Rustは本当に動作が高速なのか？ Pythonとの比較で分かる、Rustのパフォーマンス特性
パフォーマンス比較の形式 PythonやRustには「line_profiler」や「criterion-rs」など、それぞれ優れたプロファイリングのためのライブラリやツールがあります。基本的にはこれらのツールを使うべきですが、計測自体が計測対象に影響を与えてしまいますし（特にline_profiler）、異なる言語間で比較する必要があるため、経過時間をprint出力する方式で進めます。環境によって結果は異なるのですが、参考までに筆者のプログラムの実行環境を以下に記載しました。 OS：ArchLinux（kernel 5.7.10-arch1-1） CPU：AMD Ryzen 9 3950X 16-Core Processor RAM：G.Skill F4-3200C16-32GVK×4（DDR4-3200 32GB×4） SSD：Crucial CT1000MX500SSD1（1000G
AWSを使ってReact・Django(DRF)のウェブアプリをデプロイしたい - Qiita
はじめに DVA 取得と、デプロイについての知識とそれを含めた開発スキルのレベルアップのために色々とやっているのでそれの途中経過をアウトプット。 前提として以下の記事の話があります。 React と DRF の SPA で JWT を Cookieで管理してみた話 もくもく会アウトプット:Django で JWT を Cookie で処理するやつを理解したい やったこと フロント側(React)を CodePipeline・CodeBuild・Route53・CroudFront・S3 の構成でデプロイ サーバー側(DRF)を EC2 インスタンス 1 台を使ってデプロイ 上記を Https でやり取りするようにして連携 ひとまず今回は Code シリーズを使った S3 静的 Web ホスティングでの React デプロイと同時にクロスオリジンでの SPA デプロイの体験を行うというのがテ
Python 3.10の新機能：「構造的パターンマッチ」とは
ネストしたコンテキストマネジャーの簡潔な記述 分かりやすくなったエラーメッセージ デバッグやプロファイリング用に提供される行番号がより正確なものに 構造的パターンマッチ ファイル操作などでエンコーディングを明示しなかった際にEncodingWarning警告クラスを送出するようにオプトイン可能 「|」演算子を使用したユニオン型の指定 パラメーター仕様変数 型エイリアス ユーザー定義の型ガード 本稿では、これらの新機能の中で新しく追加された構造的パターンマッチ（match～case文）について見ていくことにする。なお、構造的パターンマッチについてはPEP 634、PEP 635、PEP 636で詳しく述べられている。 match～case文の概要 match～case文の構文を以下に示す。なお、「match」と「case」はソフトキーワードであり、構造的パターンマッチを行う文脈でのみキーワー
Pythonバックエンドエンジニアが1ヶ月でフロントエンドを学んだ話
この記事について Pythonバックエンドエンジニアが1ヶ月でフロントエンドを学んだ話を共有する。 どういう勉強をしたかのラーニングパスを某所で話したら興味があるというコメントがあったので、自分の振り返りも兼ねて共有することにした。 TL;DR 学習期間は1ヶ月、30時間程度 TypeScript → Next.js → MDNでHTML+CSS → TailwindCSS の順に勉強した JavaScript、React.jsはほぼすっ飛ばした(というより上記ラーニングパスの中で派生して習得した) できるようになったこと: 簡単な処理であればテストつきでTypeScriptのコードが書けるようになり、UIの基本的な設計ができるようになった DISCLAIMER 筆者の経験を記したものであり、ベストプラクティスではありません。 筆者の開発スキルセット（勉強前時点） バックエンドが得意領域
Visual Studio Code用Python拡張機能の2021年9月版がリリース
2021年9月版のPython拡張機能には、github.devを介してセマンティックハイライトや、ビルトイン、Pylanceにバンドルされているスタブ、現在のファイルでローカルに定義されているシンボル、および開いているファイルのシンボルの補完、構文エラーの確認、コードナビゲーション、アウトラインサポート、関数シグネチャヘルプ、コンテキストドキュメントの強調表示といった編集機能が利用できるようになっている。 さらに、Visual Studio Codeに新たに組み込まれたテストエクスプローラによって、Pythonテスト機能の外観が一新され、テストの検出、ナビゲーション、ステータスレンダリング、テスト検索、選択したテストの実行、最後に実行したテストの再実行といった機能を、新しいUIで利用可能になった。 なお、2021年10月版以降は、Jedi 0.18以降がサポートされるほか、ctagsとr
Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか - MonotaRO Tech Blog
Software Design連載開始 ※ (2021/09/02 08:55) 「Pythonを用いて開発を始めたのが2003年」を「Pythonを用いて開発を始めたのが2002年」に修正 こんにちは。金谷です。 このたび、モノタロウにおけるPython大規模開発に関する取り組みを、技術評論社様で発刊されている Software Design に連載させていただくことになりました。 モノタロウがPythonを用いて開発を始めたのが2002年。2021年の現在もPythonを用いた開発が続けられています。 事業の成長に伴い、関連するシステムやエンジニアの数も増え続けていくなかで、いかに安定的に価値を提供し続けられるのか。 モノタロウにおける取り組みを、開発や運用周りを通してご紹介していきます。 本記事の初出は、 Software Design2021年8月号「Pythonモダン化計画（第1
ビジネスパーソンはPythonよりも「AI企画」を学ぼう--実践で使えるメソッドを伝授
