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FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production Documentation: https://fastapi.tiangolo.com Source Code: https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python based on standard Python type hints. The key features are: Fast: Very high performance, on par with NodeJS and Go (thanks to Starl
#ContentsToC = { '1. Collections': [List, Dictionary, Set, Tuple, Range, Enumerate, Iterator, Generator], '2. Types': [Type, String, Regular_Exp, Format, Numbers, Combinatorics, Datetime], '3. Syntax': [Args, Inline, Import, Decorator, Class, Duck_Types, Enum, Exception], '4. System': [Exit, Print, Input, Command_Line_Arguments, Open, Path, OS_Commands], '5. Data': [JSON, Pickle, CSV, SQLite, Byte
Python Developers Survey 2018 Results In the fall of 2018, the Python Software Foundation together with JetBrains conducted the official annual Python Developers Survey for the second time. Much like the previous survey, we set out to identify the latest trends and gather insight into how the world of Python development looks in 2018. Over twenty thousand developers from more than 150 different co
B! 15 0 12 0 Pythonのパッケージ管理といえばpipが一般的ですが、pipでインストールできるパッケージは PyPIで管理されています。 ここには誰でもパッケージを登録することができますが、実際にアップロードするには 色々と体裁を整える必要があります。 特にコマンドラインツールを作ろうと思うと一工夫必要です。 その点、Poetryを使うと設定項目を自分でほとんど書くことなくPyPI用 パッケージを作りアップロードすることができます。 Poetry インストール スクリプトget-poetry.py pip 補完 使い方 雛形作成 install pytest 依存パッケージの追加/削除 コマンドラインツール(CLI)の作成 poetry shell パッケージのビルド パッケージの登録 TestPyPIへの登録 PyPIへの登録 ビルドと登録を同時に行う 設定ファイル pi
はじめにこんにちは。DATUM STUDIOの安達です。 最近社内で日本語のテキストを用いた自然言語処理でよく質問を受けるのですが、前処理についてはそこそこ同じような内容になるため、本記事では社内共有の意味も込めて前処理に関して用いてきた&用いれそうな手法を列挙します。 比較的同じ内容を扱った既存の記事としては以下のようなものもあり、読者の方はこれらも参考にされて要件に合わせて取捨選択してください。 自然言語処理における前処理の種類とその威力 – Hironsan自然言語処理の前処理・素性いろいろ 本記事における使用言語、環境は以下の通りです。 ・osx 10.13.6・anaconda 5.2.0・python 3.5.2Table of contents ・形態素解析段階での前処理 ・文字表現の正規化 ・URLテキストの除外 ・Mecab + neologd 辞書による形態素解析 ・形
砲撃する自走砲(PzH2000自走榴弾砲)。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。*本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね?」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね?」 「pyenvは要らないんですよね!?」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって(一見)複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース(Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
はじめに コードは理解しやすくなければいけない。 リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice) 作者:Dustin Boswell,Trevor Foucher発売日: 2012/06/23メディア: 単行本(ソフトカバー) コードの保守性や可読性を高めるために我々エンジニアはどんなことができるでしょうか? テストを書く 推奨されているコードスタイルに準拠する コメントを書く DRY原則に則る 変更・拡張しやすく設計する ログを出力する・監視する 適切な命名をする etc... まだまだ意識すべきことはあると思いますが、上記の項目はエンジニアであれば恐らく一度は目にしたことがあるような内容であり、暗黙的に了承されたいルールです。 しかし、これらはただの心構えであり、体現するために実際には以下のような項目に落とし込む必要
現在世界的に人気の高いプログラミング言語「Python」がMicrosoft Storeからダウンロード可能になったことがわかりました(Softpedia、Neowin)。 Microsoft Storeで公開されたPythonはのバージョンは「3.7」で、Windows 10のバージョンは17763.0以降が必要となっています。 公式ドキュメントによると、現状のMicrosoft Store版パッケージは「不安定」と見なされていて、主な用途としては「学生などが使用するインタラクティブな用途」が想定されています。 また既知の不具合として以下のような項目がリストアップされています。 py.exeはMicrosoftストアからインストールされたPythonを起動するために使用できない。 Microsoftストアアプリの制限により、PythonスクリプトはTEMPやレジストリなどの共有の場所への
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