mise + uv + dbt-coreで、ゼロから爆速でdbtの環境構築
Summary miseで、ローカルマシン上のPythonバージョンを管理 uvで、プロジェクトごとのPythonパッケージを管理 dbt-coreで、dbtプロジェクトの開発環境を管理 上記の構成でdbtの環境構築をスムーズに完了できたので、手順を紹介します。 Python開発は不慣れですが、過去pipやcondaで頑張っていた時と比較して、以下のメリットを実感できました。 実行すべきコマンド数が少ない。 OSデフォルトのPython構成を汚さない。 Python特有のvenvのactivate/deactivateを（ほとんど）意識する必要がない。 mise, uvともにRust製で高速。 各ツールについて、詳細な機能・挙動・設定はAppendix以下に付記しています。 「細けぇこたぁいいんだよ！」「とりあえず最速で動かしたい」という方は読み飛ばしてOKです。 ツール間の責任範囲のイメ
2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
ネットワークエンジニアが楽しく障害対応するための技術 - Qiita
はじめに この記事はシスコの同志による Cisco Systems Japan Advent Calendar 2018 の 13 日目として投稿されました。 2017年版: https://qiita.com/advent-calendar/2017/cisco 2018年版: https://qiita.com/advent-calendar/2018/cisco このネタは、わたしが自宅で使うために考えました。 TL;DR ルータやスイッチの設定変更を行うと ネットワーク機器が自動的に通信の正常性を確認します 誰かから「なんかネットワークの調子悪くない？」と刺される前に、ネットワークの障害をお知らせします メールでアラートを送るなんて生易しいもんじゃない、緊迫感のある BGM をスピーカーから流します テンションが上ります 「いま障害対応中なんだ、そっとしておこう」という周囲の理解が
secdev/scapy: Scapy: the Python-based interactive packet manipulation program & library. Supports Python 2 & Python 3.
Scapy is a powerful Python-based interactive packet manipulation program and library. It is able to forge or decode packets of a wide number of protocols, send them on the wire, capture them, store or read them using pcap files, match requests and replies, and much more. It is designed to allow fast packet prototyping by using default values that work. It can easily handle most classical tasks lik
Apacheにかわるwebサーバ: uWSGIパフォーマンスチューニング - Qiita
背景 PythonとDjangoでソマートフォンゲームのアプリケーションサーバを開発しており、そのwebサーバとしてuWSGIを使っています。 uWSGIには多くのパラメータがありすぎてどれを選んでいいかわかりにくいです。 実際に負荷試験をして、各種パラメータを変え、安定的にパフォーマンスが出せるようになったので、 そのときにどのように計測して、どのパラメータを変えたのかを共有したいと思います。 環境 python: 2.7.10 uWSGI: 2.0.11.1 locust: 負荷試験のツールです。ユーザシナリオを作ってアプリケーションサーバの各種API負荷試験をしました。 EC2: c4.2xlargeの8コア 性能測定ツール
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Eglot+Tree-Sitter in Emacs 29 | Adventures in Why
Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
ポケモンデータ解析.py - Qiita
GitHub - weaveworks/tcptracer-bpf: eBPF program using kprobes to trace TCP events without run-time compilation dependencies