GitHub - astral-sh/ruff: An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.
Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.12 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧
VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
Python for Data Analysis, 3E
About the Open Edition The 3rd edition of Python for Data Analysis is now available as an “Open Access” HTML version on this site https://wesmckinney.com/book in addition to the usual print and e-book formats. This edition was initially published in August 2022 and will have errata fixed periodically over the coming months and years. If you encounter any errata, please report them here. In general
Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出
Announcing Streamlit 1.0! 🎈
Announcing Streamlit 1.0! 🎈 Streamlit used to be the simplest way to write data apps. Now it's the most powerful We launched Streamlit in 2019 with a radical idea: making data apps should be simple. Your response exceeded our highest hopes. Tens of thousands of data scientists and thousands of companies turned to Streamlit to share rich models, deep analyses, and complex datasets. Overnight, expe
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
Python Programming And Numerical Methods: A Guide For Engineers And Scientists — Python Numerical Methods
Python Programming And Numerical Methods: A Guide For Engineers And Scientists¶ This notebook contains an excerpt from the Python Programming and Numerical Methods - A Guide for Engineers and Scientists, the content is also available at Berkeley Python Numerical Methods. The copyright of the book belongs to Elsevier. We also have this interactive book online for a better learning experience. The c
Python：unittest のドキュメント（mock 以外）を全部読んで整理してみた - pyてよn日記
本記事の目標 TL;DR unittest モジュールで出てくる概念 unittest の基本 基本的な使い方 落ちるテストケースを書いてみる 目次 コマンドラインインターフェース モジュール単位，クラス単位，個別のテストメソッド単位のテストの実行 コマンドラインオプション コマンドラインプションの一覧を表示 コマンドラインオプション一覧 テストディスカバリ テストディスカバリのための命名 テストディスカバリの基本 discover サブコマンドのオプション テストコードの構成 テスト実行時の設定を行うためのメソッド：setUp() テスト実行後のクリーンアップ処理のためのメソッド：tearDown() テストする機能に従ってテストをまとめる：suite() テストコードとテスト対象コードを別のモジュールに分離することの利点 既存テストコードの再利用 テストのスキップと予期された失敗 テス
Packaging a python library - Thoughts on packaging python libraries
Packaging a python library 25 May 2014 (updated 30 September 2019) Note This is about packaging libraries, not applications. ⸻ All the advice here is implemented in a project template (with full support for C extensions): cookiecutter-pylibrary (introduction). I think the packaging best practices should be revisited, there are lots of good tools now-days that are either unused or underused. It's g
ゼロからはじめるPython(49) Pythonでブラウザ自動操縦してカード明細を自動でダウンロードしよう(その1)
クレジットカードの利用明細はこまめにチェックする必要がある。なぜなら、カードの不正使用などの危険があるからだ。しかし、最近ではオンライン明細が推奨されており、カード会社のサイトにログインして、明細をダウンロードしなければならないことも多い。カードが複数枚あるなら、それはかなり面倒な作業となる。そこで、自動でカード明細をダウンロードするプログラムを作ってみよう。今回は、環境の構築をし、簡単なプログラムを作ってみよう。 Webブラウザを自動操縦しているところ Webブラウザを自動操作しよう PythonにはデータをWebから取得する命令がいろいろある。最も簡単なのは、Pythonに標準で用意されているurllib.requestだ。これを使うと任意のURLからデータを取得できる。しかし、最近のWebサイトは、セッションという仕組みを利用していたり、JavaScriptでページをレンダリングした
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Make Pandas 3 Times Faster with PyPolars - KDnuggets
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
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