Pythonでtomlファイルを用いたlogging - Qiita
[tool.poetry] name = "template" version = "1.0.2" description = "ロガー使用例" authors = ["Snorlax"] [tool.poetry.dependencies] python = "^3.11.0" [build-system] requires = ["poetry-core>=1.0.0"] build-backend = "poetry.core.masonry.api" # logの設定 [logging] version = 1 [logging.formatters.simple] format = "[%(levelname)s] %(name)s %(asctime)s - %(message)s " [logging.handlers.consoleHandler] class = "log
【徹底解説】FastAPIの特徴と課題点
はじめに 今回の記事では、PythonのWebフレームワーク「FastAPI」の特徴・課題点を簡潔に解説する。本記事の読者は主に以下のようなものを対象とする。 FastAPIを知らない人 FastAPIを実務で活用したい人 技術選定でFastAPIを選ぶ理由を検討している人 PythonでWebアプリケーションを開発したい人 すでにDjangoやLaravelなどの他のフレームワークに着手していて、別のフレームワークに関する情報を収集している人 FastAPIとは FastAPIとは、Djangoと同様にPythonのWebフレームワークである。主にWeb APIを開発するために利用される。 FastAPIの特徴 FastAPIの特徴は以下の通り。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる。Pythonフレームワークの中では最も高速。 少ないコード量で実装できる
Luigiで行うパイプライン処理をより円滑に！gokartについて紹介 - Qiita
これなに? Luigiのラッパーライブラリであるgokartについてのまとめ記事です。 開発の動機や、基本的な使い方はM3さんのブログにとても丁寧にまとまっており、基本的な使い方はここを読めばよいやんという話ですが、逆引きリファレンス的にまとめたかったので、記事にしました。 なお、Luigi本体の機能についてはあまり説明しません。 Luigiとは? Spotifyが開発しているPipelineフレームワークのOSSの一種です。Pythonで実装されており、luigi.Taskを継承して requires(): 依存しているTask run(): 実行する処理 output(): 出力先 の３つのメソッドを記述するだけで、簡単にワークフローが作れます。 名前の由来は Also it should be mentioned that Luigi is named after the pipel
subprocessでPythonからOSのコマンドを実行する | 分析ノート
このブログの過去記事でもすでに使ったことがあるのですが、改めてsubprocessの使い方をまとめておきます。 ドキュメントはこちら。 参考: subprocess — サブプロセス管理 — Python 3.10.0b2 ドキュメント subprocessは os.system を置き換えるために作られた新し目のモジュールらしいので、僕も新しい方法としてこれを使っていたのですが、Python 3.5 から subprocess に run() というメソッドが実装され、僕が書いていた方法はいつの間にか古い方法になってしまっていたようです。ドキュメントを少し引用します。 サブプロセスを起動するために推奨される方法は、すべての用法を扱える run() 関数を使用することです。より高度な用法では下層の Popen インターフェースを直接使用することもできます。 run() 関数は Python
Python互換の静的型付け言語「Erg」
承前 Ergは私が数年前から開発を始め、つい一昨日公開したばかりのプログラミング言語です。 のはずですが、 早速、qnighyさんに捕捉していただきました。ありがとうございます。 この記事ではそのErgがどのような言語なのかざっくりと解説していきたいと思います。なお、紹介した機能の一部は未実装です。実装途中の機能を含むコードには*を、完全に未実装の機能を含むコードには**をつけておきます。 はじめに Pythonは概ね素晴らしい言語です。 オフサイドルールを世に知らしめた(?)、その可読性の高い文法。Numpy, SciPyを始めとする機械学習、科学技術計算用の膨大なライブラリ。 しかしPythonにもいくつかの弱点が存在します。 まず、動的型付け であること。それ自体は弱点というより良し悪しなのですが、明らかに動的型付けでは手に余るPythonプロジェクトが世に溢れています。 次に、一貫
Choose the Right Python Concurrency API - Super Fast Python
How to Choose the Right Python Concurrency API Python standard library offers 3 concurrency APIs. How do you know which API to use in your project? In this tutorial, you will discover a helpful step-by-step procedure and helpful questions to guide you to the most appropriate concurrency API. After reading this guide, you will also know how to choose the right Python concurrency API for current and
Python コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
datacalssesのインスタンスを含んだ値をJSONにするときのメモ - podhmo's diary
いつものやつです。対応していない値をjson.dumps()に与えるとTypeErrorが発生するやつです。 TypeError 例えばこういうdataclassを定義して。 from dataclasses import dataclass, asdict @dataclass class Point: x: int y: int json.dumpsするとTypeError import json p = Point(x=1, y=2) # TypeError: Object of type Point is not JSON serializable print(json.dumps(p)) default いつもどおりにdefaultを渡してあげる必要があります。ちょっとめんどくさいですが、is_dataclassという関数で調べられるのでどうにかなります。 import json
Introduction to Streamlit and Streamlit Components
