[入門] PythonでuvとPEP 723を使うと開発体験が10倍向上する理由 - Qiita
uvとは何か、なぜ今注目されているのか 従来のPython環境構築の問題点 Pythonの環境構築には、長年にわたって解決されない問題がありました。まず速度の問題として、pip installが遅く、依存関係解決に時間がかかります。特にcondaは、環境解決に数分かかることも珍しくありません。 次に再現性の問題として、環境差異でエラーが発生し、バージョン固定が面倒です。pipとcondaを混在させると、さらに複雑な問題が発生することもあります。 さらに管理の複雑さとして、venv、pyenv、pipenv、conda、Anacondaなど、ツールが乱立し、どれを使うべきか迷ってしまいます。activateを忘れるといった問題も頻発します。 Python環境管理ツールの変遷 ここで、Python環境管理ツールの歴史を振り返ってみましょう。 2007年頃 - virtualenvの登場。初めて
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Python並行・並列処理を整理する (入門) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 大量データに関するワークロードを、モノリシックに解決する場合、並行・並列処理の知識は活用できます 但し、一般にPythonにはGILが存在するため、正しい挙動を抑えておきたい所です 内容 Pythonにおける並行処理・並列処理 プロセス = OSが管理する実行単位 (CPUコア毎) スレッド = プロセス内の軽量な実行単位 (1CPUコア内) 上記前提を踏まえると、以下となります 並行処理 = 1つのプロセスに複数のスレッドが存在します (PythonはGILにより基本1プロセス制約です) 並列処理 = 複数のプロセスを並行して進
Python + VSCode の環境構築 20240604
作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024.9.7：Anvilについて追記しました。 2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございま
pdfからtextを抜き出す試行錯誤のメモ｜Kan Hatakeyama
これは二段構えの構成を持っています。この二段構えを正確に検出し、テキストを理解することが望ましいです。 Unstructuredを使うPythonのライブラリであるUnstructuredを試してみましょう。 参考記事 導入は非常に簡単です。 pip install 'unstructured[pdf]' 実装も簡単です。 解析コード： from unstructured.partition.pdf import partition_pdf pdf_elements = partition_pdf("pdf/7_71_5.pdf") 表示コード： for structure in pdf_elements: print(structure) 結果： 残念ながら、2段組のカラムを正確に検出することはできませんでした。 Grobidを使うGrobidは、peS2oというオープンアクセス論文のコ
Python Distilledは幅広い人にPythonの基礎を叩き込む本 | フューチャー技術ブログ
秋のブログ週間2023、3週目・13本目です。 Python Distilledという本がオライリーから出版されました。作者のDave Beazleyはかなり昔からPythonを使い込んでいる人ですので、この本には信頼しかない、と思い読んでみました。Daveは大学の教授をしていて、コンピュータサイエンスで表彰もされている筋金入りです。本家PyConでも何度も発表されているようです。Python歴は27年でOSSとしてはC/C++をラップして他の言語で使えるようにコードを生成するSWIGはすでに20年以上の歴史がありますし、パーサージェネレータのPLYとSLY。curioというコルーチンのライブラリなどを作っています。僕は以前、SWIGのドキュメント翻訳をしてCマガジンに特集記事を書かせていただいたこともあり、僕の大学時代の顔写真がSWIGのウェブサイトに公開されていたりします。 そういう世
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2023
本書は京都大学の全学共通科目として実施されるプログラミング演習(Python)の教科書として作成されたものです． 2023年度版では2022年度版での誤植などを修正し，読みにくい文章などを改訂し，2022年の授業の中で補足した説明などを追記しました．また，3章で例題として取り上げた平方根の計算については4章として独立させ加筆しました．また，制御構造の章（6章）ではPythonプログラムの終了について追加し，7章までの力試しの課題としていくつかの演習問題を8章として追加しました．さらに，タートルグラフィクスの章(10章)ではタートルの形の定義の方法を追加するとともに，11章ではtkinterの導入のための簡単な例題を追加て記述を見直すとともに，ウィジェットでの画像表示を追加しています．19章では関数呼び出しの中で生じるエラーについての例を追加しました． ソースコードの記載にK2PFEフォント
【図解】Pythonのライブラリ 24選＋α - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonにはライブラリが沢山あります。ライブラリとは便利な機能を持ったプログラムを集めたものを言い、このライブラリを上手く使うことで色々なことを実現できます。 今回はこのライブラリを用途別で図解にまとめました。 Pythonでプログラムを組む際の参考になりましたら幸いです。 ※簡単にまとめているだけなので、詳しい中身は公式ドキュメント等をご確認ください。 追記（2023/12/25） 当記事がありがたいことに好評いただけたので、Pythonの基礎も図解化しました。あわせてご活用いただけますと幸いです。 追記（2024/8/22） 上
並列処理がとても苦手なPythonはプロセスを分けよう コードを書く時に意識したい2つのTipsと2つの落とし穴 | ログミーBusiness
