boto3とbotoの違い | AWS SDK for Pythonの歴史を調べる - BioErrorLog Tech Blog
boto3とbotoの違いや、そもそもの"boto"の由来など、AWS SDK for Pythonの歴史を調べてまとめます。 はじめに AWS SDK for Pythonの歴史 boto3とbotoの違い boto2はどこに行ったのか "boto"の由来 おわりに 参考 はじめに AWS SDK for Pythonとしてboto3をいつも使っています。 ただ、私がAWSを触り始めたときには既に"boto3"になっていたので、"3"というからには無印botoやboto2もあるんだよね..?というモヤっとした疑問を抱えていました。 以前からAWSを知る人にとっては自明かもしれませんか、自分はまだ明確な答えを知りません。 そこで今回はboto3の歴史的背景を調べ、 boto3とbotoの違い boto2はどこに行ったのか そもそも"boto"の由来は？ をまとめます。 AWS SDK fo
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
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
VSCodeでblackとflake8の設定をしてみた | DevelopersIO
Pythonのblackとflake8を導入して、VSCodeのファイル保存時に適用する設定内容について記載しました。 DA事業本部の横山です。 プロジェクトでPython用にFormatterとLinterを導入することとなり、blackとflake8を採用しました。 ファイル保存時に両者を適用するためのVSCodeの設定内容について記載します。 black PythonのFormatterで、PEP8に準拠した形でコードを整形してくれます。 PythonのFormatterとしては、他にautopep8やyapf等が存在します。 blackの特徴としては、カスタマイズがほとんどできず1行あたりの最大文字数程度しか設定できません。 今回は、formatterにプロジェクト固有のルールを付与する必要がないためblackを利用することとしました。 pip install black 上記コマ
そのPythonパッケージ管理、venv + pipでよくないですか? in 2023/1
そのPythonパッケージ管理、venv + pipでよくないですか? in 2023/1 各所(主にPython界隈の外)で「Pythonパッケージ管理どうするのが正解なの?」とよく耳にするので2023年初頭時点での私の見解を書きます。 tl;dr 多くの場合のPythonパッケージ管理はvenv(virtualenv) + pipで済むのでは? 前提 タイトルにvenvとついていますが、以降venv(virtualenv)については言及しません。仮想環境内で作業している前提で話を進めます。 この記事では基本的にsetup.py / setup.cfgではなくpyproject.tomlでのパッケージ定義方法を採用します。これはPEP 621がここ最近で採択・実装されたためです。 なお、想定しているPythonや各ツールのバージョンは以下の通りです。 Python >= 3.8 pip
最速でlocustを体験してみた | DevelopersIO
こんにちは。ゲームソリューション部の出村です。 負荷試験でLocustを扱う機会がありました。これまでJMeterやgatlingの利用経験はありましたがLocustは初体験となります。 他の負荷試験ツールとの違いに触れつつLocastのセットアップ方法や機能について解説します。 Locastとは ざっくりいえばJMeterなどと同じく負荷試験ツールのことです。 他の負荷試験ツールと異なる点は次のことが挙げられます。 Pythonで動く サーバ、スレーブ構成が可能 シナリオがPythonで書ける Python3で動く 動作環境で必要なのがPython 3です。Python3.10以上がインストールされている環境であれば動作しますし、インストールもpipコマンドだけで終わります。 シナリオがPythonで書ける シナリオのスクリプトもPythonで書けます。Pythonであれば書き慣れている
DockerとDocker ComposeでPythonの実行環境を作成する | ZUMA Lab
Docker と Docker Compose で Python 実行環境を作ります。 今回は docker コンテナ を build して python で簡単な Web スクレイピングをしてみたいと思います。 それでは作業手順です。 環境macOS Catalina 10.15.5(19F101)docker 20.10.0docker-compose 1.27.4構成最終的なディレクトリ構成は以下です。 $ tree . ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml ├── requirements.txt └── src └── sample.py作業ディレクトリを作成するDockerfile や docker-compose.yml を作成する作業ディレクトリを作成します。 mkdir python-docker && cd python-docke
Rembgを使って画像から背景を削除してみた | DevelopersIO