TL;DR: Streamlit is an open-source app framework for Machine Learning and Data Science teams. You can create beautiful data apps in hours. All in pure Python. Streamlit was released in October 2019 and was recently acquired by Snowflake. There's huge excitement about it in the Data Science community. It's not just for Data Science, though. With its component extensibility architecture, you can bui
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h
PythonのORMライブラリsqlalchemyで利用可能なコネクションプーリングの実装について調べてみた | DevelopersIO
CX事業本部@大阪の岩田です。Python向けのORMライブラリsqlalchemyは標準でコネクションプーリングの実装が組み込まれており、create_engine()を呼出す際の名前付き引数poolclassの指定によってコネクションプーリングの実装を切り替えることができます。先日コネクションプーリングの実装について調べる機会があったので、内容をご紹介します。 環境 今回利用した環境です。 OS X 10.14.6 Python 3.8.2 sqlalchemy 1.3.16 pymysql 0.9.3 利用できるコネクションプーリングの実装 sqlalchemyは標準で以下のコネクションプーリングの実装を提供しています。 QueuePool NullPool SingletonThreadPool StaticPool AssertionPool 例としてNullPoolを使う場合は
Nimを知ってほしい2022
Nimを知ってほしいという記事があり、Nimを知らなかった人々向けに最初の紹介として大変な貢献をしてくださりました。 しかしまだNimを使ったプロダクトというのも少なく、競プロではチラホラ見かけるものの、人々の中にある意識としては「気になっています」という域を越えられていないのも事実です。 そこで今回は企業での意思決定をする人や、5年以上の経歴があるエンジニア向けに、Nimを書いてみようと感じてもらうことを目的に、先日私が登壇したみんなのPython勉強会#79 『Pythonistaに伝えたいNimの魅力』に加筆して投稿してみたいと思います。 Nimって何? 2008年から開発が始まった新しいプログラミング言語です。 「Pythonに型が付いて、Goみたいに高速に、バイナリになってOSの実行環境に依存しないで動いてくれる言語ないかな〜」という全プログラマーの夢を叶えてくれる言語です。 書
2日目：Python 3.10新機能パターンマッチの神髄がわかる | gihyo.jp
先日公開した「PyCon JP 2021」1日目のカンファレンスレポートはいかがでしたでしょうか？ 本レポートでは引き続き、2日目の様子をご紹介します。 PyCon JPは日本国内外のPythonユーザーが一堂に会し、互いに交流を深め、知識を分け合い、新たな可能性を見つけられる場所として毎年開催される国際カンファレンスです。 PyCon JP 2021は2021年10月15日～16日のカンファレンスと2日間の会期で開催されました。 今回は16日に行われたカンファレンスの中から、注目セッションと感想について運営スタッフがレポートします。 Day2 Keynote：A Perfect match ―Mr. Brandt Bucher （nikkie） 2021年10月、PyCon JP 2021の少し前にリリースされたPython3.10。その目玉機能といえば、Structural Patte
Python開発者のためのセキュアコーディングのコツ10個 - Qiita
本記事は2021年9月27日に公開したPython security best practices cheat sheetを日本語化した内容です。 2019年、Snykは最初のPythonチートシートをリリースしました。それ以来、Pythonのセキュリティの多くの側面が変化しています。開発者向けセキュリティ企業として学んだこと、そしてPython特有のベストプラクティスに基づいて、Pythonのコードを安全に保つために、この最新のチートシートをまとめました。 【チートシート】2021年版Pythonセキュリティベストプラクティス 本記事では、下記に関するPythonのセキュリティに関するヒントを紹介します。 外部データを常にサニタイズする コードをスキャンする パッケージのダウンロードに注意 依存先パッケージのライセンスを確認する システム標準版のPythonを使用しない Pythonの仮
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，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． 本書は，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． 本を購入した人は，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<本に記述>である． 作者のページ My HP 本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
Python3.10 時代のモダン Python
この記事は刺身たんぽぽ同好会 Advent Calendar 2021[1] 8日目 の記事です． 7日目はげんしくんの 刺身たんぽぽ同好会を支えるDiscord鯖について - 最近のRecent です． 9日目はおのだ氏の Live2D #1 下準備(予定) です． はじめに Python3.10 がリリースされてから数ヶ月が経ちました．そこで，Python3.10 から入った新機能や，あまり知られていないが[2]，知ってると便利な機能を紹介します．モダン Python を書いていきましょう． 型アノテーション 型アノテーション自体は Python3.5 からある機能[3]ですが，バージョンアップのたびに高機能になっています．Python3.10 では，| 演算子が型アノテーションに対しても使用できるようになりました． 使用例はこのような感じ
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
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ではじめる地理空間情報
https://twitter.com/clcoding/status/1578192383144910848
データマイニング入門
Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)
