Python3.7以上のデータ格納はdataclassを活用しよう - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
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
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
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Python3.7でCrean Architectureを実現する - Qiita
pythonのdataclassで後ろに継承したい - Qiita
過去の私に伝えたい、 Pythonのunittest.mockのあれこれ
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
PythonでボトムアップDDD 【値オブジェクト】 - Qiita