GitHub - astral-sh/ruff: An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.
Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.13 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧
VSCodeとPoetryで作るPython開発環境
こんにちわ alivelimb です。 本記事ではプロジェクト毎に用意している Python 開発環境を紹介します。なお、本記事で紹介した環境構築の自動化スクリプトをgithubで公開しています。 概要 Python の開発環境は主に VSCode, pyenv, poetryを用いて用意しています。 pyenv は Python 自体のバージョン管理を行います。Python3.8 から 3.9 への切り替えもコマンド 1 つで行うことが可能です。Poetry は Python パッケージの管理を行います。これらに加えて VSCode の各種拡張機能を活用することで開発環境としています。 本記事で構築した環境デモ gif デモで示していることは以下の通りです リッチな予測変換 自動インポート(pathlib.Pathをインポート) ファイル保存時の静的解析 & 自動整形 Type Hint
VSCodeにPoetryの仮想環境を認識させる
概要 VSCodeのPythonエクステンションに、Poetryで作成した仮想環境を認識させる手順をまとめます。 一度VSCodeの設定を変更するだけで、「Pythonインタープリターの選択」から仮想環境を選択できるようになります。 動作確認環境 Mac OS Monterey VSCode 1.77.1 Poetry 1.4 前提 Python, Poetryインストール済み VSCodeにPythonエクステンション追加済み testというプロジェクトの仮想環境をPoetryで作成済み (プロジェクト名は任意です) 以下、作成したプロジェクト直下をワーキングディレクトリとする 手順 1. Poetryの仮想環境が保存されるパスを確認 以下のコマンドを叩くと確認できます。本環境では仮想環境は ~/Library/Caches/pypooetry/virtualenvsに保存されることが分
[Python / linting] 最近の VSCode linting の設定方法 - for Mac / Windows (WSL)（2023/12/05） - Qiita
[Python / linting] 最近の VSCode linting の設定方法 - for Mac / Windows (WSL)（2023/12/05）PythonmypyVSCodeBlackRuff 1. 概要 今までVSCodeの setting.json に書いてきた Python linter 関連の設定方法が 非推奨になっている ことに気がついた。 そこで、新しい設定方法を調べて以下に書きました。 この記事の対象のlinterは以下の通り。 flake8 black mypy isort ruff (2023/12/05 追記!!) 2. 結論 setting.json の書き方が変わるよ flake8, black, mypy, isort, ruff については、 pip install とかしなくていいから、VSCode拡張を入れてね 3. 実行環境 以下の環境
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Poetry の virtualenv を VSCode に認識させる
この記事で分かること Visual Studio Code (以下、VSCode) の Python 拡張が Python 仮想環境 (以下、virtualenv) を認識する条件 Poetry で virtualenv をプロジェクトのディレクトリ直下に作る方法 この記事を書いた動機と結論 Python パッケージの依存関係を Poetry で管理しているプロジェクトで、エディタとして VSCode を使っている。しかし、Poetry でインストールしたパッケージを、コード中で import するとエラーになるので、その原因と対策を調べた記録である。 先に結論から書く。以下のコマンドを実行することで、virtualenv がプロジェクトのディレクトリ直下に作られるようになり、VSCode でも認識されるようになる。 $ poetry --version Poetry version 1.
