主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
【Python】環境変数Pathに拒否反応を示している人に捧ぐ - Qiita
初めに Pythonの初回セットアップやバージョンアップの際に環境変数周りで悩まされた人は多いと思います。 私もその一人で、環境変数という言葉が出てくるたびに嫌な思いをしてきました。 そこで今回はセットアップ時の憂鬱を少しでも減らすために、環境変数についてまとめてみました。 環境変数 環境変数とはOSに保持させている変数です。 OS側が持っている変数のためPythonを消去しようが環境変数は残ります。 また、環境変数には「システム環境変数」と「ユーザー環境変数」の2種類があってこれはスコープの範囲を表しています。 システム環境変数はシステム全体で使われる変数で、ユーザー環境変数はそれぞれの個別のユーザーに対して使われる変数です。 環境変数Path
2022年度版Python環境構築徹底解説 - Qiita
各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく
実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス 実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス Pythonで広く利用されているWebアプリケーションのフレームワークにDjangoがあります。Djangoで開発を始める際に、プロジェクトの設定ファイルをどのように記述すれば運用が楽になるのか。『Python実践レシピ』の著書もある筒井隆次（ryu22e）さんによる寄稿です。 Djangoは、Python製のWebアプリケーションフレームワークです。もともとニュースサイトを管理する目的で開発が始まり、2005年7月にOSSとしてリリースされました。 Python Software Foundation（PSF）による調査「P
その並列処理待った！ 「Python 並列処理」でググったあなたに捧ぐasync, threading, multiprocessingのざっくりとした説明 - Qiita
※ 本記事ではざっくりとした理解を目的とするため、スレッドとプロセスとコア、非同期処理と並列処理と並行処理の違いについて詳細には取り扱いません。気になる方は下記の記事などをご参考ください。 async スレッド数もコア数も1 だから並列処理じゃなくない？ というツッコミは正解です。正確には並列処理ではなくて「非同期処理」といいます。フロントエンドのJavascriptから始めた方にはなじみが深いかもしれませんが、「非同期処理」と「並列処理」は全く違う概念なのでご注意ください。 処理の概要としては、最初に複数のリクエストを投げておいて、レスポンスが全部帰ってくるまで待ち、応答が揃ってから処理を再開します。 これにより、応答に 3~7秒(平均5秒)かかるスクレイピングを100回行う場合、同期処理なら500秒程度かかるところ、asyncを使った非同期処理なら7,8秒程度で実行できます。 （外部と
PythonでAPIを爆速で構築してみた - Qiita
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
PythonのWeb開発フレームワーク「Flask」とは？ Django、Bottle、FastAPIの特徴と合わせて解説
本記事は『Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方』（佐藤昌基、平田哲也）の「はじめに」と「第0章 Flaskの概要と環境構築」の一部を抜粋したものです。掲載にあたって編集しています。 はじめに Flaskは、2010年4月1日にArmin Ronacher氏がエイプリルフールのネタとしてリリースし、そこからPython愛好家の間で人気になったPython製Webマイクロフレームワークです。2018年にはPython開発者調査で最も人気のあるWebフレームワークとして投票され、いまでも高い人気があります。 本書は、Flaskによる実践的なWebアプリケーション（以下、アプリ）の作成を通して、自力でアプリを作成できるようになることを目的としています。 まずは最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、認証機能と
【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 - Qiita
機械学習のためのすごいPythonライブラリ Image by Free-Photos from Pixabay はじめに Pythonは機械学習に不可欠な要素で、ライブラリは作業をより単純にしてくれます。最近、MLのプロジェクトに取り組んでいる時に、素晴らしいライブラリを6つ見つけました。ここでは、それを紹介します。 1. clean-text clean-textは本当に素晴らしいライブラリで、スクレイピングやソーシャルメディアデータを処理する時にまず使うべきものです。最も素晴らしい点は、データをクリーンアップするために長く凝ったコードや正規表現を必要としないことです。 いくつかの例を見てみましょう。 インストール #Importing the clean text library from cleantext import clean # Sample text text = """
DockerでPython実行環境を作ってみる - Qiita
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
Pythonistaなら知っておきたい計算量のはなし - Qiita
最近久しぶりにアルゴリズムイントロダクションを読んでいるのですが、ふと「Python(CPython)のデータ構造に関する各操作の計算量ってどれくらいなのかな？」と気になったので調べてみました。以下のページを参考にしています: Python Time Complexity 以下では $n$ や $k$ といった記号を使います。ここで $n$ はコンテナ内の要素数、$k$ はパラメータ内の要素数かパラメータの値とします。では見ていきましょう。 2021/05/02 コメントでのご指摘を記事に反映しました。ありがとうございます。 リスト まずはリストです。Pythonではリストは内部的にはC言語の配列として表しているようです。そのため、先頭要素の追加や削除を行うとそれ以降の要素をすべて移動する必要があるため大きなコストがかかります。なので先頭に要素を追加したり削除する必要がある場合は、代わりに
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
Pythonでゼロからでもサービス開発・公開できる学習ロードマップ - Qiita
初めに 株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はPythonでサービス開発できるまでのロードマップを扱っていこうと思います。 この記事は 『プログラミング未経験からPythonでサービス開発できる』 ことを目標に、習得すべきスキルを学習ロードマップとして整理しました。 毎日２～３時間（土日は+２時間） 続ければ最短３ヵ月で完了できる内容に絞りました。 すでに習得済みのスキルは飛ばしつつ進めて大丈夫です。 Rubyなど他の言語でも大筋は同じ流れなので、 Pythonと書いてある部分を、そのままRubyと読み替えれば大丈夫です。 ※なお、Twitter でもプログラミングに関する情報を発信しています。 もし良ければ Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 学習ロードマップの全体像 まず、サービス開発に必要なスキルは大きく分けて１０種類ありま
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Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)