pyinfra
pyinfra turns Python code into shell commands and runs them on your servers. Execute ad-hoc commands and write declarative operations. Target SSH servers, local machine and Docker containers. Fast and scales from one server to thousands. Think ansible but Python instead of YAML, and a lot faster. 🚀 Super fast execution over thousands of targets with predictable performance. Up to 10x faster than
Lambda Internal Extensions で Lambdaのチューニングに役立つ情報を取得する - Qiita
Lambdaのチューニング AWS Lambda 関数を使用するためのベストプラクティスにも詳しく書かれていますが、 Lambdaのチューニングにはそのスコープごとに３つの視点でみて行く必要があります。 他のAWSサービスとの統合方法やシステム要件などの俯瞰したアーキテクチャ的な視点 SQSを用いた非同期実装 EventBridgeを用いたイベントドリブン実装 StepFunctionsを用いたワークフロー構築 継続的改善のための可観測性向上、X-Ray, CloudWatch Metrics(Logs), External Extensions フロントキャッシュ etc. AWS Lambdaサービス機能としてのチューニング Provisioned Concurrencyによる暖機 Memory設定 VPC設定 Containerの利用 EFSの利用 etc. プログラミングコードとし
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
Pythonで大量データ処理！�PySparkを用いたデータ処理と分析のきほん
PyConJP2017の資料 Python Spark PySpark PyConJP 2017 Apache Spark
プログラミングことはじめに『独学プログラマー』がよさそう - log4ketancho
こんにちは、@ketancho です。 Python を体系的に学び直したいというモチベーションで、参考書を探していたのですが、 Python 体系的に学べてない感あるので中川さんポストでちょうど良さそうなの探すぞ👀 / 他32件のコメント https://t.co/eM2wDVavjS “Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball” (960 users) https://t.co/nCJeNIzT48— ketancho 🙂｜Kei Kanazawa (@ketancho) 2020年1月11日 こちらの中川さんのポストを読ませてもらったところ、『独学プログラマー』が気になったので読んでみました。 （中川さんポストから薄々感じていたのですが、）私自身の「Python の学び直し」という観点だとやや初級者向けだったか
Continued support for Python 2.7 on AWS Lambda | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Continued support for Python 2.7 on AWS Lambda UPDATE – Oct 20, 2020 – We’re extending the support of Python 2.7 in AWS Lambda until at least June 1, 2021. Additionally, Boto3/Botocore SDK for Python 2.7 will also be supported till this date. Although you will continue to get critical security updates on Python 2.7 runtime and the SDK for the extended support period, we will stron
Pythonに関するオススメの書籍/サイト/サービス/Podcast/イベントの情報をシェアします - フリーランチ食べたい
Pythonをこれから勉強したい or 最新情報のキャッチアップがわからない、という方に tskubapy.connpass.com つくばPythonもくもく会 No.2を開催しました！ 参加者の方の中にはこれからPythonを始めたい、という方もいらっしゃったので、今まで自分が勉強してきた中で役に立ったものをリストアップして、LTしました。 自分は機械学習系のエンジニアをしていて、そっちの方向で学んでいることも多いので、「言語について」と「機械学習/データ解析」という分け方をして紹介したいと思います。 「機械学習/データ解析」に関してはPythonに関係するものだけに絞っています。 書籍に関してはたくさん挙げられても迷ってしまうと思ったので、本当は他にもたくさん素晴らしい書籍があるのは理解しつつ、「あえて選ぶなら」を載せています。 学習する上で注意すること 勉強する教材を選ぶ上で個人的
Python 2.7 Countdown
What's all this, then? Python 2.7 will not be maintained past 2020. Originally, there was no official date. Recently, that date has been updated to January 1, 2020. This clock has been updated accordingly. My original idea was to throw a Python 2 Celebration of Life party at PyCon 2020, to celebrate everything Python 2 did for us. That idea still stands. (If this sounds interesting to you, email p
Jupyterをサポートした「Python in Visual Studio Code」10月版がリリース | マイナビニュース
