Python最新バージョン対応！より良い型ヒントの書き方 | gihyo.jp
寺田 学です。9月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.5で導入され、多くの場面で活用されている型ヒント（Type Hints）について、より良い型ヒントの書き方を紹介します。 Pythonの型ヒントとは Pythonは動的型付け言語です。型を指定せずに変数宣言できますし、関数の引数や戻り値に型を宣言する必要はありません。 Python 3.5（2015年9月リリース）で型ヒントの仕組みが入りました。型の指定が不要なPythonですが、型ヒントを付けることで、「コードの可読性向上」、「IDEコード補完の充実」、「静的型チェックの実行」といった静的型付け言語のようなメリットを得ることができます。 Pythonの型ヒントは以下のように記述します。 name: str = "氏名" # 変数nameをstr型と宣言 def f(arg: int) -
2021年版Pythonの型ヒントの書き方 (for Python 3.9) | フューチャー技術ブログ
Pythonに型ヒントが入ってからしばらく経ちます。型ヒントの立ち位置も、なんでもできるアノテーションとして導入されましたが、型ヒント以外の用途はあまり育たず、型ヒントが中心になり、PEPや仕様もそれに合わせて変化したり、より書きやすいように機能が追加されてきました。 本エントリーでは、Python 3.9時点での最新情報を元に、現在サポート中のPythonバージョン（3.6以上）との互換性の情報も織り交ぜながら、最新の型ヒントの書き方を紹介します。 本エントリーの執筆には、Pythonの型の有識者の@moriyoshi、@aodag、@tk0miya にアドバイスをもらいました。ありがとうございます。 環境構築Visual Studio CodeVisual Studio Codeの場合は、事前にどのインタプリタを利用するかを設定しておきます。その環境にインストールします。venvを使う
Pythonと型チェッカー
PFN のオンプレML基盤の取り組み / オンプレML基盤 on Kubernetes 〜PFN、ヤフー〜
Python の Union と Optional ってなに？ | 民主主義に乾杯
# Union と Optional ってなに？ 最近の Python では型を明示できるようになりました。 ところで変数に未定義の None が入る可能性が場合には、 どうやって型を明示すればいいのでしょうか？
[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/29c717a8f2c4563b8864396f0a20f9b71abd27f7/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-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkY1OTg4JTJGY2VkYWI4MzM1MDcyMzE3YTBkN2U4YTI5NDc0M2Y4OTlmMjc2NzlkOSUyRmxhcmdlLnBuZyUzRjE1NzE5MDEzMDI_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmJnPUZGRkZGRiZmbT1wbmczMiZzPTk4Mzc2MGNjYjNiZmUzZjI3ZjQ5NTFjMzI0NzM1NWJm%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dc06ecac856ab1906ef46acbb80e0d18e%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwUEVQJTIwMDQ4NCUyMC0tJTIwJUU1JTlFJThCJUUzJTgzJTkyJUUzJTgzJUIzJUUzJTgzJTg4JTIwJTI4VHlwZSUyMEhpbnRzJTI5JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9Nzc0YmNkNWQ2YmUxYzU0MTZhYzEzM2UzMmRmODAwMDk%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB0MnkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1lODhmZjRmNGUzNjc1MWRiMThlMDJlMjQ3ZjdiMGQ5NA%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D92d4b8bb7dee9a87d45a31969b41cac0)
pandasにsqlでよくやる処理をやらせてみる | mwSoft
概要 pythonによるデータ分析入門を参考に、MovieLens 1Mを使ってsqlで普段やってるようなこと（joinとかgroup byとかsortとか）をpandasにやらせてみる。 ファイルの読み込み 落としてきたファイルを解凍すると、movies.dat、rating.dat、users.datという3つのファイルが入っているので、read_csvで読み込む。 import pandas as pd movies = pd.read_csv( 'ml-1m/movies.dat', sep='::', header=None, names=['movie_id', 'title', 'genres'] ) ratings = pd.read_csv( 'ml-1m/ratings.dat', sep='::', header=None, names=['user_id', 'mo
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
PythonのType Hintsとmypy - sambaiz-net
