Kite - Programming copilot
From 2014 to 2021, Kite was a startup using AI to help developers write code. We have stopped working on Kite, and are no longer supporting the Kite software. Thank you to everyone who used our product, and thank you to our team members and investors who made this journey possible. Our journey at Kite While we built next-generation experiences for developers, our business failed in two important w
リモートJupyterへの接続も可能になったPython extension for Visual Studio Code – December 2018 Release
Microsoftは米国時間2018年12月13日、Visual Studio Codeの拡張機能であるPython extension for Visual Studio Codeのバージョン2018.12.0をリリースしたことを公式ブログで発表した。同社はデータサイエンティストの体験に焦点を当て、以下の2機能を実装している。 Python extension for Visual Studio Code バージョン2018.12.0 新たにリモートJupyterサーバーへの接続をサポートし、コマンドパレットからサーバーのURIを入力してトークン認証を行えば、実行結果をVisual Studio Code内で確認できる。 リモートJupyterサーバーの実行結果(公式ブログより抜粋) また、PythonファイルをJupyterノートブックとしてエクスポートする2つのコマンドを追加した。な
Using Private Packages in Python
Tidbits | Dec. 21, 2017 Check This Out – Using Private Packages in Python by Flavio Curella | More posts by Flavio With companies moving to microservices, it's becoming common to have a system scattered across multiple repositories. It's frequent to abstract common patterns and code into private repositories that are then included in each service. But using packages from private repos with Pytho
Python in RHEL 8 - RHD Blog
Try Red Hat products and technologies without setup or configuration fees for 30 days with this shared Openshift and Kubernetes cluster.
PipenvでPythonの依存関係の管理は楽になったか？ - ZOZO Technologies TECH BLOG
こんにちは。ZOZO研究所 福岡の光瀬です。Pythonを書かれている皆様は、普段どのように開発をすすめていますか？ pipとvenv/virtualenvによるこれまでのデファクトの組み合わせだけではなく、最近は Pipenv を使用している開発者も増えてきたのではないでしょうか。 日々の検証や開発を効率よく進めるにあたって、依存関係を適切かつ楽に管理するのはとても重要だと感じていて、ここ半年ほどPipenvを利用しています。 今回は、その中でsetup.pyやrequirements.txtそしてPipfileの住み分け・運用について考えたことをまとめてみました。 TL;DR Pipenvが使えることで、確かに楽になった部分はあるのかなと思っています。 一方で、既存のツールとの兼ね合いがまだ微妙な部分もあります。 その上で、以下の運用がベターなのかなと考えました。 Pipenvのみで完
Easy parallel HTTP requests with Python and asyncio – SKIPPERKONGEN
Python 3.x, and in particular Python 3.5, natively supports asynchronous programming. While asynchronous code can be harder to read than synchronous code, there are many use cases were the added complexity is worthwhile. One such examples is to execute a batch of HTTP requests in parallel, which I will explore in this post. Additionally, the async-await paradigm used by Python 3.5 makes the code a
Convert curl commands to code
curl from Google Chrome Open the Network tab in the DevTools Right click (or Ctrl-click) a request Click "Copy" → "Copy as cURL""Copy as cURL (bash)" Paste it in the curl command box above This also works in Safari and Firefox. Warning: the copied command may contain cookies or other sensitive data. Be careful if you're sharing the command with other people, sending someone your cookie for a websi
Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python — Problem Solving with Algorithms and Data Structures
Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python¶ By Brad Miller and David Ranum, Luther College Assignments There is a wonderful collection of YouTube videos recorded by Gerry Jenkins to support all of the chapters in this text. Acknowledgements¶ We are very grateful to Franklin Beedle Publishers for allowing us to make this interactive textbook freely available. This online versi
Pyre | Pyre
FastBuilt from the ground up to support gradual typing and deliver responsive incremental checks. Performant on large codebases with millions of lines of Python. IntegratedDesigned to help improve code quality and development speed by flagging type errors interactively in your terminal or live in your favorite editor. Fully FeaturedFollows the typing standards introduced in PEPs 484, 526, 612, and
Full Stack Python
Learn to Build, Deploy and Operate Python Applications You're knee deep in learning Python programming. The syntax is starting to make sense. The first few ahh-ha! moments hit you as you learn to use conditional statements, for loops and classes while coding with the open source libraries that make Python such an amazing programming ecosystem. Now you want to take your initial Python knowledge and
Full Stack Python
イントロダクション あなたはPythonの学習にのめり込んでいます。文法が理解できるようになってきました。Pythonを素晴らしい言語にしているオープンソースのライブラリを使いながら、条件分岐やforループ、クラスを学び理解できるようになります。 さあ、あなたのPythonの知識を使って、実際に何かを作りましょう。実際のWebアプリケーションはWeb上で見ることが出来たり、他人にそのサービスを売却することもできるものです。何かを作り始めるならFull Stack Pythonが役に立ちます。プロダクトをデプロイしたり、PythonのWebアプリケーションとして運用するための知識を全て学ぶことができます。 あなたがこれからやることに対応できるように、このガイドはトピックごとに分けて書かれています。 さっそく始めましょう。まず何からしたいですか?
Python Dask で 並列 DataFrame 処理 - StatsFragments
はじめに 先日のエントリで少し記載した Dask について、その使い方を書く。Dask を使うと、NumPy や pandas の API を利用して並列計算/分散処理を行うことができる。また、Dask は Out-Of-Core (データ量が多くメモリに乗らない場合) の処理も考慮した実装になっている。 sinhrks.hatenablog.com 上にも書いたが、Daskは NumPy や pandas を置き換えるものではない。数値計算のためのバックエンドとして NumPy や pandas を利用するため、むしろこれらのパッケージが必須である。 Dask は NumPy や pandas の API を完全にはサポートしていないため、並列 / Out-Of-Core 処理が必要な場面では Dask を、他では NumPy / pandas を使うのがよいと思う。pandasとDas
Get Started | Intel® Distribution for Python* | Intel® Software
Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software
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GitHub - confluentinc/confluent-kafka-python: Confluent's Kafka Python Client
Why you should use pyenv + Pipenv for your Python projects
GitHub - fastavro/fastavro: Fast Avro for Python
avro-python3 · PyPI
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GitHub - xcir/python-varnishapi