Python3.7以上のデータ格納はdataclassを活用しよう - Qiita
はじめに Pythonでデータを格納する際に辞書や普通のクラスを使っていませんか？Python3.7からはデータ格納に便利なdataclassデコレータが用意されています。 この記事では公式ドキュメントやPEP557の説明ではいまいち掴めない、どういった時に便利で、なぜ使うべきなのかという点に触れつつ、使い方を説明していきます。 なお、以前のバージョンではPython3.6に限りpip install dataclassesによって使えるようになります。執筆時点ではGoogle Colaboratoryの環境がPython3.6.9ですが、デフォルトでdataclassesがインストールされています。 想定読者 dataclassの存在を知ったが何なのかよく分からない人 可読性高くデータを扱いたい人 「前はこんな機能なかったし、自分は別に使わなくて良いよ・・・」と思っている人 よく見かける
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
Python3.7で導入されたdataclass入門 - MyEnigma
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
pythonのdataclassで後ろに継承したい - Qiita
各dataclassで共通のフィールドがほしい、でもデフォルトの値を付けたいから普通に継承すると前にこれがついてtypeerror。つらいさんなのだ だめ from dataclasses import dataclass @dataclass class Base: base: int = 10 @dataclass class Extend(Base): extend: int typeerrorです あと、@dataclassしていないclassを継承しても継承元のフィールドは(__init__には)継承しないみたい。 正直読みにくいけどまあ解決 デコレータを書きます from dataclasses import dataclass def add(c): @dataclass class wrap(c): added: int = 10 return wrap @add @dat
datacalssesのインスタンスを含んだ値をJSONにするときのメモ - podhmo's diary
いつものやつです。対応していない値をjson.dumps()に与えるとTypeErrorが発生するやつです。 TypeError 例えばこういうdataclassを定義して。 from dataclasses import dataclass, asdict @dataclass class Point: x: int y: int json.dumpsするとTypeError import json p = Point(x=1, y=2) # TypeError: Object of type Point is not JSON serializable print(json.dumps(p)) default いつもどおりにdefaultを渡してあげる必要があります。ちょっとめんどくさいですが、is_dataclassという関数で調べられるのでどうにかなります。 import json
最近追加されたPythonの便利機能とこれからのPython in #ll2018jp - ぴよぴよ.py
Learn Languages 2018 というイベントで、最近のPythonについて発表してきました。 (一昨年まではLightweight LanguageでLLイベントだったのが、去年からLearn Languagesイベントになったらしい！) Python update in 2018 #ll2018jp from cocodrips www.slideshare.net せっかくなのでポイントだけでも書き起こして見ようと思います。 ここ1~2年で便利になった機能 1. The pathlib module (PEP 428) pathlibはファイルパスに関するモジュールで3.4で導入されました。 ただ、build-inのopenやos.pathモジュールがpathlib.Pathオブジェクトを受け入れられるようになったのがPython3.6(PEP519)となっています。 3.
オブジェクト指向設計実践ガイドを読んだので基本部分をPythonでも書いてみた - サーバーワークスエンジニアブログ
オブジェクト指向設計実践ガイド is https://www.amazon.co.jp/dp/477418361X その名の通りオブジェクト指向の原則に沿った設計を実践しながら学ぶという内容です。 私は今年の3月からCloud Automatorを開発するサービス開発課に配属になりましたが、これまでのプログラミング経験が乏しいこともあり、 オブジェクト指向というものがいまいち掴みきれませんでした。 そこで夏頃からこの書籍を読み始めたのですが、これまで頭の中でぼんやりしていた概念が丁寧に論理立てて整理できた感覚があり、とても勉強になりました。 オススメの書籍ですので、今回はこの書籍の基礎部分をPythonでご紹介したいと思います。 なぜPython? 私自身、普段の業務では主にRubyを利用していますが、 社内の他部署ではPythonが主に使われていて、新人研修で初めて学んだプログラミング言
Python3.7からは「Data Classes」がクラス定義のスタンダードになるかもしれない - Qiita
はじめに Python3.7が2018/06/15にリリースされる予定です。 https://www.python.org/dev/peps/pep-0537/#release-schedule Python3.7の新機能に Data Classes がありますが、これを使いこなせばクラス定義が楽になりそうです。 尚、Python3.7の環境作成は以下を参照して下さい。 もうすぐリリースされるPython3.7環境をDockerで作る - Qiita Data Classes とは データを格納するためのクラスを簡単に定義できる機能です。 クラス定義にデコレータを１つ付けるだけで__init__や__str__などの特殊メソッドを自動生成してくれます。 基本的な使い方 クラス定義にdataclassデコレータを付ける クラス変数でフィールドを定義する
PythonでボトムアップDDD 【値オブジェクト】 - Qiita
バージョン Python 3.7.0 目次 値オブジェクトの説明 値オブジェクトのルール 値オブジェクトを作る理由 参考文献 おまけ 値オブジェクトの説明 値オブジェクトとは、「一意に識別して変更を管理する必要がないモノ」。 適切に設計していれば、値を想定外に書き換えられてしまうリスクがなくなり、安心して開発ができます。 値オブジェクトのルール 値オブジェクトを作るときのルールが3つ存在します。 状態を変更不可能にする 同一の値オブジェクト同士を同じオブジェクトと判断できる 交換可能である 状態を変更不可にする pythonでイミュータブル(変更不可)なクラスを作るには、dataclassを使うと良いでしょう。 ただ、dataclassはpython3.7から使用可能です。 (dataclassに関して参考になる記事) import dataclasses @dataclasses.dat
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Python3.7でCrean Architectureを実現する - Qiita
過去の私に伝えたい、 Pythonのunittest.mockのあれこれ