2019年に向けてPythonのモダンな開発環境について考える - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事（「Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018」）では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語（具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識）と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR （結論） pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
Red Hat Enterprise Linux 8 のPython事情 - 赤帽エンジニアブログ
Red Hatの森若です。 今回はRHEL8でのPythonがどのようにパッケージされているかを見ていきます。 Red Hat Enterprise Linux 8には"python"コマンドがない!? Red Hat Enterprise Linux 8 はインストール直後のデフォルト状態では "python" コマンドが存在しません。(ほとんどの場合"python3"コマンドはあります。) pythonコマンドがない……!? RHELは各種のシステムツールがPythonで実装されており、RHELであれば "python"コマンドが利用できるという状況が続いてきました。RHEL 8では少し様子が違うようです。詳しくみていきましょう。 3つのPython処理系 RHEL 8 Betaでは、Pythonの処理系は3種類存在します。 platform-python: RHELに同梱の各種システ
Python の基礎知識を証明できる「Python 3 エンジニア認定基礎試験」に合格した - kakakakakku blog
先週末に「Python 3 エンジニア認定基礎試験」を受験し，問題なく合格した．試験問題に関係する内容は NDA を厳守するため書かず，今回は「試験紹介（普及のため！）」と「勉強方法」にフォーカスする． Python 試験とは？ 「一般社団法人 Python エンジニア育成推進協会」が提供する Python 試験は2種類ある．現在受験できるのは「認定基礎試験」で，「認定データ分析試験」は今年開始予定とアナウンスされている． Python 3 エンジニア認定基礎試験 概要 : 文法基礎を問う試験 2017年6月開始 Python 3 エンジニア認定データ分析試験 概要 : Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験 2019年夏開始予定 🚧 もともと「認定データ分析試験」を受験しようと考えていたけど，調べてみるとまだ開始されていないことに気付き，その前に Python の理解度確
Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで - PYTHONIC BOOM BOOM HEAD
この記事は BeProud Advent Calender 2018 の20日目の記事です。そのためいつもよりボリュームたっぷり、文体も丁寧にお送りします。 adventar.org 本記事ではPoetryを使ってパッケージ開発→PyPIへ登録するまでの流れを紹介します。 github.com プロジェクト作成からPyPI登録までわずか30秒 Poetry について 基本的な使い方 Poetry と Pipenv Pipenvは確かに便利だけど Pipenv から Poetry に乗り換える Poetry と Pyenv PEP517 と PEP518 Poetryの各種設定 venvの作成先をプロジェクト内にしたい TestPyPIへアップロードできるようにする TestPyPIのユーザー名とパスワードを設定する ここまでの設定 プロジェクトを用意する 新規作成 標準的なレイアウト sr
Webアプリケーションフレームワークの作り方 in Python — c-bata.link
こんにちは、芝田 将 ( @c_bata_ ) です。 この資料はPyCon JP 2016で行った 「基礎から学ぶWebアプリケーションフレームワークの作り方」 の書き起こし資料です。 誤字等があれば、Issue or PRをお待ちしております。 はじめに¶ この資料では200行に満たないシンプルなWebフレームワークの作り方をボトムアップで解説します。 テンプレートエンジンとしてJinja2を使ったりもしますが、基本的にはPythonの標準ライブラリのみを使っています。 FlaskやDjango等を使ったWeb開発の経験があり、基本的なHTTPの知識があれば読み進められるんじゃないかなと思うのでぜひチャレンジしてみてください。 本資料を読み終えた方はBottleやDjango、筆者の公開している Kobin というフレームワークのコードを 読んでみたり、自分でWSGIフレームワークを実
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Red Hat Confirms RHEL 8 Will Drop Python 2 - Phoronix
Red Hat Confirms RHEL 8 Will Drop Python 2 Written by Michael Larabel in Red Hat on 10 April 2018 at 04:34 PM EDT. 20 Comments While it could have been pretty much assumed up until now that Red Hat Enterprise Linux 8 would ship without Python 2 considering that next enterprise Linux OS release isn't even out yet, its long-term maintenance support, and Python 2 reaching EOL at the start of 2020, bu
Python 3誕生の理由 ― つまり、なぜunicode/str/bytesの仕様は変更されたのか | POSTD
12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも本当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理
3月1日、Homebrew のデフォルトの Python が Python 3 になります。 - methaneのブログ
以前からアナウンスされていた 通り、 3/1 （日本時間では 3/2 になるかも）にデフォルトの Python が Python 3 に切り替わる予定です。 現在そのプルリクエストがレビュー中です。 github.com 具体的には、今まで "python" という formula は Python2.7 でしたが Python 3.6 になります。 Python 2 をインストールするには brew install python2 もしくは brew install python@2 とします。（これまで使えていた python3 という Formula は python への alias になります。） 何らかの理由で意図的に Python 2 を選択しているユーザー以外は、 brew install python で（推奨される）Python 3をインストールできるようになるので、こ
