Python 競技プログラミング高速化tips (PythonでAtcoderをやる際に個人的に気を付けてること) - じゅっぴーダイアリー
こんにちは。最近やよい軒の彩定食にハマってるじゅっぴーです。 自分の確認と最近Pythonで競技プログラミング始めたよーという人向けを兼ねたPython高速化記事です。 競技プログラミングはAtcoderを想定しています。 はじめに Pypyを使う！ みんな一度は通る道 Pypy一択なもの Pypyじゃだめなもの Python定数倍高速化のテクニック 最後に はじめに 今回の今の時点でのA問題の言語別提出コード数、 全体: 7000 C++: 3240 Python3: 2000 って感じで75%くらいがC++とPython3で提出されてる— saba (@saba_kpr) 2019年5月25日 最近PythonでAtcoderをはじめている人がどんどん増えています。 一方で『Pythonの高速化テクニック：C++で書き直す。』というネタがあるほど、Pythonは劇遅です。 競技プログラ
Pythonの辞書(dict)をコピーする方法と注意点まとめ | HEADBOOST
ここでは、Pythonで辞書をコピーする方法についてまとめています。 具体的には、 ミュータブルなオブジェクトである辞書を代入でコピーすることの弊害 copy()メソッドを使った辞書のコピー方法 dict.fromkeys()関数を使って、リストのキーだけをコピーする方法 の3つを解説しています。 ぜひ、参考にして頂ければ嬉しく思います。 1. 辞書をコピーしたい時は代入は使わないこと Pythonで既存の辞書をコピーして、新しい辞書を作る時にありがちなミスが、「new_dict = old_dict」というように、「新しい辞書に既存の辞書を代入してしまう」というものです。 辞書はイミュータブルなオブジェクトです。そのため、この方法では、新しくコピーした（つもり）の辞書に変更を加えると、元のリストにまで同じ変更が加えられてしまうという問題が起きます。 以下の例をご覧ください。
Pythonで文字列を置換（replace, translate, re.sub, re.subn） | note.nkmk.me
Pythonで文字列を置換するには、replace()やtranslate()、正規表現reモジュールのre.sub(), re.subn()などを使う。スライスで位置を指定して置換することもできる。 いずれの場合も、置換後の文字列として空文字列''を指定することで、元の文字列を削除する処理としても利用できる。 関連記事: Pythonで文字列の一部を削除（stripなど） 置換するのではなく、文字列の中から条件を満たす部分文字列を抽出したい場合やその位置を確認したい場合は以下の記事を参照。 関連記事: Pythonで文字列を抽出（位置・文字数、正規表現） 関連記事: Pythonで文字列を検索（〜を含むか判定、位置取得） 大文字と小文字を変換する場合は専用のメソッドが用意されている。 関連記事: Pythonで大文字・小文字を操作する文字列メソッド一覧 テキストファイルの中身を置換したい
Pythonの関数アノテーションと型ヒント、typingモジュール | note.nkmk.me
Python3.0から、関数アノテーション（Function Annotations）という仕組みによって、関数の引数や返り値にアノテーション（注釈）を記述できるようになった。 PEP 3107 – Function Annotations | peps.python.org 8. 複合文 (compound statement) - 関数定義 — Python 3.12.0 ドキュメント さらに、関数アノテーションに型情報（型アノテーション）を書く場合の記述方法がPEP 484で規定され、それを実現するためにPython3.5で標準ライブラリにtypingモジュールが追加された。 PEP 484 – Type Hints | peps.python.org typing --- 型ヒントのサポート — Python 3.12.0 ドキュメント 関数の説明はdocstringに記述すること
これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]
追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！ プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ
![これでprintデバッグから卒業！VS CodeでPythonデバッグ入門 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1ed6b58ebb7d8c25407240ff3efdf7fb3778bf87/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Ffc84405d6253f70fd49563cf202fabb346a23a7a%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20190210%252F20190210135909.png)
pandas.DataFrame, Seriesをpickleで保存、読み込み（to_pickle, read_pickle） | note.nkmk.me
pandas.DataFrame, Seriesをpickleで保存、読み込み（to_pickle, read_pickle） pandas.DataFrame, pandas.Seriesオブジェクトをそのままpickleファイルとして保存するにはto_pickle()メソッド、保存したpickleファイルを読み込むにはpd.read_pickle()関数を使う。 pandas.DataFrame.to_pickle — pandas 0.23.4 documentation pandas.read_pickle — pandas 0.23.4 documentation ここでは以下の内容について説明する。 pickleとは pandasでpickleを使う利点 CSVファイルで保存・読み込みする場合 pickleファイルで保存・読み込みする場合 圧縮処理 pickleとは pickl
[Django REST Framework] View の使い方をまとめてみた
Django REST Framework (以下 DRF といいます) をまとめてみた記事のビュー編です。 細かいところまではカバーしきれていませんが、大まかな使い方はわかると思います。 infoシリアライザ編は Serializer の 使い方 をまとめてみた を参照ください。初めて DRF を触る方は ビュー編 (当記事) を先に見てからシリアライザの記事を見ることをオススメします。DRF は Django の仕組みの上になりたっているので Django 自体が初めての方は 力を抜いて Django チュートリアル から やりましょう。急がば回れです。[多謝] 基本的に DRF の 公式ドキュメント (3.8.2) をベースに書いていますが、以下の記事も参考にさせてもらいました。Django REST Frameworkを使って爆速でAPIを実装するDjango REST frame
