配布パッケージ vs. インポートパッケージ - Python Packaging User Guide
配布パッケージ vs. インポートパッケージ¶ 数多くの異なったコンセプトが同じ "パッケージ" の名で呼ばれています。このページでは、"配布パッケージ" と "インポートパッケージ" という、関連してはいるが全く異なる二つの Python のパッケージングの意味を明らかにします。 配布パッケージとは何でしょうか？¶ 配布パッケージとは、インストール可能な一片のソフトウェアです。ほとんどの場合、これは "プロジェクト <project>" と同義です。 pip install pkg とタイプする時、あるいは、 pyproject.toml に dependencies = ["pkg"] と書く時、 pkg のところには配布パッケージの名前を書きます。Python のライブラリやツール類の集約された源として最も広く知られている PyPI で検索したり閲覧する時、あなたが目にするものは配布
【Python】「間違えようのないやり方が、一つだけある」という考え方 - 技術メモ、Tips、忘備録
先日、 言語設計者たちが考えること (THEORY/IN/PRACTICE) | Federico Biancuzzi, Shane Warden, 伊藤 真浩, 頃末 和義, 佐藤 嘉一, 鈴木 幸敏, 村上 雅章 |本 | 通販 | Amazonという本を読みました。 数多く存在するプログラミング言語、その言語の設計者たちが何を考え、どんな目標をもって取り組んでいるのかということがインタビュー形式で読める書籍となっています。 この本の中で、Pythonの生みの親であるGuido van Rossumu氏の「間違えようのないやり方が、一つだけある」という考え方が非常に良いものだと思ったので記事に残しておきたいと思いました。 私自身Pythonはやったことがないのですが、Pythonの設計として上記の考え方は非常に重要視されています。 プログラムって書ければいいというだけにはいきません。む
python の glob.glob はドットファイルを処理しないので強制的に処理させるようにしてみる
glob.glob とは os.walk のようにファイル名やディレクトリ名を 1 つずつ yield するメソッドです。注意点があってドットファイルを処理してくれません。os.walk も glob.glob も「ファイル名やディレクトリ名を yield する」という機能だけど、同じ機能を持つメソッドを複数実装する意味については知りません。 glob --- Unix 形式のパス名のパターン展開 — Python 3.9.4 ドキュメント glob はドット (.) で始まるファイル名は特別扱いする点に注意してください。 環境 python 3.9.5 実装 glob.glob のソースコードを見ると _ishidden() というメソッドによりドットファイルを判定しているようです。 _ishidden https://github.com/python/cpython/blob/mai
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
Pythonパッケージの依存関係とライセンスを確認する | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 Pythonを使って開発を行っていると、AWSのリソースを扱う際にはboto3でしたりデータ解析を行う場合はPnadas,Scipyなど様々なパッケージを使っているかと思います。 今回、その利用しているパッケージの依存関係やパッケージを調べる機会があったのでその方法をまとめたいと思います。 環境 Python 3.7.4 pipdeptree 1.0.0 pip-licenses 2.2.1 パッケージ依存関係とライセンスを調べるツール 今回使用したツールは以下になります。どちらのツールもきちんと継続的にメンテナンスされており、pipでインストールできるのでこれらを使いました。 パッケージ依存関係をツリーで表示するツール pipdeptree · PyPI pipでインストールしたPythonパッケージを依存関係ツリー形式で
Python のイテラブル, iterable ってなに？ | 民主主義に乾杯
# 1. 具体的に言えば... 例えば range, リスト, タプル, 集合, 辞書, 文字列は、イテラブルです。 もう少しちゃんと言えば、for 文の in に書き込めるオブジェクトです。 以下のコードは、コピペしてエラーを起こすことなく実行できます。 文字列も for 文で回せるイテラブルだったのは驚きでした。 # range for e in range(3): print(e) # リスト for e in [0, 1, 2]: print(e) # タプル for e in (0, 1, 2): print(e) # 集合 for e in {0, 1, 2}: print(e) # 辞書 for e in {0:'a', 1:'b', 2:'c'}: print(e) # 文字列 for e in '012': print(e) イテラブルは for ループの中で ... で
なぜPythonはこんなにも遅いのか？ | POSTD
(編注：2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？ 答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言
言語としての一貫性を重視したPython 3の進化
