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使い方 toolz により提供される関数は次の3つに大別されます。このうちItertoolz 、Functoolz は、それぞれitertools 、functools の拡張に相当する機能を提供します。 Itertoolz Functoolz Dicttoolz toolzはmap 、reduce 、filter など標準で使用できる関数も提供しています。これらをインポートするとmap であればitertools.imap のようにIterableを扱える関数に置き換えられます。これらの関数の使い方については元のものとほぼ同じなので割愛します。 以下、よく使いそうな関数を紹介していきます。 Itertoolz itertools 相当の機能を提供します。itertoolsのレシピに載っているような関数もあります。 要素の取得 - get, pluck get get はシークエンスや辞書
はじめに PythonistaのためのLisp入門(Hyチュートリアル和訳)の補足的な記事です.Hy Tutorialでは**「Pythonでこう書くものはHyではこう書く」的な内容がほとんどでしたがそれも実用には十分でないところが有ります.この記事ではHyならではの,言い換えるとPythonにはないHyの機能およびHy独自の特徴**について補足的に解説したいと思います.これを読めばとりあえずPythonの代わりにHyを使うには十分だと思います. あわせて読みたい PythonistaのためのLisp入門(Hyチュートリアル和訳) Pythonで書かれたイカしたLisp: Hy HyでDjangoアプリを実装する Hyをネイティブコンパイルするツールを作った Qiita以外だと以下の良記事を見つけたので併せてご参照ください.(前の投稿とモロかぶりのうえこちらのほうが有用です...) ゼロか
AdventarのPython Advent Calendar 2015 25日目の記事です。 はじめに 本記事ではLuigiを用いたジョブパイプライン構築の簡単な実例として、Pytestのテスト再実行について記述する。 Luigiとは LuigiはPython製のジョブパイプライン構築ツールである。Luigiを用いることで、ジョブパイプライン構築に必要な以下の事柄をPythonコードで表現することができる。 タスクの実行 タスク間の依存関係 タスク実行結果の保存 HadoopやSparkのジョブ実行、データベースからの/へのデータロードなど、それなりに時間がかかるタスクを構成要素としたジョブパイプラインの構築をメインターゲットとしているようで、それらのツールと連携するためのモジュールはデフォルトでサポートされている(http://luigi.readthedocs.org/en/stab
import luigi class MyTask(luigi.Task): date = luigi.DateParameter() def requires(self): return MyDependentTask(self.date) def run(self): with self.output().open('w') as output: with self.input().open('r') as input: for line in input: ret = do_something(line) output.write(ret) output.write('\n') def output(self): return luigi.LocalTarget('./out2_{0}.txt'.format(self.date.isoformat())) class MyDepen
Python その2 Advent Calendar 2015の11日目の記事です。 はじめに 本記事では、pytestを使用した際に得たTipsを逆引き形式でまとめている。 また以下のリポジトリに本記事の内容を含んだサンプルプロジェクト(Python3.5.0/pytest2.8.4で確認)を置いているため、合わせて参考にして頂ければ。 https://github.com/FGtatsuro/pytest_sample pytestの特徴 pytestはその名のとおり、Pythonで書かれたテストライブラリ。同様のライブラリとしては、unittestやnoseがある。 上記2つのツールに精通していないため、それらと比較した形での評価は下せないが、個人的には以下のような点が特徴的だと感じた。 独自のassertメソッド(ex. assertEquals)を定義せずに、Python標準のa
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