Python Developers Survey 2024 Results
This is the eighth annual Python Developers Survey, conducted as a collaborative effort between the Python Software Foundation and JetBrains PyCharm. Responses were collected in October and November 2024, with more than 30,000 Python developers and enthusiasts from almost 200 countries and regions taking part to illuminate the current state of the language and its ecosystem. Check out the Python D
The State of Python 2025: Trends and Survey Insights | The PyCharm Blog
This is a guest post from Michael Kennedy, the founder of Talk Python and a PSF Fellow. Welcome to the highlights, trends, and key actions from the eighth annual Python Developers Survey. This survey is conducted as a collaborative effort between the Python Software Foundation and JetBrains’ PyCharm team. The survey results provide a comprehensive look at Python usage statistics and popularity tre
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
Ruffに搭載される新しい型チェッカーRed-knotについて
Python開発者向けツールRuff/uvの開発チーム（Astral inc.）がPython向けの型チェッカーを新規開発しているので紹介いたします。この型チェッカーはコードネーム"Red-knot"と呼ばれており、まだリリース前ですが将来的にはRuffに組み込まれる予定であるようです。以下ではこのプロジェクトの概略を説明したいと思います。 特徴 既存の型チェッカー(e.g. mypy, pyright)の不満点である遅さを改善すべく、徹底的にパフォーマンスに気を配った設計となっています。pyrightもそこまで遅くはないのですが、さらに高速であることを目指すようです。 Red-knotはRuffと同様Rustを用いて実装されています。Ruffが使っている諸々のデータ構造を共有しているため、フォーマット、lint、静的解析が一気通貫で行えるようになります。JavaScriptツールチェイン
Pythonのunittestでの、assertLogs()の使い方 - Qiita
Pythonのプログラムにおいて、「特定の処理が正しくログを出力していることを確認したい」というときはありませんか？unittestのメソッドassertLogs()はその疑問を解消するためのメソッドです。 unittest --- ユニットテストフレームワーク — Python 3.8.1 ドキュメント ただ、日本語の利用例がなく、公式リファレンスももうちょっと分かりやすく書いて？な感じだったので、実動例を作ってみました。 assertLogs()とは with文を利用するメソッドの一つで、with文内で発生した、ログの出力を、指定のコンテキストマネージャオブジェクトに格納する というメソッドです。よって単体でアサート処理を行うわけではなく、別のassertXXXメソッドと組み合わせて利用します。 import unittest import logging class Test_Pro
Loggingモジュールではじめるログ出力入門 / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
GitHub - dabeaz-course/python-mastery: Advanced Python Mastery (course by @dabeaz)
An exercise-driven course on Advanced Python Programming that was battle-tested several hundred times on the corporate-training circuit for more than a decade. Written by David Beazley, author of the Python Cookbook, 3rd Edition (O'Reilly) and Python Distilled (Addison-Wesley). Released under a Creative Commons license. Free of ads, tracking, pop-ups, newsletters, and AI. Everything in this course
ryeでKaggleとほぼ同じML開発環境を構築してみた
修正履歴 2023/8/21: 初版 2023/9/5: CUDNNのインストールを追記 はじめに 最近よく耳にするpythonパッケージ管理ツール rye を使って、Kaggleとほぼ同じML開発環境を構築しようとがんばってみました。 結論、LightGBM、XGBoost、Catboost、pytorch、Polarsなどのライブラリのインストールはスムーズにできましたが、LightGBMのCUDA対応バージョンやRADIPSのcudfなどうまく導入できないライブラリも一部ありました。 （私の知識不足によるものな気もするので詳しい人いたらアドバイスください） ryeを使って(できるだけ)Kaggleと同じ環境を再現してみる 実行環境 OS：Ubuntu2204 ryeのバージョン: 0.11.0 (インストール手順は後述) 1. Kaggleのライブラリのバージョンを確認する Kagg
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
[python] まだmockで消耗してるの？mockを理解するための3つのポイント
隣の席の人がテスト強化週間とか抜かしていたので自分もちゃんと理解するために なるべくわかりやすく まとめてみようと思います。 この記事は 2015 tech-yuruyuru アドベントカレンダー - 15日目の記事です。 http://connpass.com/event/22759/ モックって何よ？ mockは特定のオブジェクトの代理をしてユニットテストを円滑に進めるためのモジュールです。 python3.3からはビルトインに入りましたが、それ未満のバージョンではインストールが必要です。 以下のようにインストールしてください。 インストールしたmockを使う場合は単に import mock とすればよいのですが ビルトインmockを使う場合は、 from unittest import mock のようにして使うのが一般的です。 以降、この記事では無用な混乱を避けるため、mockの
![[python] まだmockで消耗してるの？mockを理解するための3つのポイント](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0383144c89e800a3a2e10fa3c1ec16d2efac107a/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnote.crohaco.net%2Fmedia%2Fpython.png)
Logging HOWTO — Python 3.3.7 documentation
Logging HOWTO¶ Author: Vinay Sajip <vinay_sajip at red-dove dot com> This page contains tutorial information. For links to reference information and a logging cookbook, please see Other resources. Basic Logging Tutorial¶ Logging is a means of tracking events that happen when some software runs. The software’s developer adds logging calls to their code to indicate that certain events have occurred.
これで決まり！最強自動コード整形ツール3選！ - ばいばいバイオ
いやいや何が決まり！だよ、全然決まらねーよっていうタイトルすみません。 キャッチーなタイトルをつける検証をしています。 きっかけ 自動コード整形ツール。弊社では全く導入されていない。 何故か。 知らないからだ。 vimプラグインと手作業での修正という現状だ。 これはどげんかせんといかん。 代表的なautopep8、yapf、blackについて、社内で布教したいので調べてみた。 着目すべきは、 コード整形の精度（ある程度のflake8準拠） 設定のしやすさ（+ あんま設定いじらなくて済むか） 勢い（githubスター数） 各ツールのテストにはautopep8が提示している以下のサンプルコードを使用した。 import math, sys; def example1(): ####This is a long comment. This should be wrapped to fit wit
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
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