たった数行でpandasを高速化する2つのライブラリ(pandarallel/swifter) - フリーランチ食べたい
pandas はデータ解析やデータ加工に非常に便利なPythonライブラリですが、並列化されている処理とされていない処理があり、注意が必要です。例えば pd.Sereis.__add__ のようなAPI(つまり df['a'] + df['b'] のような処理です)は処理が numpy に移譲されているためPythonのGILの影響を受けずに並列化されますが、 padas.DataFrame.apply などのメソッドはPythonのみで実装されているので並列化されません。 処理によってはそこがボトルネックになるケースもあります。今回は「ほぼimportするだけ」で pandas の並列化されていない処理を並列化し高速化できる2つのライブラリを紹介します。同時に2つのライブラリのベンチマークをしてみて性能を確かめました。 pandarallel pandaralell はPythonの m
PythonコードをWebAssemblyにコンパイルする「py2wasm」がWasmer社から発表された。WebAssembly版CPythonよりも約3倍高速だ。PythonコードをCPythonのAPIコールに変換するトランスパイラがベースになっている。 WebAssemblyランタイムの開発と提供を行っているWasmer社は、PythonのコードをWebAssemblyバイナリにコンパイルする「Py2wasm」を発表しました。 Announcing py2wasm – A #Python to #WebAssembly compiler that speeds up by 3x your Python apps!https://t.co/0v4YLZC7lY — Wasmer (@wasmerio) April 18, 2024 WebAssembly版CPythonよりも3倍高速
Even if you write clear and readable code, even if you cover your code with tests, even if you are very experienced developer, weird bugs will inevitably appear and you will need to debug them in some way. Lots of people resort to just using bunch of print statements to see what's happening in their code. This approach is far from ideal and there are much better ways to find out what's wrong with
「Python」の登録商標、米Python Software Foundationが再出願。アーク社の登録商標に対しては不使用取消審判を請求
「Python」の登録商標、米Python Software Foundationが再出願。アーク社の登録商標に対しては不使用取消審判を請求 プログラミング言語「Python」の開発を支援する米Python Software Foundationが、国内における「Python」の登録商標を5月に出願したことが明らかになりました。 国内におけるPythonの登録商標は、2018年5月に株式会社アークによってすでに登録されています。しかし今回、Python Software Foundationはこれに対して不使用取消審判を請求しました。 これが成功し、Python Software Foundationの出願が無事に登録されれば、より安心してPythonの名称を使えるようになると見られます。 アーク社の登録商標に対して不使用取消審判を請求 現状と見通しについて、知財に詳しい株式会社テックバイ
PDFデータ 世の中の人はPDFが大好きなようで、嫌い嫌いと言っていても扱わざるを得ません。しかし、それに何時間もかけるのはちょっと・・・と思うのが人の常です。PDFの表データをしかないというケースもありますが、そのような際に便利なtabula-pyという超便利なライブラリがあったのでメモしておきます。 https://github.com/chezou/tabula-py tabulaにかんして tabulaはPDFの表を抽出するためのJavaのライブラリです。tabula-pyはそのラッパとなっております。そのため、利用するためにはJavaのインストールが必要です。 Javaをインストールした後、下のようにするとPythonのライブラリが利用できます。
人気の高いプログラミング言語であるPythonには、膨大な量のパッケージコレクションが存在している。開発者はこうしたパッケージコレクションを通じて、開発に必要な機能を取得して利用している。パッケージコレクションアップデートも簡単に行え、開発において欠かすことのできない機能となっている。 しかし最近では、この機能がサイバー犯罪者に悪用されるケースが出てきている。パッケージを通じてマルウェアへの感染を促すケースから、情報窃取を行うケースまでさまざまだ。開発者はパッケージコレクションに登録されているパッケージは安全なものと認識しているが、実際にはこのようにリスクの高い「偽のパッケージ」が含まれていることがしばしば指摘されるようになってきている。 SANS Internet Storm Centerが5月24日(米国時間)、「ctx Python Library Updated with "Ext
