タイプヒントには「実装の最小要件」ではなく「想定範囲」を表す型を書く - methaneのブログ
リストを受け取ってループで処理する関数を実装するとき、引数のタイプヒントに list ではなく最小の要求として Iterable を書くことを好む人がいる。コードの実装が引数に対して必要としている最小要件(必要十分条件)を表すためだ。 def func(arg: Iterable[int]) -> None: for a in arg: do_work(a) しかし、その関数でログかトレースにその引数の中身を追加したくなった場合にどうしたらいいだろうか？ OpenTelemetryのAttributeValue型はSequenceには対応しているがIterableには対応していない。 また、Iterableを一度巡回してしまうと再び巡回できる保証はないので、 arg の中身を複数回使うことができない。 引数のタイプヒントをlistかSequenceに修正しようと思っても、他のコードも「最小
Pythonの非同期処理: これだけは知っておきたい！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonコルーチンの開発プロセスと新旧コルーチンの深層分析 1. Pythonコルーチンの歴史的進化 Pythonの長い開発の歴史を通じて、コルーチンの実装はいくつかの大きな変更を経てきました。これらの変更を理解することは、Pythonの非同期プログラミングの本質をよりよく把握するのに役立ちます。 1.1 初期の探索と基本機能の導入 Python 2.5：このバージョンでは、ジェネレータに.send()、.throw()、.close()メソッドが導入されました。これらのメソッドの登場により、ジェネレータは単なるイテレータ以上のもの
9時間足すんだっけ引くんだっけ問題～あるいは、諸プログラミング言語はいかにタイムゾーンと向き合っているか - エムスリーテックブログ
私は日付時刻の処理が大好きです。 タイムゾーンの問題でデータ抽出が9時間分漏れていたとか、朝9時の始業前のログが昨日付けになってしまっていたなんていう問題が起こると喜んじゃうタイプ。 そんな私にとって、各プログラミング言語が標準で持っている日付時刻型クラスにはそれぞれ思うところがあり、今日はちょっとその品評会をしてみたいと思います。 エムスリーエンジニアリンググループ、Unit1（製薬企業向けプラットフォームチーム）三浦(@yuba@reax.work) [記事一覧 ]がお送りいたします、エムスリー Advent Calendar 2023の2日目です。 至高の日付時刻型を持つ言語、BigQuery SQL 不足はないが蛇足、Java 8 日付時刻で画竜点睛を欠いたC# C#よりややまし、Python 型は良い構成、なのに命名と処理関数で損しているPostgreSQL まとめ We ar
自動テストはなぜうまくいかないか？乗り越えるためには何が必要か？ - Qiita
リファクタリングの鶏卵問題 ソースコードがクソなので綺麗にしたい。 リファクタリングしたい。 しかし、リファクタリングが出来ない。 リファクタリングが出来ないのは、テストが無いからだ。 よし。じゃあテストを書こう。あれ、テストが書けない？ そのようなテストが無く、書き換えられないことによる矛盾や憤りは皆さん何百回と感じてきたと思います。 しかし、この「テストが出来ない」ということを言語化するのは、非常に難しいと思います。それは、「テストが出来ない」には実は2つの視点があります。 本質的にテストが困難なモジュールで、誰がやってもテストが書けない。 本質的にモジュールはテスト可能だが、自分の実力が足りず、自分ではテストが書けない。 1.のようなテスト困難なモジュールは誰がやってもテストは書けないです。しかし、問題は、「テストを書きたい」と思ったとき、「自分がそれほどテストに詳しくない」という場
Nimを知ってほしい2022
Nimを知ってほしいという記事があり、Nimを知らなかった人々向けに最初の紹介として大変な貢献をしてくださりました。 しかしまだNimを使ったプロダクトというのも少なく、競プロではチラホラ見かけるものの、人々の中にある意識としては「気になっています」という域を越えられていないのも事実です。 そこで今回は企業での意思決定をする人や、5年以上の経歴があるエンジニア向けに、Nimを書いてみようと感じてもらうことを目的に、先日私が登壇したみんなのPython勉強会#79 『Pythonistaに伝えたいNimの魅力』に加筆して投稿してみたいと思います。 Nimって何? 2008年から開発が始まった新しいプログラミング言語です。 「Pythonに型が付いて、Goみたいに高速に、バイナリになってOSの実行環境に依存しないで動いてくれる言語ないかな〜」という全プログラマーの夢を叶えてくれる言語です。 書
Python3.10 時代のモダン Python
この記事は刺身たんぽぽ同好会 Advent Calendar 2021[1] 8日目 の記事です． 7日目はげんしくんの 刺身たんぽぽ同好会を支えるDiscord鯖について - 最近のRecent です． 9日目はおのだ氏の Live2D #1 下準備(予定) です． はじめに Python3.10 がリリースされてから数ヶ月が経ちました．そこで，Python3.10 から入った新機能や，あまり知られていないが[2]，知ってると便利な機能を紹介します．モダン Python を書いていきましょう． 型アノテーション 型アノテーション自体は Python3.5 からある機能[3]ですが，バージョンアップのたびに高機能になっています．Python3.10 では，| 演算子が型アノテーションに対しても使用できるようになりました． 使用例はこのような感じ
新世代の自動補完プラグイン ddc.vim
