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A hands-on guide to structural debugging with setprint 「整形ツールを使う時点で、データはもう単純じゃない」 pprint は便利。でも、それは“簡単なデータ”のうちだけだった。 深くネストされたリスト、型が混ざった辞書、画像のようなNumPy配列…。 pprint は途中で切れ、構造は見えず、バグの兆候も埋もれてしまう。 そこで私は、「本当に見える整形ツール」 を作ることにした。 名前は SetPrint。 この記事では pprint / setprint を並べて比較 画像データ・混同行列を例に“構造が見える快感”を体験 ベンチ結果と現場で効く 5 つの Tips 0. この記事で使う共通データ import numpy as np data = { "users": [ {"name": "Alice", "scores": np
NautilusTrader is an open-source, high-performance, production-grade algorithmic trading platform, providing quantitative traders with the ability to backtest portfolios of automated trading strategies on historical data with an event-driven engine, and also deploy those same strategies live, with no code changes. The platform is AI-first, designed to develop and deploy algorithmic trading strateg
トラストハブ AI チームの中村です。 つい先日、FastAPI から v0.115.0 がリリースされました。 これにより、FastAPI のクエリパラメータの宣言に Pydantic モデルが使えるようになりました。 本記事では、今回リリースされた新機能の具体的な使用方法を、それが特に威力を発揮できそうなユースケースに沿って解説していこうと思います。 新機能の概要 今回のリリースで、FastAPI のクエリパラメータの指定に Pydantic モデルが使えるようになりました。Pydantic モデルは強力な型ヒントとバリデーション機能を提供するので、今後はクエリパラメータの型チェック、制約条件の設定、そしてデータの正規化などが容易に実装できるようになります。また、クエリだけではなくヘッダーや Cookie の宣言も同じく Pydantic モデルが適用できるようになったので、これらも同
チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 最近、チーム内でPythonを使った開発はRyeとuvを使うことが多くなり、特に機械学習環境もRyeとuvで問題なく開発できるようになりました。社内でのオンボーディング資料としてRyeとuvの操作を整備しようと思い、このテックブログで紹介します。 [2024-08-25追記] 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンがアップデートされました。変更点もいくつかあり、以下のページにまとめました。 1. Rye × uvとは? RyeはPythonの包括的なプロジェクトおよびパッケージ管理のツールです。これまでもPoetryなど管理ツールはありましたが、pyenvなどPythonのバージョン管理ツールが必要でした。Ryeは、Pythonのバージョン管理からパッケージ管理を行えて、Poetry同様にpyproject.t
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
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