Clickのすゝめ - Qiita
この記事は、みらい翻訳 Advent Calendar 2020 7日目の記事です。 はじめまして、株式会社みらい翻訳エンジニアリング部の@reonyanarcleです。 自然言語処理エンジニアとして、みらい翻訳のモデル開発に携わっています。 急に今日話をしてみようと思い立ったので書くことにしました！ 今日思い立って、今日書いたので拙いかもしれませんがよろしくお願いします！ (勢いは大事ですよね) はじめに 今日は、みんな大好き(?)コマンドラインツールを作る話をします！ 仕事や研究でプログラムを書いているときに、これをいい感じにコマンドラインでかけたらいいなあー。と思うことってありますよね？ そんな貴方にPythonのコマンドラインを作るモジュールclickをお勧めさせてください！ よくあるclick紹介記事になりますがそれはご容赦ください。 また、今回の話には、以下の内容は含まれていま
Why explicit self has to stay
Ramblings through technology, politics, culture and philosophy by the creator of the Python programming language. Bruce Eckel has blogged about a proposal to remove 'self' from the formal parameter list of methods. I'm going to explain why this proposal can't fly. Bruce's Proposal Bruce understands that we still need a way to distinguish references to instance variables from references to other va
Python並行・並列処理を整理する (入門) - Qiita
概要 大量データに関するワークロードを、モノリシックに解決する場合、並行・並列処理の知識は活用できます 但し、一般にPythonにはGILが存在するため、正しい挙動を抑えておきたい所です 内容 Pythonにおける並行処理・並列処理 プロセス = OSが管理する実行単位 (CPUコア毎) スレッド = プロセス内の軽量な実行単位 (1CPUコア内) 上記前提を踏まえると、以下となります 並行処理 = 1つのプロセスに複数のスレッドが存在します (PythonはGILにより基本1プロセス制約です) 並列処理 = 複数のプロセスを並行して進めます (複数プロセス活用できます) MMU (Memory Management Unit)に関して プロセスから参照するメモリはMMUにより制御された仮想メモリを参照します。MMUによりプロセス間ではメモリ競合は起きません (1プロセス ≒ 1CPUコア
Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h
「Python」の弱点やそのとらえ方--生みの親、グイド・ヴァンロッサム氏が語る
Liam Tung （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 村上雅章 野崎裕子 2021-05-31 06:30 世界的に普及しているプログラミング言語Pythonの生みの親であるGuido van Rossum氏が、ブラウザーやモバイル機器上で同言語の普及がそれほど進んでいない理由について、そしてJuliaといった将来的にライバルになりそうな言語について語った。 かつて「優しい終身の独裁者」（BDFL）と呼ばれていたvan Rossum氏は2020年11月よりMicrosoftのディスティングイッシュト・エンジニアとして勤務し、CPythonコミュニティーに対する同社の貢献を支援している。CPythonコミュニティーは、van Rossum氏が生み出したPythonを機械学習（ML）やデータサイエンスの興隆という波に乗せ、今日最も人気が高いプログラミング言語の1つに押し
もうPythonの細かい書き方で議論しない。blackで自動フォーマットしよう - Make組ブログ
「ここで改行するほうがキレイで良いと思います」 『いや、私はこちらのほうがキレイ良いと思います』 コードレビューでこういう議論をしたことはありませんか？ 大切なことだとは思いますが、生産性にはあまり直結しません。議論を避けるために書き方を決めるほうが良いでしょう （個々の問題について逐次議論するのがエネルギーを無駄にしてしまいます。一度決めて、再利用するようにしたいものです）。 今日はそのために使える black というツールを紹介します （「私はflake8を使ってるから結構です」と思われるかもしれませんが、少し違う話なので読んでみてください）。 blackを使おう Pythonのコードを自動でフォーマットしてくれる black を紹介します。 github.com blackはPythonのコードフォーマッターで、自動的にPythonプログラムの書き方を修正してくれます。 PEP8 と
なぜPythonはこんなにも遅いのか？ | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？ 答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
教育言語として Pythonは「同じインデントレベルの文は同じ塊」というルールを採用しており、見掛け上のPythonプログラムの最大の特徴となっています。 Python作者のGuido van Rossum氏(オランダ人でアムステルダム大学卒)はPythonを開発する以前に、オランダで教育向けの「ABC言語」の開発に関わっており、Python自体はRAD(迅速なアプリケーション開発)がメインで教育用を念頭に開発してはいなかったものの、ルーツとなったABC言語では文法に関してさまざまな研究が行われ、インデントを使うのが初心者にとってもっとも間違いにくいブロックの表現として採用していたのです。(Donald Knuth氏が推進していた。) Rubyist のための他言語探訪 【第 1 回】 Python Pythonがプログラミングの学習に向いているたった一つの理由 From ABC to P
Python 3を使うべきでない場合（なんてない） | POSTD
数日前、著名なライターで開発者でもあるZed Shawが “The Case Against Python 3”（Python3を使うべきでない場合） というブログ記事を書きました。私はZedの功績にとても敬意を払っているし、彼の（ Learn Python the Hard Way ）という本の手法は、 私の本 に非常に似ているので、私はいつも、 私の講座 を受講しようとしている人には予習するときに彼の本を読むように伝え、講座を修了した後に練習を積みたい人には復習するときに読むように伝えています。 ですから、今回のPython 3に関するZedの記事が私には賛同できないものだったことは、とても残念でした。 説明しましょう。私の仕事の90％は、さまざまな大企業でのPython講師としての仕事です。幅広い背景に対応して、クラスは「プログラム未経験者のためのPython」や「Python入門」
