されるものが多いです。さらに大抵は状態を見るソフトウェアが多いのですが、Fridaはひと味違います。 FridaはPython製のソフトウェアなのですが、アプリケーションにインジェクションされるのはJavaScriptのコードとなっています。利用できるプラットフォームはWindows/Mac OSX/LinuxそしてiOSとなっています。 使い方は簡単でeasy_installでインストールできます。 $ sudo /usr/bin/easy_install frida そして使う際には次のようなコマンドを打ちます。 $ frida-trace -i 'recv*' Skype 実行中。データが続々と流れていきます。 生成されたコード。これを変更することで内部動作が見えるよ
Machine Learning Cheat Sheet (for scikit-learn)
As you hopefully have heard, we at scikit-learn are doing a user survey (which is still open by the way). One of the requests there was to provide some sort of flow chart on how to do machine learning. As this is clearly impossible, I went to work straight away. This is the result: [edit2] clarification: With ensemble classifiers and ensemble regressors I mean random forests, extremely randomized
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Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
High performance python computing for data science
GitHub - laysakura/WelcomeToPython: Python初心者がPyPIライブラリを作れるように教育する(しごく)ためのレポジトリ