はじめに この記事は2020年のRevCommアドベントカレンダー20日目の記事です。 19日目は@metal-presidentさんの「モバイルチームの成長とKMM導入に向けて」でした。 11月に株式会社RevCommに入社した@rhoboroです。 前職では主にGCP x Pythonで、現職では主にAWS x Pythonで日々業務を行なっています。 RevCommでは広島県の尾道からフルリモートワークで働いているので、そういった働き方にもし興味があればこちらの記事もご覧ください。 それでは、本題に入ります。 PythonのAST(抽象構文木)とは？ この記事は、PythonのAST(抽象構文木、Astract Syntax Tree)に触れたことのない方を対象にしたASTの入門記事です。 そもそもASTとは何なのか、ASTを理解すると何ができるのかを中心に紹介していきます。 さっそ
Introduction to Dockerizing for Production Improve your DevOps skills: learn an iterative process for Dockerizing your code. Get your free ebook Using Alpine can make Python Docker builds 50× slower by Itamar Turner-Trauring Last updated 21 Mar 2023, originally created 29 Jan 2020 When you’re choosing a base image for your Docker image, Alpine Linux is often recommended. Using Alpine, you’re told,
今年も、Pythonのメジャーリリースの季節がやってまいりました。2022年10月3日にリリース予定となっているPython 3.11の新機能を紹介します。 CPython 高速化計画¶Python 3.11で最大のニュースは、なんと言っても Faster CPython: CPython 高速化計画 が開始されたことでしょう。 CPython 高速化計画は、Mark Shannon氏が提案したプランに基づいてPythonの高速化を行うもので、Pythonを毎年50%高速化し、互換性を保ちつつ 4年間で5倍高速化する ことを目標としています。 この計画はMicrosoft社の出資を獲得し、Pythonの父であるGuido van Rossum氏も加わって開発が進められています。 ベンチマーク¶さて、CPython 高速化計画最初のリリースとなるPython 3.11では、どの程度の高速化が
最近、プログラミング言語「Python」に関して残念な出来事があった。2023年10月に開催されたPython関連イベント「PyCon APAC 2023」のプロポーザル選考過程において不正行為があったという匿名の告発がインターネットで公開されたのだ。プロポーザルを審査する査読者の1人として、不正を目の当たりにしたという。この告発に対し、同イベントの開催者側である一般社団法人の「PyCon JP Association」も意見を公開している。 告発の内容を読んでみたが、私は当事者ではないので、この選考過程を「不正」と呼ぶのが適切かどうかは判断できなかった。はっきりしているのは、査読者の間で意見の相違があったということだけだ。部外者としては、こうした決定的な対立に至る前に話し合いでどうにかならなかったのかという月並みな感想を抱いた。 この騒動で私が気になったのは、Python自体が皆にどのよ
Immutable Python ~ NamedTuple で書く副作用のないプログラム - JX通信社エンジニアブログ
この記事はJX通信社 Advent Calendar 2019 の23日めの記事です。 昨日は Yosk さんの 名刺作成をデザイナーの業務から外して、効率化させた話 でした。 こんにちは、サーバーサイドエンジニアの @kimihiro_n です。 今回は Python の Immutable を最大限活用してみる話を書いてみます。 【2019/12/23 訂正 1 】 : NamedTupleを使う際、同値であればオブジェクト自体も同一であると書いてましたがこちらは誤りでした。 個々の id を調べてみると別々のオブジェクトが割り当てられていたため、記事の表現を一部修正しました。 【2019/12/24 訂正 2 】: コメントにて、Java の String オブジェクトも不変であるというご指摘をいただきました。 不変であることとオブジェクトが同一であることの性質を混同してしまっていた
ある個人開発 OSS の歩み： 5 歳になった Janome のこれまでと，これから - Speaker Deck
Transcript ͋Δݸਓ։ൃ OSS ͷาΈɿ 5 ࡀʹͳͬͨ Janome ͷ͜Ε·Ͱͱɼ͜Ε͔Β PyConJP 2020 ଧాஐࢠ ࣗݾհ ଧాஐࢠ ڵຯɿݕࡧʢຊۀʣɼػցֶशɼࣗવݴޠॲཧ ❤ OSS : Janome ։ൃऀɼApache Lucene committer ॴଐɿʢגʣLegalForce ݚڀ։ൃΤϯδχΞ @moco_beta Agenda Janome ͷհ ॳظϦϦʔε͔Β͜Ε·Ͱ 0.4.0 ϦϦʔεͷ͓Βͤ ͜Ε͔Β͍͖͍ͬͯͨ͜ͱ https://mocobeta.github.io/janome/ 扉絵の この子は絵師さんに描いてもらいました (*´Ŗ`*) Hello, Janome $ pip install janome $ python >>> from janome.tokenizer import Tokenizer >
GitHub - astral-sh/rye: a Hassle-Free Python Experience
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Async Python is not faster
