logging.config.fileConfig()についてまとめる - BUNSEN
概要 Logger の構造 Logger の設定 fileConfig()使用方法 fileConfig() 設定ファイル書式 例 [loggers] [handlers] [formatters] [loger_<logger_name>] [hander_<handler_name>] [formatter_<formatter_name>] 注意事項 概要 log出せ、指定の形式でだせ、ファイルに保存しろ、コンソールにも出力しろ。 そんな時に出会ったloggingモジュール、今まで設定をちまちま毎回書いていてめんどくさいなと感じていた。 たがファイルに設定を記述しておくだけで読み込んでloggerを初期化してくれる便利な機能があるらしい！そんなfileConfigについて調べたところどうも覚えることは難しそう。 だからまとめる。 Logger の構造 PythonのLoggerの構造
logging.config使ったpythonのロギングについてメモ | takemikami's note
pythonのスクリプトでログを出力しようとして、 色々と調べて、結局どうすればよいのかを自分なりに整理したので、 メモを残しておきます。 このエントリでは、以下の想定要件で、ログ出力を実装してみます。 本番環境では、INFOレベル以上をファイルに出力開発環境では、DEBUGレベル以上を標準エラー出力とファイルに出力ログファイルは日ごとにローテションimportするモジュールのログ出力レベルは、メイン処理とは別に設定ログにはスクリプト名と行数を出力以下の流れで段階を追って、実装してきます。 ファイルにログ出力ログのローテートログのフォーマット変更開発環境向け: 標準エラー出力にログを出力ライブラリ固有のログ出力を設定ファイルにログ出力ファイルにログを出力するように、 メインのスクリプトと、logging.conf(ログ出力の設定)を作成します。 sample.py #! /usr/bin/
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.
Pythonでもジェネレーターで関数モナドとStateモナドを模倣してみた - Qiita
ジェネレーターを DSL のように使って関数モナドと State モナドを模倣してみました。記述をそれっぽく見せることに重点を置いたため、bind や return を正確に実装したわけではありません。 この記事は次の記事の Python 版です。同じことが出来るはずなので確認したくなりました。 ジェネレーターで関数モナドとStateモナドを模倣してみた 結果的に、ジェネレーターの return の仕様の変遷や、デコレーターが有用なことなどが分かりました。 実装 実装を並べると、関数モナドと State モナドの差分が分かりやすいです。 def function_monad(g): def f(state): it = g() value = None try: while True: value = it.send(value)(state) except StopIteration a
Pythonで実装する素数判定アルゴリズムと実行効率の比較 - Szarny.io
はじめに ごり押し判定法 説明 ソースコード ちょっと改善した判定法 説明 ソースコード 素数の性質を利用した判定法 説明 ソースコード フェルマーの小定理を利用した判定法 説明 ソースコード エラトステネスの篩 説明 ソースコード 実行時間の比較 説明 実験用のソースコード 実行結果 はじめに Pythonで5種の素数判定アルゴリズムを実装します． 後で効率を比較するために，各関数は の範囲において，各数が素数であるかを計算します．そして，その範囲における素数の総数を戻り値として設定します． ごり押し判定法 説明 ある数 が素数かどうか判定するために，の範囲において約数が存在するかどうか調べます． もし，その範囲内に約数が存在しないなら，素数であると判断します． ソースコード def normal(limit): n = 0 for k in range(2, limit+1): fac
ハイパラ管理のすすめ -ハイパーパラメータをHydra+MLflowで管理しよう- - やむやむもやむなし
機械学習をやっている人なら誰もが遭遇したであろうこの光景 (※写真はPyTorchのLanguage ModelのExampleより) Pythonのargparseでシェルから引数を受け取りPythonスクリプト内でパラメータに設定するパターンは、記述が長くなりがちな上、どのパラメータがmodel/preprocess/optimizerのものなのか区別がつきにくく見通しが悪いといった課題があります。 私は実験用のパラメータ類は全てYAMLに記述して管理しています。 YAMLで記述することでパラメータを階層立てて構造的に記述することができ、パラメータの見通しがぐっとよくなります。 preprocess: min_df: 3 max_df: 1 replace_pattern: \d+ model: hidden_size: 256 dropout: 0.1 optimizer: algo
Python で並列処理(初めての人向け)
