Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019本書はCC-BY-NC-NDライセンスによって許諾されています。ライセンスの内容を知りたい方はhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.ja でご確認ください。
Python 2 series to be retired by April 2020
The CPython core development community is urging users to migrate to Python 3 as it will be the only version that will be updated for bugs and security vulnerabilities. After nearly 20 years of development on the Python 2 series, the last major version 2.7 will be released in April 2020, and then all development will cease for Python 2. Users are urged to migrate to Python 3 to benefit from its ma
2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う
「Python」の生みの親ヴァンロッサム氏が正式に引退、「素晴らしい経験だった」
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 高い人気を誇るプログラミング言語「Python」の生みの親であるGuido van Rossum氏が、クラウドファイルストレージのDropboxを離れ、引退することを明らかにした。 van Rossum氏は、Dropbox機能の大半がPythonで書かれているため、2013年に同社に迎え入れられたが、6年半を経て退職することになる。2018年にPythonの意思決定プロセスを指揮する立場から退いていたため、正式な引退となる。 Dropboxがvan Rossum氏を起用したのは、理にかなっていた。Dropboxには約400万行におよぶPythonコードがあるほか、バックエンドサービスとデスクトップアプリでも最も使用されているからだ。 D
Thank you, Guido
open search After six and a half years, Guido van Rossum, the creator of Python, is leaving Dropbox and heading into retirement. From the beginning, we knew Guido would be a great addition to our company. In fact, his contributions to Dropbox date back to day one. Our CEO Drew Houston’s very first lines of code for Dropbox were written in Python. “What I love about Python is it just works,” says H
Pythonのコード改善のためのツール5つを試してみた - minus9d's diary
Pythonのコードを改善するためのツールについて一通り試してみました。各ツールのインストール方法や使い方については Pythonのスタイルガイドとそれを守るための各種Lint・解析ツール5種まとめ！ - Sider Blog に詳細にまとまっているのでおすすめです。 サンプルコード 以下のサンプルコードを対象に、各ツールの出力を確かめてみます。 import time import sys import fractions def func1(varA,varB): '''return sum of a and b''' varC = 42 return (varA + varB) print(func1(fractions.Fraction(1, 2), fractions.Fraction(1, 3))) 3 + 5 sys.exit(0) このスクリプトをsample.pyという名
Profiling Native Python Extensions
One of the cool new features in py-spy is the ability to profile native Python extensions written in languages like C, C++ or Cython. Almost all other Python profilers[1] only show program activity that is in pure Python code, and native code will instead show up as spending time in the line of Python that calls the native function. Using native profiling tools like perf can get you a sense of wha
CuPy カーネル融合の拡張 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2019年インターンシップとして勤務した徐 子健さんによる寄稿です。 2019年度夏季インターンのJoeです。この度インターンプロジェクトとしてCuPyのカーネル融合の拡張に取り組み、既存のカーネル融合の適用範囲を大幅に拡張しました。さらにその応用として、ResNet50のバッチ正規化においてCPU実行時間を30%ほど、GPU実行時間を(入力サイズに大きく依存しますがおおよそ)70%ほど削減することに成功しましたので、その取り組みをご紹介します。 背景 CuPyはNumPyと同じAPIを提供するPythonのライブラリで、CUDAを用いて演算を高速に行います。具体的には、行列・ベクトルの要素ごとの演算や、リダクションと呼ばれる、演算によって配列の次元が落ちる演算(たとえばcupy.sum)など、GPUが得意とする計算を高速に行うことができます。 さて、CuPyのGPU演算は強力で
Memory management in Python | Artem Golubin
This article describes memory management in Python 3.6. If you are interested in GC details, you can read my article about Garbage collection in Python. Everything in Python is an object. Some objects can hold other objects, such as lists, tuples, dicts, classes, etc. Because of dynamic Python's nature, such an approach requires a lot of small memory allocations. To speed-up memory operations and
PythonコードをWin/Mac/Linuxバイナリに変換する「PyOxidizer」
