Python Developers Survey 2018 Results
Python Developers Survey 2018 Results In the fall of 2018, the Python Software Foundation together with JetBrains conducted the official annual Python Developers Survey for the second time. Much like the previous survey, we set out to identify the latest trends and gather insight into how the world of Python development looks in 2018. Over twenty thousand developers from more than 150 different co
Python: 自作ライブラリのパッケージングについて - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は Python で自作したライブラリなどをパッケージングして、配布できる状態にする方法について書いてみる。 現在の Python では、パッケージングに setuptools というサードパーティ製のライブラリを使うのがデファクトスタンダードになっている。 この setuptools は、pip などを使ってパッケージをインストールするときにも必要になるので、実は気づかずに使っているという場合も多いかもしれない。 また、サードパーティ製といっても PyPA (Python Packaging Authority) というコミュニティが管理しているので準公式みたいな位置づけ。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python -V Pyth
Poetry: Python の依存関係管理とパッケージングを支援するツール
Python には依存関係を管理するツールがたくさんあります。 Python も歴史あるプログラミング言語なので仕方ないですが、情報が多すぎて特に初心者は混乱してしまいます。 結局の所、pip、virtualenv (venv) を使えば十分な場合が多いので、まずはこれらの使い方を学習しましょう。 近頃は Pipenv という依存関係管理ツールが登場して人気です。 日本語でも Pipenv の情報をよく見かけるようになりました。 さらに、最近になって Poetry という依存関係管理とパッケージングを支援するツールが登場しました。 意外と Poetry に関する日本語の情報がないようなので、簡単に紹介してみようと思います。 各ツールの機能をまとめた表 が公開されていたので参考にしてください。 Pipenv 2017 年 1 月に Pipenv というツールが登場しました。 Pipenv に
ライブラリ： Poetry - Life with Python
今回は Python のパッケージ「 Poetry 」を紹介します。 最初に Poetry とは何ぞや（ WHAT ）の説明をした後に Poetry の使い方（ HOW ）について説明します。最後に Pipenv からの移行方法についてかんたんに説明します。 Poetry とは Poetry とは 2018 年 2 月頃から開発がスタートした Python パッケージの管理ツールです。 ドキュメント: Poetry - Python dependency management and packaging made easy. リポジトリ: GitHub - python-poetry/poetry pip と venv を組み合わせて、 npm ・ bundle ・ composer 等他の言語で定番のパッケージ管理ツールと似た使用感で使える Python パッケージ管理機能を提供していま
COBOLの出題廃止、Python追加 基本情報技術者試験、「AI人材育成ニーズ踏まえ」
情報処理推進機構（IPA）は1月24日、ITの基礎知識を評価する国家試験・基本情報技術者試験について、プログラミング言語・COBOLの出題を2019年秋期試験で廃止し、20年の春期試験から新たにPythonを追加すると発表した。「AI人材育成のニーズなどを踏まえた措置」としており、出題や配点も、理数能力やプログラミング能力を重視する形に変える。 同試験のソフトウェア開発分野で扱うプログラミング言語は従来、C、COBOL、Java、アセンブラ言語、表計算ソフトだったが、見直し後はCOBOLを廃止し、Pythonを追加する。 COBOLは、試験での受験者の選択率が極端に低下し、教育機関で指導されることも減っているという。一方Pythonは利用が拡大している上、機械学習やディープラーニングに関わる主要なオープンソースソフトでの採用が広がっているとし、採用を決めた。 また今後のAI時代を見据え、1
Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで - PYTHONIC BOOM BOOM HEAD
この記事は BeProud Advent Calender 2018 の20日目の記事です。そのためいつもよりボリュームたっぷり、文体も丁寧にお送りします。 adventar.org 本記事ではPoetryを使ってパッケージ開発→PyPIへ登録するまでの流れを紹介します。 github.com プロジェクト作成からPyPI登録までわずか30秒 Poetry について 基本的な使い方 Poetry と Pipenv Pipenvは確かに便利だけど Pipenv から Poetry に乗り換える Poetry と Pyenv PEP517 と PEP518 Poetryの各種設定 venvの作成先をプロジェクト内にしたい TestPyPIへアップロードできるようにする TestPyPIのユーザー名とパスワードを設定する ここまでの設定 プロジェクトを用意する 新規作成 標準的なレイアウト sr
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Python 3.7とVisual Studio Codeで型チェックが捗る内作Pythonアプリケーション開発環境の構築 - Qiita
PySpa統合思念体です。 Pythonの開発環境の最新の環境の構築に挑戦してみたら、いろいろ型チェックとかできるようになって面白かったのですが、まとまった情報がなかったのでまとめてみます。基本的にはmacOSでやっているけど、Python本体のインストール以外には使用しているツール類はOS依存のものは使っていないため、パスや環境変数の設定を読み替えれば他の環境でも使えると思います。もし他の環境で注意すべきポイントがあったらお気軽に編集リクエストください。 本エントリーは @aodag と @moriyoshi 、 @knqyf263 の情報提供により完成しました。ありがとうございました。 タイトルの意味 タイトルは本文の想定状況を過不足なく状況をお伝えするために色々制約を加えています。「内作アプリケーション」と書いているのは、配布しているツールとかでなければ、特定のバージョン1つを選択し
Black: Python のソースコードを自動整形するツール
