Streamlit: データサイエンティストのためのフロントエンド｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回はデータサイエンティストのためのフロントエンドとして最近注目を集めている Streamlit を使ってみた話をしようと思います。 Streamlit とはStreamlit は Python でフロントエンドを構築することが出来るフレームワークです。 https://www.streamlit.io/ なぜ Streamlit なのか？最近流行りの React や Vue でフロントエンドを構築するのではダメなのでしょうか？全くそんなことはありません。むしろ表現力の高さでいうと React や Vue のほうがずっと優れています。 問題になってくるのはデータサイエンティストが分析データをプロダクトに組み込むために必要とする作業コストがかなり高いということです。 例
GitHub - mingrammer/diagrams: :art: Diagram as Code for prototyping cloud system architectures
Diagram as Code. Diagrams lets you draw the cloud system architecture in Python code. It was born for prototyping a new system architecture design without any design tools. You can also describe or visualize the existing system architecture as well. Diagrams currently supports main major providers including: AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud, Oracle Cloud etc... It also supports On-Premis
Pythonで状態遷移(transitions) - Qiita
サンプルコード 今回は上記全てではなく、まずは簡単な例から紹介します。 以下サンプルコードではMatterクラスからできたlumpオブジェクトがあり、そのlumpオブジェクトの状態を管理したいとします。 ここではまずlumpオブジェクトに対する「ステートマシンの実装」と「実装したステートマシンに対するイベントの起こし方」、「イベント発生時の状態遷移やアクションの実行」について確認してみます。 ステートマシンの定義と実装 最初にステートマシンの定義と実装から。 以下は本家GitHub/transitionsのサンプルを若干いじったものになります。 from transitions import Machine # 状態の定義 states = ['solid', 'liquid', 'gas', 'plasma'] # 遷移の定義 # trigger：遷移の引き金になるイベント、source
Argparse Tutorial
Argparse Tutorial¶ author: Tshepang Mbambo This tutorial is intended to be a gentle introduction to argparse, the recommended command-line parsing module in the Python standard library. Note The standard library includes two other libraries directly related to command-line parameter processing: the lower level optparse module (which may require more code to configure for a given application, but a
[Python]可読性を上げるための、docstringの書き方を学ぶ（NumPyスタイル） - Qiita
日々Pythonの色々な記事がアップされているものの、あまりdocstringに触れている日本語の記事が少ないな・・ということで書きました。 そもそもdocstringって？ Pythonの関数だったりクラスだったりに記述するコメントです。 JSDocだったりのPython版です。 書き方は、最初結構他の言語と違うな・・という印象を受けました。 docstring書くと何が嬉しいの？ 後で見直したときに、すぐ内容が把握できるよ Guido の重要な洞察のひとつに、コードは書くよりも読まれることの方が多い、というものがあります。 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント 最初は少し時間がかかっても、書いておくと後でコードを読み直した時の負担が減ります。 関数などを扱う際に、内容を見たりできるよ jupyter などであれば、nbextentionsでhinterlandを有効化する
![[Python]可読性を上げるための、docstringの書き方を学ぶ（NumPyスタイル） - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5022c82cd6da29f7179de1ad0cb77406851036c8/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.1.1%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMjI4Nzc4JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTIxNDc1ODMwP2l4bGliPXJiLTQuMS4xJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZiZz1GRkZGRkYmZm09cG5nMzImcz0wYjdjMzRkZDBkMjhmMmI2M2Y5NTVhOTY5MTk0N2YwZA%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dde54093c9e506a2b5ba2ceaba98362b2%3Fixlib%3Drb-4.1.1%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjEuMSZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzaW1vbnJpdGNoaWUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1jNjNmYTgzMTY2ODI4YTNmZjJlZmVmY2UzN2UwNWEzZA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D6be16f795245d9d497831aea32d8b6f3)
2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (1): オールマイティ編 | フューチャー技術ブログ
BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py
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