本稿は Python に型アノテーションを追加するという PEP 483 - The Theory of Type Hinting の提案で参照されている Jeremy Siek (@jeremysiek) 氏と Walid Taha 氏が開発した漸進的型付けについての入門記事の翻訳です。 What is Gradual Typing Python 3.5 で導入された型アノテーションについて興味がある方は以下を参考にしてください。 Python と型ヒント (Type Hints) と #pyconjp [翻訳] PEP 0484 -- 型ヒント (Type Hints) Revenge of the Types: 型の復讐 私自身、型システムに明るくないため、一部未訳の部分があったり、勘違いや誤訳もあると思います。そういった誤りを見つけたら編集リクエストを送ってもらえると助かります。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本稿は Python に型アノテーションを追加するという提案が行われたときに起こった Python コミュニティの議論の後、2014年8月24日 (日) に Armin Ronacher (@mitsuhiko) 氏によって書かれた記事の翻訳です。 Revenge of the Types Revenge of the Types by Armin Ronacher : Python (REDDIT) Revenge of the Types | Hacker News Python 3.5 で導入を検討している型アノテーションについて

2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ

Pythonへの型アノテーション導入を目指すGuido van Rossum氏 mypy の型アノテーションの構文を Python に取り込もうとメーリングリストで提案したニュースが話題になりました。今夏に話題になったニュースを今冬にフォローするという季節外れ感ですが、ずっと興味はあって「あとで読む」状態になっていたのを調べてみました。 基本的には mypy のドキュメントから自分の興味のあるところをかいつまんで説明しています。分かりにくいところがあれば原文を参照してください。 Welcome to Mypy documentation! mypy とは mypy は Python の静的型チェッカー (static type checker) です。wikipedia:静的コード解析 や wikipedia:en:Lint (software) ツールの一種だと説明されています。 Pyt

2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！ Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログを見る これはクローラー／スクレイピング Advent Calendar 2014の7日目の記事です。 Pythonでクローリング・スクレイピングするにあたって、いろいろなライブラリがあるので一覧でまとめてみます。 以下の4つのカテゴリにわけて紹介します。 Webページを取得する Webページからデータを抜き出す Webページの自動操作 総合的なフレームワーク なんでこれが載ってないの？この説明はおかしい！などありましたらお気軽にお知らせください。なお、この記事はいろいろなライブラリを紹介することを目

まえおき デザインパターンに関しては色々言われていますね。 個人的には、「確かに微妙だし全体的に時代遅れっぽいけど基礎教養みたいなもんなので基本情報技術なんぞを受ける暇があるなら一通り目を通しておいてもいんじゃねえの？」っていう立場です。 微妙っぽい感じなものが多いデザインパターンなんですが、それでもちゃんと押さえておいた方がいいよねっていうものの一つがオブザーバーパターンです。 アプリケーション的なプログラミングをしていると絶対に避けて通れないパターンなんですけども、以外と存在も意味も知らずになんとなくとコピペで済ませている人に未だにめっちゃ出会うのでちょっとした危機感だよねっていうのが現状です。 このパターンはみんな大好きMVCの基礎となっている設計手法で、Webとかスマホアプリだとかをちゃんとやるには避けて通れないんだ。一切勉強もせずに聞きかじりの知識で「今さらデザパタの記事とかww

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curlなどで取得したテキストを自動的にターミナルの文字コード（たとえばUTF-8）に変換したい場合がある。 このような場合には、Pythonのchardetモジュールが使える。 chardetは、Mozilla Firefoxで使われている文字コード判定アルゴリズムをPythonモジュールとして移植したものである。 chardetのインストール DebianやUbuntuでは最初からインストールされている。 $ sudo apt-get install python-chardet Reading package lists... Done Building dependency tree Reading state information... Done python-chardet is already the newest version. 0 upgraded, 0 newly

Python でクロージャを使う方法をご紹介します。 クロージャとは 一言でいうと、クロージャとは「関数内の変数の名前解決がその関数が 宣言されたときのスコープ で行われるもの」です。 もう少し丁寧にいうなら、クロージャとは 関数内のローカル変数以外の変数の名前解決が 呼び出し時のスコープではなく 宣言時のスコープによって行われるもの。 またそのような機能を持った関数のこと。 を指します。 例をあげます。 x = 1 def get_x(): return x class MyClass(object): x = 10 print get_x() # 10 ではなく 1 が返される MyClass 内の print get_x() は何を出力するでしょうか？答えは「 1 」です。 10 ではないというところがポイントです。 この挙動になる理由は get_x() の中の x は「呼び出し時の

Pythonのイテレータ(iterator)とジェネレータ(generator)についてまとめてみます。 (追記2018.12.25: Python3の文法に全面的に置き換えました) イテレータ: 要素を反復して取り出すことのできるインタフェース ジェネレータ: イテレータの一種であり、1要素を取り出そうとする度に処理を行い、要素をジェネレートするタイプのもの。Pythonではyield文を使った実装を指すことが多いと思われる Python組み込みのコレクション(list, tuple, set, dictなど)はどれもイテレーション可能ですが、組み込みのコレクションを使った繰り返し処理ではあらかじめコレクションに値を入れておく必要があるため、以下のようなケースではイテレータやジェネレータを自分で実装したいというケースがあると思います。 無限に繰り返すイテレーション 要素すべてをあらかじめ

あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。

Pythonのモジュールについて復習＆まとめてみました。 基本 Pythonでは拡張子が「py,pyc,pyo」のファイルをモジュールとして読み込むことができます。 モジュールはimportによって読み込まれた時点で実行され、モジュールオブジェクトとしてアクセスできるようになります。 Pythonにおけるグローバルスコープはモジュールに限定されており、 意図的に書き換えない限り実行されたコードが他のモジュールの値に影響を及ぼすことはありません。 また、グローバルスコープに宣言されたオブジェクトはモジュールオブジェクトの属性としてアクセスすることができます。 これはグローバル変数やモジュール変数と言ったりします。 このあたりについて詳しく知りたい方は以下をを参照ください。 https://note.crohaco.net/2017/python-scope/ Pythonでは名前空間という言

>>> import logging >>> logging.log(100, 'test') Level 100:root:test # [ばっど] 書式文字列はその場で組み立てずに >>> logging.warn('test %s,%s' % (1, 2)) WARNING:root:test 1,2 # [ぐっど] 引数として渡す >>> logging.warn('test %s,%s', 1, 2) WARNING:root:test 1,2 # 文字列以外が渡されると文字列に変換される >>> logging.warn({'a': 1}) WARNING:root:{'a': 1} 書式文字列をその場で組み立てないほうがよい理由は、 後述するハンドラやフィルタによってそれぞれの引数を参照することができるからです。 また、出力関数は引数に文字列以外が渡されると文字列に変換されて

Pythonを始めたばかりのユーザーの多くが、どちらのバージョンを使えばいいのか迷っています。私の答えは、「気に入ったチュートリアルに書かれているバージョンにしましょう。そして、あとで違いを調べてください」という言葉につきます。 それでは、新しいプロジェクトを始めるときにはどちらを選べばいいのでしょうか？ 使おうとしているライブラリを全てサポートしているなら、2.7.x系と3.x系のどちらを使ってもよいでしょう。そうはいっても、この2つのメジャーバージョンについて大きな違いを見ておくのは良いでしょう。どちらかのみでコードを書いたり、プロジェクトに使おうとしている時によくある落とし穴を避けられるからです。 __future__ モジュール Python 3.x で導入されていて Python 2 で使えないキーワードについては、 __furute__ モジュールをインポートすることで Pyt

Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に

functoolsにlru_cacheとtotal_orderingという便利なデコレーターがあるのを今更知ったのでメモ functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False) ラップした関数の最近の呼び出しを最大 maxsize 回までキャッシュするデコレータ（Noneで無制限にキャッシュ） Python functools.lru_cacheで竹内関数をメモ化 functools.total_ordering __lt__(), __le__(), __gt__(), __ge__() の中からどれか1つと、 __eq__()メソッドを定義したクラスを引数に渡すと残りのリッチ順序比較メソッドを定義してくれるクラスデコレーター [参考リンク] 10.2. functools — 高階関数と呼び出し可能オブジェクトの操作 — Python 3.4.1 ド

ウェブスクレイピングについては、pythonのディスカッションボードなどでもよく話題になっていますよね。いろいろなやり方があるのですが、これが最善という方法がないように思います。本格的な scrapy のようなフレームワークもあるし、 mechanize のように軽いライブラリもあります。自作もポピュラーですね。 requests や beautifulsoup 、また pyquery などを使えばうまくできるでしょう。 どうしてこんなに様々な方法があるかというと、そもそも「スクレイピング」が複数の問題解決をカバーしている総合技術だからなのです。数百ものページからデータを抽出するという行為と、ウェブのワークフローの自動化（フォームに入力してデータを引き出すといったもの）に、同じツールを使う必要はないわけですから。私は自作派で、それは融通が利くからですが、大量のデータを抽出する時に自作はふさ

AM 08:00 さーて、頼まれてたクローラー、サクサクつーくろ （　・ω・）ノ　オー PM 01:00 ふーむ、あらかたscrapyで用意することできたわ 単純なクローラーだったらサクッて作れるね （　＾ω＾）おっおっおつ PM 01:15 でも、ちっと連続でクローリングするbotみたいなもの 作りたいから、もうちょいやってみよう。 そうだ、別関数を用意して回すのはどうかな？ （　・ω・）？ PM 01:30 英語・・・。んん？この「yield」ってなんやねん。 ふむふむ、ジェネレータがうんちゃらかんちゃら？ （　・ω・）？ まぁ、使わなければいいでしょ。 PM 08:00 （　・ω・） （　；ω；）ブワッ できなかったよ！！ なんかしらんけど、英語圏のQ&Aってだいたいが「yield」 使っているから、回避できへん！！ クッソ、こうなったら徹底的に理解してやる・・・・！！ 1. 「yi