DX推進のキーテクノロジーであるAI。しかし、AIを使いこなせる人材が不足しているために、AIをうまくビジネスに取り入れられない企業が多くあります。世界有数のデジタル企業がAIを活用してビジネスを成長させているなかで、これからの競争を勝ち抜いていくためには、実践の場で活躍できるAI人材の採用または育成が急務となっています。 ZOZOでさまざまなAIプロジェクトの推進を担い、SaaS型人材育成サービスを手がけるGrowth X社（コラーニングから商号変更）でAI戦略アドバイザーを務める野口竜司が、連載の第1回ではこれからの企業におけるAIの重要性やAI人材が不足している現状について、第2回では自社でAI人材を育成するときに使えるフレームワーク「心技体＋知」についてお伝えしてきました。 ビジネスパーソンに必要なのは「AI企画」のつくり方 AIについて学ぶ研修で、AIのプログラミングでよく使われ
オープンソース＆クロスプラットフォームのPython IDE「Spyder 5.1.0」がリリース
Spyderは、NumPy、SciPy、Matplotlib、IPythonなどが統合されており、科学用途におけるプログラミングでの使用を意図している。 今回、リリースされた「Spyder 5.1.0」では、ロゴ、スプラッシュスクリーン、「About Spyder」ダイアログのデザインが一新されたほか、IPythonコンソールにおけるRichとColoramaのサポートが追加された。また、エディタとIPythonコンソールにコードを貼り付けた際に、インデントが保持されるようになっている。 さらに、プラグイン間での双方向の依存関係を可能にする新たなAPI機能が追加されたほか、アウトラインペインにおけるいくつかの重大なバグの修正するとともに、エディタでインラインコメント付きのリンティングメッセージを無視する機能が復活した。また、エディタにおけるコード補完のパフォーマンス向上、Windowsおよ
ブラウザ上からNode.jsやPythonでバックエンドを無料で開発可能な「Napkin」を使ってみた！ -
どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、ブラウザ上からNode.jsやPythonをプログラミング可能なクラウドエディタを提供する無料のWebサービスをご紹介します。 サーバレスでバックエンドを開発できるうえ、シンプルなエディタから即座にエンドポイントを作って公開もできる便利なサービスとなっています。 手軽にサーバ側の処理を構築したい場合やFaaSのように使いたい方にも最適なのでぜひ参考にしてみてください！ 【 Napkin 】 ■「Napkin」の使い方 それでは、「Napkin」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう。 まず最初にサイトのトップページから【Sign Up】ボタンをクリックして無料のユーザー登録を済ませておきます。 登録方法はいくつかありますが、今回はもっとも簡単なGitHubアカウントを利用してみます。 確認用のウィンドウが表示されるので承認をし
チャート描画ライブラリ『Plotly』をPythonで試す：インストール＆環境設定編 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発部のしんやです。 ここまで色々な可視化におけるツールやサービスを個人的に触ってきましたが、何らかの言語でサクッとデータを可視化出来るライブラリとかないものかなーと思っていたところ、『Plotly』というプロダクトの存在を知りました。ザッと内容を確認してみたところとっつき易さと表現の幅の広さが良い感じっぽいぞ！ということで個人的にこのプロダクトを触っていってみようと思います。 ? Announcing Plotly.js 2.0! - Graphing Library / Plotly.js - Plotly Community Forum Webブラウザ上でグラフを描画できる「Plotly.js 2.0」がリリース：CodeZine（コードジン） 目次 Plotly 概要 Plotlyとは Dashとは 環境構築 導入環境
Webサービスで使用される開発言語 JavaScriptとPHPが1位、Pythonは3位 | Ledge.ai
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数学×Pythonプログラミング入門 ― 中学・高校数学で学ぶ
中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによる数学×プログラミングを学んでみよう。数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学べる連載。 第1回 中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩（2021/07/05） 1. 問題解決の方法を学ぶための最強のツールとは 2. 文法からアルゴリズムへ ・コラム 良いアルゴリズムと数学の知識 3. 数学×Pythonを学ぶことの相乗作用 4. 前提知識と目標 5. Pythonプログラミングの準備と便利なライブラリ 第2回 中学数学だけでフェルマーの小定理をプログラミングしてみよう（2021/07/26） 目標： フェルマーの小定理をプログラミングしてみる 1. サンプルプログラム（演算子の利用） ・【まとめ】演
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初心者向け）HerokuでDjangoをデプロイ後のマイグレートがうまくいかない場合のチェックポイント - Qiita
Thought you loved Python? Wait until you meet Rust
We're Building New Courses on Rust and Python + the Replit.web Framework
Hey Python devs, don’t underestimate TypeScript
なぜ多くの若いフリーランスは、C#やJavaのような優れた言語ではなく、Pythonのような信頼性が低い言語を使いたがるのでしょう？
GitHub Security Lab disclosed on HackerOne: [Python] CWE-090: LDAP...
How to Add and Subtract Two Matrices in C++, Python, and JavaScript
Coming to Rust from Django