Python のコードを自動整形するツールでは、autopep8 と YAPF が有名です。 これらを使えば、コードのスタイルについて気を回さないでよくなり、生産性が上がります。 最近、2018 年に登場したばかりの Black が使われるのを見かけるようになりました。 Black は現時点ではベータ版なのが注意点ですが、十分に使えそうです。 ここではデフォルト設定の YAPF と比べつつ、Black についてまとめてみようと思います。 Black の特徴 自動整形ツールは基本的に pycodestyle などのチェッカーでエラーにならないように整形します。 しかし、Black はそれに縛られず、より細部に渡って PEP8 に準拠したスタイルに整形します。 YAPF は設定できる項目が多いのが特徴ですが、Black は一行あたりの文字数だけしか設定を変更できません。 できるだけスタイルを統
Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
なぜ機械学習にPythonが強いのか、Pythonで並行処理をするコツを伝授【PyData.tokyo】
10月20日に開催された「PyData.tokyo One-day Conference 2018」では、フリーランスのプログラマで、python.jpの管理人もしている石本敦夫氏がPythonやNumPyの歴史とPythonで並行処理を行う時のポイントを解説した。 python.jp管理人 石本敦夫氏 PyData.tokyo One-day Conference 2018 「NumPyの歴史とPythonの並行処理」講演資料 なぜ機械学習にはPythonなのか ～NumPyを核に形成された科学技術計算のエコシステム いま「機械学習」でググると「python」が関連キーワードとしてサジェストされるほど、AIや機械学習を扱うならPythonは定番の言語だ。2011年にIEEEが発行した雑誌には「科学技術計算においてPythonはデファクトスタンダード」と記述されている。 その理由を示すべく
Optunaでハイパーパラメータチューニング - HELLO CYBERNETICS
はじめに：Optunaとは 使い方 インストール 最適化問題の例 問題設定 最適化 最適化の結果 ニューラルネットワークのハイパーパラメータチューニング 問題設定 実装 ハイパーパラメータを引数に取り、ニューラルネットワークを構成する関数 ハイパーパラメータを引数にとり、最適化手法を返す関数 ハイパーパラメータを引数に取り、学習済のモデルを返す関数 ハイパーパラメータを引数に取り、最小化したい値を返す目的関数 いざ最適化 はじめに：Optunaとは OptunaとはPFNが世に送り出した最適化枝刈りライブラリです。 Pythonのコードとして機械学習のコードのどこにでも入れることができ、非常に使いやすいAPIとなっています。大体、結構丁寧なサンプル・解説が公式ドキュメントに既にあるので、分かる方は此方を読むのが一番早いでしょう。 Welcome to Optuna’s documentat
Deep Learning Course (Spring 2019)
Deep Learning Course You can find here slides, recordings, and a virtual machine for François Fleuret's deep-learning courses 14x050 of the University of Geneva, Switzerland. This course is a thorough introduction to deep-learning, with examples in the PyTorch framework: machine learning objectives and main challenges, tensor operations, automatic differentiation, gradient descent, deep-learning s
オライリーのPython & 機械学習本が渋滞気味なので整理してみた - Deutschina's Tech Diary
初めて目次を付けてみました。 新刊本絶賛渋滞中 機械学習の王道部門 Numpy, Pandas, Matplotlibなどの基本がやりたい部門 日本オリジナル部門 keras部門 Pythonの基本部門 新刊本絶賛渋滞中 オライリーのPythonベースで機械学習を取り扱っている本の出版(日本語翻訳化)の勢いはすごいですね。これを書いている今日(2018/8/17)もこの本が発売になり、早速入手しました。 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ 作者: Antonio Gulli,Sujit Pal,大串正矢,久保隆宏,中山光樹出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2018/08/17メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 半ば反射的に買ってしまう自分も自分ですが、同じオライリーでも似たような本が立て続けに出てお
人間のためのイケてるPython WebFramework「responder」、そして作者のKenneth Reitzについて - フリーランチ食べたい
この記事は Python その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の1日目です。 responderとは GitHub - kennethreitz/responder: a familiar HTTP Service Framework for Python 2018年10月に公開された イケてるPython WebFramework です。 requestsやpipenvなどの開発者である Kenneth Reitz が(おそらく)今年のHacktoberfest 2018 - DigitalOcean 用に開発したものだと思われます。 GitHubのタグを見ると(Topic: hacktoberfest2018 · GitHub )、hacktoberfestで2位 今年10月に公開されたのに関わらず既にStarが2000以上付いており、かなり勢いがあります
Dash Enterprise | Data App Platform for Python
Plotly Dash Enterprise is the leading data app platform for data scientists and domain experts to create production-grade, interactive data applications in Python, assisted by AI. Generate quality code, write docs, and get context-aware answers with the Plotly AI Code Assistant for 40% faster development cyclesExperience more intuitive and powerful data app development with significant improvement
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Incrementally migrating over one million lines of code from Python 2 to Python 3
Webscraping Sci-Fi movies from IMDB with Python
https://www.freia.jp/taka/blog/hello-python-3.3b1/index.html
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