Fossbytesは6月27日(米国時間)、「PyOxidizer Can Turn Python Code Into Apps For Windows, MacOS, Linux」において、Pythonスクリプトをバイナリファイルに変換するツール「PyOxidizer」を紹介した。このツールを使うと、Pythonスクリプトをそれ単体で実行できるバイナリファイルに変換してくれる。サポートされているプラットフォームはWindows、macOS、Linuxの3つ。 Getting Started — PyOxidizer 0.1 documentation Pythonは現在人気の高いプログラミング言語の1つ。集計方法にもよるが、Pythonはどのランキングにおいても長期にわたって成長傾向を続けており、利用されるシーンが広がっている。しかし、記事ではこうした利用がプログラマーに限定されたものと
Python: ユニットテストを書いてみよう - CUBE SUGAR CONTAINER
ソフトウェアエンジニアにとって、不具合に対抗する最も一般的な方法は自動化されたテストを書くこと。 テストでは、書いたプログラムが誤った振る舞いをしないか確認する。 一口に自動テストといっても、扱うレイヤーによって色々なものがある。 今回は、その中でも最もプリミティブなテストであるユニットテストについて扱う。 ユニットテストでは、関数やクラス、メソッドといった単位の振る舞いについてテストを書いていく。 Python には標準ライブラリとして unittest というパッケージが用意されている。 これは、文字通り Python でユニットテストを書くためのパッケージとなっている。 このエントリでは、最初に unittest パッケージを使ってユニットテストを書く方法について紹介する。 その上で、さらに効率的にテストを記述するためにサードパーティ製のライブラリである pytest を使っていく。
AppleがmacOS 10.15 Catalina後のmacOSでPythonやRuby、Perlを同梱しない事について、Homebrewが対応を表明。
AppleがmacOS 10.15 Catalina後のmacOSでPythonやRuby、Perlを同梱しない事について、Homebrewが対応を表明しています。詳細は以下から。 Appleは現地時間2019年06月03日、開発者向けに2019年秋にリリースを予定している「macOS 10.15 Catalina」のBeta版を公開し、このCatalinaにはレガシーなソフトウェアとの互換性を持たせるため2020年にEOL(End of Life)となるPython v2.7.xなどの古いスクリプト言語を同梱していると発表しましたが、加えて将来のmacOS (10.16?)ではスクリプト言語のランタイム自体をデフォルトで同梱しないと発表しました。 Scripting language runtimes such as Python, Ruby, and Perl are included
PythonインタプリタをWebAssemblyへコンパイル、Webブラウザで稼働するPython環境「Pyodide」。Mozillaが開発中
Mozillaは、WebブラウザでPythonインタプリタや数値計算ライブラリのNumPyなど、Pythonの標準的なデータサイエンス環境をほぼそのまま実行可能にする「Pyodide」（パイオダイドと発音されているようです）を開発中です。 Mozilla Hacksのブログに投稿された記事「Pyodide: Bringing the scientific Python stack to the browser」で、このPyodideの詳細と現状が報告されています。 Pyodideは、データサイエンス環境をWebブラウザ上で実現しようというMozillaのプロジェクト「Iodide（アイオダイド、と発音されているようです）の関連プロジェクト。 Pyodideの最大の特徴は、標準のPythonインタプリタのフル機能をWebブラウザ上で実現しようとしている点にあります。下記はブログから。 Pyo
Python at Netflix
By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
Microsoft、Pythonの静的型チェック機能を提供する「VS Code」プラグイン「Pyright」を公開
Microsoftは2019年3月21日（米国時間）、Pythonの静的型チェック機能を提供する「Visual Studio Code」（VS Code）プラグイン「Pyright 1.0.0」をオープンソースのMITライセンスで公開した。同23日には多数のバグを修正した「Pyright 1.0.1」を公開している。 Pyrightは、「mypy」のような既存のPython型チェッカに存在する難点に対処する目的で開発された。特徴は次の通り。 高速処理 Microsoftによれば、Pyrightは、Pythonで書かれたmypyなどの型チェッカよりも5倍以上高速だという。Pyrightの想定用途は、大規模なPythonソースコードの型チェックだ。“ウォッチ”（監視）モードで動作し、ファイルの変更を検知すると、高速な差分更新を実行する。 Python環境に非依存 PyrightはTypeScr
Webブラウザ中でデータサイエンスが可能な実験ツール「Iodide」をMozillaが公開
Mozillaは2019年3月12日（米国時間）、科学コミュニケーションと探索のためのWebブラウザ向け実験ツール「Iodide」（α版）を公開したと発表した。 Iodideの目的は、自然科学者や社会科学者が慣れ親しんだ環境、つまり「Jupyter Notebook」や「RStudio」「MATLAB IDE」といったツールが使える環境で、複数の参加者による反復的なワークフローに基づいた作業ができるようにすることだ。Iodideを使う科学者は、Webベースの科学コミュニケーションやコンピュテーションを利用しやすくなるという。 MozillaがIodideを開発した問題意識は、次のようなものだという。共有可能なインタラクティブデータの可視化やアクセスしやすいビジュアルな記事を通じて、科学のアイデアをやりとりするための比類ないプラットフォームを、Web技術で提供することだ。現在のモダンなWeb
RubyとPythonの開発者コミュニティを比較してみた - Qiita
RubyとPythonの開発者コミュニティを比較してみた。 Rubyの他の可視化としてgemの依存関係ネットワークを描画してみたも公開しています。よければこちらもご覧になってみてください。 2019/01/04 23時頃 追記 Qiitaへのコメントからご指摘をいただいた通り、各言語の開発を開始した時期と公開を開始した時期が必ずしも一致していない、各言語のコミット粒度が異なる、などに注意が必要なようです。これらの点を念頭に置いた上でご覧いただきますようお願いいたします。 各コミッター毎のコミット数の経年推移 下記の追いかけグラフでは、RubyとPythonのそれぞれで、全期間でのトータルコミット数が多い順から10名を選び、グラフにプロットしています。 集計上の注意点 集計に利用したデータは ruby.csv / python.csv に置いてあります コミットの集計はGithubのリポジト
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GitHub - emeryberger/scalene: Scalene: a high-performance, high-precision CPU, GPU, and memory profiler for Python
Python 3.8 では空dictが小さくなる - Qiita