言語としての一貫性を重視したPython 3の進化：よりPythonicなPythonを目指して（後編）（1/2 ページ） Python 3.0では、Python 2で書かれたスクリプトが動かなくなるような実装が行われた。なぜ、後方互換性を崩してまで大きな仕様変更を行ったのか。それは、PythonがよりPythonらしくあるためだ。 前編「Python 3が後方互換性を捨てても求めたもの」では、後方互換性を犠牲にしてでも、よりPythonらしくあるために仕様を変更したことに触れながら、いくつかの機能変更を見てきました。 それは、「誰もが正しいと考える、たった1つの方法をできる限り採用する（There should be one-and preferably only one-obvious way to do it）」というPythonの設計思想を、より高次元で実現するために必要だったから
pythonの__setattr__をオーバーライドしてみたら楽しいかもしれない。 - Blanktar
昨日の__getattr__に引き続いてメタプログラミングシリーズですよ。 調子に乗るとグチャグチャになるのでほどほどに。 getattr関数と並び立つ（？）のがsetattr関数。 その名の通り、クラスインスタンスに値をセットできます。 値じゃなくて関数もセット出来るのだけれど、バインドされないのでちょっと面倒臭い。 バインドされないと何が起こるかというと、instance.method()って呼び出し方をしてもselfが渡されないので、selfが必要ならinstance.method(instance)ってやらないとになっちゃう。 まあそんな事はともかくだ。 setattr(a, 'key', value)とすると、内部的にはa.__setattr__('key', value)みたいに処理されているらしい。 しかも、a.key = valueとした場合も__setattr__が呼ばれ
Python のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
Pythonメモ : yapfでソースコードの整形（フォーマット） - もた日記
yapf インストール 使い方 整形スタイル 整形スタイルの各項目 プラグイン yapf github.com yapfを使用するとPythonコードを整形（フォーマット）できるので試してみる。yapfはYet Another Python Formatterの略のようだ。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install yapf ただし、yapfは頻繁に変更が加えられているということなので今回はGitHubのリポジトリをインストールしてみる。 $ pip install git+https://github.com/google/yapf ヘルプメッセージ $ yapf --version yapf 0.17.0 $ yapf --help usage: yapf [-h] [-v] [-d | -i] [-r | -l START-END]
Python2からPython3.0での変更点 - Qiita
初めに この記事は、Python その2 Advent Calendar 2015の9日目の記事です。 書こうと思ったわけ 僕がPython初めて書いたのが4年前でとてもよい言語だと思い、簡単なコードなどはいつもPythonで書いていました。 初めに書いたのはPython2.7でしたが、調べていたらPython3なるものがあり、新しいもの好きだったので本気で学ぼうとし始めた時はPython3.3を使ってました。 なので、2系の話などはほとんど知らず、わざわざ古い(といっても当時は2系がメインでしたが)ものを学ぶ必要もないと思ってました。 が。 2系のライブラリが3系に対応していなかったり、2系で書かれていて3系に自分で置き換えなければならないなど色々問題がありました。 とまぁ、とにかく2系と3系の違いを学習ついでにまとめて見ようと思った次第です。 (すでに3系がでてから7年位経っているのは
Pythonのisdigit(),isdecimal(),isnumeric()の違いを調べてみた - PYTHONIC BOOM BOOM HEAD
(2017/8/7追記) 当時は記事内容の通りだったんですが、現在のpython3.6や2.7の最新だとローマ数字はisdigitでFalseを返すようです いつもtwitterでお世話になってる方のブログ記事でこんな記述がありました。 #91 [Python][TDD]テスト駆動開発でFizzBuzzしてみようず！ « Python « a wandering wolf str型には、次の検証用メソッドがあります。 str.isdecimal() str.isdigit() str.isnumeric() 正直、私にはこれらの違いが分かりませんでした(´・ω・｀) Python2.7には isdigit() しかないようなのでPython3.2あたりで追加されたんでしょうか。気になったので違いを検証してみました。 検証 num = "1" # まずはunicodeで num.isdigi
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Python における hashable - Qiita
sphinx.ext.napoleon – Support for NumPy and Google style docstrings — Sphinx documentation
【python】pythonで動的にメソッドを追加する - 静かなる名辞
Pythonの起動速度問題 - Read -> Blog
How to debug a “Segmentation fault” in Python | Richard O'Dwyer • Dev blog
用語集 — Python Packaging User Guide ドキュメント
Burgaud.com - Fold Left and Right in Python