50th and 99th percentile response times are in milliseconds, throughput is in requests per second. The table is ordered by P99, which I think is perhaps the most important real world statistic. Note that: The best performers are sync frameworks but Flask has lower throughput than others The worst performers are all async frameworks Async frameworks have far worse latency variation Uvloop-based opt
CSV処理における共通処理をDecoratorパターンで実現する | フューチャー技術ブログ
はじめにTechnogoly Innovation Group 辻です。 システム間のデータ連携として、他システムが出力した CSV ファイルを Go で読み込んでリレーショナルデータベースにファイルのデータを保存する、という処理がありました。CSV の値をデコードしたあとに共通的な処理を差し込みたいユースケースで Decorator パターンを使って実装をしました。コードベースをシンプルに保ちつつ共通処理をフックできます。実用的なユースケースで Decorator パターンを紹介する記事は少ないと思ったので、本記事を書きました。 まず Decorator パターンが必要になった背景を説明したあとに具体的な Go の実装を見ていきます。 背景他システムが出力した CSV ファイルを Go でデコードして、PostgreSQL にデータを投入するような処理がありました。簡略化したイメージは以
ちょうど一年ぐらい前にGraalVMが商用利用可能な安定版に達し、Enterprise版もリリースされたというニュースがあります。 publickey: GraalVM、ついに本番利用可能なバージョン「GraalVM 19.0」登場、JavaやJavaScriptなど多言語対応ランタイム。商用版のGraalVM Enterprise Editionもリリース GraalVMにはPython機能もあると宣伝されているものの、詳しい説明が行われることがなく、それが何者で、どのようなステータスで、どこを目指しているのか、きちんと答えられる人は（日本どころか世界でも）ほぼいないでしょう。GraalVMそのものの説明はちょくちょく出てくるようになってきたと思いますが、そのPythonの機能についてはあまり説明されていないため、Python部分にフォーカスして紹介します。 Graal.Pythonのイ
Python 3.11 からデフォルトの文字列ハッシュアルゴリズムが SipHash13 になります - methaneのブログ
Pythonの文字列やバイト列に対するハッシュアルゴリズムは、HashDoS対策としてPython 3.4から SipHash24が使われていました。 その後、ラウンド数を減らしたSipHash13でも十分に安全だとして2015年にRustが、2016年にRubyが、SipHash24からSipHash13への切り替えを行いました。 https://github.com/rust-lang/rust/issues/29754 https://bugs.ruby-lang.org/issues/13017 Python でもSipHash13に切り替えようという提案を2017年に行っていたのですが、実装した人がなかなかプルリクエストを作ってくれず、またPythonは文字列がimmutableでハッシュ値をキャッシュしているためにそこまで大きなインパクトがなかったこともあり、ずっと放置されてい
概要 マルチプロセスでレスポンスの処理を行う（1リクエストにつき1プロセスがレスポンスの処理を行う）PythonのWEBフレームワーク[1]でAPIサーバーを実装している際、各プロセスから一つのファイルにログを書き出しても、行が上書きされる・順番が前後するといった不整合がおきないのか、という疑問がわきました。（ファイルは各プロセスで独立にopenするものとします。） Pythonのロギングに関する公式ドキュメントには、「複数プロセスから1ファイルへのロギングはサポートしていないから別の方法で工夫しろ」と書いてあるのですが、別の記事では「書き込むログの長さが短ければ不整合はおきない」と記述されていたり、よくわからなくなったので自分で調べてみました。 結論としては、Python標準のloggingモジュールでログの長さが2,147,479,552(=0x7ffff000)バイト以下なら「原子性
Pythonには、オブジェクトにある名前の属性が存在するかどうかをチェックする hasattr という組み込み関数があります。 例えば、リストオブジェクトに append という属性が存在するかどうか確認するときは、次のようにかきます。 In [57]: L = [] print(hasattr(L, 'append')) print(L.append) True <built-in method append of list object at 0x7fbc80542d80> リストオブジェクトには append という属性が存在し、メソッドだということ
Python 4.0 will never arrive🤚😔
