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はじめに 📘 この記事は ラクスパートナーズ Advent Calendar 2023 の1日目の記事になります！！ 本社の ラクス Advent Calendar 2023 の7日目にも参加予定なのでそちらもよろしくお願い致します🥳 長い間 Python3.7 環境のプロジェクトに携わっていましたが、この度 Python3.10~ 環境のプロジェクトに携わることになりました。 そこでこの機会に python3.8 以降の最新の型ヒントやコード品質向上のテクニックについて、改めて情報をキャッチアップしながらまとめていきたいと思います。 この記事の対象者 🎯 Python の型ヒントについて学び直したい方 Python3.8 以降の型ヒントについて理解を深めたい方 python のドメインモデルクラスについて理解を深めたい方 型ヒントを使用したことがないが、興味がある方 なぜ型ヒントを
Python 3.11では、パフォーマンスチューニングの一環として、Python関数呼び出しのインライン化 が行われました。既存のPythonインタープリタのしくみを大きく変更する変更ですので、簡単に解説しておきます。 先に書いておきますが、今回行われた「関数呼び出しのインライン化」は、C/C++などの inline のように、ユーザ定義関数を呼び出し元で展開してオーバヘッドを削減するものではありません。また、Schemeなどにある末尾再帰の最適化でもありません。 cevalループ¶Pythonインタープリタは、Python 3.11の新機能(その2） 特殊化適応的インタープリタ で解説したように、Pythonのソースコードをバイトコードへ変換し、順次実行します。このバイトコードを実行する関数はPythonインタープリタの心臓部であり、CPythonソースツリーのファイル Python/c
Python 3.11から追加された標準パッケージtomllibの紹介 | IIJ Engineers Blog
2018年新卒入社し、SOCにてインフラ管理を担当。その後、マルウェア解析や検証業務などに従事。2022年度からは、社内のSREチームにて兼務を開始。主な保持資格は、CISSP, OSCP, GREM, GXPN, RISS, CKA, CKSなど。バイナリを読むのが好きで、一番好きな命令はx86の0x90（NOP命令）。 はじめに 私は、業務でマルウェア解析のようなリバースエンジニアリングをしており、業務効率化のために自作ツールを作ることがあります。皆さんは自作のツールの設定ファイルに、どのようなファイル形式を利用していますか。昨今は、KubernetesやAnsibleなどで用いられるYAMLや、フロントエンド界隈で頻繁に利用されるJSONなどが多い印象です。そんな中、今回はTOMLと呼ばれるファイル形式の紹介をします。プログラミング言語Rustのパッケージ管理ファイルに利用されていた
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
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
Python 3.11 Performance Benchmarks Are Looking Fantastic - Phoronix
Python 3.11 Performance Benchmarks Are Looking Fantastic Written by Michael Larabel in Software on 6 June 2022 at 02:00 PM EDT. Page 1 of 4. 64 Comments. Last month Python 3.11 Beta 1 was released as their first preview of this major update to the Python programming language. Besides new language features and other improvements, Python 3.11 performance is looking fantastic with very nice performan
プログラミング言語「Python」を開発するPython Software Foundationは2022年10月24日（米国時間）、Pythonの最新のメジャー安定版リリース「Python 3.11.0」を公開した。 Python 3.11.0では多くの新機能が導入され、多くの最適化が施されている。Python Software Foundationは主要な新機能と変更点を、一般的な変更点と、型付けおよび型付け言語の変更点に大別して紹介している。なお、以下の「PEP」で始まる番号は、Pythonの拡張提案を記した文書の通し番号を指す。PEPは、Python Enhancement Proposalの略。また、「gh-」で始まる番号は、GitHubのプルリクエスト番号を指す。 一般的な変更点 PEP 657：トレースバックにエラーの場所の詳細が追加 Cpythonインタープリタが表示するト
Python Monthly Topics Python 3.11の新機能：型チェッカーでロジックの間違いを検出できるtyping.assert_never関数とtyping.Never型 筒井@ryu22eです。2023年5月の「Python Monthly Topics」のテーマは、Python 3.11からtypingモジュールに追加された「assert_never関数、Never型」です。 みなさんは「この行には仕様上絶対に到達しないはず」というコードを書いたことはありますか？ そして、バグが原因で到達しないはずの行に到達してしまった経験はありませんか？ assert_never関数、Never型にはこのようなミスを型チェッカー（Mypy、Pyrightなど）で検出してくれる便利な機能があります。 本記事では、サンプルコードを交えて実際にassert_never関数、Never型が
