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packaging python whlの検索結果1 - 19 件 / 19件

  • WebAssembly入門 ─ Webフロントエンドの現実的なユースケースを知り、Wasm製アプリケーションを体験してみよう!|ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ(AMBI)

    ハイクラス求人TOPIT記事一覧WebAssembly入門 ─ Webフロントエンドの現実的なユースケースを知り、Wasm製アプリケーションを体験してみよう! WebAssembly入門 ─ Webフロントエンドの現実的なユースケースを知り、Wasm製アプリケーションを体験してみよう! WebAssembly(Wasm)は、ブラウザー上で直接動くプログラミング言語として、JavaScriptを置き換える期待が寄せられますが、実際にWasmが果たすべき役割や適したユースケースとはどういったものでしょうか? Wasmの動作を体験するチュートリアルとあわせて、山本悠滋(igrep)さんが解説します。 WebAssembly(以下、略称の「Wasm」と呼びます。「キャズム」や「~イズム」などからの類推なのか「ワズム」と発音するようです)とは、ブラウザーをはじめとするさまざまな環境で動作する、仮想マ

      WebAssembly入門 ─ Webフロントエンドの現実的なユースケースを知り、Wasm製アプリケーションを体験してみよう!|ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ(AMBI)
    • Pythonのパッケージングと配布の全体像

      EDIT: このブログと似た内容の話をPyCon APAC2023にてお話ししました。 こちらの登壇資料も合わせてご覧いただけると幸いです こんにちはWantedlyの樋口です。 Pythonのパッケージングと配布は歴史が長く、多くのツール(ex. conda, pip, pipenv, poetry, rye...)が開発されてきました。これらの多様性はPythonが多くの人に使われ、継続的に改善されたゆえの賜物ですが、同時にこれらの理解を難しくしている要因にもなっていると感じます。 そこで本記事では、Pythonのパッケージングと配布の全体像を紹介します。パッケージングと配布が何か、なぜ重要なのか、そしてそれぞれのツールが何を解決しようとしているのかについて説明します。以下のような疑問を解決できることを想定しています。 パッケージングと配布の仕組みがなぜあるのか 多数あるツールが何を解

        Pythonのパッケージングと配布の全体像
      • Pythonプロジェクトでflat layoutではなくsrc layoutが推奨される理由を理解する - 肉球でキーボード

        本文中コード github.com flat layoutとsrc layoutについて Pythonプロジェクトのディレクトリ構成について調べてたところ、flat layoutとsrc layoutという2種類のディレクトリ構成が存在することを知りました。 src レイアウト対フラットレイアウト - Python Packaging User Guide flat layout flat layoutはパッケージフォルダをプロジェクトのルート直下に配置するスタイルです。 flat layoutの有名なpythonプロジェクトだと、 pytorch, django, tensorflow があります。 . ├── README.md ├── pyproject.toml └── my_package/ ├── __init__.py └── module.py src layout 一方、

          Pythonプロジェクトでflat layoutではなくsrc layoutが推奨される理由を理解する - 肉球でキーボード
        • uv一つでPythonプロジェクトのランタイム・パッケージ管理が完結。pip/poetry/pyenv/virtualenvをまるっと置き換え! | DevelopersIO

          Pythonのリンター・コード整形ツール Ruff を開発している Astral から、Pythonのパッケージツール uv の大型アップデート(uv v0.3)の知らせが届きました。 発表されたブログには「uv: Unified Python packaging(訳:統一されたPythonパッケージング)」とあり、READMEには以下の一文があります。 A single tool to replace pip, pip-tools, pipx, poetry, pyenv, virtualenv, and more. https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging プロジェクトのランタイムのバージョン管理(pyenv/.python-version)、プロジェクト固有の環境(virtualenv)、パッケージ管理(pip/poetry

            uv一つでPythonプロジェクトのランタイム・パッケージ管理が完結。pip/poetry/pyenv/virtualenvをまるっと置き換え! | DevelopersIO
          • Rust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう | gihyo.jp