For all those Python developers who are wondering: When will Python 4.0 be released?What’s new in Python 4.0?How will we be able to migrate to Python 4.0?Well, let me tell you that Python 4 will probably never arrive. And this is not me saying this, but the creator of the Python programming language himself: Guido Van Rossum. So please, nobody ask about the Python 4.0 release date. The creator of
追記: この記事から8ヶ月後に、パターンマッチ構文は Python に採用されることが決まりました。 PEP 634, 635, 636 (Structural Pattern Matching) を読んだよメモ では最新情報をもとに記事を再構成しています。 昨夜、突如 PEP 622 (Structural Pattern Matching) が python/peps に投稿されました。 python 系のメーリングリストを追いかけていない僕にとっては突然の大物 Draft の登場で、大混乱です。 野心的な PEP が出てきた。なにこれやばい。あとでじっくり読む。 / PEP 622 -- Structural Pattern Matching | https://t.co/HIipocP5Vt https://t.co/o0OUN6BqgH — tk0miya (@tk0miya)
Two malicious Python libraries caught stealing SSH and GPG keys
The Python security team removed two trojanized Python libraries from PyPI (Python Package Index) that were caught stealing SSH and GPG keys from the projects of infected developers. The two libraries were created by the same developer and mimicked other more popular libraries -- using a technique called typosquatting to register similarly-looking names. The first is "python3-dateutil," which imit
データサイエンスと機械学習のコンサルタントであるビッキー・ボイキス氏は、2019年11月14日（現地時間）、「Python 3」への移行に時間がかかっている理由を開発者向けQ＆Aサイト「Stack Overflow」のブログに掲載した。 Pythonの最初の版が公開されたのは1991年と古い。現在も広く使われているPython 2.0が登場したのは19年前の2000年。Python 3は2008年に発表されており、最新版の「Python 3.8」は2019年10月に公開された。 ボイキス氏は、上図が示すように、Python 3への移行には時間がかかっており、それにはもっともな理由があると述べている。 「最も重要な理由は、Python 3にはPython 2との下位互換性がないことだ。そのために主要なライブラリの開発者が、Python 3への移行に消極的になり、支援ツールの不足も相まって、P
September 2021 Summary: Python 3.10, which is due out in early October 2021, will include a large new language feature called structural pattern matching. This article is a critical but (hopefully) informative presentation of the feature, with examples based on real-world code. Go to: What it is | Where it shines | My code | Other projects | Problems | Wrapping up At a recent local Python meetup,
GitHub - se2p/pynguin: The PYthoN General UnIt Test geNerator is a test-generation tool for Python
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はじめに 厚生労働省のCOVID-19の感染状況のデータを基に、グラフやネットワーク図、データテーブルを作成し、Webアプリケーション化しました。作成したアプリは下のリンクのものとなります。 アプリリンク: https://chomoku.herokuapp.com/covid-19 下はネットワーク図の画面です。 利用しているデータは厚生労働省のサイトから取得しています。スクレイピングといっても、pandasのread_html関数を使っているだけです。下のgithubからも取得できますが、後述するようにアプリからも取得できます。 今回アプリを作成したきっかけは、東洋経済さんの可視化を見て、自分ではこういうところを見てみたいなと思うところがあったのがきっかけでした。 アプリはタブでページが切り替えられ、次の3つの部分に分かれます。 1つ目は普通のグラフを表示するページ。 2つ目がネットワ
