GitHub - pdm-project/pdm: A modern Python package and dependency manager supporting the latest PEP standardsYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
Python｜きれいなコードを書くための PyCharm 設定メモ
PyCharm できれいなコードを書くために以下の設定をしました。 Black flake8 isort mypy Pylint PyCharm は標準設定でもコードチェックや整形をやってくれます。それに加え、各種ツールを活用して Python のコーディング規約にそった開発をしていくことが望ましいです。 本記事では PyCharm にファイル監視機能をつけて、保存のたびにフォーマッターなどを機能させる設定方法をまとめます。 【更新履歴】 23.1.7 ｜ Hugo 化に伴い記事全文を整形。注）2023 年のいわゆるモダンな情報ではありませんがまだ有用な内容と思います。 20.6.28 ｜ isort の設定を変更。multi_line_output に関する設定を削除。import を 1 行表示とするために force_single_line=true を追加。 20.5.27 ｜ i
Python x DDD x Clean Architecture
はじめに PythonでDDDでクリーンアーキテクチャで実装してみました。 良くも悪くも、"Pythonでは"あまりネット上で見かけない構成になったので共有しようと思います。 つくったものは、めちゃ簡単なTodoアプリです。 経緯 DDDについて全く知らないので、とりあえずPythonで軽量DDDやってみよう ついでにクリーンアーキテクチャも全く知らないのでコレもやろう という軽い気持ちで始めました。 参考 nrslibさんの記事を最も参考にさせていただきました。 （というより、実装していくとほぼPythonに書き直しただけのようになりました） 使用ライブラリ 今回作成したものは使用ライブラリに大きく依存するため、先に使用ライブラリを記載しておきます。 DDDのため 今回、メインで紹介する部分です。 pydantic 型チェックや設定管理に富んだライブラリ 個人的にすごくお気に入り inj
thinkpython.dvi
Think Python B 2 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 2nd Edition Allen B. Downey Copyright c �2018 ThinkPython: by is licensed under a Creative Commons 3.0 License 3 11 1 15 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 . . . . . . . . . .
add-apt-repositoryを使わないでPPAを追加する
Dockerコンテナ内で、足りないパッケージをインストールしようとしたところ、 apt searchでリストに出てこない リポジトリを追加しようとしたが、add-apt-repositoryがインストールされてない などの理由ではまってしまいました。add-apt-repositoryコマンドは、 > sudo apt install software-properties-common を実行すると、インストールされます。そして、リポジトリ(例えばppa:deadsnakes/ppa)を以下のように追加してアップデートすれば、パッケージが見つかってインストールできます。通常はこれで良いのです。 > sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa > sudo apt update しかし、software-properties-commonは余計なア
Python3.10 時代のモダン Python
この記事は刺身たんぽぽ同好会 Advent Calendar 2021[1] 8日目 の記事です． 7日目はげんしくんの 刺身たんぽぽ同好会を支えるDiscord鯖について - 最近のRecent です． 9日目はおのだ氏の Live2D #1 下準備(予定) です． はじめに Python3.10 がリリースされてから数ヶ月が経ちました．そこで，Python3.10 から入った新機能や，あまり知られていないが[2]，知ってると便利な機能を紹介します．モダン Python を書いていきましょう． 型アノテーション 型アノテーション自体は Python3.5 からある機能[3]ですが，バージョンアップのたびに高機能になっています．Python3.10 では，| 演算子が型アノテーションに対しても使用できるようになりました． 使用例はこのような感じ
Python multiprocessing vs threading vs asyncio - JX通信社エンジニアブログ
エンジニアの鈴木（泰）です。 今回は、multiprocessingとthreadingとasyncioの違いとはなんだろう？という問に挑戦してみたいと思います。 この問の答えをグーグル先生に聞いてみると、非常にたくさんの情報がヒットします。しかしながら、どの情報も断片的なものばかりで（本記事もそうなのかもしれません）、色々と本を読んだりネットを漁ったりして、情報を補完しなければなりませんでした。 本記事は、僕が調べた限りの情報を集約し、この問に対する結論を１つの記事にまとめたものとなっています。 前提 マルチプロセスとは マルチスレッドとは Pythonにおけるマルチスレッド 本題 マルチプロセス（multiprocessingライブラリ）を利用したほうが良い場合 cpu_sec.py cpu_multiprocessing.py cpu_threading.py cpu_asyncio
その設定、pyproject.tomlに全部書けます - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに Gunosy Tech Lab - Media ML のsuchidaです。 最近はPythonの型アノテーションがないとあたふたする人生です。 こちらの記事は Gunosy Advent Calendar 2021の3日目の記事です。 前回の記事はid:skozawa さんの施策の優先順位付けのために分析Dayを実施しましたでした。 さて皆さん、Pythonを利用する際に静的解析ツールを利用していますか？これは、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするために非常に重要なツールです。 本記事では、Pythonコードフォーマッターなどの静的解析ツールとその設定ファイルの管理方法について簡単に紹介します。 静的解析ツールの導入 チーム内では主に、アルゴリズムの開発・運用にPythonを利用しています。 また、コードを綺麗に保ち、保守運用を行いやすくするためにコードフォーマッターな
pytest入門 - 闘うITエンジニアの覚え書き
2023-09-23 Jupyter Lab に他言語カーネルインストール 2023-09-19 Rustの基礎 Rustのインストール Rust 2022-11-01 MacBook(M1チップ) でOracleのdockerイメージ作成 2022-02-04 Grafanaバックエンドデータソースプラグイン開発 2021-02-11 dockerのnginxのSSL証明書の自動更新 2021-01-17 GoでExcelを読む 2021-01-05 GoでAzure AAD認証 2020-12-16 FrontPage 2020-12-13 Azure PostgreSQL でプライベートリンクを使用する Azureメモ Azure PostgreSQL にアクセス制限をかける 2020-11-08 Azure Queue のメッセージを他のキューにコピーする 2020-09-23 A
5TB/日 のデータをAWS Glueでさばくためにやったこと（概要編 | Future Tech Blog - フューチャーアーキテクト