Python速修 - まさたか日記
スーパーバイザーで入ったプロジェクトがPythonメインだったため、これまでずっと食わず嫌いだったPythonを速修しています。初めてPythonの名を知ったのは間違いなく10年以上前、もしかしたら15年ぐらいかもと思いますが、オフサイドルールと呼ばれる改行とインデントでブロック認識させる書き方がなんか馴染めなくてHello World以前に避けてました（たとえばYAMLよりJSONの方が好き）。時が過ぎ、GoogleがAppEngineをPython版でリリースした時も遅れてJava版も出たし、クラウドでの機械学習等についてはその機運が高まっている時にそもそも自分が手を動かすところにいなかった。つまりこれまでは避けてもなんの支障もなかった。 しかし、今やAmazonやGoogleやその他のクラウドでもPythonが第一言語なのかなというぐらいにどこでも対応されているのでやって無駄はなかろ
Pythonのfor文は遅い？ - atsuoishimoto's diary
bicycle1885.hatenablog.com こちらの記事を拝見していて、ちょっと気になったので注釈。 PythonやRを使っている人で、ある程度重い計算をする人達には半ば常識になっていることとして、いわゆる「for文を使ってはいけない。ベクトル化*1しろ。」という助言があります。 これは、PythonやRのようなインタープリター方式の処理系をもつ言語では、極めてfor文が遅いため、C言語やFortranで実装されたベクトル化計算を使うほうが速いという意味です。 昔からよくこういう言い方がよくされるが、本当にPythonのfor文は遅いのだろうか。 聞くところによるとRのfor文はガチで遅いそうだが、Pythonの計算が遅いのはインタープリタ方式だからでも、for文が遅いからでもない。もちろん、Pythonはインタープリタなので遅いし、for文だって極めて遅い。しかし、これはPyt
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
2017年、人気のプログラミング言語トップはPython。C、Javaが続く。検索、Google Trends、Twitter、GitHub、Stack Overflowなどの人気を総合
2017年現在、もっとも人気のあるプログラミング言語は「Python」。2位は「C」、3位は「Java」だと、電気通信分野の標準化団体であるIEEE（アイトリプルイー）が発行するオンラインマガジン「IEEE Spectrum」が、記事「The 2017 Top Programming Languages」で発表しました。 Pythonは昨年から2つランクアップで1位へ 1位となったPythonは昨年3位だったのが2つランクをあげて1位に飛び込みました。ただし、2位のCとの差は0.3ポイント、3位のJavaとの差も0.5ポイントと、1位、2位、3位の差はほんのわずかなものでした。 ちなみに4位のC++は約3ポイント離れた97.1ポイント、5位のC#は10ポイント以上離れた87.7ポイントですので、いかに上位3位の人気が堅いものかが分ります。 ただ、Pythonはたしかに統計処理などの分野を得
Island Life - GC切って性能向上
About 南の島のプログラマ。 たまに役者。 Practical Schemeの主。 WiLiKi:Shiro 最近のエントリ 米国の大学進学無限cxr高校受験Defense振り返ってみると2019年は色々学んで楽...覚えるより忘れる方が難しい(こともある)眼鏡のつると3DプリンタIris Klein Acting ClassSAG-AFTRA conservatory: Voice Acting創作活動って自分を晒け出さねばならないと...More... 最近のコメント shiro on 歳を取ると時間が速く過ぎるのは、新しいことに挑戦しないから? (2023/03/14)1357 on 歳を取ると時間が速く過ぎるのは、新しいことに挑戦しないから? (2023/03/01)ベアトリーチェ on ハイポハイポハイポのシューリンガン (2022/04/02)ベアトリーチェ on ハイポハ
「道具としてのPython」～最適なカリキュラムで学ぶ２日間～
IT技術者からコンテンツクリエイターまで 米国CodeEvalによると、5年連続でPythonが最も人気のある言語となっています。これは、Pythonが入門向けの言語として定着しているのに加えて、さまざまな分野で応用可能な拡張性の高さが理由と考えられます。つまり、いまなにかデジタルで挑戦したいなら、その選択肢として第一候補にあげてよいのがPythonといえます。入門に向くハードルの低さと、新しい分野でのプログラミングを楽にする便利な拡張が、たくさん用意されているからです。 それを象徴するのが、たったいま盛り上がっている「ディープラーニング」を中心とした人工知能分野です。角川アスキー総研では、昨年秋より４回にわたってディープラーニングの集中講座を実施してきました。このいま最も旬な分野では、もはやPythonで開発することが常識となっています。一方、ソーシャルメディアやIoTが生み出すビッグデ
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、最近Pythonをまた書き始めたマンです。なんか古い記事が参照されててだいぶ害があるので現状にあったやつにします。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog 要点 これからPythonを使い始める人、という前提に立っているので今更Python2系を使い始める意味はない。*1ということでPython3系（現時点最新安定版のPython3.6.0）を使いましょう。 標準を使うのがよい（venv + pip） 自分がよく分かってないツールは使わないほうがいい Python2系を使う人は、上にリンクしてある記事にあるとおりなんですが、Python2.7を使うのであれば pip + virtualenv 一択だと思います。やり方は下にある内容と変わりません。 以下コピペ macOS Homebrew
GoogleがGoによるPython実装、Grumpyを発表
Googleが既存の社内のPythonコードをGoで実行するためのPython実装を公開している。 Google Open Source Blog: Grumpy: Go running Python! google/grumpy: Grumpy is a Python to Go source code transcompiler and runtime. Googleの発表によれば、YouTubeのフロントエンドサーバーとYouTube APIはほとんどPythonで書かれているという。現在、YouTubeのフロントエンドはCPython 2.7で実行されているが、CPythonの制約により効率化には限界があるのだという。 GrumpyはPython 2.7のコードをGoのコードに変換するツールgrumpcの実装だ。grumpcはPythonで実装されていて、astモジュールでPyth
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なぜGuidoはmap() やfilter(),reduce() そしてlambdaをPython 3から取り除きたかったのですか？
GitHub - EntilZha/PyFunctional: Python library for creating data pipelines with chain functional programming