Pythonの可変長引数（*args, **kwargs）の使い方 | note.nkmk.me
Python初心者がサンプルコードを見て「何だこれ」とつまずきやすいのが、関数の引数の*argsと**kwargs。 関数定義で引数に*と**（1個または2個のアスタリスク）をつけると、呼び出し時に任意の数の引数（可変長引数）を指定できる。慣例として*args, **kwargsという名前が使われることが多いが、*と**が頭についていれば他の名前でも問題ない。以下のサンプルコードでは*args, **kwargsという名前を使う。
[Django REST Framework] View の使い方をまとめてみた
Django REST Framework (以下 DRF といいます) をまとめてみた記事のビュー編です。 細かいところまではカバーしきれていませんが、大まかな使い方はわかると思います。 infoシリアライザ編は Serializer の 使い方 をまとめてみた を参照ください。初めて DRF を触る方は ビュー編 (当記事) を先に見てからシリアライザの記事を見ることをオススメします。DRF は Django の仕組みの上になりたっているので Django 自体が初めての方は 力を抜いて Django チュートリアル から やりましょう。急がば回れです。[多謝] 基本的に DRF の 公式ドキュメント (3.8.2) をベースに書いていますが、以下の記事も参考にさせてもらいました。Django REST Frameworkを使って爆速でAPIを実装するDjango REST frame
Python - if __name__ == '__main__': の意味 - ざっくりん雑記
if __name__ == '__main__': って何？ サンプルコードにも頻出するこの__name__属性。 Pythonを勉強し始めて3日ぐらいのときに一度調べたのだけど「？？？」な感じだった。 で、きょう今一度調べてみるとやっと理解できた。 Pythonを始めて3日目の自分でも理解できるようにやたら冗長に説明するメモを残したいと思う。(しつこいくらいに同じこと言ってる) 例えば test.py というスクリプトを書いたとする。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- def shout(): print u"ウェーイｗ" print u"ワンチャンあるっしょｗ" if __name__ == '__main__': shout() ウェーイ系のセリフを2つ用意した。 基本的に、print文「ワンチャンあるっしょｗ」は絶対実行さ
Windows でpython環境を作る - はしくれエンジニアもどきのメモ
Windows でpython環境を作る 公式インストールよりも、 Anaconda(Miniconda)でインストールするのがhot らしいので、 Miniconda を入れてみた。 主に、以下のQiita記事を参考にした。 qiita.com 環境 Windows10 64bit Anaconda(Miniconda)って何？ Python の公式インストーラーとまた違った別バンドル（版）のようです。 主な特徴としては以下。 Python のバージョン管理 パッケージの（バージョン）管理 仮想環境をつかって2.X系と3.X系の共存 Miniconda は、Anacondaに含まれるパッケージを最低限にしたもので、 必要な容量が少なく済む。今回は、このMiniconda をインストールした。 Miniconda のインストール Miniconda のインストーラーをDL してくる。 Mi
Python+Anaconda+Eclipseのインストール手順/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第2回 - GiXo Ltd.
AnacondaとEclipseの導入・連携の手順 前回の記事では、統計モデルを構築する上でRの他にPythonを利用する方法があることや、その環境を構築する上で必要となるモジュール群の概要を説明しました。今回は、AnacondaとEclipseの導入手順を具体的に紹介していきます。 Anacondaのインストール インストーラのダウンロード まずこちらのサイトからAnacondaモジュールをダウンロードします。https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ しばらくすると以下のページが表示されるので、ページ右上の「Download Anaconda」をクリックします。 自分のE-Mailアドレスを入力してSubmitをクリックします。 ページ左中央の「Windows 64-Bit Python 2.7 Graphical Installer」をクリッ
6 Best Python IDEs for Data Science in 2024
Find the perfect Python IDE for your data science needs in 2024. Compare features, benefits, and performance to make an informed and confident choice. Integrated Development Environments (IDEs) are coding tools that make writing, debugging, and testing your code easier. Many provide helpful features like code completion, syntax highlighting, debugging tools, variable explorers, visualization tools
PyCharm のオレオレ最強設定 - akiyoko blog
【記事更新のお知らせ】 PyCharm のバージョンアップに合わせて、本記事を全面改訂しました。🙇♂️（2020.5.8） akiyoko.hatenablog.jp 先日、「最強のPython開発環境 PyCharmのすゝめ - Qiita」という記事がホットエントリーに上がっていましたが、かくいう私も、PyCharm は Python の統合開発環境（IDE）としてまさに最強だと考えています。 www.jetbrains.com PyCharm（を含めた JetBrains 製品）は「out of the box（アウト・オブ・ボックス：箱から取り出してすぐに使える、難しい設定などは一切なしで使える）」というのが大きな魅力のひとつですが、今回紹介する環境設定をすることで更なる実力を発揮させることができます。 今回紹介するのはあくまで私の（オレオレ）最強設定ですので、異論・反論は緩や
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