みなさん、初めまして、お久しぶりです、こんにちは。 フューチャーアーキテクト2018年新卒入社、1年目エンジニアのTIG（Technology Innovation Group）所属の澤田周吾です。大学では機械航空工学を専攻しており、学生時代のインターンなどがキッカケで入社を決意しました。 実は、本記事でフューチャーテックブログの2記事目となります。インターン時代も ジャガイモARの記事 を書かせて頂きました。入社してからもこうして業務で学んだIT技術を記事に書くという機会を貰え、なんだか懐かしいやら感慨深いやらの思いで一杯です。 さて、3ヶ月の新人研修後にすぐに配属されたプロジェクトで、AWSを使ったビックデータ分析のための基盤構築をお手伝いしています。わたしは分析のための前処理であるETL（Extract、Transform、Load）処理部分をちょっと変わった性格の先輩方と一緒に開発
Python3.9をHomebrewでM1 Macにインストールする（2021年3月16日時点） - ちゃぱブログ / エンジニアリング / マネジメント
概要 参考リンク 対象機器 インストール手順詳細 Command Line Toolsのインストール Homebrewのインストール Pythonをインストール 余談 概要 機器を入れ替えてイチからPythonをインストールする機会に恵まれたので、記録を残す。思いの外、参考リンクの通りにいかないのが世の常。 参考リンク www.python.jp 対象機器 MacBook Air（M1, 2020） macOS Big Sur（11.2） インストール手順詳細 Command Line Toolsのインストール 手順通り以下のコマンドを実行すると、Command Line Toolsをインストールするように言われるので、言われるがままにインストール。 $ gcc Homebrewのインストール 以下のコマンドを打ちます。手順に従い、なすがままです。 $ /bin/bash -c "$(cu
pytestした時にModuleNotFoundErrorが出る時の原因と対処法
背景 Pythonでは大体pytestを使うのですが、序盤でよくこけるけど、毎回原因を忘れてしまって思い出すまでに時間がかかって困る以下のpytest利用時のエラーについての備忘録を書いておきます E ModuleNotFoundError: No module named 'hogehoge' 現状 ここでは以下のディレクトリ構成のプロジェクトを想定しています。 . ├── poetry.lock ├── pyproject.toml ├── src │ └── mypkg │ └── func.py └── tests └── test_mypkg └── test_app.py [tool.poetry] name = "pytest_test" version = "0.1.0" description = "" authors = ["hogehoge"] [tool.p
Code Style — The Hitchhiker's Guide to Python
Code Style¶ If you ask Python programmers what they like most about Python, they will often cite its high readability. Indeed, a high level of readability is at the heart of the design of the Python language, following the recognized fact that code is read much more often than it is written. One reason for the high readability of Python code is its relatively complete set of Code Style guidelines
The 10 Most Common Python Code Mistakes | Toptal®
Python’s simple, easy-to-learn syntax can mislead Python developers – especially those who are newer to the language – into missing some of its subtleties and underestimating the power of the language. In this article, Toptal’s Martin Chikilian presents a “top 10” list of somewhat subtle, harder-to-catch mistakes that can trip up even the most advanced Python developer. authors are vetted experts
15. Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations
15. Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations¶ Floating-point numbers are represented in computer hardware as base 2 (binary) fractions. For example, the decimal fraction 0.625 has value 6/10 + 2/100 + 5/1000, and in the same way the binary fraction 0.101 has value 1/2 + 0/4 + 1/8. These two fractions have identical values, the only real difference being that the first is written in base 1
[Python] 少数を含む金額計算を正確に行う（decimalモジュールの利用） - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 最近はシステムトレードのプログラムを書いていて、金額計算などで少数を正確に扱う必要があり、decimalモジュールを利用しました。今日のブログではそのDecimalの使い方をブログに残したいと思います。 目次 decimalモジュールとは decimalモジュールは、少数を含む数値を正確に表現したり計算したりすることに使えるモジュールです。 パソコンでは数値を2進数で表現しますが、2進数では0.1という表現（1の10分の1）を正確に表すことができません。 num = 1.1 print(type(num)) # <class 'float'> => float(浮動点少数で扱っている) 参考：1より小さい数を含む二進数表現 なんでもない数値を扱うときは、2進数で表現できない数値の誤差は気にしないのですが、お金とかを扱う場合には正しく扱いたいものです。
![[Python] 少数を含む金額計算を正確に行う（decimalモジュールの利用） - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/64e773af0a595f7be672ef979ba6df87f4ff63a5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F518.jpg)
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GPT4内のプログラム、地味に特許とろうと温めてたけど、間に合わなさそうなのでもう出しちゃお。 以下みたいに書くと、雑なプロンプトでも勝手に高品質になる。
Setting Up a Python Remote Interpreter Using Docker
ヘキサゴナルアーキテクチャを利用したLambda 関数のドメインモデルの実装 Live
Pythonプログラミング入門 - 教材・講義動画
