この記事は KLab 2020 Advent Calendar の 12/2 分になります。 qiita.com 最近の Python に対する改善を紹介します。私が設計、コードレビューまでしましたが、実装は他のコントリビューターにしていただきました。 (プルリクエストはこちら) 背景として、Python 3.10 からは from __future__ import annotations がデフォルト化され、アノテーション部分は実行時に評価されずにただの文字列になります。( PEP 563 を参照してください。) >>> def add(a: int, b: int) -> int: ... return a+b ... >>> add.__annotations__ {'a': 'int', 'b': 'int', 'return': 'int'} アノテーションが実行時に評価されな
Python goodies to make your coding faster, easier, and more maintainable Python is a powerful, dynamic language. Rather than bake everything into the language, it lets the programmer customize it to make it work for them. fastcore uses this flexibility to add to Python features inspired by other languages we’ve loved, like multiple dispatch from Julia, mixins from Ruby, and currying, binding, and
初めまして。2019年6月にAstamuseにjoinした rinoguchi です。 ついに昨日、日本でも緊急事態宣言が出ましたね。小学校の休校も1ヶ月程度延長されましたし、会社もリモートワークにほぼ移行してますし、ここできっちりウイルスの拡散を防ぎたいところです。 ちなみに、妻がドイツに単身赴任中なのですが、ドイツでは感染者は多くて外出自粛モードになっているものの、現地の人たちはせっかくだからと日曜大工したり、庭を改造したりとそれなりに楽しんでいるみたいです。私たちも制限された環境の中ですが、せっかくなので楽しみたいですね! 屋根瓦. なんとなく並列処理を連想しませんか? はじめに それはそうと、私は当社で、特許データなどの名寄せ(同一人物に対してユニークなIDをふる作業)を担当しております。 特許の名寄せには、人物名・組織名・出願日・共同出願人など様々な特徴を利用するのですが、中国人
最近は Python のテストフレームワークとして pytest がデファクトになりつつある。 今回は、そんな pytest のプラグインの一つである pytest-benchmark を使ってベンチマークテストを書いてみることにする。 ここで、ベンチマークテストというのはプログラムの特定部位のパフォーマンスを計測するためのテストを指す。 ベンチマークテストを使うことで、チューニングの成果を定量的に把握したり、加えた変更によって別の場所で性能がデグレードしていないかを確かめることができる。 なお、チューニングする前のボトルネック探しについては別途プロファイラを使うのが良いと思う。 blog.amedama.jp blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.4 BuildV
FastAPI¶ FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production Documentation: https://fastapi.tiangolo.com Source Code: https://github.com/fastapi/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
この記事は BeProud Advent Calender 2018 の20日目の記事です。そのためいつもよりボリュームたっぷり、文体も丁寧にお送りします。 adventar.org 本記事ではPoetryを使ってパッケージ開発→PyPIへ登録するまでの流れを紹介します。 github.com プロジェクト作成からPyPI登録までわずか30秒 Poetry について 基本的な使い方 Poetry と Pipenv Pipenvは確かに便利だけど Pipenv から Poetry に乗り換える Poetry と Pyenv PEP517 と PEP518 Poetryの各種設定 venvの作成先をプロジェクト内にしたい TestPyPIへアップロードできるようにする TestPyPIのユーザー名とパスワードを設定する ここまでの設定 プロジェクトを用意する 新規作成 標準的なレイアウト sr
追記 このブログ記事「ゼロから作るRAW現像」を大きく再構成してより読みやすくした書籍「PythonとColabでできる-ゼロから作るRAW現像」を【技術書典6】にて頒布しました。 現在はBOOTHにて入手可能です。書籍+PDF版は2200円プラス送料、PDF版は1200円です。 moiz.booth.pm 追記 はじめに RAWファイルおよびRAWデータについて カメラ画像処理 準備 RAW画像読み込み 画像データ変換 ブラックレベル補正 簡易デモザイク ホワイトバランス補正 カラーマトリクス補正 ガンマ補正 まとめ 最後に 次の記事 改定履歴 はじめに 会社の同僚にrawpyというPython用のライブラリの存在を教えてもらいました。 これを使うと各種デジカメのRAWファイルから、BayerのRAWデータを抽出できます。以前はDCRAWのソースコードを改造してrawデータのダンプなどし
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