いずれの形式でも、簡単なデータを表す場合はそれほど違いがありません。同一のデータがそれぞれのフォーマットでどのように表現されるか、簡単な例を使用して見比べてみます。 TOMLでは以下のように簡潔に表現できます。 [app] app_name = "example" environment.NAME = "sandbox" environment.VERSION = "0.0.1" volumes = ["vol1", "vol2"] YAMLでは以下のようになります。このデータにおいてはシンプルで可読性も悪くありません。 しかし、YAMLはインデントを使用してデータ構造を表現することから、ネストが深くなってしまうことがあります。ネストが深くなると可読性が悪くなり、インデントがずれてパースエラーや意図しない階層構造で読み込まれてしまうことがあるので注意が必要です。 app: app_name
はじめに AI Team MLOps Engineer の西原です。前回は kubeflow pipeline(kfp)のローカル環境での実行について Tech Blog を書きました。kfp は 2024 年に入ってからローカル環境の実行以外にも嬉しいアップデートがあったのでそれに少し絡めて今回の取り組みを紹介しようと思います。 今回の取り組みは、モノレポで使っている Python の最低バージョンを 3.9 から 3.11 に上げるというものです。なぜ、バージョンを上げたのか、上げる際の障壁とその対応を紹介しようと思います。 はじめに なぜ Python バージョンを上げたのか パッケージ更新を頻繁にする理由 パッケージの更新ができなくなった torchserve と各ソフトウェアのバージョン Python のバージョンをどこまで上げるか torchserve のコンテナイメージを自分
2022年10月25日に、Python 3.11の安定版がリリースされました。Python 3.11ではFaster CPythonの導入によって、3.10よりも平均で1.25倍高速になっています。 Python 3.11.0 final is now available - Committers - Discussions on Python.org https://discuss.python.org/t/python-3-11-0-final-is-now-available/20291 3.11.0 Documentation https://docs.python.org/3.11/ Faster CPythonは2020年にマーク・シャノン氏が立ち上げたPythonの高速化プロジェクトで、「Pythonを4年間で5倍高速化する」ことを目標にしています。このFaster CPyt
Python 3.11 in the Web Browser - A Journey Christian Heimes PyConDE & PyDataBerlin 2022 conference
Python is ubiquitous, popular and runs almost everywhere – even on Mars. But there is one place that Python has not yet conquered: the browser. Python 3.11 may finally lay the foundation to make an old dream come true and have Python in the web browser. In my talk I will explain how to cross-compile CPython 3.11 to Web Assembly and demonstrate how to run CPython in JavaScript engines. The talk wil
What's new in Python 3.11?
What's new in Python 3.11?Built-in TOML support, better exceptions, and typing improvements. By Tushar·InsightsPython The first beta release of Python 3.11 is out, bringing some fascinating features for us to tinker with. This is what you can expect to see in 2022's release of Python later this year. Even better error messagesPython 3.10 gave us better error messages in various regards, but Python
はじめに Python 3.5から What's Newの内容をまとめる記事を投稿してきました。 Python3.5の新機能 Python3.6の新機能 Python3.7の新機能 Python3.8の新機能（まとめ） Python3.9の新機能（まとめ） Python3.10の新機能（まとめ） リリース前に次の新機能を先取り的に紹介を始めて今回で7回目です。その間にPythonもだいぶ進化して、6年前に比べて色々なところで使われるようになっていますが、まだまだ新たな機能が追加されていくようです。 次は3.11で、開発ロードマップ(PEP-664)はこの様になっています。 3.11.0 開発開始: 2021-05-03 (完了) 3.11.0 alpha 1: 2021-10-05 (完了) 3.11.0 alpha 2: 2021-11-02 (完了) 3.11.0 alpha 3: 2
