uv × DockerでのPython開発環境構築方法
松尾研究所では、Python開発における標準ツールとしてuvを推奨しています。uvはPythonのパッケージ管理ツールで、依存関係の管理や仮想環境の構築を自動化し、高速で再現性のある開発を可能にすることが特長です。 Pythonパッケージだけでなく、Node.jsやブラウザ周りのツールなど他の依存も扱うときには、uvとDockerを併用するケースもあるかと思います。Dockerのコンテナ上でuvを使用する方法について社内で話題になったとき、調べたところいくつか方法があることが分かったので、それぞれの方法の違いと松尾研究所推奨の環境構築方法についてまとめました。 推奨方針まとめ Python開発はuvを標準とする Docker運用はAstral公式のuv+pythonイメージの使用を推奨 Astral公式のuvイメージ、または公式インストーラ（install.sh）によるuvの直接インストー
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
100万倍速いプログラムを書く - Qiita
この記事はなんなの プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 書いて、在学時研究室に押し付けた後紛失したと思われていたものが発掘されたもの。 要約 ライブラリがあるならそれを使う。 ライブラリが無ければ、ボトルネック部分を探してそこだけ高速な言語で書きなおすか、可能なら事前コンパイルする。 最初から全てを Low-Level な言語で書くと大変、でも結果のプログラムは速い。 以下の時間の計測ではインポートにかかる時間は除いています。 使用するもの Python（3系） Numba Scipy Line Profiler Fortran（gfortran） QUADPACK QUADPACK以外の導入方法の説明は色んな所にあるので各自でお願いします。上3つに関しては、個人的にはAnaco
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Python のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
Web開発にPythonを使う理由 - Web屋さんのアレ
僕の周りだけかもしれないですが、国内のWeb受託開発案件は「PHPで作るのが暗黙のルール」ってな勢いでPHP案件ばっかりなのですが、Python大好きな僕としては、何としてでもPythonを使って仕事をしたい！ なので頑張って布教活動をしているのですが、中々良い手応えが得られないのが現状です。。 という訳で、改めてPythonを使うメリットとか、安心してクライアントにPythonを進められる理由なんかをまとめてみました。 技術者がPythonを使うメリット 「今までPHPでやってきて何の問題もなかったし、これからPython始める意味なんてあんの？」 ぶっちゃけ、そんなにないですｗ 結果的に出来上がる物に関しては大差ないですからね。 ただし、開発効率やメンテナンス性は飛躍的に上がると僕は思います。 ライブラリがとても豊富 PHPも沢山ライブラリありますけど、Pythonだっていっぱいあるん
さよなら手作業・人海戦術！ HTML5時代のツール「Selenium2」でWebシステムのテストを自動化
本シリーズは、WebブラウザをUIとして利用した業務システムやアプリケーション（以下、Webシステム、Webアプリケーション）のテストをテーマとして、Webブラウザを使ったテストを自動化するOSSのツール「Selenium2」を紹介します。業務システム開発の現場で適用してきたノウハウを元に、これまでSelenium2について知らなかった人から以前使った経験がある人まで、より実践的な「使える」内容を盛り込んでいきたいと思います。 本シリーズのスコープと対象読者 本シリーズはWebシステム・Webアプリケーションのテストの中でも「Webブラウザを操作して実施するテスト」をスコープにしています。開発工程としては、1モジュールとして単体テストに位置付けられる場合もあれば、複数のモジュールやシステムと連携して結合テストや総合テストに位置付けられる場合もあるでしょう。これらのテストのことを、本シリーズ
はじめてAnsibleを使う人が知っておきたい7つのモジュール｜技術ブログ｜北海道札幌市・宮城県仙台市のVR・ゲーム・システム開発 インフィニットループ
はじめてAnsibleを使う人が知っておきたい7つのモジュール こんにちは。makiです。 先月札幌で開催したPHP Matsuri 2013 では、Ansibleについて LT 発表してきました。 発表スライドはSlideshareにおいてあります。 Ansibleとは 構成管理ツール(ChefやPuppet等と同じ) playbookという脚本ファイル(Chefでいうrecipe)にやりたいことをyaml形式で書いて実行するだけ 別にVagrantとの関係が必須じゃない vagrant provisionよりもansible-playbookを単体実行のほうが便利なことも多い READMEには設計思想としてこのように書かれています。 とってもシンプルなセットアップ デフォルトで超速くて並列処理ができる サーバーもデーモンもいらない。sshdだけ クライアントのboxに追加で必要なものな
memecahe に telnet でつなげるのに飽き飽きしたので、memcache-cli 入れた - Yamashiro0217の日記
memcache に telnet localhost 11211 するのに飽きました このブログにはお世話になりました http://blog.kimuradb.com/?eid=656138 でも、無理です。 set yamashiro 0 0 9 とかミスらないで打つの無理です いつも軽いラッパー書こうかなーとか思いつつ、 cliのツール書くのとか結構だるいとサボってました。 どうせ誰か作ってんだろうと思ってググったらありました。 memcache-cli https://github.com/andrewgross/memcache-cli 入れました $brew install python $echo "export PATH=/usr/local/share/python/:$PATH" >> ~/.zshrc $source ~/.zshrc $easy_install p
今日からすぐに使えるデプロイ・システム管理ツール Fabric 入門 - 科学と非科学の迷宮
Fabric は、Python 製のデプロイ・システム管理ツールです。 最近、構築や運用を自動化するための様々なツールが出てきています。 構成管理ツールの Puppet や Chef が有名ですが、使うまでに覚えることが多いのが欠点です。 しかし、Fabric は非常にシンプルなツールで、今からすぐに使うことができます。 Fabric はデプロイ・システム管理ツールで、類似のツールとして Ruby 製の Capistrano があります。 Fabric の最大の特長は、シェルスクリプトを書き慣れた人がいきなり利用できるところです。 シェルスクリプトとしてまとめていたコマンドをそのまま run() メソッドや sudo() メソッドで囲むだけで、使うことができます。 シェルスクリプトを使っていていると、いくつもの問題に遭遇します。 名前空間の管理 変数の扱い 複雑なデータ構造がない(せいぜい
CLIでJSONの整形をする - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
curlとかで取ってきたJSONを整形して表示したかったのでググったらいい方法があったので。 unix - How to pretty-print JSON from the command line? - Stack Overflow パイプで`python -mjson.tool`に渡すだけ。pythonすごい。 $ curl -s http://api.tumblr.com/v2/blog/david.tumblr.com/info\?api_key\=fuiKNFp9vQFvjLNvx4sUwti4Yb5yGutBN4Xh10LXZhhRKjWlV4 | python -mjson.tool { "meta": { "msg": "OK", "status": 200 }, "response": { "blog": { "ask": true, "ask_anon": false
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Raspberry Piに取り付け可能なLTE通信モジュール ～購入者にはPythonライブラリも提供
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ガントチャート上でドラッグ＆ドロップでタスクの並び替えられるようにしてほしい – Customer Feedback for Backlog