最近は勉強会での登壇や書籍の出版などアウトプットが色々重なりました (昨年は一度もプロポーザルを書かず登壇依頼もなかったので随分増えました)。 そのたびにツイートもしてきましたが、ほとんど流れてしまって少しもったいない気がしたのでブログにまとめておこうと思います。 登壇資料 PyData.Tokyo Meetup #23「サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み」 Optuna Meetup #1「CMA-ESサンプラーによるハイパーパラメータ最適化」 World Plone Day「Web パネルディスカッション（Python Webと非同期）」 CA BASE NEXT「サイバーエージェントにおけるMLOpsに関する取り組み」 書籍 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発（翔泳社：7月19日発売） エキスパートPythonプログラミング改訂3版
PEP 585 (Type Hinting Generics In Standard Collections) を読んだよメモ - Qiita
PEP 585 (Type Hinting Generics In Standard Collections) を読んだよメモPythonPython3mypypep __origin__ という属性がどこからやってきたのを調べていたところ、 PEP 585 -- Type Hinting Generics In Standard Collections という PEP を見つけたので、本来の目的を忘れて流し読みしてました。まだ Draft ステータスですので、今後採用されるかどうかはわかりませんが、自分の理解をメモに残しておきます。 概要 これまでの型アノテーションでは、コレクションを表現するのに専用の型を使っていた (typing.List や typing.Dict など) コレクションの実装クラスと型クラスを統合し、標準のコレクションクラス(list や dict など)で型アノテ
Pythonを使えばテキストを含むPDFの解析は簡単だ・・・そんなふうに考えていた時期が俺にもありました - Qiita
まえがき Pythonを使えばテキストを含むPDFの解析は簡単だ・・・ 文字情報が含まれていればPDFから文字やテーブルの情報を抽出して、そのデータを利用してWebサービスなんて簡単につくれるぜ、ひゃっほーいっという安易な思考の結果が以下になります。 新型コロナウイルス感染症の感染拡大を踏まえたオンライン診療のPDFデータを利用してみた https://qiita.com/mima_ita/items/c0f28323f330c5f59ed8 ここで得た最も重要な知見は「PDFデータをコンピュータで読むのはやめとけ、あれは人間が読むものだ」ということと、わずかなPythonを使用したPDFの取り扱いの方法です。 今回はそのわずかなPythonを使用したPDFの取り扱い方法について説明します。 なお、実験環境はWindow10のPython 3.7.5 64bitになります。 operand
めちゃくちゃ長いですが 変数や属性に代入されるオブジェクトの型名を書く という、ただそれだけの話です。 # 1. はじめに 型ヒントの書き方については mypy のマニュアルにチートシートがありました。 わかる方は、直接こちらをご参照ください。 Type hints cheat sheet (Python 3) - mypy (opens new window) また型ヒントをいつ使うのか、と言った 「使い分け」 、型ヒントが登場した 「背景」 については、 以下の記事にまとめました。本記事の後編にあたります。 動的言語と静的言語ってなに？ この記事では主に 「書き方」 と 「使い方」 について、書いていきます。 # 1.1. 型ヒント 変数に代入される型の名前です。 正確には違います。引用先の用語集をご参照ください。
関数型Pythonアンチパターン
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
「〜を含まない」といった、否定の意味を持つ正規表現を記述する場合、下記のように、大きく分けて２種類のケースがあります。 「特定の１文字を含まない」といった否定表現か、もしくは「正規表現パターンを含まない」といった表現かで、大きく解決の方針が異なる点に注意して下さい。 特定の１文字だけを否定したい場合は非常にシンプルです。この場合、「文字クラス」、もしくはエスケープシーケンスで表される文字型を利用する事で表現できます。 一方で、特定の正規表現パターンを否定したい場合、少し記述が複雑になります。今回は「否定先読み」を利用した表現を、この記事の後半にご紹介します。 基本的な正規表現の記法はこの記事では触れませんので、不安な方はこちらの記事も合わせてご参照下さい： 正規表現とは？基本構文とメタ文字一覧（サンプル付） それでは、順番に詳しく見ていきます。 任意の一文字を含まない文字列の正規表現 a「
Why Python is not the programming language of the future
Python has served us well — but will it last? Photo by David Clode on Unsplash It took the programming community a couple of decades to appreciate Python. But since the early 2010’s, it has been booming — and eventually surpassing C, C#, Java and JavaScript in popularity.
