自走プログラマー 【抜粋版】自走プログラマー 【抜粋版】¶ 2022年05月25日 更新 このサイトについて¶ 書籍『 自走プログラマー 』120の各トピックを抜粋して公開しています。 本書で扱っている問題やベストプラクティスを参照や引用しやすくすることが目的です。 ぜひ、blogやコードレビュー等で引用し、活用してもらえたら嬉しいです。 抜粋版は書籍版に比べて詳細なコードや解説を省いています。 要点は本開かなくても分かるようにしていますが、背景や考え方などについて詳しく知りたい方は、書籍をご参照ください。
Python 3.8以降の型ヒント革命：DataclassとPydanticの徹底比較
はじめに 📘 この記事は ラクスパートナーズ Advent Calendar 2023 の1日目の記事になります！！ 本社の ラクス Advent Calendar 2023 の7日目にも参加予定なのでそちらもよろしくお願い致します🥳 長い間 Python3.7 環境のプロジェクトに携わっていましたが、この度 Python3.10~ 環境のプロジェクトに携わることになりました。 そこでこの機会に python3.8 以降の最新の型ヒントやコード品質向上のテクニックについて、改めて情報をキャッチアップしながらまとめていきたいと思います。 この記事の対象者 🎯 Python の型ヒントについて学び直したい方 Python3.8 以降の型ヒントについて理解を深めたい方 python のドメインモデルクラスについて理解を深めたい方 型ヒントを使用したことがないが、興味がある方 なぜ型ヒントを
不正なPythonパッケージをPyPIに44個発見、利用の有無の確認を
Check Point Software Technologiesは6月16日(米国時間)、「PyPI Suspends New Registrations After Malicious Python Script Attack」において、PyPI (Python Package Index)リポジトリに悪意のあるパッケージが複数あることを伝えた。「DreamyOakXTimmywag」と呼ばれる作成者により、44もの不正なパッケージがリポジトリに追加されていたことが明らかになった。 PyPI Suspends New Registrations After Malicious Python Script Attack 特定された44の不正なPyPIパッケージは次のとおり。 sys-scikit-learn 17.8.18 sqlalchemy-requests 7.1.1 sqlalc
Rust製高速データフレームライブラリ、Polarsを試す | gihyo.jp
門脇@satoru_kadowakiです。今月のPython Monthly Topicsでは、Rust製の高速データフレームライブラリ Polars について紹介します。 Polarsとは Pythonでデータ分析に使用される主なライブラリに pandas があります。Polarsはpandasと同様にデータフレームというデータ構造オブジェクトを提供するサードパーティライブラリです。特にpandasを意識して作られており、メインページに「Lightning-fast DataFrame library for Rust and Python」とあるように、Rustによる高速処理を謳っています。 Polarsのリポジトリや関連ドキュメントは以下を参照してください。 Github: https://github.com/pola-rs/polars ユーザーガイド: https://pola
【競プロ】Python使いがRustを「完全に理解する」までのTips - Qiita
2023年AtCoder言語アップデートにより、Rustの環境は大きく変化しました。そのため、本記事はフリーズさせ、後日、2023年版に対応した記事を新規作成したいと思います。 筆者は、競プロのアルゴはPythonを使いつつ、マラソンはRustを使っております。前者は発想を短時間にコードにすることを重視し、後者はコーディングに時間をかけてでも高速性を確保したいからです。 その際、Pythonでできたアレを、Rustでどう書くんだっけ、と悩むことが多く、悩んだ結果を自分メモを兼ねてTipsにすることにしました。競プロに出てくるパターンを多く収録していますが、競プロ目的以外でも参考になるかと思います。とりありず、ざっと記述してみましたが、そのうち増やしたり、章立てを変えたりするかも知れません。 なお、参照がーとかトレイトがーとか、Rustそのものの入門には言及していませんので、適宜、別の記事や
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
PythonでAtCoder青になるまで -Pythonで競プロやるときに気をつけること- - Qiita
