忘れがちだが、便利なPythonのデータ型 5つ - Qiita
Pythonは標準ライブラリが非常に強力ですが、ライブラリが多すぎて把握しきれていない、把握しているけれども存在を忘れて車輪の再発明をしてしまう人も多いのではないでしょうか？少なくとも筆者はそんな人間の一人なので、自分用のメモも兼ねて、便利だが意識していないと使わない、Pythonの標準ライブラリに含まれているデータ型を幾つか紹介します。 DefaultDict 公式ドキュメント： https://docs.python.jp/3/library/collections.html#collections.defaultdict 文字通り、デフォルトの値を設定できる辞書型。 これが便利なのは、いちいちキーが辞書に登録されているかを確認しなくていい点です。例えば、単語の出現回数を数え上げる時に、以下のような形で使えます： >>> from collections import defaultd
Pythonを速くするTIPS集（計測・ビルドインの各機能・Cython・Numba・etc） - Qiita
色々Pythonを速くするための世の中に方法はありますが、本記事ではCythonやPyPyなどの高速化のTIPSに触れていきます。 この記事で触れること プロファイラーなどの計測関係 ビルドインモジュールなどの機能 Pythonのキャッシュ関係 Cython Numba PyPy（紹介だけ） その他一部のサードパーティーのライブラリ関係 この記事で触れないけどそのうち書くかもしれない内容 並列処理（multiprocessing）、並行処理（threading）、非同期処理（asyncio）、それらの組み合わせ（concurrent.futures）など Dask関係 PyPyの踏み込んだ検証内容など 話題のVaex 記事で使う環境 Windows10（ローカルのJupyter）とUbuntu（クラウド上のカーネル）で進めていきます。 言語はPython3.7.1（win）とPython3
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