接種率とコロナ
以下は2022-08-12の一連のツイートをまとめたものである。データは2022-08-13朝に再取得し、人口密度などのデータは2020年国勢調査に統一したので、ツイートとは若干異なるかもしれない。 札幌医科大学のゲノム医科学部門に人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移【世界・国別】という便利なページがある。その下に【都道府県別】人口あたりの新型コロナウイルス感染者数の推移、【都道府県別】新型コロナウイルスワクチン接種率の推移などがあり、最新データをダウンロードできる（ちょっとわかりづらい）。 とりあえず「都道府県別人口100万人あたりの感染者数_[令和2年10月国勢調査]_2022-08-12.csv」、「都道府県別ワクチン追加接種率（3回目，全人口に対するパーセント）_[令和2年10月国勢調査]_2022-08-11.csv」をダウンロードした。CSVファイル（文字コードはUTF
In the fall of 2019, the Python Software Foundation and JetBrains together conducted the official third annual Python Developers Survey. Much like the previous survey, we set out to identify the latest trends and gather insight into what the world of Python development looks like in 2019. The insights from 24 thousand Python developers from more than 150 different countries have helped us get a pi
GitHub - openai/tiktoken: tiktoken is a fast BPE tokeniser for use with OpenAI's models.
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GitHub - clj-python/libpython-clj: Python bindings for Clojure
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Benchmarking low-level I/O: C, C++, Rust, Golang, Java, Python
This post is a continuation of Measuring network service performance. When my computer doesn’t have an Internet connection, I find that there is not much I can do with it. Indeed, we mostly use our laptops and smartphones to access information stored or generated somewhere else. It’s even hard to imagine the utility of non-user facing apps without network communication. While the proportion of I/O
RubyKaigi Takeout 2021 に参加して、typeprof などをフルに利用するには LSP を使えるようにしておく必要があるな、と気づきました。 思い立ったが吉日ということで、自分の vim 環境を ALE から LSP に乗り換えることにしました。 その過程で、mypy による lint を有効にするのに苦労したので、備忘録としてメモを残します。 前提 python 使い ALE は lint 用に使っていて、formatter としては使っていない flake8, isort, mypy を linter として使っている vim の plug-in manager には dein を使っている LSP を有効にする 本体である vim-lsp を使います。 細かい設定をやってくれる mattn/vim-lsp-settings も合わせて入れます。 # LSP (L
Python: ipywidgets で Jupyter に簡単な UI を作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Jupyter を使ってデータを可視化していると、似たようなグラフを何度も描くことがある。 そんなとき、変数の値を変更しながらグラフを描画するセルを実行しまくるのは効率があまりよくない。 そこで、今回は ipywidgets を使って簡単な UI を作ることで、Jupyter でインタラクティブな操作ができるようにしてみる。 グラフの描画には、今回は主に Matplotlib を使うことを想定している。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: macOS ProductVersion: 11.2.2 BuildVersion: 20D80 $ python -V Python 3.9.2 $ pip list | grep widgets ipywidgets 7.6.3 jupyterlab-widgets 1.0.0 widgetsnbextension
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Ultimate Guide to Python Debugging
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Pythonの古いパッケージ、乗っ取られて情報窃取の機能が追加されていた
たった1行から始めるPythonのAST(抽象構文木)入門 - Qiita
Using Alpine can make Python Docker builds 50× slower
Python 3.11の新機能(その1） CPython高速化計画 - python.jp
誰もPython自体には興味がない、大人気言語の残酷な現実
PythonユーザーのためのGraalVM | フューチャー技術ブログ
Python(とGo)で複数プロセスから一つのファイルにログを書き込んでいいのか？
Pythonのhasattr()は遅い? - Atsuo Ishimoto's blog
Python3 に提案されたばかりのパターンマッチング構文を調べてみた - Qiita
「Python 3」への移行に時間がかかっているのはなぜか――Stack Overflow
Structural pattern matching in Python 3.10
COVID-19のデータでネットワーク図を作成した。 - Qiita
最近の登壇資料と出版予定の書籍、インタビュー記事 - c-bata web
Python の型ヒントと typing と mypy | 民主主義に乾杯
正規表現：文字列を「含まない」否定の表現まとめ | WWWクリエイターズ
Python Developers Survey 2019 Results
ようやく vim-lsp に乗り換えた話 (pylsp-mypy で苦労した話) - Qiita
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