Pythonのdictのサイズをよりコンパクトにする改善をしました。今日リリースされたPython 3.11.0a6に含まれています。 bpo-46845: Reduce dict size when all keys are Unicode. by methane · Pull Request #31564 · python/cpython · GitHub Pythonのdictで一番メモリを使っているのはエントリーの配列です。エントリーは次のような構造体です。 typedef struct { /* Cached hash code of me_key. */ Py_hash_t me_hash; PyObject *me_key; PyObject *me_value; /* This field is only meaningful for combined tables */
Python Monthly Topics Python 3.11の新機能：asyncio.TaskGroupを使った予測可能でより安全な非同期処理 こんにちは、福田（@JunyaFff）です。第4回目である10月の「Python Monthly Topics」は、2022年10月24日にリリース予定[1]のPython 3.11に追加されるasyncioの新機能asyncio.TaskGroupを紹介します。 Python 3.11の新機能 高速化が話題のPython 3.11ですが、今回取り上げるのは非同期I/Oで並行処理を実現する標準ライブラリasyncioの新機能asyncio.TaskGroupです。asyncio.TaskGroupは複数のタスクを並行処理する高レベルAPIになります。同様の既存機能（asyncio.gather()やasyncio.wait()）と大きく違う2
特殊化適応的インタープリタ(PEP 659: Specializing Adaptive Interpreter) は、 Python 3.11の新機能(その1） CPython高速化計画 で紹介した CPython 高速化計画 の一環として導入された新機能で、実行中にプログラムをより効率的な処理に書き換えて高速化する仕組みです。 バイトコード¶Pythonはプログラムを実行するとき、ソースコードをコンパイルしてバイトコードと呼ばれる実行用のデータを生成します。例えば、次の関数 func_add() は、次のようなバイトコードに変換されます(Python 3.10の場合)。関数のバイトコードは、dis.dis()関数 で出力できます。 >>> dis.dis(func_add) 2 0 LOAD_FAST 0 (a) 2 LOAD_FAST 1 (b) 4 BINARY_ADD 6 RET
このうち、最初の2つはPythonプログラム実行中にPythonで記述された関数が呼び出される際の処理の高速化やメモリ使用の効率化に役立っている。最後の特殊化適応的インタプリターは、さまざまな型を扱えるように生成されたバイトコードを、特定の型のオブジェクトに適応するバイトコードに変更することで処理の高速化を狙うものといえる。 フレームオブジェクトの遅延作成 ここでいうフレームオブジェクトとは、関数を呼び出すごとに作成され、その関数の実行情報を格納するオブジェクトのことだ。関数内のローカル変数や評価スタック、コードオブジェクト（実行するコードを表すオブジェクト）などは一般にフレームオブジェクトに保持される。 Python 3.10まではこのフレームオブジェクトが関数呼び出しのたびに作成され、CPythonを実装しているC言語側のヒープに確保されるようになっていた。しかし、メモリ確保は高価な処
Python Release Python 3.11.0
Release date: Oct. 24, 2022 This is the stable release of Python 3.11.0 Python 3.11.0 is the newest major release of the Python programming language, and it contains many new features and optimizations. Major new features of the 3.11 series, compared to 3.10 Some of the new major new features and changes in Python 3.11 are: General changes PEP 657 -- Include Fine-Grained Error Locations in Traceba
「Python 3.11」で追加されたExceptionGroup例外とexcept*節、TaskGroupとは
「Python 3.11」で追加されたExceptionGroup例外とexcept*節、TaskGroupとは：Python最新情報キャッチアップ 複数のタスクから独立に例外が発生したらどうすればよいだろう。これをスマートに処理するためにPython 3.11に追加されたExceptionGroupやTaskGroupなどを紹介する。
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WSL2-UbuntuでPython3.11設定時のMissing lzma WARNINGに対応する - Qiita
