pythonの依存関係解析ツール、pydepsを使う - MNTSQ Techブログ
はじめに 皆様はpythonで書かれたソフトウェアのリアーキテクティング1をどのように進めていますでしょうか？ 既存のソフトウェアに新規機能が追加しにくいとか、機能が修正しにくい等の問題がある場合にリアーキテクティングは有効です。 リアーキテクティングの初手としては既存のソフトウェアが抱える課題の洗い出しが行われます。その際にソフトウェア内のモジュール同士の依存関係を図で把握したい場面があります。 モジュール同士の依存関係が図示されていれば、モジュール同士の構造上の問題点を伝えやすくなり、かつモジュール同士の関係を将来的にどのように落としていくかも議論しやすくなります。 このような用途に用いるpython用の依存関係解析ツールとして、今回はpydepsを紹介します。 pydeps.readthedocs.io なお、本記事で扱うコードは下記にアップロードしてあります。 GitHub - U
Python と Playwright でブラウザを自動操作させるコードを自動生成したよ - Qiita
Playwright が昨年１年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン
今時のPythonはこう書く2020 - Qiita
はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き
How To Build a To-Do application Using Django and React | DigitalOcean
Introduction In this tutorial, you will build a To-Do application using Django and React. React is a JavaScript framework for developing SPAs (single-page applications). It has solid documentation and a vibrant ecosystem around it. Django is a Python web framework that simplifies common practices in web development. Django is reliable and also has a vibrant ecosystem of stable libraries supporting
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
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
(修正版) NumPy/pandas使いのためのテスト自動化入門 / PyConJP2020
PyCon JP 2020での発表スライドです。 --------------------------- (2020/08/30) 誤字を修正しました。 場所: p15 誤: assert_array_close() 正: assert_allclose() ---------------…
時系列モデル(ARIMA/Prophet/NNなど)を統一的なAPIで扱えるPythonライブラリ「Darts」がかなり便利 - フリーランチ食べたい
時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、
Pythonでデータの挙動を見やすくする可視化ツールを作成してみた - Qiita
※アンダースコアのpip install seaborn_analyzerでもインストール可能です。 インポート時はアンダースコアのimport seaborn_analyzerやfrom seaborn_analyzer となるのでご注意ください コード モジュールcustom_pair_plot.py内のクラスCustomPairPlotに、必要な処理をまとめました。 GitHubにもアップロードしています モジュール本体 import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats class CustomPairPlot(): #初期化 def __init__(self): self.df = None sel
Python関係の「○○100本ノック」のまとめ - Qiita
「○○100本ノックとは」？ プログラミング関係のエクササイズ集・Tips集的なものです。ちょっとしたテクニックや、基礎がまとまっているので解いてみると練習になります。 最初にやるのは退屈かもしれませんが、学習の停滞期にやってみると、思わぬ発見があるのではないかなと思います。 この記事では、Python関係の100本ノックを簡単にまとめてみました。自分が知っているのは、以下くらいですが、他にも良いもの（絶対ある気がします）知っている人はぜひコメントなどで教えてください。 画像処理100本ノック 画像処理100本ノック!! 追記：本家が惜しくも無くなってしまっていたので、fork（？）されていたものにリンク張り替えました。 解説・Google Colaboratoryで実行するときは以下記事参考にしてみてください。 ディープラーニング ∞本ノック 注：元サイトが消えてしまったので、私がfor
with 文と @contextlib.contextmanager が便利 - Qiita
はじめに この記事は Python Advent Calendar その 2 の 7 日目の記事です。 僕はふだんは Ruby や JavaScript のコードを書いています。一方 Python は趣味で使っていて、Python 歴は 1 年ほどです。この言語を勉強していて with 文が気に入ったので、今回はこの with 文とコンテキストマネージャについて語ります。 with 文について with 文が Python に導入された経緯については PEP 343 の Abstract で次のように書かれています。 This PEP adds a new statement "with" to the Python language to make it possible to factor out standard uses of try/finally statements. try
PythonのウェブフレームワークDashで京都の新型コロナアプリを作成した - Qiita
PythonのウェブフレームワークDashを使って、京都の新型コロナアプリを作成しました。DashはFlask、React、Plotlyを使って作られたフレームワークで、ダッシュボードのようなアプリケーションを短時間で作成できます。またコールバックを使ってアプリケーションをインタラクティブに動作させられます。私のようにデータをこねるのは好きだけど、ReactもVueもいまいちよくわからないという人には、容易にダッシュボードを作れるフレームワークです。 作成したアプリケーションは以下のURLにあります。 PC向け スマホ向け コードはgithubを参照ください。 開発環境は以下の通りです。 Windows10 Pro Python3.7.5 dash 1.9.1 pandas 1.0.0 アプリの機能 アプリは京都府のサイトから取得したデータ（取得方法などは後述）をCSVファイルとして読み込
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
neovim で deoplete + neosnippet の連携をする - Qiita
# dein_lazy.toml [[plugins]] repo = 'Shougo/deoplete.nvim' hook_source = ''' let g:deoplete#enable_at_startup = 1 inoremap <expr><tab> pumvisible() ? "\<C-n>" : \ neosnippet#expandable_or_jumpable() ? \ "\<Plug>(neosnippet_expand_or_jump)" : "\<tab>" ''' on_i = 1 [[plugins]] repo = 'Shougo/neosnippet' hook_source = ''' imap <C-k> <Plug>(neosnippet_expand_or_jump) smap <C-k> <Plug>(neosnippet_expan
DjangoでさくっとWeb アプリケーション開発をする話
13. • Djangoアプリ作成 • Model作成とmigration • adminサイト • 簡単なCRUD • Herokuへのデプロイ レジュメ (書籍管理アプリの作り方) 16. Djangoプロジェクト&アプリの生成 $ django-admin.py startproject [myproject] プロジェクトを作る $ python manage.py startapp [myapp] アプリ作る settings.pyにアプリ追加 INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib.auth', 'django.contrib.contenttypes', 'django.contrib.sessions', 'django.contrib.messages', 'django.contrib.sta
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爆速python-fire - Qiita
Python 3.6.3 の json.dumps が、np.nan をそのまま nan として出力する問題の解消 | kosui / ebiebievidence
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