Pythonで並列計算してみたいけど，どうすればいいかわからない調べたらいろいろ出てくるけど，いまいちピンとこないとりあえず簡単なプログラムで動作確認して，早く実装したいそんな方のための投稿になればなーと思います． いつものことですが，上の状態にあった自分が「そこそこ」使えるようになるまでのメモをまとめたものになります．早く実装できることを目標としているため，なるべく詳しい説明を省いて平易に説明することを心掛けたつもりです．．． 一番簡単な形：引数が一つで，その変数を並列させて処理前置きが長いのは苦手なので，早速簡単な例を挙げてその簡単な説明をしてみます．Pythonで並列化を試みる際に一番最初に見た方がよいと思うのは次のページです．Pythonの並列化の記事をいくつか見てもよくわからなかったのですが，このページで最初の手がかりがつかめました． pythonの並列計算（CPUの数だけ並列さ
【Python】asyncio（非同期I/O）のイベントループをこねくり回す - Qiita
目的 Python公式ドキュメントを参考にasyncioライブラリのイベントループを理解する。 環境 python 3.7.4 注意 import asyncioを忘れずに。本稿のサンプルコードでは省略しています。 イベントループメソッド イベントループの取得 asyncio.get_event_loop() カレントイベントループを取得。カレントスレッドにカレントイベントループがなければ自動的にイベントループを作り，それをカレントイベントループに設定する。一度設定し，再度作っても同じカレントイベントループになる。 loop = asyncio.get_event_loop() loop_2 = asyncio.get_event_loop() print(loop is loop_2) # True
コルーチンは怖くない
コルーチンの基本的なアイディアを正確さより雰囲気重視で解説してみました。 一応コルーチンやイベントループによる非同期処理に関しては概念はPythonに限った話ではないのでNode.jsなどでも同じ理解でいいはず。。。 下記のサンプルを全部動かすにはPython 3.6以降を使ってください。（ローカルにない場合はdocker run --rm -it python:3.7とかでもOK） コルーチンとは サブルーチンの上位（？）概念です。 サブルーチン（いわゆる関数）はエントリポイントが一つで、一度呼び出したら値が返されるまで一気に動きます。 これに対しコルーチンはエントリポイントが複数箇所あるため、一度呼び出されても中断でき、その場所からまた再開できるというものです。 async/awaitとネイティブコルーチン Python 3.5でasync/await構文とともに導入されたネイティブコ
Async IO in Python: A Complete Walkthrough – Real Python
Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Hands-On Python 3 Concurrency With the asyncio Module Async IO is a concurrent programming design that has received dedicated support in Python, evolving rapidly from Python 3.4 through 3.7, and probably beyond. You may be thinking with dread
【機械学習】ロジスティック回帰をscikit-learnと数学の両方から理解する - Qiita
1.目的 機械学習をやってみたいと思った場合、scikit-learn等を使えば誰でも比較的手軽に実装できるようになってきています。 但し、仕事で成果を出そうとしたり、より自分のレベルを上げていくためには 「背景はよくわからないけど何かこの結果になりました」の説明では明らかに弱いことが分かると思います。 この記事では、２～３で「理論はいいからまずはscikit-learn使ってみる」こと、４以降で「その背景を数学から理解する」２つを目的としています。 ※私は文系私立出身なので、数学に長けていません。可能な範囲で数学が苦手な方にもわかりやすいように説明するよう心がけました。 ※線形単回帰Verでも同様の記事を投稿していますので、併せてお読みいただけますと幸いです。 【機械学習】線形単回帰をscikit-learnと数学の両方から理解する ※2020.7.26 4.ロジスティック回帰を数学から
asyncioを用いた２重平行化について - Qiita
はじめに 非同期処理を走らせるためにasyncioというモジュールがある。ここでは、その2重平行化の方法について述べる。２重平行化とは、複数個のタスクを平行処理しようとした時に、各タスク内の処理を展開して平行に処理したい場合である。例えば、5個のメインタスクがあり、各メインタスクは3個のサブタスクを持ち、計15個のサブタスクを処理したい場合を考える。この場合に、15個のサブタスクを完全に平行化したい、というのが今回の趣旨である。スクレイピングなんかで便利だと思う。初めて使ったけど、これで合ってるかな？？？ 通常の平行処理 メインタスクを４つ用意し、各タスクは5, 3, 12, 2秒ずつスリープすることとする。コードは以下となる。当然、12秒したら結果が返ってくる。 import asyncio async def sleep(s): for _ in range(s): await asy