始めに ここ数ヵ月力を入れてddc.vimの開発をしていて、ようやく一通りの機能がそろいましたので、広くユーザーに使ってもらうフェーズに進めたいと考えています。 ユーザーからの要望やバグ報告に対応が終わってから正式版の1.0となりますのでよろしくお願いします。 私が以前に作成した自動補完プラグインであるdeoplete.nvimは既に開発を終了しました。 私自身は既にdeoplete.nvimからddc.vimに移行しており、もはや何の不便も感じていません。動作も最初から安定していますし、自信をもってユーザーに使用を推奨することができます。 自動補完フレームワーク開発の歴史 私はこれまで数々の自動補完フレームワークを開発してきました。ここでその歴史を簡単に振り返ってみましょう。 neocomplcache.vim 2008/12 頃開発 私が始めて作成した自動補完フレームワークは neoc
Python にまつわるアイデア: Python のパッケージとモジュールの違い
Python の「パッケージ」と「モジュール」の違いについて説明してみます。 本題に入る前に数点お断りです。 この記事は長文です。 記事作成時の Python の最新バージョンは Python 3.6 です。 Python 3.6 の頃の認識にもとづいて書かれています。 この記事はある程度調査・確認をした上で書いていますが、私は Python の仕様や Python そのものの開発のプロではありません。あくまでも Python のいちユーザの認識であり間違っている可能性があります（とはいえ、なるべく正確に書こうというモチベーションで書いているので、詳しい方で間違いに気づいた方はご指摘いただけますと幸いです）。 Python の「パッケージ」と「モジュール」の違い Python のパッケージとモジュールの概念は少し複雑なので、ひとことでかんたんに説明することができません。 次の 2 通りの方
プログラミング言語の未来はどうなるか | κeenのHappy Hacκing Blog
κeenです。最近JEITAのソフトウェアエンジニアリング技術ワークショップ2020に参加したんですが、そこで五十嵐先生、柴田さん、Matzとパネルティスカッションをしました。その議論が面白かったので個人的に話を広げようと思います。 年末年始休暇に書き始めたんですが体調を崩したりと色々あって執筆に時間がかかってしまいました。 時間を置いて文章を書き足していったので継ぎ接ぎ感のある文体になってるかもしれませんがご容赦下さい。 というのを踏まえて以下をお読み下さい。 いくつか議題があったのですが、ここで拾うのは一番最後の「プログラミング言語の未来はどうなるか」という話題です。 アーカイブが1月末まで残るようです。もうあと数日しかありませんが間に合うかたはご覧下さい。 そのとき各人の回答を要約すると以下でした。 五十嵐先生：DSLを簡単に作れる言語というのが重要。それとプログラム検証、プログラム
Pythonハッカーガイドブック -達人が教えるデプロイ、スケーラビリティ、テストのコツ- - forest book
マイナビ出版 さんから献本していただきました。ありがとうございます！ book.mynavi.jp 本書は初学者向けではなく、Python である程度プログラミングができるようになった後にスキルアップするための、中級者向けの書籍になります。昨今の流行りから言うと、例えば、データサイエンスに関わるデータサイエンティストやプログラマーがより実践的で効率のよいプログラムを書くことや、Python を使ったプロジェクトをうまくまわすための手助けになるでしょう。 本書では Python プログラミングでよく知られたプラクティス、ドキュメント作成、パッケージング、テスト、パフォーマンスの最適化とアーキテクチャなどが紹介されています。 著者の Julien Danjou 氏は、OpenStack という、巨大な Python プロジェクトのコントリビューターであり、チームリーダーを務めているようです。冒
Pythonを会得する考え方やポイント5選！ 『パーフェクトPython』著者が魅力を語る！ - FLEXY（フレキシー）
株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室の露木誠です。PythonやDjangoについて執筆した『パーフェクトPython』や『Django×Python』などの著書が技術系出版社から数冊出版されています。DjangoのAUTHORSファイルにも実は名前が掲載されています。 本記事では、Pythonを始めたいと思っている方向けに、Pythonの魅力をお伝えできればと思います。知っておきたいPythonの言語仕様や特徴的な考え方をご紹介しますので、参考にしてください。 Python関連のエンジニア案件を見てみる 自己紹介とPython、Djangoに関わる活動について ディー・エヌ・エーのCTO室に所属、元々は異業種からIT業界に参入 現在は、株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室で、エンジニア組織の課題解決を主な活動として、日々奮闘しています。 私はもともとファッションジ
Vim conf2019
The document outlines the development history of 'dark plugins' for Vim, detailing a progression from zero generation to fourth generation plugins over a span of ten years. It discusses the transition from Vim script to Python3 for improved performance and customization, as well as specific features and examples of each plugin generation. The author emphasizes the importance of customizability, pl
Python 3.8 の概要 (その1) - Assignment expressions - atsuoishimoto's diary
