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pythonに関するkenichiiceのブックマーク (19)

  • C++ バインディングな Python パッケージのデバッグビルド版を公開する方法

    nanobind は C++ で書かれたライブラリの Python バインディングを作成するツールですが、C++ 側で問題があるときに追いかけるのがパッケージだと凄く大変です。 時雨堂では nanobind を利用して libwebrtc ベースの自社製品用の C++ SDK と、libdatachannel の Python バインディングを公開しています。 ただ、これセグフォしたとき追いかけるのがほぼ不可能なのでデバッグビルドを気軽に試して貰って、lldb で追いかけやすくしたいなと考えていましたが、PyPI にデバッグビルドを主に容量的な問題で公開するわけにも行かないなと思っていて、悩んでいました。 そんなとき PEP 440 の Local version identifiers というのを見つけました。これは PyPI には公開できないけれど、独自で公開するならば <versio

    C++ バインディングな Python パッケージのデバッグビルド版を公開する方法
  • 仮想環境のディレクトリを `.venv` にする場合のTips

    Pythonプロジェクトのディレクトリ内に仮想環境を作成する場合、慣習として .venvのような名前を使うことがあります。しかし、単に python3 -m venv .venv のようにして仮想環境を作成すると、プロンプトに表示される仮想環境名も (.venv) になってしまって残念な感じになってしまいます。

    仮想環境のディレクトリを `.venv` にする場合のTips
  • Python3.xのアスタリスク逆引き - Qiita

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    Python3.xのアスタリスク逆引き - Qiita
    kenichiice
    kenichiice 2022/11/02
    よいまとめ
  • Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100

    はじめに 書は,筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである. 書は,Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり,以下のサポートページで公開している. コードも一部公開しているが,ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである. を購入した人は,サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる. ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<に記述>である. 作者のページ My HP 書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ

  • 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。 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: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

    pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
  • pipよりtensorflowをインストールしようとしたところ以下のエラーが出て困っています、対処方法を教えてください。…

    pipよりtensorflowをインストールしようとしたところ以下のエラーが出て困っています、対処方法を教えてください。 "ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\(User名)\\AppData\\Local\\Packages\\PythonSoftwareFoundation.Python.3.7_qbz5n2kfra8p0\\LocalCache\\local-packages\\Python37\\site-packages\\tensorflow_estimator\\python\\estimator\\canned\\linear_optimizer\\python\\utils\\__pyca

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    kenichiice 2019/05/30
    「というパスは、NTFSの上限である255文字を超えているので、作成に失敗している」「Windows の最新版では、この制限は約 32,000 文字まで拡張できます。 管理者が、グループポリシーの "Win32 の長いパスを有効にする (Enable」
  • Rubyist が pyenv を使うときに知っておいてほしいこと - Qiita

    はじめに 機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python には pyenv に否定的な意見が多いんですよね。 私は pyenv を使っていますし、便利だと思っています。また、 Ruby は殆ど使わないのですが、RubyPythonのツールスタックの違いについても調べました。 (参考: gem, bundler と pip, venv の比較) その視点から、 Rubyユーザーが自分でpyenvの使い方を自分で決める上で知っておいた方が良いだろうなと思う RubyPython の環境の違いをまとめてみます。 tl;dr 丁寧に解説しても、「Python使うにはこんな長い記事を読まないといけないの」とすぐに否

    Rubyist が pyenv を使うときに知っておいてほしいこと - Qiita
  • DataFrame is new JSON - Spinach Forest

    これは言い過ぎだが、Data Science 的な文脈で DataFrame が JSON に近い位置にいるのはたしか。JSON と同じく特に難しいものではない。一方で知ってないと色々損をする。 JSON と同じく、DataFrame はなにかが「ちょうどいい」抽象でもある。 データ交換フォーマットや PRC の wire protocol として XML が大げさすぎたように、データ分析をするのにORM や ResultSet みたいな行指向の抽象はいまいちだし、一方で完全に型が uniform な matrix や tensor みたいのはプリミティブすぎる。DataFrame は複雑さのバランスでうまいところを突いた。 そしていちど DataFrame という抽象が定まると、その上に色々なエコシステムができる。分析、可視化、I/O などなど・・・。Pandnas の上で動くライブラリ

    kenichiice
    kenichiice 2017/02/20
    「Data Science 的な文脈で DataFrame が JSON に近い位置にいるのはたしか。JSON と同じく特に難しいものではない。一方で知ってないと色々損をする。」
  • 現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ

    会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは? ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます

    現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
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    kenichiice 2016/04/19
    「ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPLです。」
  • 組合せ最適化を使おう - Qiita

    野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日アメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸

    組合せ最適化を使おう - Qiita
    kenichiice
    kenichiice 2015/07/13
    「組合せ最適化を使うためのノウハウを説明します。」
  • 【数学】固有値・固有ベクトルとは何かを可視化してみる - Qiita

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    【数学】固有値・固有ベクトルとは何かを可視化してみる - Qiita
  • 正月の酔っ払い物理学者が数学者の皮を被った天使に出会うお話 | カメリオ開発者ブログ

    あけましておめでとうございます。白ヤギの物理担当、シバタアキラ(@punkphysicist)です。 皆様はどんなお正月を過ごされましたか?日の正月といえば、おせち、日酒、おばあちゃん、そしてパズル、ですよね。私の正月はそんな感じでした。お節をたらふくべ、美味しいお酒でほろ酔い気分になっている私の横で、黙々とおばあちゃんがパズルをやっているのに気づいたのです。部屋中をフワフワしている私とは全く対照的に、微動だにせずパズルを続けるおばあちゃん。御年迎えられると辛抱強さが半端ない。 そんなおばあちゃんがやっていたのはかわいいチョコレートのピースとは裏腹にこんな挑発的な文言の書かれたパズルです(この記事はアフィリエイトではありませんが、写真をクリックすると買えます) 何時間たっても答えが出ないおばあちゃん、辛抱強さは人一倍強いですが、私も何とか助けてあげたいと思いトライ。しかし日酒が・・

