俺と一緒にpytestをゼロから理解しないかい？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。もんた。です。 新しい試みとして、私がゼロベースから「完全に理解した」領域までのプロセスをそのまま記事にしたら「そのトピックを理解できる」かつ「記事いっぱい書いててなんかすごいやつ」という一石二鳥かませるんじゃね？これイノベーションじゃね？と思ったの始めてみます。 これはなに この記事は私がpytestの理解がゼロの状態から「完全に理解した」領域に至るまでのプロセスをまとめたものです。 この記事を読んで私と一緒にpytestを理解していきましょう。 はじめに：pytestとは？ はじめに：ソフトウェア品質の要 🛡️ - テ
便利なPythonライブラリ（５）retry
デコレータつけるだけで、リトライしてくれるという便利ライブラリ。 インストール $ pip install retry サンプル 失敗するかもしれない不安定な関数に@retryをつけると成功するまで実行してくれる。 from retry import retry from random import randint def unreliable_func(x): if randint(0, 10) == 0: return x*x raise Exception("Sorry, I'm busy.") @retry() def solve(x): return unreliable_func(x) def main(): ret = solve(10) print (ret) if __name__ == '__main__': main() もう少し実用的な例。 クローラを書いた時に、エ
Ultimate Guide to Python Debugging
Even if you write clear and readable code, even if you cover your code with tests, even if you are very experienced developer, weird bugs will inevitably appear and you will need to debug them in some way. Lots of people resort to just using bunch of print statements to see what's happening in their code. This approach is far from ideal and there are much better ways to find out what's wrong with
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
DjangoでWebアプリを作ってみる。【vol. 11 学生用のレポート共有Webアプリを作ってみた。】 - Qiita
イントロダクション ６月あたりにDjangoもそもそもPythonも今まで触ったことないけど、どんなもんだろうと実装していました。そんな折に、ちょうど知り合いから「学生用のレポート共有Webアプリが欲しい」的な話をいただいたので、１ヶ月ほど集中して作ってみました。 リリースはまだ先でこれからもデザイン調整や項目変更はありそうなのですが、概ね完成した段階なので、ここらでまとめてみたいと思います。今回、ReadMeに記載していますように、非常に多くの記事やブログに助けられました。感謝の意味も込めて以下記載となります。 機能構成 管理者向け機能 認証 ログインURLリクエスト ログイン ログアウト レポートメンテナンス 検索 ソート ページング レポート登録 レポート削除 レポートダウンロード ユーザーメンテナンス 検索 ソート ページング ユーザー登録 ユーザー更新 ユーザー削除 アクセスログ
ふつうのpython関数をサブコマンドとして扱えるようになった (ejectもあり) - podhmo's diary
github.com 今まではシングルコマンドだけの対応だったのだけれど、ふつうのpython関数をサブコマンドとして扱えるようになった。 handofcatsを作った当初は対応する気はなかったのだけれど、結局欲しくなったので実装してしまった。実装の過程 で結構ハマりどころはあったので後でどこかで話したいかもしれない（後述するeject機能などで手間取るポイントがいくつかある）。 作り始めの記事（正確にはリニューアル後の記事） 過去に作ったpythonの関数をコマンドとして扱えるようにするライブラリを更新しました まだ更新自体はpypiにアップロードしていないけれどそのうちアップロードする。現状は2.x系なのだけれど、それなりに変更が激しかったのでバージョンは3.0.0などにするかもしれない。 handofcats? そもそも話そうとしているパッケージが何かを知っている人は少ない気がする。
Python デコレータ再入門 ~デコレータは種類別に覚えよう~ - Qiita
Pythonのアットマーク(@)を使った記法であるデコレータについてまとめる。難しいと思われているかもしれないデコレータだが、デコレータの種類(パターン)を意識することが理解の近道だと思ったので今回は種類別にデコレータの簡単な実装例をあげて解説をしていこうと思う。 対象者 Python のデコレータを学んだことがあるがたまに分からなくなる デコレータを自作しろと言われたらスラスラかけるか不安 知っていると良いこと 関数のスコープ 第一級関数 *args , **kwargs のような記法 デコレータ関数の種類分け 以下2つの要因でデコレータ関数の種類分けが可能だと思われる。 引数を取るか否か ラッパー関数を返すか否か よって組み合わせから計4つのパターンが考えられるが、今回は "引数を取らずラッパー関数を返さないデコレータ"を除いた３つを紹介する。1つ除外する理由は簡単すぎて意味がなさそう
言語処理のための例外処理 - たけっぱ横丁
経緯 私，自然言語処理に携わる研究を行っているのですが 必然と大規模なテキストデータを扱います. (恐らく大半の言語処理のプログラムを書いている方に訪れるであろう)鬼門が どれだけ網羅しようともテキストデータに例外が存在する ということです． 自然言語処理の大半は，この例外と戦うのではないのかというぐらいに 例外が発生しまくります. これを取り除くために前処理(の前処理)という形で テキストのフィルタリング・整形を行う必要が出てくるわけです. それでも潰しても，潰しても消えない例外は存在するわけでして… ならば例外が起こることを考慮したプログラムを書くのが一番です. ということで今回の記事を書くに当たりました. コンテンツ 例外処理の書き方 例外を定義する デコレータを使った賢い例外処理 1.例外処理の基本 pythonにおける基本的な例外処理は以下のように書きます. try: # 例外が
Pythonのデコレータを理解するときに残したメモ - PYTHONIC BOOM BOOM HEAD
Pythonのデコレータ(decorator)を理解する 3 - -を1,2,3全て読んで、以前僕がデコレータを理解するために残したメモもこんな感じだったなというのを思い出した。ずっと記事にしようと思いつつ忘れてたんだけどせっかくなので加筆修正しつつ公開してみる。 引数無しのデコレータ デコレータとは、その名の通り元の関数を装飾するもの。別の言い方をすれば、元の関数そのものを弄ること無く挙動を変更するもの。 まずは単純なデコレータから。 def hello(function): def _hello(*args, **kw): result = function(*args, **kw) return "Hello, {0}".format(result) return _hello @hello def name(arg): """my docstring""" return arg #
python デコレータを使って例外処理をモジュール化する - fakatatuku’s blog
pythonで普通に例外処理を書くと、以下のようになる。 def hoge(*args): try: # 処理 except Exception as e: # 例外処理 return def fuga(*args): try: # 処理 except Exception as e: # 例外処理 return def piyo(*args): try: # 処理 except Exception as e: # 例外処理 return 例外処理の内容が全て同じである場合（例えばログに吐き出すとか）、かなり冗長である。 そこでデコレータを使用すると以下のように書ける。 def exception(func): def wrapper(*args, **kwargs): try: return func(*args, **kwargs) except Exception as e: # 例外
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GitHub - rholder/retrying: Retrying is an Apache 2.0 licensed general-purpose retrying library, written in Python, to simplify the task of adding retry behavior to just about anything.
Enforcing Single Responsibility Principle in Python
pythonのdataclassで後ろに継承したい - Qiita
How to annotate a decorator on a generator using type hinting?
Running mypy with --disallow-untyped-decorators reports an error for overloaded decorators · Issue #4191 · python/mypy
Support function decorators excellently · Issue #3157 · python/mypy
Function returning a generic function · Issue #1551 · python/mypy
Python でカリー化 - =><=
関数を定時実行させるデコレータ - Qiita
http://www17.atpages.jp/~lambda7/py/decorator.html