Poetryのここが判らない - Qiita
以前[Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する（2019年現在）] (https://www.m3tech.blog/entry/python-packaging)を書きました。 この記事では「基本的には pipenvを使えばOK」と書きましたが、意図的に無視していた部分があります。 Poetryです。 Poetryは調べてみたのですが、各種日本語の記事（は一部の英語記事）はざっと読んだ限りでは、Poetryはどうにも了解できないことが多かったからです。そして、現時点ではPoetryよりPipenvの方が知名度が高そうだし、Pipenv自体は十分実用的なので「pipenvを使えばOK」としました。 とは言え、来年にはPoetryが天下をとっているかもしれません。そこで、そのうち書く記事の足がかりとして、あわよくば誰かが教えてくれたらいいなという虫のいい期待を込め、疑問点を
『独習デザインパターン』をPythonに読み替える Factory Method パターン - Qiita
Java から Python へ翻訳しよう 『独習〜』は Java で書いてあります。 Java は Java なのでそのまま Python にコードを書き換えるのは難しい部分が私にはあります。 書き換えるのが難しいと思ったところで、『あの言語でできることがこの言語ではできない』 ということは、難易度の差こそあれそんな場面はあんまりないと聞きます。 聞く機会がなかっただけかもしれんけど。 「デザインパターンってなんぞ？」というのを飲み込んでいくため、 どうも簡潔すぎる内容の『実践 Python3』を読む前の準備をしとうございます。 最近、『実践〜』の内容がいささか古い気がしてきているけど突き進む所存です。 今回は Factory Method パターンをPythonに書き直していきます。 月に1個パターンを書いてると2年経ってようやくGoFが終わるぞ。と友人から言われて恐怖しています。 要
Google Safe Browsing ListにCSVから取得したマルチバイト文字を含んだURLを渡す - Qiita
from urlparse import urlparse import urllib def toGSBL(str_url, character_code) scheme, netloc, path, params, query, fragments = urlparse(unicode(str_url, character_code, 'ignore')) netloc = netloc.encode('idna') path = urllib.quote_plus(path.encode('utf-8'), '') if len(path) > 0 else '/' query = urllib.quote_plus(query.encode('utf-8'), '') if len(query) > 0 else '' return scheme + '://' + netloc
Jupyter NotebookでGoogle Safe Browsing API - Qiita
Google Safe Browsing APIは特定のURLやバイナリが安全か否かをチェックするAPI。さっと調べるときに便利なようにJupyterから使えるようにしてみた。 普通のURLを入れると何も値が出てこないので「安全でないURL」を探したのと、ヒアドキュメントにURLを埋め込むあたりに苦労の跡が。 import pycurl, io, json url = 'http://malware.testing.google.test/testing/malware/' api_key = 'your_api_key' data = ''' {{ "client": {{ "clientId": "your_client_name", "clientVersion": "0.1" }}, "threatInfo": {{ "threatTypes": ["THREAT_TYPE_UNS
Python で Memoize する方法 - Qiita
はじめに Python で Memoize (Memoization / メモ化) する方法をお伝えします。 ※「Memoize」は「Memoization」や「メモ化」ともいいます。 Memoize とは Memoize とは、キャッシュを用いて関数呼び出しを高速化する手法のことです。関数呼び出し時の引数をキーとして戻り値をキャッシュし、同じ引数で呼び出された場合にキャッシュした値を返す (関数呼び出しを省略する) ことで高速化します。 Memoize の効果が高い場合 関数が以下の特徴を持つときは、Memoize することで大きな効果を期待できます。 関数が同じ引数で何度も呼び出される 関数呼び出し 1 回あたりのコストが高い (実行時間が長い) 例としてフィボナッチ数を求める再帰関数を定義します。引数 n の値が大きくなるほど、関数 fibonacci は同じ引数で何度も呼び出されま
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
Pythonでロギングを学ぼう - Qiita
学習履歴 ■はじめに python でテスト手法について色々と学んできたが、テストと合わせてログの出し方も 覚えておくと便利だ。 ここでは、ロギングの勉強をしよう。 ■参考 この記事は、現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイルを参考にしています(すごく、おすすめです!) [その他 プログラム記事] ■環境 python3 pycharm Anaconda ■ロギング ロギングの方法を実際にコードを書きながら覚えていこう。 1.ログレベル python のロギングには、5 つのレベルがある。 1. CRITICAL 2. ERROR 3. WARNING 4. INFO 5. DEBUG デフォルトでは、INFO, DEBUG は、出力されないようになっている。
