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筒井(@ryu22e)です。今月の「Python Monthly Topics」は、型チェッカー「Pyrefly」を紹介します。 Pyreflyの概要と特徴 PyreflyはMeta社が開発した型チェッカーです。ロゴがホタル(firefly)をイメージしたデザインで、「パイアフライ」と発音します[1]。 Pythonの型チェッカーといえばMypy、Pyrightなどの既存ツールがありますが、Pyreflyにはそれらにはない以下の特徴があります。 Rustで実装されているため、高速に動作 WASM版もあるため、ブラウザ上で利用可能 コードに自動で型ヒントを付ける機能 Meta社製の型チェッカーといえばPyreがありますが、PyreflyはPyreの後継ツールです。Pyreflyが誕生した経緯については、以下のMeta社のブログに詳細が書かれています。 Introducing Pyrefly
Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.13 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧
はじめに 最近ポッドキャスト聴く時間が少し減ってしまったんだけど、久しぶりに Talk Python to Me を聴いたらPydanticの話題でした(エピソードのリンクはこちら)。作者のSamuel Colvinさんが秋に予定しているメジャーバージョンアップの話をし始めたのですが、冒頭で「コアをRustで実装して17倍速くなる」と言っていて、リンク張られていたドキュメントを読みました。この記事はそこで語られていた内容を中心にPydantic v2についてご紹介します。 Pydanticとは v2の話の前に、そもそもPydanticとは何かについて簡単に触れておきます。PydanticはPythonの型ヒント情報を使ってデータバリデーション(データの妥当性検証)を行うライブラリです。予めデータの構造を定義しておいて、入力されたデータがその構造に合っているかを調べてくれます。 例えば、id
Over the past several weeks I have been attempting to reimplement the API of an existing python library as a wrapper for an equivalent library in Rust. tl;dr: this ended up being much harder than I expected it to be, partly because of important differences in the behaviour of the two languages, and partly because of the (self-imposed) obligation to match an existing (idiomatic) python API. Motivat
Objective Pandas is one of the prominent libraries for a data scientist when it’s about data manipulation and analysis. Let’s see do we have pypolars as an alternative to pandas or not. Introduction Pandas is such a favored library that even non-Python programmers and data science professionals have heard ample about it. And if you’re a seasoned Python programmer, then you’ll be closely familiar w
Introduction Pandas is the main Data analysis package of Python. For many reasons, Native Python has very poor performance on data analysis without vectorizing with NumPy and the likes. And historically, Pandas has been created by Wes McKinney to package those optimisations in a nice API to facilitate data analysis in Python. This, however, is not necessary for Rust. Rust has great data performanc
ABEJA で Research Engineer をやっている中川です.普段は論文読んだり,機械学習モデルを実装したり,インフラを構築したりしています.今回のブログでは,Insight for Retail の一機能として提供しているリピータ分析に用いる特徴量DBの改善に向けた言語選定について紹介します. ※ たくさんの方々からのコメントありがとうございます.いただいた観点をベースに「2020-04-14 追記」以下に実験を追加しました. モチベーション リピート分析では,任意の特徴量をクエリに最も類似した特徴量を数100msec以内に検索する必要があり,一般的なデータベースでは実現することが難しいという課題がありました.そこで,われわれは python で独自のインメモリデータベースを実装し運用してきました.このデータベースがサービスの成長に合わせて限界を迎えつつあるので,アルゴリズム
最近少しずつRustに手を出し始めています。 CPUバウンドとなっている重い処理をPythonから切り出してコンバートするユースケースを考えたときに、PythonからRustを呼び出すための仕組みが必要となります。 今回はPythonからRustバイナリを実行する (あるいはその逆) ためのバインディングを行うPyO3について、エラトステネスのふるいを実装しながら紹介します。 他の選択肢としてrust-cpythonもあるのですが、最近はPyO3の方がメジャーっぽいです 実行環境はMac OS X (10.14) を想定しています github.com パッケージの作成 ライブラリテンプレートを使ってeratosthenesパッケージを作成します。 加えてPyO3はnightlyバージョンのRust環境が必要ですので、インストールして切り替えています。 $ cargo new eratos
written on August 24, 2014 This is part two about “The Python I Would Like To See” and it explores a bit the type system of Python in light of recent discussions. Some of this references the earlier post about slots. Like the earlier post this is a bit of a diving into the CPython interpreter, the Python language with some food for thoughts for future language designers. As a Python programmer, ty
In my previous post about Python to Rust transpiler I’ve said, that one of the biggest problems is absence of types in python and inability to infer them for functions. But it turns out there is a solution to this problem. Guys from Instagram have developed an incredible tool for runtime type inference called MonkeyType. It monitors what types functions accept and return while running a program. T
Python Requirements¶ PyOxidizer currently targets Python 3.8 or 3.9. Your Python application will need to already be compatible with 1 of these versions for it to work with PyOxidizer. See Why is Python 3.8 Required? for more on the minimum Python requirement. Operating System Requirements¶ PyOxidizer itself is a Rust program and should theoretically be installable on any environment that Rust sup
本稿は 2015年5月27日 (水) に Armin Ronacher (@mitsuhiko) 氏によって書かれた記事の翻訳です。 Rust for Python Programmers 訳者は Rust を全く知らないため、勘違いや誤訳もあると思います (特に用語) 。そういった誤りを見つけたら編集リクエストを送ってもらえると助かります。 Python プログラマーのための Rust 入門 いま Rust 1.0 が登場して非常に安定しているので、Python プログラマー向けに Rust の入門記事を書くとおもしろいのではないかと私は思いました。この手引きでは、Rust 言語の基礎を調べながら異なる構成概念とそれらがどう振る舞うのかを比較します。 Rust という言語は Python と比べると全く異なる獣です。単に一方がコンパイル型言語でもう一方がインタープリター型言語であるという
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