こんにちは、Twitter監視botの八木です。 いつものようにTwitter監視を行なっていると、あるツイートが目に飛び込んできました。 120 : Remove Image Background using Python https://t.co/888CDqtc68 pic.twitter.com/14g18gzi2n — Python Coding (@clcoding) October 7, 2022 Rembgという、画像から背景を削除するPythonライブラリがあるようです。 ツイートの画像を見てみると、非常に綺麗に背景が削除されています。すごい。 ツイートはPythonコードからの呼び出しですが、READMEをみるとCLIもありました。 今回はこのCLIでいろんな画像を処理してみます。 前提条件 PC: MacBook Pro (13-inch, M1, 2020) OS:
M1 MacにPythonインストールして開発環境構築してみた
M1 Mac上でPythonの開発環境構築やっていきます これはYouTube動画の資料です M1 MacにPythonインストールして開発環境構築してみた https://youtu.be/dqw4aAgEwoQ はじめに なるべく、プログラミング初学者向けにもわかりやすく解説していきます いっしょに やっていきましょう 2021年1月時点の情報です M2のMacが出る頃(いつ?)には 古い情報になってるはずなのでお気をつけください 自己紹介：オサミー ソフトウェアエンジニア。株式会社プレジニア代表取締役。 iPhoneアプリ開発歴10年。企画開発したiPhoneアプリ160万ダウンロード以上。 新規事業立上げ支援など。 動画(Python環境構築)の目次 理論編: M1 Macの罠とは 実践編 ①Webアプリ(django) ②データ分析(jupyter, pandas, numpy,
node-gypコンパイル時に怒られるときは素直にpythonを2.7系におとす - Bye Bye Moore
npmのパッケージインストール時にnode-gypがエラーを出すなら、 コンパイル時につかうPython系の不整合が問題であるケースが考えられます。 その際は"pyenv local"などでpythonを2.7系におとすと上手くいったりします。 実際のところ $ npm install npm WARN package.json passport-test@0.0.1 No description npm WARN package.json passport-test@0.0.1 No repository field. npm WARN package.json passport-test@0.0.1 No README data > kerberos@0.0.12 install /Users/shuzo_kino/node/passport/node_modules/mongoose
AWS Security Hubで、アカウント集約の設定を簡単に行うスクリプトを作った | DevelopersIO
AWS Security Hubの管理機能として、アカウント集約とリージョン集約があります。 管理者アカウントおよびメンバーアカウントの管理 - AWS Security Hub 【アップデート】AWS Security Hub が検出結果のリージョン集約に対応しました | DevelopersIO これらを組み合わせて使う場合には、リージョン毎にアカウント集約の設定を行う必要があるようです。 AWSアカウントが複数ある場合には、それぞれのアカウント・それぞれのリージョンで招待＆承認の操作が必要になり、とても手間です。 というわけで、招待＆承認を行うスクリプトを作ってみました。 なお、定期チェックされるタイミングで集約先のリージョンや管理アカウントに反映されるようなので、設定結果の反映確認は、しばらく待つ必要があります。 セキュリティチェックの実行スケジュール - AWS Security
【PyInstaller】Pythonで作成したアプリをexe化して配布する - Qiita
0. はじめに 前回に引き続き連載ネタ第3弾です。 作成したGUIもPythonの環境構築している人しか使えません。技術者が何かしらのアプリを作成してもいざユーザーに使ってもらう際に、そのユーザーに難解な環境構築をさせるのもひと手間ですね。 そこで今回はPyrhon環境がないユーザーにexe化してアプリ提供する部分を書いていきます。 exe化もいくつかあります(Py2exeとかcx_freeze)が、今回はメジャーなPyInstallerを紹介します。 【第1回】Pythonで簡単に日本語OCR 【第2回】PythonでオリジナルGUIアプリを作成 ※前回記事 【第3回】Pythonで作成したアプリをexe化して配布する ←今回はこの記事 動作環境 OS : Windows10 pro Python : 3.8.3 // Miniconda 4.9.1 PyInstaller : 4.6
/proc/meminfoのviewerをつくった - Qiita