Python の型アノテーションを自動生成する - Qiita
型アノテーション生成ツール MyPy Blog を読んでいて PyAnnotate の記事が気になったので調べてみました。せっかくなので調べたことのメモを簡単にまとめておきます。 Dropbox releases PyAnnotate -- auto-generate type annotations for mypy 2017年11月15日に Dropbox 社が PyAnnotate という Python の型アノテーションを自動生成するツールをオープンソースとして公開しました。この記事の中では Dropbox 社は120万行以上のソースコードに型アノテーションがついていると紹介しています。さらにそれは Dropbox 社のコードベースにおける総行数のうちの約20%であるそうです。 こういった大規模なコードベースに対して型アノテーションを人間の手でつけていくのは相当な労力を伴います。記
[翻訳] PEP 0484 -- 型ヒント (Type Hints) - Qiita
これらのアノテーションは実行時に普通の __annotations__ 属性として参照できる一方で、 実行時には型チェックを行いません 。その代わり、この提案は独立したオフライン型チェッカーの存在を仮定しています。ユーザーはそのような型チェッカーを使って自主的にソースコードを検査できます。基本的にこういった型チェッカーは非常に強力なリンター (linter) として機能します。(もちろん似たようなチェッカーを使って個々のユーザー向けに契約による設計 (Design By Contract) の強制や JIT 最適化を実行時に行うこともできるはずですが、そういったツールはまだ実用レベルにはなっていません。) この提案は mypy [mypy] に強く触発されています。例えば、"整数型のシーケンス" の型は Sequence[int] のように記述します。角括弧を使うことで言語に新しい構文を追
![[翻訳] PEP 0484 -- 型ヒント (Type Hints) - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f55cad812970ee2760896bef8f6cce4d79d6faeb/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.1.1%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkY1OTg4JTJGY2VkYWI4MzM1MDcyMzE3YTBkN2U4YTI5NDc0M2Y4OTlmMjc2NzlkOSUyRmxhcmdlLnBuZyUzRjE1NzE5MDEzMDI_aXhsaWI9cmItNC4xLjEmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmJnPUZGRkZGRiZmbT1wbmczMiZzPTRkODkwYTY0ODMwNTQyMDk4NmM5MmUwMGRhNzI3NmJk%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Ddb5df280196000bb295093530cd010ff%3Fixlib%3Drb-4.1.1%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjEuMSZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwUEVQJTIwMDQ4NCUyMC0tJTIwJUU1JTlFJThCJUUzJTgzJTkyJUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTg4JTIwJTI4VHlwZSUyMEhpbnRzJTI5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9OTc1YWRiY2IyZDg3NjNkMjZkZjQ2ZDg2ODAzZDU4ZDM%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjEuMSZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB0MnkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1jMzI4MTBhMmFjYjgwN2JlN2MzZGZmOGI4Y2MzOWFiNQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9bda3f50be6dded64f86f17c821672e3)
Xonshを快適にするptk(Python Prompt Toolkit) - Qiita
ptk(Python Prompt Toolkit)とは Xonshよりはよっぽど有名なライブラリなので説明はいらないかもしれないですが、簡単に言うとpure pythonのreadlineみたいなものです。 readlineに対して、multilineに対応していたり高度な補完や編集を提供していたり、初めて使うと結構驚く便利なライブラリです。 早速余談をすると、確か2年くらい前に自分がXonshを試したときは真っ白の画面に不安定なフォント、激重レスポンスみたいな状態で、コンセプトには感動するけど実用はちょっとなあという感じでした。 日本語版arch wikiを見ると未だにこんなふうに書かれているくらいです。(2017/11/18時点) それが最近触ってみたらptkのおかげでデフォルトでfish並の見た目と補完を備えていて、大層たまげたという個人的な体験があったりします。 それくらいptk
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