はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める (WEB+DB PRESS plusシリーズ) 目次 目次 はじめに 通常のclassとdataclassの比較 dataclassの良いところ データを格納する箱であることを明確にできる。 クラス定義を短くかける 型情報を書くことでデータ構造が見やすくなる。 Printしたときに、そのままオブジェクトの中身を表示できる。 asdict関数でdictに変換できる。(Dictから簡単にJSONにも変換できる) Dict(JSON)からdataclassを作ることもできる Frozen引数を使うことで、簡単にイミュータブルにもできる。 データが作られたときに、自動後処理機能を追加することができる。 dataclassの残念なところ コレクションの初期化 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに C++ユーザやJ
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が教育用途において十分だという話
Pythonが教育用途において十分だという話 今話題のPythonを教えている現役の講師です。Pythonを教える際に重視すべきだと考えている機能等について書いておきます。 dataclass / Pydantic 自分は型ヒントよりもdataclassやPydanticを使った型付けを重視しています。いわゆるクラスベースな言語の書き方が大事だと考えています。 dataclass Pythonは動的型付け言語であり、interface相当の機能すらclassの構文で書く変わった言語です。近年Pythonの型ヒントは少しづつ充実してきていますが発展途上であることは否めないですし、何より実行時にその型であることは保証されないので、dataclass等を使った開発スタイルが依然強力だと考えています。 Python+TypeScriptというようなスタックを使う際には両言語の差に混乱するでしょう。
Python の型システムの上で Immutable な Python プログラムを作る - 病みつきエンジニアブログ
まえがき 今年の PyCon JP 2020 にて「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」というタイトルで登壇させていただきます。本稿は、発表の補足となる「型ヒントを使って Immutable な Python を実現する方法」について紹介したものです。 Python の型ヒント Python には「型ヒント」という機能があり、型をプログラム内に宣言することができます。 age: int = 28 name: str = 'Bruce Wayne' Python は動的型付き言語であるため、この情報はランタイム(実行時)にはあまり意味がないのですが、 mypy などの型チェックツールをつかうと、型の誤りをチェックすることができます。 def check_batman(name: str) -> bool: return name == 'Bruce Wayne' a
はじめに Pythonでデータを格納する際に辞書や普通のクラスを使っていませんか？Python3.7からはデータ格納に便利なdataclassデコレータが用意されています。 この記事では公式ドキュメントやPEP557の説明ではいまいち掴めない、どういった時に便利で、なぜ使うべきなのかという点に触れつつ、使い方を説明していきます。 なお、以前のバージョンではPython3.6に限りpip install dataclassesによって使えるようになります。執筆時点ではGoogle Colaboratoryの環境がPython3.6.9ですが、デフォルトでdataclassesがインストールされています。 想定読者 dataclassの存在を知ったが何なのかよく分からない人 可読性高くデータを扱いたい人 「前はこんな機能なかったし、自分は別に使わなくて良いよ・・・」と思っている人 よく見かける
I started programming in Rust several years ago, and it has gradually changed the way I design programs in other programming languages, most notably in Python. Before I started using Rust, I was usually writing Python code in a very dynamic and type-loose way, without type hints, passing and returning dictionaries everywhere, and occasionally falling back to “stringly-typed” interfaces. However, a
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 1 - RAKSUL TechBlog
はじめに この記事を読んで得られること 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 1. 開発環境の構築で使用したツール AWS Lambdaのコンテナサポートを採用 Poetry利用時に開発と本番環境の適切な管理でLambdaデプロイ問題を解決 Poetry利用時に起きた問題 Dockerfileを分けてデプロイできない問題を回避 Mutagen Composeを採用 Dockerの同期遅い問題 Mutagen Composeを利用 2. 開発で活用したPythonライブラリ パッケージ管理 Poetry Ryeも検討したものの採用せず ベースのライブラリ FastAPI Mangum Powertools for AWS Lambda リンター・フォーマッター Ruff Mypy 型アノテーション自動生成ツールの活用 Black テスト Pytest p
オブジェクト指向設計実践ガイドを読んだので基本部分をPythonでも書いてみた - サーバーワークスエンジニアブログ
オブジェクト指向設計実践ガイド is https://www.amazon.co.jp/dp/477418361X その名の通りオブジェクト指向の原則に沿った設計を実践しながら学ぶという内容です。 私は今年の3月からCloud Automatorを開発するサービス開発課に配属になりましたが、これまでのプログラミング経験が乏しいこともあり、 オブジェクト指向というものがいまいち掴みきれませんでした。 そこで夏頃からこの書籍を読み始めたのですが、これまで頭の中でぼんやりしていた概念が丁寧に論理立てて整理できた感覚があり、とても勉強になりました。 オススメの書籍ですので、今回はこの書籍の基礎部分をPythonでご紹介したいと思います。 なぜPython? 私自身、普段の業務では主にRubyを利用していますが、 社内の他部署ではPythonが主に使われていて、新人研修で初めて学んだプログラミング言
Pydanticが今最高にCool こんにちは、極論モンスターのYosematです。pydanticに替えてdataclassを使う理由は今ほとんどありません。pydanticがV2になったこのタイミングでpydanticに乗り換えましょう。この記事ではなぜdataclassよりもpydanticなのか理由を述べていきます。 ※2024/02/26追記 OpenAIのクライアントもPydanticを採用しました 素敵なブログからの引用。ただし現在はdataclassもslotを導入している。slotを利用して通常より高速にフィールドアクセスしたい人はattrsやdataclassもアリ。 理由① より洗練されたインターフェース pydanticをdataclassに代えて使うのはなんといってもかゆいところに手が届くインターフェースです。はっきりいってdataclassも素晴らしいライブラリ
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今時のPythonはこう書く2020 - Qiita
【2020年】CTF Web問題の攻撃手法まとめ - こんとろーるしーこんとろーるぶい
Python3.7で導入されたdataclass入門 - MyEnigma
2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
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Writing Python like it’s Rust
dataclassを捨ててpydanticに乗り換える