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はじめに 去年ぐらいからPython製のコマンドラインのツールをいくつか作っていて、構成もだいぶ固まってきたので、まとめてみる。規模としては1ファイルでは終わらないぐらいで、関数の数も数十になってユーティリティを作ったり、クラスをいくつか作らないと、保守がしにくいような規模のものを想定しています。工数としては1日では終わらないけど、2週間はかからない程度の規模を想定。 構成 ということで、まず構成をさらしてみます。 こんな感じ。 SAMPLE_PROJECTレポジトリがあったとして、その具体的な構成が以下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 . ├── README.md ├── RELEASE.md ├── TODO ├── bin │ ├── command1 │ ├── comm
言語処理学会第19回年次大会 (NLP2013) チュートリアル資料(岡崎担当分) 岡崎 直観 東北大学大学院情報科学研究科 okazaki at ecei.tohoku.ac.jp http://www.chokkan.org/ @chokkanorg 研究者流 コーディングの極意 1 研究におけるコーディングの極意? • 今回のチュートリアルをきっかけにサーベイ – ソフトウェアエンジニア向けの指南書は存在 – でも,研究者向けの資料は数少ない • 自分が修士課程の頃は完全に我流だった – 複数文書自動要約のプログラムをすべてC++で実装 – *NIXを使うスキルはなく,すべてWindows上で実行 – 今から考えると,無駄だらけの実験作法だった • ほとんどの大学では実験の講義があるが… – 研究のためのコーディング作法は教えてくれない 2 繰り返される残念な光景 • 論文の締切前日
使い捨て python コードの書き方 from Sho Shimauchi サポートの仕事におけるプログラミングというのは通常の開発と少し異なっています。 「1時間以内に数十GBのログを解析して問題を特定し対策を回答しなければいけない」などということはしょっちゅう発生しますので、ちまちま時間をかけてコードを書いていられません。 その代わりプログラムそのものをお客様に提供するわけではなく、解析の道具として手足のように使うことが要求されますので、基本的に品質は求められません。 そういう意味では、プログラミングコンテストに性質が近いかもしれません。あそこまでの高度なアルゴリズムを使うことは稀ですが。 先日 PyFes LT で話をした内容を要約すると、「作成スピード向上のためにもある程度のテストやコード管理は必要ですよ」ということです。 わずかでもテストを書いておけばケアレスミスの確認・修正時
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は色々とPythonの開発環境も変化してきていて、ようやくPython2.xとPython3.xを行き来しながら開発する体制が整ってきたという印象を受けています。ここしばらくは色々と試していたのですが、ようやく鉄板っぽい方法にたどり着いたのでメモしておきます。 なお、後半はPythonに限らない内容なので、他のLLを使っていても使えそうかなと思っています。この環境を設定すると何ができるのかというと、以下のことすべてが、無料で、自鯖を立てることなく行えます。 開発環境の整理(virtualenv) ローカルでの複数環境のテスト容易化(tox+pytest) CIによるテスト(Travis-CI) ドキュメントの自動ビルドおよびドキュメントの公開(ReadTheDocs) 概要 とりあえず全体像を先に共有しておきます。ちょっとでかいですがご了
趣味プログラマです、こんにちわ。一応生きてます。 さて、Pythonista各位におかれましてはmoratoriumをエンジョイされていますでしょうか。そろそろライブラリも著名なものはPython3に対応してきましたし、そろそろ本格的にPython3、となっているころ合いですね。というか、Python3に対応してないとちょっと恥ずかしくなってきましたね。 とはいえ、Python2は根強く残るでしょう。というわけでPython2とPython3両方で動くコードを書きましょう。テストも書くのは当たり前ですし、せっかくなのでCIもしましょう。 と私も最近思ったので快適に開発を進めるための環境についてメモです。 github : 言わずもがなですね。 travis : githubと連携してCIできるサービス。P言語にも対応していて、最近アツいです。 tox : 複数のPython処理系でvirt
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