Poetry - Python dependency management and packaging made easy
Introduction Poetry is a tool for dependency management and packaging in Python. Basic usage For the basic usage introduction we will be installing pendulum, a datetime library. Libraries This chapter will tell you how to make your library installable through Poetry. Versioning Poetry requires PEP 440-compliant versions for all projects. While Poetry does not enforce any release convention, it use
Pyre | Pyre
FastBuilt from the ground up to support gradual typing and deliver responsive incremental checks. Performant on large codebases with millions of lines of Python. IntegratedDesigned to help improve code quality and development speed by flagging type errors interactively in your terminal or live in your favorite editor. Fully FeaturedFollows the typing standards introduced in PEPs 484, 526, 612, and
Expose an API integrated with Python's AsyncIO? · Issue #6046 · grpc/grpc
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Homebrew の Python で何が変わって何がもとに戻ったのか - methaneのブログ
rcmdnk.com 大分混乱した状態になってしまったので、今年何が変わってきたのか、今回の変更でどこまでもどったのかを整理しておきます。 1/19 python という formula が python コマンドをインストールしなくなりました。 python コマンドを起動すると、通常は /usr/bin/python が起動するようになりました。 1.5.0 — Homebrew 3/2 python という formula が Python 3 になり、 Python 2.7 は python@2 になりました。 python formula (Python 3) が python コマンドをインストールするようになったので、 python コマンドを起動すると通常は Python 3 が起動するようになりました。これが npm の gyp とか色んな所をぶっ壊す変更になっていました
Pythonをとりまく並行/非同期の話
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3月1日、Homebrew のデフォルトの Python が Python 3 になります。 - methaneのブログ
以前からアナウンスされていた 通り、 3/1 （日本時間では 3/2 になるかも）にデフォルトの Python が Python 3 に切り替わる予定です。 現在そのプルリクエストがレビュー中です。 github.com 具体的には、今まで "python" という formula は Python2.7 でしたが Python 3.6 になります。 Python 2 をインストールするには brew install python2 もしくは brew install python@2 とします。（これまで使えていた python3 という Formula は python への alias になります。） 何らかの理由で意図的に Python 2 を選択しているユーザー以外は、 brew install python で（推奨される）Python 3をインストールできるようになるので、こ
Fan-in and Fan-out: The crucial components of concurrency by Brett Slatkin
Fan-in and Fan-out: The crucial components of concurrency by Brett Slatkin
クラスブロックのひみつ - atsuoishimoto's diary
さて、 リスト内包のひみつ - atsuoishimoto's diary で、Python3では、リスト内包式は関数呼び出しとなることを説明した。 >>> a = [i*2 for i in range(3)] というスクリプトは、次のように展開される。 >>> def _listcomp(_it): ... ret = [] ... for i in it: ... ret.append(i*2) ... return ret ... >>> _it = range(3) >>> a = _listcomp(it) 通常、この点はあまり気にする必要はないが、問題となるケースもなくはない。 クラスブロックのリスト内包 クラスブロックで次の処理を実行してみよう。 class Foo: NUMS = [i*2 for i in range(3)] まあ、これは当然動作する。Foo.NUMS
Pythonにおける非同期処理: asyncio逆引きリファレンス - Qiita
Pythonのasyncio、またasync/awaitについてはあまり実践的な例が出回っていなかったため、収集した情報をもとに用例ベースの逆引きリファレンスを作ってみました。 ただ、この辺はほんとに情報がなくて何が真実なのか謎に包まれている点があるので、情報をお持ちの方はぜひご連絡をいただければと思います。 今回紹介する例は、以下のgistにまとめてあります。実装時の参考にしていただければと思います。 icoxfog417/asyncio_examples.py はじめに Pythonにはthreading、multiprocessing、asyncioとどれも並列処理に使えそうなパッケージが3つあります。これらの違いをまず押さえておきます。 これらのパッケージの違いは、そのまま「マルチスレッド」、「マルチプロセス」、「ノンブロッキング」の違いに相当します。まず、マルチスレッドとマルチプ
uvloop: Blazing fast Python networking — magicstack
asyncio is an asynchronous I/O framework shipping with the Python Standard Library. In this blog post, we introduce uvloop: a full, drop-in replacement for the asyncio event loop. uvloop is written in Cython and built on top of libuv. uvloop makes asyncio fast. In fact, it is at least 2x faster than nodejs, gevent, as well as any other Python asynchronous framework. The performance of uvloop-based