okumuraです。前のコンテストでAtCoder青になったのでそれを記念して初投稿いたします。(すぐに水色に落ちそうなので怖いんですが) そのほかの人も結構こういう記事が多いので、今回は個人的にやったこと半分とPythonで気をつけること半分で話したいと思います。 1 AtCoderやり始めたとき AtCoderをやるまでプログラミングはif,for,while文ちょっと知っているぐらいでした。とりあえず、問題解いたらPythonの他の文法とか覚えるだろーと思ってやり始めました。 Pythonを選んだ理由は友人がやってたのと、文法が楽だったからです。 AtCoderに登録したら、まず ・AtCoder に登録したら次にやること ～ これだけ解けば十分闘える！過去問精選 10 問 ～ をやってどんな感じかを学びました。Pythonだと文法で困るということは少ないのでいきなりこの問題し始めて
OpenSSLとPythonでRSA暗号の原理を知る - ももいろテクノロジー
OpenSSLを使うと、次のようにして2048bitのRSA鍵が作成できる。 $ openssl genrsa 2048 Generating RSA private key, 2048 bit long modulus ......................+++ .................+++ e is 65537 (0x10001) -----BEGIN RSA PRIVATE KEY----- MIIEowIBAAKCAQEAui/OeOYeMrLv+U2w13hQkL204OQVlB05nksKa5LaNE6mT3WY (snip) -----END RSA PRIVATE KEY----- ここで出力される内容は、ASN.1という構文規則で表現された情報をDERと呼ばれるバイナリ形式にし、それをさらにBase64エンコードしたものになっている。 このフォーマット
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
あなたの知らないPythonのひみつ - atsuoishimoto's diary
Pythonでは、ループ・try・withブロックは最大20までしかネストできない。 >>> def spam(): ... while 1: ... while 2: ... while 3: ... while 4: ... while 5: ... while 6: ... while 7: ... while 8: ... while 9: ... while 10: ... while 11: ... while 12: ... while 13: ... while 14: ... while 15: ... while 16: ... while 17: ... while 18: ... while 19: ... while 20: ... while 21: ... print "Deep!" ... SystemError: too many statically n
海外で作られたPython製ノベルゲーム制作ツール、Ren'Pyのドキュメント日本語訳(途中)を仮公開しました！ - プログラマ行進曲第二章
昨日2/12(土)にオラクル青山センターで開かれた"Sphinx + 翻訳 Hack-a-thon 2011.02"というイベントに参加してきました。このイベントは「Sphinx」*1というPython製のドキュメント生成ツールと「翻訳」に興味がある人を対象にした勉強会で、色々思うところがあってこのたび参加してきました。何故参加したか？といったことや参加するに至った経緯は別のエントリでまとめて公開する予定なので、後で合わせてそちらも読んでいただければと思います。 前置きが長くなりましたが、本題です。あまりに長くなったので、要点だけ知りたい方は最後のまとめまでスキップしてください。 前述したイベント、"Sphinx + 翻訳 Hack-a-thon 2011.02"で私はRen'PyというPython製ノベルゲーム制作ツールのドキュメントを翻訳しようと思って参加しました。そしてイベント参加者
入門 自然言語処理を禁書にすべき10の理由 | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 「入門 自然言語処理」はヤバい書籍なので禁書にすべきだ。 タイトルは釣りじゃない。その理由を10個挙げる。 自然言語処理のかなり基本的なことからそこそこ高度なことについて解説されてあり，自然言語処理について理解が深まり過ぎる ボリュームがあるのに書き方が平易でついつい読みふけってしまう 演習問題があり，自分の理解度を確かめられたりするのもケシカラン 原著は欧米語のための言語処理について書かれた書籍なのに，日本語の形態素解析などについても解説してあって我慢できない 必要ライブラリのインストールなど環境構築に時間が取られそうでヤバい 書籍の応用でBotとか人工無能とか作ったらどうかな−，と
Pythonのメタプログラミング (メタクラス) を理解したい人のための短いコード片と禅問答 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Pythonのメタプログラミング手法の一つ「メタクラス」は，初心者にとっては「なんか強そう/経験値たくさんもらえそう」なアイテムの最右翼だと思う。反面「どうすればいいか/なにができるか」ということがなかなか理解しづらい。 英語のブログを見ていたら，メタクラスの理解に役立ちそうなちょうどよいサンプルを見つけたので，紹介がてら独自の解説を付け加えたいと思います。 メタクラスを簡単に説明すると，「本来コードを書かなければ実現できないような処理を黒魔術的な処理でなんとかしちゃう」ためのテクニックです。コード量を(時には劇的に)減らすことができたり，すっきりした見通しの良いクラス設計を実現できま
