Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
【2025】Pythonのコード一覧！機械学習×Pythonのコツも解説 | DX/AI研究所
AI機械学習を用いた経営問題の解決や、3D CAD/CAMソフトウェア、IoTを通じた製造業向けの「設計から製造」までの効率化など、幅広い業種へ多数のコンサルティングの経験を持つ。手塚治虫AIプロジェクトの「TEZUKA2020」にてプロジェクトマネジメントを担当した他、製造業の画像AI、道路インフラの異常検知AI、建築関係の見積もりAI等、様々な企業様向けのコンサルティングを実施。株式会社VOSTの立ち上げメンバーで、最新の技術を複合的に融合し、わかりやすく伝えることをモットーに活動している。 今回は、機械学習でよく使うPythonのプログラムコードをアルゴリズム別に紹介していきます。 そして、機械学習といえばScikit-Learn。Scikit-Learnでよく使うコードを紹介します。最後におまけとして、PandasやNumpyでよく使うプログラムコードも紹介します。 これらのプログ
PyCon JP 2019に登壇、PythonでのCIとテストの話をしました - BASEプロダクトチームブログ
どうも、はじめまして、東口（@hgsgtk）です。BASE BANK株式会社 Dev Divisionでソフトウェアエンジニアをしています。この度、9月14日〜9月17日に開催されたPyCon JP 2019に参加し、「Pythonを使った APIサーバー開発を始める際に 整備したCIとテスト機構」というタイトルで発表してきました。 PyCon JP 2019とは 9月14日〜9月17日に開催されたPythonエンジニアが一同に集う国内最大級のPythonのカンファレンスです。9月16日・17日の後半2日間でセッションスピーカーによるトークが行われる2日間で、私は16日の16:00から15分間登壇してきました。 pycon.jp 発表した内容 発表した内容は、Pythonを使った APIサーバー開発を始める際に 整備したCIとテスト機構というタイトルです。 pycon.jp トークの概要は
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
忙しい研究者のためのテストコードとドキュメントの書き方 - Qiita
はじめに 「研究用のプログラムにもテストコードやドキュメント書いたほうがいいよね。」 「分かっちゃいるけど、そんな面倒なことやってられないよ。」 という研究者あるあるを解決すべく、僕が普段実践している開発スタイルを紹介します。 この開発スタイルのすごいところは： テストやドキュメントを一切書かない場合と比べて 追加の工数がほぼゼロ。 普通にコーディングしているだけで、いつのまにかテストコードとドキュメントまでできあがっている。 実装、コメント、テスト、ドキュメントが自然に同期するので、保守しやすい。 Pythonを例に紹介しますが、コメント内にテストを書けるツールと、コメントからドキュメントを生成できるツールをもつ言語ならばどれにでも応用できるはずです。 この開発スタイルに至った背景 ソフトウェア開発において、テストコードやドキュメントを整備することでプログラムの品質が向上することは広く知
Python + pytestにて、pytestに独自のコマンドラインオプションを追加する - メモ的な思考的な
Python + pytestにて、コマンドラインオプションを追加して、コマンドラインから値を受け取った時のメモを残します。 目次 環境 pytestのコマンドラインオプションの追加方法 conftest.pyの実装 テストコードの実装 テストの実行 応用：コマンドラインオプションで指定したテストコード以外はスキップする conftest.pyの実装 テストコードの実装 テストの実行 conftest.pyについて ソースコード 環境 Python 3.6.3 pytest 3.2.3 pytestのコマンドラインオプションの追加方法 公式ドキュメントに情報がありました。 Basic patterns and examples — pytest documentation conftest.py にて、コマンドラインオプションの追加を実装 テストコードにて、コマンドラインオプションの値を受
python3のfalconでapiをサクッと作成してみる。 - ボールを蹴りたいシステムエンジニア
環境 CentOS6 python3.5.1 falcon-1.0.0 はじめに falconはpythonのWEBフレームワークの1つでAPIに特化しており速度が早いらしい。 今回falconを使ってget/postに対応してjsonを返すapiを作成してみる。 手順 falconインストール pip install --upgrade falconテスト用コード vi falcon_test.py# -*- coding: utf-8 -*- # sample.py import falcon import json class ItemsResource: def on_get(self, req, resp): value = req.params['key'] items = { 'title': 'WebAPIテスト', 'tags': [ { 'name': 'テスト','バ
Python の 単体テストで 大量の入力パターンを効率よくテストする方法 - Qiita
対象の読者 普段Pythonをお使いの方。 特に単体テストコードを書く機会がある方。 Python標準のUnitTestフレームワークを使う機会のある方。 概要 単体テストをする際、１つのテストケースの中で、パラメータを変えて複数回対象をAssertすることがあります。 普通に実装すると、１パターン失敗した時点で、残りのパターンがテストされず、テストは終了してしまいます。 Subtestを用いると、途中で失敗するパターンがあっても、テストを最後まで実行し、成否をパターン毎に個別に出力してくれるようになります。 前提条件 この記事の内容はPython 3.5系で検証したものです。 それ以前のバージョンだと想定通り動かないかもしれません。 テスト対象例 あるメソッドやクラスのテストをする場合、大抵の場合、テスト対象が取りうる入力、状態ないし結果を網羅するように、パラメータを変えてテストをするか
Pythonのテストのパラメータ化にはparameterizedを使うと楽（unittest/pytest/nose/nose2対応） - Blank File