やりたいこと /proc/meminfoの内容を理解するために、色々実験しながら各要素の変遷が見たい。 ただ、メモリ使用状況を可視化するツールはたくさんあるがどれも抽象度が高く、 /proc/meminfoの粒度での変遷を表示するツールを見つけられなかった。 やったこと /proc/meminfoをできるだけそのまま表示するmiviewerをつくった。 といっても/proc/meminfoを取得して積み上げグラフにしただけ。 miviewer $ ./miviewer.py -h usage: miviewer.py [-h] [-a] [-i INTERVAL] [-c COUNT] [--check] [-w WINDOW] [-t {active,buff-cache,available,user-kernel}] optional arguments: -h, --help sho
HTTPリダイレクト設定のテストにTavernを使ってみた | DevelopersIO
いわさです。 先日、S3静的ホストで大量のリダイレクト設定をしていました。 設定の変更や追加をするたびにデグレードテストしないといけないなぁと思ったのでテストフレームワークでリダイレクト動作のテストを行うようにしてみました。 テストフレームワークにはTavernを使ってみました。 そこで、Tavernの使い方などを残しておきたいと思います。 なお、この記事ではmacOS Big Surで動作確認をしています。 Tavernとは Tavernは、pytestをベースにした、APIテストフレームワークです。 Tavern API Testing — Tavern 1.20.0 documentation Python Testing With Pytest | DevelopersIO 特徴としては、最小限の機能を備えていて、かつpytestと統合出来るという点でしょうか。 今回私は、ｃURL
Pyright を LSP サーバとした自作 LSP クライアント（実装編） | フューチャー技術ブログ
はじめにこんにちは、Future でアルバイトをしている空閑と申します。本記事ではタイトルの通り、Pyright を LSP (Language Server Protocol) サーバとした自作クライアントを実装しますが、その前に経緯について説明します。本節では実装については触れません。 アルバイトの前は、Future のインターン Engineer Camp で Python のソースコード解析に取り組んでいました。そのときの様子は、Engineer Camp2021: Python の AST モジュールを使ってクラス構造を可視化する で触れています。当時は Python の AST モジュールを活用する方針で、それ以外は自前で解析を行っていました。アルバイトでも引き続き解析に取り組んでいますが、次第に型推論などの技術が必要になってきており、全てを自前で実装することは困難な状況です。
【Pythonコーディング規約】PEP 8 vs Google Style - Qiita
はじめに Pythonのコーディング規約として有名なのは標準ライブラリのコード規約PEP 8であるが、Google Python Style Guideというものがあるという。そこでGoogle StyleはPEP 8とどこが違うのかをまとめてみた。結論から言うとほとんどPEP 8と同じだったので、共通している規約（特に空行・空白関係）は割愛した。違いがあるのに網羅しきれてないところがあるかもしれないがご容赦頂きたい。 注 両者日本語訳が出ているが最新でない可能性があるので、極力英語版を参考にした PEP 8はpublic domain, Google Style GuideはCC by 3.0 比較表 項目 PEP8 Google
Python Redmineを使用してRedmineを操作する - Qiita
import datetime from redminelib import Redmine redmine = Redmine('http://192.168.0.200/', key='60076966cebf71506ae3f2391da649235a2b1d46') issue = redmine.issue.new() issue.project_id = 'Test1' issue.subject = 'サブジェクト' issue.tracker_id = 1 #トラッカー issue.description = 'チケットの内容をしめす。\n改行もできる。' issue.status_id = 1 #ステータス issue.priority_id = 1 #優先度 issue.assigned_to_id = 1 #担当者のID issue.watcher_user_ids
AWS CDKとPythonでサーバーレスAPIを作成してみた。 | DevelopersIO
AWS CDKとは？ AWS Cloud Development Kit (CDK)は、コードでクラウドインフラストラクチャを定義し、AWSCloudFormationを介してプロビジョニングするためのフレームワークです。AWS CDKを使用してプログラミング言語でクラウドにアプリケーションを構築することができます。 AWSCDKでサポートされているプログラミング言語 : TypeScript, JavaScript, Python, Java, C#/.Net, and Go。 この記事では、AWS CDKとPythonを使用してDynamoDBでAPIを作成してみました。 やってみた CDKをインストールする 次のコマンドを使用してCDKをインストールしておきます。 AWS CDKにはCDKツールキットとAWS Construct Libraryが含まれています。メインのCDKパッケー
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