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Python Monthly Topics O/Rマッパーの型チェックを強化できるPython 3.11の新機能 Data Class Transforms（PEP 681） 筒井@ryu22eです。2023年最初の「Python Monthly Topics」は、Python 3.11の新機能Data Class Transforms（PEP 681）について解説します。 PEP 681についての公式ドキュメントは以下を参照してください。 PEP 681 – Data Class Transforms | peps.python.org Pythonには、データクラスと似た構造を持つクラスを扱うライブラリがいくつかあります。たとえば、attrs、pydantic、O/Rマッパー[1]（SQLAlchemy、Django内蔵のO/Rマッパー）などです。Data Class Transfor
この記事は Python 3.11の型ヒント関連の新機能として、PEP 673 – Self Typeが採択されていたので、読み解いてみます。 13k字超の大作になってしまった... 長いので先に感想 冗長だった型表現が簡潔に書けてよさそう Adaptor / Factoryパターンの設計をする時に型がつけられそう Pyramid, Zope / Ploneの型付けに期待...? まだ抽象クラス・メタクラスを使う時はしばしば冗長 これは意図して冗長にしている認識。簡潔に書こうとすると混乱が始まる 以下拙訳を掲載。訳の下に個人的所感を書いています 要約 This PEP introduces a simple and intuitive way to annotate methods that return an instance of their class. This behaves t
Python 3.11では、パフォーマンスチューニングの一環として、Python関数呼び出しのインライン化 が行われました。既存のPythonインタープリタのしくみを大きく変更する変更ですので、簡単に解説しておきます。 先に書いておきますが、今回行われた「関数呼び出しのインライン化」は、C/C++などの inline のように、ユーザ定義関数を呼び出し元で展開してオーバヘッドを削減するものではありません。また、Schemeなどにある末尾再帰の最適化でもありません。 cevalループ¶Pythonインタープリタは、Python 3.11の新機能(その2） 特殊化適応的インタープリタ で解説したように、Pythonのソースコードをバイトコードへ変換し、順次実行します。このバイトコードを実行する関数はPythonインタープリタの心臓部であり、CPythonソースツリーのファイル Python/c
Python最新情報と勉強法(10) PythonのパフォーマンスがVer3.11以降で改善見込み、今できる速度改善の手段は？
一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会（以下、当協会）の顧問理事の寺田学です。私は試験の問題策定とコミュニティ連携を行う立場です。 先日、Pythonの生みの親であるGuido氏がPyCon JP 2021に寄せたコメントの中で、Pythonのパフォーマンスアップを今後進めていく予定であると発言しました。 確かに、Pythonの実行速度が遅いということはこれまでいろいろな場面で課題となっており、Pythonエンジニアの多くが速度問題に取り組んできました。そこで今回はPythonと速度についてお話ししたいと思います。 著者：寺田学 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 顧問理事 相互換性は維持しつつパフォーマンスは2倍に Pythonの生みの親Guido van Russum氏がPyCon JP 2021に寄せたオープニングビデオで、今後、相互互換性は大事にしつつ、スピード
こんにちは。CX事業本部Delivery部のakkyです。 2022年10月24日にPythonの最新版である3.11.0がリリースされました。 このリリースの目玉は実行速度の高速化です。 CPythonはいままで高速化にはあまり力を入れiませんでしたが、マイクロソフトの出資を受け、実行速度を4年間で5倍高速化するプロジェクトが始動しました。 Python3.11はその最初のリリースです。おおよそ1.2倍程度高速になっているとされていますが、実際のアプリケーションではどのような感じでしょうか？ EC2で実験してみました。 検証環境 Amazon EC2 M5zn.large 2vCPU 8GiB Ubuntu 22.04.1 LTS Python3.10.6(Ubuntu標準) Python3.11.0(deadsnakes:ppa使用) pyperformance(https://pyp
4月9日、Pythonの開発チームはPython 3.11.9をリリースした。このバージョンはPython 3.11シリーズの最新のリリースで、新機能と最適化が盛り込まれている。 4月9日、Pythonの開発チームはPython 3.11.9をリリースした。このバージョンはPython 3.11シリーズの最新のリリースで、新機能と最適化が盛り込まれている。 主要な新機能 Python 3.11.9では、Python 3.10と比較して以下の主要な新機能が提供されている。 PEP 657 – トレースバックにおけるエラー位置の詳細な指示を含める機能 PEP 654 – 例外グループとexcept*の導入 PEP 673 – Self Type PEP 646 – 可変ジェネリクス PEP 680 – tomllib: 標準ライブラリでのTOML解析サポート PEP 675 – 任意のリテラル
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Python 3.11.9リリース ー Faster CPythonプロジェクトによる高速化
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