雑なpythonスクリプトやjupyter notebookをdockerを使って動かす - yasuhisa's blog
気が付いたら三ヶ月ぶりのブログだった…。 きちんとした用途ならpyenv等を使って、きちんとpythonのversionを指定、使うライブラリも列挙というのをディレクトリ毎にやっていくようになりました。しかし、pythonを使いたいときはきちんとした用途だけではなく 雑にスクレイピングしたい 一度しかやらないようなテキスト処理をしたい 後々使うか分からないけど、手元にあるtsvファイルをjupyter notebookでデータ解析したい など、アドホックな用途も多いです。そういうときに毎回ライブラリをインストールして…とやるのはダルいので、上述のような用途で自分が使いそうなものをdockerにまとめておけば、さっと用事を済ませられるのではないかと思ってやってみました(N番煎じなのは分かってる)。 syou6162/docker_jupyter yasuhisa/jupyter - Dock
Ruby is faster than Python, PHP, and Perl
Hi, I'm Tony Arcieri. You may remember me from such software projects as Celluloid, Reia, and Cool.io... There's a pervasive myth that Ruby is slow, and moreover, that it's the slowest language in popular use. Everyone knows Ruby is slow. Right? Who would possibly disagree that Ruby is slow? Here's an example IRC discussion on freenode's #postgres which happened just yesterday: 16:57 sobel: i can'
他の言語に慣れた人がPythonを使ったときにつまずきがちな10のポイント - 西尾泰和のはてなダイアリー
今日質問されて、以前Twitterで書いたのを思い出して、そして検索性が悪くて見つけ出すのに苦労した。こちらに転載しておく。詳細は気が向いたときに埋める。 オプション引数の評価タイミング Rubyではオプション引数は関数が呼ばれるたびに評価される。 def foo() print "foo!" end def bar(x=foo()) end bar #=> foo! と出力される bar #=> foo! bar #=> foo! Pythonでは関数の定義時に1回だけ評価される。 def foo(): print "foo!" def bar(x=foo()): pass #=> foo!と出力される bar() #=> 何も出力されない bar() 「引数が省略されたら今の日時」みたいな毎回評価したい場合はデフォルト値をNoneにしておいて「Noneだったら＝省略されていたら」のif
スタティックメソッドは要らない子？ - atsuoishimoto's diary
Pythonでは、クラス内で定義することの出来るメソッドが三種類用意されている。メソッド・クラスメソッド・スタティックメソッドの3種類だ。それぞれどんな特徴を持っているのだろうか？ メソッド まず、メソッドはおなじみのインスタンスメソッドで、第一引数としてインスタンスを受け取り、呼び出す時には必ずインスタンスが必要となる。 class Foo(object): # メソッド def method(self, arg): pass Foo().method("arg") #OK Foo.method("arg") #これはエラー クラスメソッド クラスメソッドは第一引数としてクラスオブジェクトを受け取り、インスタンスが無くとも呼び出すことが出来る。 class Foo(object): # クラスメソッド @classmethod def clsmethod(cls, arg): pass
gist: 289467 - GitHub
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はてなダイアリへ投稿 by AtomPub - ２５○１
Python | 00:07というわけで、AtomPubなるものを利用して。はてなダイアリへ投稿するためのクラスを書いてみました。Pythonでの初クラス作成です。まだかなり改善の余地がありそうですが。。。ベースとなるAtomClientクラスはこちらを参考にというか、ほぼそのまま使用させて頂きました。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- # atom.py import random import datetime, time import base64, hashlib import httplib class AtomClient: def __init__(self, endpoint, userid, password): self.credentials(endpoint, userid, password) self.usage
言語としての一貫性を重視したPython 3の進化
言語としての一貫性を重視したPython 3の進化：よりPythonicなPythonを目指して（後編）（1/2 ページ） Python 3.0では、Python 2で書かれたスクリプトが動かなくなるような実装が行われた。なぜ、後方互換性を崩してまで大きな仕様変更を行ったのか。それは、PythonがよりPythonらしくあるためだ。 前編「Python 3が後方互換性を捨てても求めたもの」では、後方互換性を犠牲にしてでも、よりPythonらしくあるために仕様を変更したことに触れながら、いくつかの機能変更を見てきました。 それは、「誰もが正しいと考える、たった1つの方法をできる限り採用する（There should be one-and preferably only one-obvious way to do it）」というPythonの設計思想を、より高次元で実現するために必要だったから
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GitHub - c-bata/concurrency-in-python: Tutorial of concurrency in Python3 (Multi-threading, Multi-processing, Asynchronous programming)
GitHub - timofurrer/awesome-asyncio: A curated list of awesome Python asyncio frameworks, libraries, software and resources
How can I connect to MySQL in Python 3 on Windows?