Go、Python、Kotlin、Rust、TypeScript の5つの言語について「並列処理、並行処理の手法」というテーマに絞り解説する「並列処理をGo/Rust/Kotlin/Python/JSで解説！思想の違いを体感しよう」。Python編では橘氏が登壇。Pythonで並列処理を行う際の設計方針と、実装上の癖について話します。 西川氏の自己紹介西川大亮氏（以下、西川）：ここからはPython編の「ちょっとしたデータ分析の並列化」というタイトルで、西川から話します。 GOに勤める西川です。今やっているのは、タクシーやハイヤーの営業支援。「お客さんを乗っけていない時間、どこを走ったらいいの？」とか「どういうところで待っていたら注文来やすいの？」というところのナビをする、「お客様探索ナビ」というサービスのいろいろなことをしています。小さなサービスなのでいろいろやっている感じですね。 Py
主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
「YAMLの本来の使い方」を仕様から読み取ってみる | Wantedly Engineer Blog
YAMLは「便利なJSON」として使われることが多い一方、その複雑性から落とし穴も多く、しばしば批判の対象になります。 なぜYAMLはそこまで複雑なのでしょうか? その背景のひとつは、本来のYAMLがJSONとは大きく異なる目的意識で作られているからです。 本稿ではYAML specに従う形でYAMLのコンセプトを解説することを目指します。残念ながら、ここに書かれているYAMLの思想は実際には実用されているとは言い難いですし、これらの背景を理解しても「YAMLは複雑だ」という事実がひっくり返ることはないでしょう。それでも、YAMLの複雑さの源泉を体系的に理解し、YAMLとほどほどの距離感で付き合う助けにはなるのではないかと思います。 この記事ではこういう話をしますYAMLはJSONとは独立に、異なる目的で生まれた野心的な仕様であるアンカーやタグなどの強力な構文は、これらの目的を満たすために
Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ？このツールはなにを解決してくれるんだ？」という話をまとめます。
Code Llama の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、かるくまとめました。 ・Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding 1. はじめに「Code Llama」は、コードと自然言語の両方からコードとコードに関する自然言語を生成できる最先端のLLMです。研究および商用利用が可能で、無料で利用できます。 「Code Llama」は「Llama 2」ベースで、次の3つのモデルを提供します。 ・Code Llama : 基本的なコード生成モデル。 ・Code Llama - Python : Pythonに特化したコード生成モデル。 ・Code Llama - Instruct : 自然言語の指示を理解できるようにファインチューニングしたモデル。 ベンチマークテストではコードタスクにおいて、公的に入手可能な最先端のLL
Flask実践入門 - 基本的なアプリ構成を問い合わせフォームをつくりながら学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
コンフィグ設定 まずはapps/config.pyを作成し以下のコンフィグを追加しましょう。実践的なアプリでは開発環境の他にstaging環境、本番環境、テスト環境などが存在するのでそれぞれ専用のコンフィグ設定を行います。 from pathlib import Path basedir = Path(__file__).parent.parent class BaseConfig: """ BaseConfigクラス """ SECRET_KEY = os.environ["SECRET_KEY"] WTF_CSRF_SECRET_KEY = os.environ["WTF_CSRF_SECRET_KEY"] class LocalConfig(BaseConfig): """ BaseConfigクラスを継承してLocalConfigクラスを作成する """ SQLALCHEMY_DA
PythonのコードをEXE化するには？PyInstallerやその他ツールの特徴や使い方
PythonのコードをEXE化するPythonは、初心者でも簡単に習得できるプログラミング言語の1つです。インタープリター型であるPythonスクリプトのコード開発には、数多くの公開ライブラリが活用できます。 Pythonでは開発したスクリプトコードを配布して利用できますが、ターゲット環境にもPythonが必要であり多少の準備が必要です。コンパイラ言語のようにEXEファイルを配布したい場合もあるでしょう。 そこで、ここではPythonのコードをEXE化して利用する方法を解説します。 PythonのコードをEXE化するメリットですが、次の3点を紹介します。 1つ目は、ターゲットとなる実行環境にPythonが不要である点が挙げられます。ソフトウェア開発者はPythonの開発環境を用意している場合が多いですが、ユーザ環境やオペレータ向けの環境では開発環境を導入することができません。 この場合でも
Pythonによる財務分析に挑戦、有価証券報告書のデータを扱うには
企業の経営状況は財務に関する情報から分析できる。Pythonを使ってEDINETから有価証券報告書のデータを取得し、企業の収益性を可視化してみよう。 「財務分析」とは、「企業の財務に関する情報から経営状況を分析すること」です。企業の財務に関する情報は、「貸借対照表」「損益計算書」などから構成される「財務諸表」と呼ばれる資料から確認できます。 では、上場企業の財務分析を行う場合、それらの資料はどうやって入手したらよいでしょうか。そんなときに利用できるのが「有価証券報告書」です。 有価証券報告書は、企業の株式などを購入する投資家に対し、投資判断に有用な情報を示すために作られる資料です。財務諸表も有価証券報告書の中に含まれています。 この有価証券報告書は、金融庁が運用している「EDINET」というシステムから入手できます。EDINETは、有価証券報告書、有価証券届出書、大量保有報告書等の開示書類
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「Python」で簡単にGUIを構築できる国産フレームワーク「TkEasyGUI」がv1.0に／開発者は、日本語プログラミング言語「なでしこ」で知られるクジラ飛行机氏
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Pythonのパッケージ管理の中級者の壁を超える stapy#98
Pythonでボリンジャーバンド、売買シグナル、バックテスト - Qiita