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Perl、Python、PHP、Rubyについて - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 今更ながら、比較というか、意見を述べる。ただの自己満足と私的見解。 誕生の歴史的経緯 それぞれの言語が作られた経緯と目的を知ることは、その言語を使う意味で重要であると思う。 Perl前の時代 Perl前の時代、世の中にはC言語のようなコンパイル言語しかなく、コンパイルせずに処理ができるのはシェルやsedやawkぐらいしかなかった。ちょっとしたテキストを自動的に処理したいが、C言語とかで本格的に作成するような物ではないとき、人はみんな、シェルスクリプトとしてUNIXのコマンドを並び立てて処理していた。sortやtestなどの便利なコマンド
Google、PythonのコードをGo言語に変換して実行する「Grumpy」発表
米Googleは1月4日（現地時間）、PythonのコードをGo言語に変換して実行するランタイム「Grumpy」を発表した。Grumpyは、同社が抱えている問題を解決するために作られたという（GitHub）。 GoogleはさまざまなサービスでPythonを用い、何百万行ものコードを実行している。例えば、youtube.comとYouTubeのAPIは主にPythonで書かれており、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7上で動作しているという。 しかし、CPythonの制約によって複数の処理を同時並行で行うコンカレント処理をうまく実行するには限界があり、そうした処理に優れたGo言語で実行するために開発されたのがGrumpy。Googleは、Grumpyによって既存のPythonプロジェクトをGo言語に置きかえることを目指しているという。 Grumpyは、C拡張モジュールのサ
Python 3.6 の（個人的に）注目の変更点 - methaneのブログ
Python 3.6b1 がリリースされましたね。（フライング） beta1 ということで、 3.6 に向けた新機能の追加は (provisional package を除いて) 終了です。ただし、仕様が確定したと言うわけではなくて、beta版に対するフィードバックを元に新機能を修正したり、最悪 revert して 3.7 に持ち越しにされる可能性もあります。 なお、 3.6b1 が出る前の1週間が core dev sprint があり、そこでめちゃくちゃ大量に大きめの変更が入りました。なので、常用環境には全くオススメできませんが、OSS開発者だったら .travis.yml に python: "nightly" を追加してリグレッションの発見に貢献したり（←これめっちゃ有り難いです）、それ以外の人も 3.6 を試してみて早めにフィードバックをしてもらえると、年末の 3.6 がより完成
「独習Python入門」は一生付き合える入門本だと334回言いたい - Lean Baseball
私がリスペクトするエンジニアの一人であり、ITエンジニア界隈の三大野球バカの一人*1であるござ先輩が本を出版されました. gothedistance.hatenadiary.jp 大変ありがたい事に、献本を頂いたので久々に書評など書いてみようかなと思います. [書評]「独習Python入門」 どんな本なのか 私の感想も含めて. Pythonを元にしたプログラミングの入門本 一人で学ぶ(独習)するときにハマりがちなポイントや、ステップアップするときに必ず覚えたほうがいい事を言葉の緩急を駆使していい感じに解説している！ 本を一冊やり切った(写経)した後も自宅の本棚に置いておきたい&必要に応じて再び読みたくなる本 私は読者層に当てはまらないのですが（汗）、初心者の気持ちになって思い出しながら読んで、 「ああ、最初にプログラミングを学ぶ本がこの本みたいなスタンスだと凄くいいな」 と素直に思いました
機械学習で2年分の積雪量の変化を予測してみた - Qiita
このエントリーは以前書いた機械学習で積雪の有無を予測してみたの続編です。この時は積雪の有無(1か0か)だけを予測したのですが、もうちょっと頑張って積雪量の変化を予測してみました。 先に結果を記しとくと、こんな感じになりました。横軸が日数、縦軸が積雪量(cm)です。 結果その1（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 結果その２（青が実際の積雪量、赤線が予測した積雪量） 「結果その１」と「結果その２」がそれぞれ何なのかは以下を読んでみてください。 やりたかったこと 以前、機械学習で積雪の有無を予測してみた で scikit-learn を使って積雪の有無を予測してみたのですが、ちょっと欲が出てきて、有無じゃなくてまとまった期間の実際の積雪量（cm）を予測してみたい、と思ってやってみました。 具体的には、気象庁から提供される 積雪量 風速 温度 などの気象データを取得して、そのうち最初の約7
Google Python スタイルガイド
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
Mimimal clean python coding rules.
Python coding rules and tips used in Cybozu. We believe that this is minimal but just enough for most teams using Python! Coding rules Use python 2.7. Note that Python 3.x is not compatible with Python 2.x. Standard modules can be used freely without permission. Our modules should be defined as sub-modules of cybozu module. Use 4 spaces for indents. Do not use tabs. Use LF (0x0a) as end-of-line c
Post by @momijiame
世の中には (この文章を送り届けるのに使われている HTTP のように) テキストプロトコルが多いけど、たまにはバイナリプロトコルもある。 そんなバイナリプロトコルを Python でどう扱うかというと、標準ライブラリの struct モジュールを使う。 struct モジュールでは各種データを文字列データに相互変換して扱うことができる。 以下は 4 つの int 型の値を文字列データにパック・アンパックする例。 データをどのように変換するかはフォーマット文字列で指定する。 http://docs.python.jp/2/library/struct.html#struct-format-strings >>> import struct >>> struct.pack('!4i', 1, 2, 3, 4) '\x01\x00\x00\x00\x02\x00\x00\x00\x03\x00
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