Pythonでテストをパラメータ化した時の書き方を unittest と pytest を使った場合で紹介し、最後にそれらで使えるparameterizedというライブラリを紹介します。 ちなみに私はpytestよりもunittest派です。 はじめに テストを書いていると値が違うだけのケースを複数確認したくなる時があります。 例えば、1 + 1 = 2, 2 + 3 = 5, 32 + (-32) = 0, …などのようなケースです。 これをすべて別のテストケースとして書き下すのは面倒ですしメンテも大変なことになるので、テストフレームワークは大抵こんなテストが簡単にできる仕組みを提供しています。 今回はPythonでよく使われているunittest（標準ライブラリ）とpytestでこれらのテストの書き方を紹介します。 なんでいまさら？と思われそうですが、pytestはともかくunitte
Pythonメモ : fakerでテストデータを生成する - もた日記
faker インストール 使い方：コマンド 使い方：コード faker github.com fakerというPythonパッケージを使用するとテストデータを簡単に生成することができる。PHP Faker, Perl Faker, Ruby Fakerにインスパイアされたとのこと。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install faker$ faker --help usage: faker [-h] [--version] [-o output] [-l LOCALE] [-r REPEAT] [-s SEP] [-i [INCLUDE [INCLUDE ...]]] [fake] [fake argument [fake argument ...]] faker version 0.7.18 positional arguments: f
pythonのdoctestとcoverageでコメントの説明の十分性を簡易確認 - 千里霧中
pythonでは、ドキュメントとして書かれたコメントと、実際の動作が一致するか確認する手段として、doctestを標準で提供しています。 題材として、大まかな動作の説明をdocstringに書いた、以下のhoge()という簡単なメソッドを扱います。 # coding:utf-8 # sample.py import re def hoge(line): ''' 指定した文字列から定数名の定義を抽出する # (1)プリプロセッサのマクロ定義名を抽出する >>> from sample import hoge >>> hoge('#define PREPRO_MACRO 33') 'PREPRO_MACRO' # (2)const変数の名前を抽出する >>> hoge('const int const_variable_name = 33;') 'const_variable_name' ''
受け入れテストの自動化 ～ OpenCVの「眼」で捉え、Pythonの「脳」が思考し、Appiumの「指」で動かす - Speaker Deck
2017/02/03 JaSST’17 Tokyo
Pythonのテストコードでmockを使ってみた | DevelopersIO
こんにちは、みかみです。 そろそろ梅の良い季節ｖ（今週末は、湯島天神梅まつり？！ はじめに やりたいこと Web APIからレスポンスを取得する Python コードのテストをしたい HTTP接続できない環境でもテストできるようにしたい Python で mock を使ってみたい！ 動作環境 Windows10（Mac VMware Fusion） Python 3.6.0（unittest を pip install 済み） やってみた Web APIからレスポンスを取得する関数のテスト お天気APIで、東京のお天気を取得するコードです。 Python の HTTPライブラリ requests でGETリクエストを投げてレスポンスを取得しています。 import requests def get_resp(url): resp = requests.get(url) if resp.st
たった1人から始める社内テストコード文化
>>> $ py.test ../tests/test_webapi.py =============================================================================== test session starts =============================================================================== platform darwin -- Python 2.7.5 -- py-1.4.31 -- pytest-2.7.0 rootdir: /Users/*****, inifile: pytest.ini plugins: cache, django, pep8, pythonpath collected 2 items ../tests/test_webap
Improve your testing with Pytest and Mock
Presented at PyConSG 2015
Docker ComposeでLocustの負荷試験環境を作成する - Qiita
負荷試験の環境を手軽に作りたいという思い、Dockerで使って作ってみた。 基本的には下記のものとほとんど下記を参照しています。+αとしてDocker Compose使うとよりいいかんじにmaster slave構成ができるというもの。 Python 製負荷テストツール Locust を Docker コンテナで試す Docker + Locustのことは上記に詳しく書いているので省略します。 source Docker ComposeのConfigは下記のようになっていて、テスト用にnginxを立てていて、nginxに対して負荷をかけていく構成にしています。 web: image: nginx ports: - "80:80" master: build: . command: locust -f /locust/scenarios.py -H http://web --master p
Python編集環境を整える: pytestとかvimのプラグインとか
B! 119 0 0 0 Python用の環境設定について最近更新したので経過メモ。 特にVimのプラグインとかについて。 外部コマンド Vim シンタックスハイライト等 インデント 補完 畳み込み 外部コマンド 文法チェックをしたり pep8 に準拠するような作法に整えたりするために Pythonスクリプトをチェックするコマンドとしては pytest が便利です。 pytest本体ではpep8までチェックできませんが、 pytest-pep8 も入れる事でpep8についてまでチェックできる様になります。 $ pip install pytest-pep8 で必要な物を全てインストールしてくれます(pep8やpytest等)。 使い方は $ py.test --pep8 target.py 等と、.pyファイルを与えるかディレクトリを与えると そのディレクトリ内の.pyファイル全てをチェッ
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