    正月の酔っ払い物理学者が数学者の皮を被った天使に出会うお話 | カメリオ開発者ブログ
    kenichiice
    kenichiice 2015/01/06
    「思い出したのは、今年のPyConJPで線形計画問題を解決するライブラリ、pulpを使って、あらゆるパズルを解くというすごいプレゼンをされた、構造計画研究所の斉藤さんです」
  • chefからansibleに乗り換えた5つの理由|TechRacho by BPS株式会社

    1年くらいchefを使ってサーバ構築をしていたのですが、最近ansibleに乗り換えたので紹介記事を書いてみます 1. サーバ側に何もインストールする必要がない chefは管理対象ノードにchef-clientをインストールする必要がありますが、ansibleはPython 2.4が入っていて、sshでログインできればOKです。 chefもパッケージや,knife bootstrapコマンド等があるので始めやすいですが、何もする必要がないansibleの方が敷居が低いのかなと思ってます。 例えばsshでログインできれば、以下のコマンドを打てば10.0.10.1~10.0.10.3サーバの情報をとってくれます(カーネルバージョン,CPU,メモリ,ディスクサイズ,ディストリビューション等)。 この機能はchefで使われているohai相当のことをしてくれます。 echo 10.0.10.1 >

    chefからansibleに乗り換えた5つの理由|TechRacho by BPS株式会社
  • Post by @momijiame · 6 images

    Python のデバッガといえば言語そのものに付属している pdb がまず挙げられるけど、pdb は実行中の行以外を確認できなくて正直かなり使いづらさを感じる。 それ以外の Python のデバッガとしては、以前にこのブログでも winpdb を紹介しているし、それ以外だと Eclipse PyDev プラグインの GUI デバッガをよく使っている。 とはいえ、これら二つは動作に X Window System が必要だったり、プラットフォームとして Eclipse や wxPython をインストールしなきゃいけないのが結構手間になる。 今回紹介する PudB は動作に特別なプラットフォームが不要でなおかつ pdb より便利な CUI のデバッガだ。 インストールはいつも通り PyPI から PIP で。 必要に応じて sudo などする。

    Post by @momijiame · 6 images
  • Charming Python: Functional programming in Python, Part 3

    IBM Developer is your one-stop location for getting hands-on training and learning in-demand skills on relevant technologies such as generative AI, data science, AI, and open source.

    Charming Python: Functional programming in Python, Part 3
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    kenichiice 2012/10/12
    「その 1 つは、Sage というオープンソースの数学処理システムを使用する方法であり、もう 1 つは EPD (Enthought Python Distribution) を使用する方法です。どちらも、中核となるオープンソースの Python ツールをいくつも使用して」
  • sunagae.net [軽量言語向けリアルタイムプロファイラ (llprof)]

    hg clone http://www.sunaga-lab.com/hgrepos/llprof # 安定版へ更新 hg update stable # 最新版へ更新 hg update

  • Sphinx-Users.jp :: ドキュメンテーションツール スフィンクス Sphinx-users.jp

    Sphinx-Users.jp¶ Sphinx-Users.jp(略称#sphinxjp)は、美しいドキュメントを簡単に生成することができるドキュメンテーションツール、 Sphinx (スフィンクス)の普及を主眼としたコミュニティです。SphinxはPythonの公式ドキュメントだけでなく、このSphinx-Users.jpのサイトも含め多くのマニュアルやサイトで使用されており、詳細を Sphinxの歴史で紹介しています。 Sphinx-Users.jp は日の Sphinx コミュニティです。 Sphinx-Users.jp では、日で散らばっているSphinx関連情報を集めて、Webサイト、イベントを通じてSphinx情報を発信します。 slack のコミュニケーションや勉強会の開催などを通じて、ドキュメントをパワーアップしたい人、ドキュメントや翻訳で苦労している人、Sphinxの

    Sphinx-Users.jp :: ドキュメンテーションツール スフィンクス Sphinx-users.jp
    kenichiice
    kenichiice 2011/06/18
    ドキュメント生成ツール
  • http://oldriver.org/python/pep-0008j.html

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    kenichiice 2009/12/09
    「Pythonコーディングの慣例を提供する」
  • 賃貸情報誌とか作ってる人のブログ@群馬県高崎市:Pythonで簡単GUI

    高崎市でWebの製作やDTPとかやってます。仕事絡みで、勉強したこととか、趣味で調べたこととかの個人的なメモみたいな記事を書くことが多いと思います。 いわゆる「普段使いのスクリプト言語」には、Pythonを使っています。自分で使う分にはコマンドラインからの使用でも別に困ることはないのですが、ちょっとしたバッチ処理用のアプリなんかは、人に使ってもらうこともあります。そういう時は、できればGUIで使えた方が便利です。そんなとき、便利なライブラリとして「EasyGui」があるのですが、残念ながらEasyGuiではプログレスバーが使えない模様。 色々探して見た結果、ぴったりなライブラリを発見しました。 EasyDialogs ファイルオープンダイアログも使えるし、プログレスバーも使えるし、しかも簡単。 使い方は、サイトを見れば、ほぼわかると思いますが、日語を使うときは以下。

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