Most testing is ineffective - Hypothesis
Normal “automated” software testing is surprisingly manual. Every scenario the computer runs, someone had to write by hand. Hypothesis can fix this. Hypothesis is a new generation of tools for automating your testing process. It combines human understanding of your problem domain with machine intelligence to improve the quality of your testing process while spending less time writing tests. Don’t
【長編ポエム】関数型言語が分からんお前でもPythonなら分かるやろ：第1回 関数を受け取る関数は便利だよ編 - Qiita
これは、関数型プログラミングの特徴を Python で説明した長編ポエムです。 IQ145 の美少女は出てきませんので、過度な期待はしないでください。 【対象読者】 関数型言語は知らないけど関数型プログラミングの初歩を勉強したい人 (Python を知らなくてもなんとなく分かるように書いたので、PHP や Java や JavaScript の人も読んでみてください) 【連載記事】 第1回 関数を受け取る関数は便利だよ編 (←今ココ) 第2回 関数を生成する関数はすごいよ編 はじめに 「なぜ関数プログラミングは重要か」という文章があります。タイトルの通り、関数型言語がいかに役に立つかを紹介している文章です。長いですが、3 行でまとめるとこんな感じ： ソフトウェアがどんどん複雑になるので、モジュール化が重要 関数型言語は、強力なモジュール化機能を提供している 特に「高階関数」と「遅延評価」が
What is Gradual Typing: 漸進的型付けとは何か - Qiita
本稿は Python に型アノテーションを追加するという PEP 483 - The Theory of Type Hinting の提案で参照されている Jeremy Siek (@jeremysiek) 氏と Walid Taha 氏が開発した漸進的型付けについての入門記事の翻訳です。 What is Gradual Typing Python 3.5 で導入された型アノテーションについて興味がある方は以下を参考にしてください。 Python と型ヒント (Type Hints) と #pyconjp [翻訳] PEP 0484 -- 型ヒント (Type Hints) Revenge of the Types: 型の復讐 私自身、型システムに明るくないため、一部未訳の部分があったり、勘違いや誤訳もあると思います。そういった誤りを見つけたら編集リクエストを送ってもらえると助かります。
Effective Numerical Computation in NumPy and SciPy
This document provides an overview of effective numerical computation in NumPy and SciPy. It discusses how Python can be used for numerical computation tasks like differential equations, simulations, and machine learning. While Python is initially slower than languages like C, libraries like NumPy and SciPy allow Python code to achieve sufficient speed through techniques like broadcasting, indexin
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GitHub - borzunov/dontasq: ⚡🐍 Extends built-in Python collections with LINQ-style methods