古来、Pythonでは「代入は文であるべき！」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e
Lispの車窓から見た人工知能 - dely engineering blog
はじめに こんにちは。 機械学習エンジニアの辻です。 本記事はdely Advent Calendar 2018の22日目の記事です。 dely Advent Calendar 2018 - Adventar dely Advent Calendar 2018 - Qiita 昨日は弊社のサーバサイド・エンジニアの山野井が「【Vue.js】算出プロパティの仕組みについて調べてみた」という記事を書きました！ とてもわかり易く解説しているので興味のある方は是非読んでみてください。 tech.dely.jp さて本日は「Lispの車窓から見た人工知能」と題しまして、プログラミング言語Lispから見た人工知能の風景を眺めていきたいと思っています。ぼくはEmacs使いのLisperですが、Lispを書くのは自分用のスクリプトや、Emacs Lispの設定変更といったものだけで、ふだんの機械学習に関す
レトロゲームエンジン Pyxel でプログラミングを始めよう！ - kitao's blog
こちらの記事は2018年時点の古い情報になります。最新の情報はこちらをご参照ください。 Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 Pyxelって何？ Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開４日でGitHubのデイリーランキングで全１億のプロジェクト中１位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで１位になっています。（１位の座は48時間持ちませんでしたが…） GitHub上ではその後もスター数が増え続
一休レストランPython移行の進捗 - 一休.com Developers Blog
レストラン事業部エンジニアの id:ninjinkun です。 一休レストランでは10年以上動いているシステムをPython 3で書かれた新システム（以下restaurant2）に順次移行する作業を進めています。現在ではPC用のレストランページ や主要な API を含め、いくつかのページがrestaurant2で提供されるようになっている状態です。本記事ではこの移行の経緯と、restaurant2システムの詳細、Pythonを選んだ理由、現在の進捗状況をお伝えします。 経緯 一休レストランはサービスローンチ時よりClassic ASP（言語はVBScript）でシステムが構築されてきました（こちらに驚かれる方も多いと思いますが、歴史的経緯という言葉で強引にまとめて話を先に進めます）。このシステムは現在も一休レストランを支えているのですが、長年の改修による複雑性の増加、言語の古さ、言語機能の
私と型システムとポエム
最近巷では俄に型システムについての言及が増え、型システムポエマーが増えてる気がするので自分もその時流に乗りたい。 完全にポエムだけどなんかあったら随時指摘ください。直します。 TL;DR 言いたいことはまとめると次 型システムは程度問題なのでちょうどいいところを探すべき 型は万能でも強さが正義でもない(だから未だに研究されてる) よく知りもしないくせに計算機科学を侮辱するのはやめろ 予防線 あくまでポエムですので中身はないです 私は型理論専攻で学位はとったものの研究者ではないのであまり信用しすぎないように 型システムの過去 型システムは大まかに次のような利点があるとされてきた(個人的主観) 「異常」なプログラムを検出する仕組み 静的解析による分かりやすいエラーメッセージ 型そのもののドキュメント性 IDEでのcompletionに貢献 最適化に貢献 (数学に正しく裏打ちされたsemanti
Python デコレータ再入門 ~デコレータは種類別に覚えよう~ - Qiita
Pythonのアットマーク(@)を使った記法であるデコレータについてまとめる。難しいと思われているかもしれないデコレータだが、デコレータの種類(パターン)を意識することが理解の近道だと思ったので今回は種類別にデコレータの簡単な実装例をあげて解説をしていこうと思う。 対象者 Python のデコレータを学んだことがあるがたまに分からなくなる デコレータを自作しろと言われたらスラスラかけるか不安 知っていると良いこと 関数のスコープ 第一級関数 *args , **kwargs のような記法 デコレータ関数の種類分け 以下2つの要因でデコレータ関数の種類分けが可能だと思われる。 引数を取るか否か ラッパー関数を返すか否か よって組み合わせから計4つのパターンが考えられるが、今回は "引数を取らずラッパー関数を返さないデコレータ"を除いた３つを紹介する。1つ除外する理由は簡単すぎて意味がなさそう
なぜGo言語 (golang) はよい言語なのか・Goでプログラムを書くべき理由 | yunabe.jp
結論としてはGo言語には以下のようないくつかの長所があり、現実路線で非常にバランスがとれた言語だと思います。 これらの長所のために失われたメリットも当然いくつもありますが、一定程度以上の規模のプロジェクトで利用する言語の選択肢としては現存するプログラミング言語の中では一番か二番目によいのではないかと思います。 コンパイルが速い (vs. C++) GCとメモリ安全性 (vs. C++) 妥当で現実的なレベルの型安全性 (vs. Python/Ruby) 実行時パフォーマンスが良さ (vs. Python/Ruby) 現実問題、ある程度の規模と期間のプロジェクトになると型検証があるとリファクタリングなどがだいぶ楽になるのでありがたい。 型があるので自然と実行時パフォーマンスも良い 標準ライブラリが整備されている (vs. C++) むしろ標準ライブラリにjsonのparserすら存在しないC
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