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コンフィグ設定 まずはapps/config.pyを作成し以下のコンフィグを追加しましょう。実践的なアプリでは開発環境の他にstaging環境、本番環境、テスト環境などが存在するのでそれぞれ専用のコンフィグ設定を行います。 from pathlib import Path basedir = Path(__file__).parent.parent class BaseConfig: """ BaseConfigクラス """ SECRET_KEY = os.environ["SECRET_KEY"] WTF_CSRF_SECRET_KEY = os.environ["WTF_CSRF_SECRET_KEY"] class LocalConfig(BaseConfig): """ BaseConfigクラスを継承してLocalConfigクラスを作成する """ SQLALCHEMY_DA
$ rye install optuna Collecting optuna Downloading optuna-3.1.1-py3-none-any.whl (365 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 365.7/365.7 kB 1.7 MB/s eta 0:00:00 Collecting alembic>=1.5.0 (from optuna) Downloading alembic-1.11.1-py3-none-any.whl (224 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 224.5/224.5 kB 2.3 MB/s eta 0:00:00 Collecting cmaes>=0.9.1 (from optuna) Downloading cmaes-0.9.1-py3
みなさん、Pythonは好きですか? この記事では、私がPythonという言語とそのエコシステムについて思うところを書いていきます。全体を通したストーリーみたいなのはなくて、トピックごとに書いています。 私のPython経験は3年弱です。Pythonについてまだまだ新米だという自覚はありますが、そこは有り余る才能でカバーしてこの記事を書いています。 静的型 Pythonには静的型がありません。型ヒントはありますが、インタープリターにとっては飾りにすぎません。 mypyとかの型チェッカーはありますが、「それさえあれば万事ハッピー」なものではなく、既存のコードを適宜書き換えないと型チェッカーでまともな結果を得るのは難しそうです。型検査を念頭に書かれていない(型ヒント付きの)コードをそのままmypyにかけても大量のエラー・警告が出てくるでしょう(ちなみに、型ヒントなしの関数はmypyのデフォルト
先日プログラミング言語 Mojo と呼ばれるもののアナウンスメントがあった。この言語のデザインが私のスイートスポットに刺さる感じだったので、今のうちから注目している。使いたいなというか、将来使うことになりそうな言語なので簡単に何ができそうかを調査してまとめておきたい。 ウリとしては「C 並のパフォーマンスが出る Python」といったところだろうか。 k0kubun さんからコメントを裏でもらって、これって要するに並列化とか SIMD 化とか入れたら35,000倍のパフォーマンスが出るようだけど、これは Python の部分とは呼べなくて、素の Python 動かして本当にそういえるかは怪しくない?とのことで、判断保留します 🙇🏻♀️ k0kubun さんありがとう 言語のデザインとしては、AI 開発に向けたプログラミングを提供できるよう設計されていると感じる。表側は Python
LLVMやSwiftを作ったChris LattnerがCEOをやっている会社が、Pythonの使用感とC言語並の性能を併せ持つ言語としてMojoをアナウンスした。 まだ手元で試せる状態でリリースされてはいないが、最大35000倍Pythonより速いという。 Mojo🔥 combines the usability of Python with the performance of C, unlocking unparalleled programmability of AI hardware and extensibility of AI models. Also, it's up to 35000x faster than Python 🤯 and … deploys 🏎 pic.twitter.com/tjT09U4F80— Modular (@Modular_AI) May
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
欧州連合(EU)の政策執行機関である欧州委員会は、サイバー攻撃による社会的な被害が大きくなってきていることを背景に、現在広く普及しているさまざまなデジタル製品やサービスのセキュリティをより高める目的で、サイバーレジリエンス法案(CRA:Cyber Resilience Act)を検討しています。 この法案が目指すところは、より脆弱性の少ないデジタル製品が市場に投入されるようにすること、市場に投入後も製造者が製品のライフサイクル全体を通じてセキュリティに真剣に取り組むことを保証すること、そしてユーザーもセキュリティを考慮した製品を選択できるようにすること、などです。 欧州委員会では同時に製造者責任法の改定案も検討中です。これは従来の製造者責任法ではカバーされていなかったデジタル関連の製品やサービスに対しても製造者責任を問えるようにするものです。 しかしこれらの法案ではオープンソースの開発者が
皆さんこんにちは お元気ですか?私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを(Python2.7) リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると: 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
オープンソースのWebAssemblyサーバレス基盤「Wasm Workers Server 1.0」正式リリース。RubyとPythonのWASMランタイムに対応し、Ruby/Pythonでの記述が可能に VMware Wasm Labsは、Node.jsやDenoのようにWebAssemblyやJavaScriptで記述したWorkerをサーバサイドでイベントドリブンに実行できる「Wasm Workers Server」のバージョン1.0をリリースしました。 Wasm Workers Server v1.0.0 is out. We are happy to announce the support for Python, Ruby and more languages in the future! From now on, you can create worker-based se
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが
class Cat: def __init__(self,name,gender,age): self.name = name # クラス外からもアクセス可能 self._gender = gender # クラス外からアクセス可能だが、慣例的にアクセスしてほしくない self.__age = age # クラス外からアクセス不可 def info_name(self): # クラス外からもアクセス可能 print(f"この猫は名前は{self.name}です") return 0 def _name_change(self,rename): # クラス外からアクセス可能だが、慣例的にアクセスしてほしくない self.name = rename print(f"この猫は名前は{self.name}です") return 0 def __name_change2(self,rename):
記載日:2023/02/05 pythonのclassやmoduleについて、自分なりに考えてみました。 そんなに知見があるわけではないのですが、実際のコードを書いてみて感じたことを記載します。同じ疑問を感じた方にとって、少しでも疑問解消の助けになればと思います。 流れ 以降では、以下のように進めていきます。 ・まず、classとmoduleのそれぞれで同じ機能を書いてみる。 ・次に、それぞれを比較して分かることを考えてみる。 結論を書くと、それぞれに良いところがありました。使う状況によって使い分けていくことになりそうです。 ・moduleのメリット module(__init__.py)のコード量が少なく、Main.pyでの呼び出しもシンプル(インスタンスを作ってない) ・classのメリット classではインスタンスを作ることで、複雑な機能をMain->classへ委任(委譲)できる
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