Microsoftは、Visual Studio CodeのPython用エクステンション「Python extension for Visual Studio Code」の2018年10月版アップデートとなる"the October 2018 release of the Python Extension for Visual Studio Code"をリリースしたことを現地時間8日、公式ブログで発表した。マーケットプレイスからダウンロードもしくはVisual Studio Code内のエクステンションギャラリーから直接インストールできる。 10月版では、新たにPythonのインタラクティブな実行環境であるJupyterをサポート。エディタ上にPythonの実行結果を即座に返すJupyterの"editor-centric"なPythonが実装できる。pythonファイルのコード上で"#
今日からすぐに使えるデプロイ・システム管理ツール Fabric 入門 - 科学と非科学の迷宮
Fabric は、Python 製のデプロイ・システム管理ツールです。 最近、構築や運用を自動化するための様々なツールが出てきています。 構成管理ツールの Puppet や Chef が有名ですが、使うまでに覚えることが多いのが欠点です。 しかし、Fabric は非常にシンプルなツールで、今からすぐに使うことができます。 Fabric はデプロイ・システム管理ツールで、類似のツールとして Ruby 製の Capistrano があります。 Fabric の最大の特長は、シェルスクリプトを書き慣れた人がいきなり利用できるところです。 シェルスクリプトとしてまとめていたコマンドをそのまま run() メソッドや sudo() メソッドで囲むだけで、使うことができます。 シェルスクリプトを使っていていると、いくつもの問題に遭遇します。 名前空間の管理 変数の扱い 複雑なデータ構造がない(せいぜい
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Mac で Python の開発環境構築(2013.11) - methaneのブログ
しばらく Mac からおさらばしていたのですが、ゆえあって戻ってきました。 Python 3.3 ベースで Python 環境の構築をしたので、参考までに手順を残しておきます。 1. Homebrew で Python 3 をインストール とりあえずベースになる Python を用意します。いまならもう Python 3 を普段使い用にできるので、 Python 3 を用意します。 $ brew install python3 MacPorts でも大丈夫だと思います。 2. 自分用のデフォルト環境を作る システムの Python に直接自分が普段使うツール類をインストールするのは憚られるので、自分用のデフォルト Python を用意します。 Python 3.3 では venv が標準ライブラリにあるので、この手順で virtualenv を手動で準備する必要がなくなりました。 $ mk
Web開発にPythonを使う理由 - Web屋さんのアレ
僕の周りだけかもしれないですが、国内のWeb受託開発案件は「PHPで作るのが暗黙のルール」ってな勢いでPHP案件ばっかりなのですが、Python大好きな僕としては、何としてでもPythonを使って仕事をしたい！ なので頑張って布教活動をしているのですが、中々良い手応えが得られないのが現状です。。 という訳で、改めてPythonを使うメリットとか、安心してクライアントにPythonを進められる理由なんかをまとめてみました。 技術者がPythonを使うメリット 「今までPHPでやってきて何の問題もなかったし、これからPython始める意味なんてあんの？」 ぶっちゃけ、そんなにないですｗ 結果的に出来上がる物に関しては大差ないですからね。 ただし、開発効率やメンテナンス性は飛躍的に上がると僕は思います。 ライブラリがとても豊富 PHPも沢山ライブラリありますけど、Pythonだっていっぱいあるん
『データサイエンティスト養成読本』はゼロからデータサイエンティストを目指す人なら絶対に読むべき一冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
執筆陣12人中8人が直接の知人友人というこの新刊書でございますが。 データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus) 作者: 佐藤洋行,原田博植,下田倫大,大成弘子,奥野晃裕,中川帝人,橋本武彦,里洋平,和田計也,早川敦士,倉橋一成出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2013/08/08メディア: 大型本この商品を含むブログ (4件) を見る もちろん僕も発刊が決まってAmazonに予約ページができた時点でポチりまして、読んでみたところあまりにも内容が素晴らしかったので早速現職場の図書コーナーに持ち込んだ次第です（笑）。ということで、僭越ながら書評など書かせて頂こうかと思います。 ざっくり内容紹介 正直言って、ものすごーーーく網羅的で非常によく出来ています。1ページ目から順に読んでいっても初学
Pythonのプログラマを志したおいらが買ってよかった5冊の本 - あったらしくるえるはてなくしょん
10冊ねぇじゃねぇか!! この犬やろう!! と、まあ、プログラマが読むべき本とかで、なんかいろいろ吹き上がってて大騒ぎみたいなのですが、私は今更と言えば今更ですが、Python がいくつかの特にLL系のプログラミング言語の中で一番好きで、PyのPyのPyって感じで過ごせたらいいなと思って、それじゃ志村けんだけど、まあその本を買ったり、写経したりしてます。ぱいぱい。 いずれも今更の本といえばそうだけど、Python の本って、ちょっと殺風景気味で厚くて長い本が多いけど、コード多めだし、良訳や良書が多いので、ありがたいです。もちろん、この本もおすすめだ!! この犬野郎とかあったら教えてください。お願いします。 他の言語に触れたことがあるなら、クックブックがまずおすすめ。 Python クックブック 第2版 作者: Alex Martelli,Anna Martelli Ravenscroft,
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How to Handle JWTs in Python
GitHub - Asabeneh/30-Days-Of-Python: 30 days of Python programming challenge is a step-by-step guide to learn the Python programming language in 30 days. This challenge may take more than100 days, follow your own pace. These videos may help too: https://w
All codes - PyLint Messages
GitHub - HDE/python-lambda-local: Run AWS Lambda function on local machine
pythonでURLからクエリパラメータを抽出する。 - sugar0の日記
http://atnd.org/events/34762