Pythonの非同期通信（asyncioモジュール）入門を書きました - ゆくゆくは有へと
はじめに 非同期処理のことから知らない人向けにPythonくらいしかろくに知らない人間が書きました。せっかくキーワードが文法に組み込まれたんだから理解したいじゃんか！ asyncioモジュールを使うための基本的な概念が理解できるようになってるはず、多分。 環境としては Python3.5 以上を想定しています。つまり、await や async キーワードを使っていきます。 それから、関数やメソッドの仮引数は全く書いてません。必要最低限は文中で説明していますが、より完全に知りたい人は適宜ドキュメントの参照をお願いします。 主役はループちゃん asyncioの主役はイベントループです。イベントループは頼まれた仕事を順番にどんどん処理していくデキるクールガイです。 本質的に、私たちはイベントループに仕事を関数オブジェクトの形で与えていくだけです。asyncioモジュールの大部分は、私たちが仕事
Python3.4 の新機能 asyncio を使ってみる - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
山本泰宇です。こんにちは。 運用本部では最近 Python3 への移行を進めています。そちらの話は別途ご紹介する予定ですが、今回は Python3.4 で追加された asyncio モジュールの使いかた(というか落し穴)を解説します。先に結論を書いておくと、Python3.5 の改良を待つのが吉という話です。 サンプルとして複数の SSH を一斉に呼び出してうまいこと処理してくれる passh を GitHub で公開しています。実際に社内で利用しているものをデチューンして使いやすくまとめたものです。 本題の asyncio ですが、Python3 で非同期 I/O 処理を実現するために追加されたイベント駆動処理のフレームワークです。最初に書いておきますが、以下で言及する難ありな点のいくつかは Python3.5 で改良される予定のようです。[PEP-0492, PEP 492 vs. P
Coroutines and Tasks
Coroutines and Tasks¶ This section outlines high-level asyncio APIs to work with coroutines and Tasks. Coroutines¶ Source code: Lib/asyncio/coroutines.py Coroutines declared with the async/await syntax is the preferred way of writing asyncio applications. For example, the following snippet of code prints “hello”, waits 1 second, and then prints “world”: >>> import asyncio >>> async def main(): ...
[Python] 🐰 なんとなく理解するasyncio 🐢
大変おまたせしました。 数年前からずっと書く書くと詐欺してきた asycnio の記事です。 日本語のasyncio関連のブログエントリは大体読んだ気がします。(英語の記事も少し) リファレンスが多いので、ページ末に参考URLをリンクしてあります。詳しくはそちらも参照ください。 infoasyncio はいろいろな概念が同居しており、学習コストが高めです。「なんとなく」とは書きましたが、割と詳細に書いているので概要だけ知りたいという方は 「概要」セクションだけ読んでブラウザバックしたほうがいいかもしれません。タイトル詐欺ですね。読み進める上でジェネレータの概念が必要ですので、わからないという方は先にこちらからどうぞ。 [Python] 部屋とYシャツとイテレータとジェネレータと私 (何だこのクソみたいなタイトル)なお、この記事では Python 3.7 を使います。 3.7以上でしか使えな
![[Python] 🐰 なんとなく理解するasyncio 🐢](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db125f1ff393117337f2ecbc80cf0fdd7dfa6f80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnote.crohaco.net%2Fmedia%2Fpython.png)
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Sieve of Eratosthenes - Python
Pythonのasyncioではネストした同期関数の中でawaitを呼ぶことはできない - Qiita
数学、統計学を学ぶ上で必須となる「集合・数列」の6つの数学記号をPythonコードと図で理解する
GitHub - CCExtractor/vardbg: A simple Python debugger and profiler that generates animated visualizations of program flow, useful for algorithm learning.