Python初心者によるPythonのいいところ、はまりどころのまとめ - Webtech Walker
Python勉強し始めて一ヶ月くらいたったんで一度復習を兼ねてまとめてみようと思います。僕が今までPHPとかPerlとかJavaScriptを使っていて、Pythonはこうやるのかーとか、これは便利だなーと思ったところ、開発していてはまったところなどピックアップしてみました。 初めてのPythonを読んで初心者向け勉強会に参加した程度の知識です。とりあえず初めてのPythonがかなりいいのでこれ読むだけで大体基礎は習得できた気がします。基本的な文法の説明だけでなく、大事なことは何回も繰り返し書いてあったり、Pythonの思想などにも触れているのでなぜこういう実装になっているかということも理解できます。これオススメ。 尚、このエントリーではPythonのバージョンは2.5をベースにしてます（主にGoogleAppEngineで使ってるので）。間違えなどあったらツッコミお待ちしてます。 文法、
((Pythonで) 書く ((さらに良い) Lisp) インタプリタ)
((Pythonで) 書く ((さらに良い) Lisp) インタプリタ) Peter Norvig / 青木靖 訳 前のエッセイでは、90行のPythonコードでシンプルなLispインタプリタを書く方法を示した(lis.py)。このエッセイでは、3倍込み入っているが、より完全なlispy.pyを実装しよう。それぞれの節で1つの機能追加を扱っている。 (1) 新しいデータ型 - 文字列、論理型、複素数、ポート Lispyへの新しいデータ型の追加は3つの部分からなる。データの内部表現、それを扱う手続き、読み書きのためのシンタックスだ。ここでは4つの型を追加する(入力ポート以外はPythonのネイティブ表現をそのまま使う)。 文字列 文字列リテラルはダブルクォーテーションで囲まれる。文字列の中で \n は改行を、\" はダブルクォーテーションを意味する。論理型 構文 #t と #f はTrue
エキスパートPythonプログラミング読書会03に参加しました - forest book
エキスパートPythonプログラミング読書会03 : ATND に参加して講師のお手伝いをしてきました。 2章の後半、以下の内容を行いました。 イテレータとジェネレータ itertools モジュール デコレータ with と contextlib エキ Py 読書会02 2章後半 最後にこんな質問がありました。 コンテキストプロバイダの実装方法が2通りあるが、デコレータで実装するか、with 文(プロトコル) で実装するか、どのように使い分ければ良いか？ @shimizukawa に聞いてみて、とても勉強になりました。with 文を使用するときの分かり易いポイントの1つとして処理対象がクラスであれば、ベースクラスを継承してサブクラスで __enter__ と __exit__ を実装することができます。わざわざクラスで実装するほどでも、、、というときはデコレータで実装するのも良いです。そ
Pythonで実行時間とメモリの測定をする – taichino.com
しばらくベンチマークコードを書いてなくてすっかり忘れていたので、メモ書きです。今回は例題として、yahooのこのページをBeautifulSoupとlxmlでのスクレイピング比較をしてみる事にしました。比較対象の関数は以下の通りです。どちらのコードも入力・出力ともに同じなので、どちらが実行時間やメモリ使用量が少ないのかを知りたくなりますね。 # BeautifulSoup def scrape_with_bs(html): from BeautifulSoup import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html) rows = soup.find('table', attrs={'class':'channel9'}).findAll('tr') channels = rows[0].findAll('td', attrs={'class':'st
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GitHub - Asabeneh/30-Days-Of-Python: 30 days of Python programming challenge is a step-by-step guide to learn the Python programming language in 30 days. This challenge may take more than100 days, follow your own pace. These videos may help too: https://w
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