Jinja2のWhitespace Controlを理解して、きれいなファイルを出力する - grep Tips *
Jinja2のWhitespace Control Python 3.6.5 Jinja 2.10 Jinja2でforやifを使ってテンプレートを書くと、出力される文字列に空行が多く入ってしまう。これはforやifのみが書いてある行にある改行も出力されてしまうから。 Jinja2にはWhitespace Controlという機能があり、この出力を制御できる。 Whitespace Controlでは+と-記号を使うのだが、空行削除の目的では-をforやifにつける。e.g. {%- if ... %} -をつける場所は4か所あり、どこにつけるかによって挙動が変わる。具体的に出力を見るほうが理解しやすいため、4か所それぞれに-をつけて出力を見ていく。 for文でのWhitespace Control挙動確認 用意したのは以下の通り何も設定しない場合と4パターン。 #!/usr/bin/en
Python プロジェクトに型ヒントを導入し、型チェックの恩恵を受ける - A Day in the Life
最近、手伝っている仕事の機械学習プロジェクトで Python を書き始め、そういえば Python にも型ヒントあったよなぁ、とプロジェクトに導入してみたら簡単に導入でき、かつ静的型チェックの恩恵が受けれてとても便利だった。 しかしながら、型ヒントを書き始めるに当たり「型ヒントについて、どのドキュメントを読めばよいのか」や「どう型ヒントを導入すればよいのか」が最初はイマイチ解らなかったので、その説明とともに Python プロジェクトで型を書き始める方法を紹介する。 どのドキュメントを読めば良いのか この2つ読めば、他の静的型付け言語を書いたことがある人なら、まずは十分。 Understanding Typing 型チェッカー実装である、pyright のドキュメントの一部。ポイントが簡潔にまとまっている。 typing --- 型ヒントのサポート Python のオフィシャルドキュメント
【2021年最新】Pythonのおすすめ学習サイト8選！｜プログラミング・IT 未経験からの攻略法｜variiis PROGRAMMING MEDIA
Pythonは近年AIや機械学習、データ分析の分野で注目を集めている言語ですので、Pythonをこれから学ぼうという人は少なくないのではないでしょうか。 Pythonを習得できれば、ITエンジニアとしてスキルアップできますし、Pythonを使ってルーティンワークを効率化できたりもします。 Pythonは今後より需要が増していくことが予想されるので、将来性があり、学習する価値がある言語です。 そこで本記事では、Pythonに興味がある人向けにPythonのおすすめ学習サイトを紹介していきます。 本章では、Pythonのおすすめ学習サイトをまとめて紹介していきます。 Progate Progateは、Pythonを実際にコーディングしながら学習できるサイトです。 Progateでは、Python1～5までのコースがあり、初学者でも段階的にステップアップしていくことができます。 加えて、Pyth
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜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 Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
「実用的でないPythonプログラミング」がよかった - Stimulator
はじめに 2020/8/12に発売されたImpractical Python Projects: Playful Programming Activities to Make You Smarterの日本語訳書である、「実用的でないPythonプログラミング」をひょんな事から献本していただく事になった。（訳者が同僚である） 実用的でないPythonプログラミング: 楽しくコードを書いて賢くなろう! 作者:ヴォーン,リー発売日: 2020/08/12メディア: 単行本 ありがちなプログラミング初学者向けの本から1段上がった中級者向けの良い本だと感じたので、当ブログでたまにやっている筆者、訳者に媚びを売るシリーズの一貫として、感想を記す。 書籍の概要 「実用的でないPythonプログラミング」は、想定する中級レベルのアルゴリズムの問題を例に取り、Pythonでの美しいコードの書き方や、コンピュ
mypy - Optional Static Typing for Python
Compile-time type checking Static typing makes it easier to find bugs with less debugging. Easier maintenance Type declarations act as machine-checked documentation. Static typing makes your code easier to understand and easier to modify without introducing bugs. Grow your programs from dynamic to static typing You can develop programs with dynamic typing and add static typing after your code has
Thank you, Guido
open search After six and a half years, Guido van Rossum, the creator of Python, is leaving Dropbox and heading into retirement. From the beginning, we knew Guido would be a great addition to our company. In fact, his contributions to Dropbox date back to day one. Our CEO Drew Houston’s very first lines of code for Dropbox were written in Python. “What I love about Python is it just works,” says H
乱数の生成について - UNITEDアドテクブログ
こんにちは。データ解析部の西岡(敏)と申します。 広告配信の効果分析とアルゴリズム実装を担当しております。 今回は、システムで利用する乱数の生成について書きたいと思います。 乱数について 過去、コンピュータの無い時代には、サイコロを振ってその数字を記録したり、コインを投げてその裏表を調べたりすることで乱数を得ることができました。 ただし、こういった乱数は大量のデータを必要とする実験では不便であるため、現在はそのような実験を行う際にはコンピュータを利用して擬似的に乱数を生成しています。 こういった形でコンピュータを用いて生成する乱数のことを、前述のサイコロの乱数などとは区別し、算術乱数や擬似乱数と呼びます。 プログラムで使われる乱数 前述のように、疑似乱数はコンピュータから生成を行うため、乱数が本来持っているべき予測不可能性を持ちません。 ですが、出来る限りランダムであることが担保され、非常
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GitHub - astral-sh/uv: An extremely fast Python package and project manager, written in Rust.
Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門![Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5eb3a78647bb994227e2b72139af64db0d7f33f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F8e1ff1eaedc0427bbc88de937a2aa2f6%2Fslide_0.jpg%3F35132442)
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Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
なぜディープラーニングの研究者は遅いPythonの代わりにCやC++を使わないのでしょうか？GPU依存を避けられるのではないかと思うのですが？
