Type hints are an essential part of modern Python. Type hints are the enabler for clever IDEs, they document the code, and even reduce unit testing needs. Most importantly, type hints make the code more robust and maintainable which are the attributes that every serious project should aim for. At Wolt we have witnessed the benefits of type hints, for example, in a web backend project which has 100
Poetyのコマンドは忘れがちなので、メモしておきます。 仮想環境にPythonをインストール 例えば、Python 3.9.8をインストールする場合。 pyenv install 3.9.8 pyenvを使用して、プロジェクトディレクトリでPython 3.9.8を使用する。 pyenv local 3.9.8 poetryプロジェクトディレクトリで、poetryの仮想環境を再作成。 poetry env use $(pyenv which python) 仮想環境が正しくアクティブになっていることを確認。 poetry shell 仮想環境がアクティブな状態で実行。 python XXXX.pyもしくは poetry run python XXXX.py Pythonのバージョンを変更 ライブラリとPythonのバージョンに不整合があり、poetry installが出来ない場合は下記
この記事を3行で AWS X-Rayをpytestで使うと便利 関数の通過や例外の発生をassertでテストできる X-Rayの可視化にFlameGraphを使えば、各関数の実行時間が分かりやすい この記事を書く理由 AWS X-Rayが便利なので、AWS環境へのデプロイの前でも使える使い方を紹介したい。 完成後の挙動 この記事で作成する単体テストを、Pytestで実行すると、 単体テストが吐き出したX-Rayのデータをもとに、下のようなグラフがローカルのPC上に作成されます。 FlameGraphと呼ばれているグラフです。炎のように下から上に伸びていくことが特徴です。 グラフの縦の方向は関数の呼び出しを表しています。 たとえばこのグラフなら、下から上に読んで、lambda_handler関数がnetwork_process関数を呼び出して、そこからgoogle.co.jpへのリクエストを
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
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