            それぞれのツールに関する詳しい説明は本記事では行いません。詳しく知りたい方は、ツール名のリンクから公式ドキュメント等を参照してみてください。 上記の表に挙げたツール群にはそれぞれに特徴があります。pyenv、venv、pipのように単一機能に特化したものから、Condaのようにデータサイエンスや機械学習プロジェクトで使用される複雑なパッケージの依存関係や環境管理をサポートするツール、PoetryのようにPythonパッケージインデックス(PyPI)への公開をサポートするツールなど、開発シーンに合わせて選択することができます。 uvとは uvは2024年の2月中旬に発表されたばかりの新しいパッケージ管理ツールです。Rustで書かれており、ここ最近で飛躍的に使用されるようになったRust製のPythonリンター&フォーマッター「Ruff」を開発しているAstral社によって提供されています[1

              Rust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう | gihyo.jp
            • 大規模言語モデルをシングルGPUで動かせる!? FlexGenを触ってみた | DevelopersIO

              こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は大規模言語モデルをシングルGPUで動かせるという噂のFlexGenについて使ってみて紹介したいと思います。 FlexGenとは FlexGenは、大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)をシングルGPU(例えば、16GBのT4や24GBのRTX3090)で実行可能な高スループットな生成エンジンです。 以下がGitHubになります。 FlexGenは、Meta社が開発したOPT(Open Pre-trained Transformer)を動かすことができ、実際にAIアシスタントと会話することができます。 参考までにOPTに関する論文は以下です。 使用環境 Google ColaboratoryのPro環境を使います。モデルのアーキテクチャによって動作させるスペック

                大規模言語モデルをシングルGPUで動かせる!? FlexGenを触ってみた | DevelopersIO
              • 相関係数が0.63の散布図を作成する - Qiita

                import matplotlib.pyplot as plt coeff = np.corrcoef(X, Y)[0, 1] plt.figure(figsize=(5,5)) plt.title("correlation coefficient = {0:.3f}".format(coeff)) plt.scatter(X, Y) plt.xlim([0, 1]) plt.ylim([0, 1]) plt.grid() plt.show() Collecting optuna Downloading optuna-2.10.0-py3-none-any.whl (308 kB) [K |████████████████████████████████| 308 kB 5.4 MB/s [?25hRequirement already satisfied: numpy in /usr/l

                  相関係数が0.63の散布図を作成する - Qiita
                • 最近気になるツール「Hatch」でPythonプロジェクトを管理する | gihyo.jp

                  そのほかのオプションは、以下の公式サイトを参照してください。 hatch test Reference - Hatch Hatchではカバレッジの計測もデフォルトでサポートされています。coverageが利用されています。 $ hatch test -py 3.11 -c ───────────────────────────── hatch-test.py3.11 ───────────────────────────── ============================ test session starts ============================ platform darwin -- Python 3.11.2, pytest-8.2.0, pluggy-1.5.0 rootdir: /Users/gihyo/dev/gihyo-python-monthly

                    最近気になるツール「Hatch」でPythonプロジェクトを管理する | gihyo.jp
                  • How to improve Python packaging, or why fourteen tools are at least tw

                    There is an area of Python that many developers have problems with. This is an area that has seen many different solutions pop up over the years, with many different opinions, wars, and attempts to solve it. Many have complained about the packaging ecosystem and tools making their lives harder. Many beginners are confused about virtual environments. But does it have to be this way? Are the current

                    • とうとうRyzen + RADEONのAMD環境にもWindowsで動くStable Diffusionがきた - 徒労日記

                      やっと来たAMD最初の一歩。DirectMLでAMD GPUを動かす 定期的にAMDxSD x Winのことを調べていますが、今回この記事に行き当たりました。Running Stable Diffusion on Windows with an AMD GPU Unfortunately, in its current state, it relies on Nvidia’s CUDA framework, which means that it only works out of the box if you’ve got an Nvidia GPU. Fear not, however. Because Stable Diffusion is both a) open source and b) good, it has seen an absolute flurry of activ

                        とうとうRyzen + RADEONのAMD環境にもWindowsで動くStable Diffusionがきた - 徒労日記
                      • Boring Python: code quality

                        Boring Python: code quality December 19, 2022 Django, Python This is the second in a series of posts I intend to write about how to build, deploy, and manage Python applications in as boring a way as possible. In the first post in the series I gave a definition of what I mean by “boring”, and it’s worth revisiting: I don’t mean “reliable” or “bug-free” or “no incidents”. While there is some overla

                          Boring Python: code quality
                        • GitHub Actionsでデジタル証明書付きPythonパッケージをリリースする方法 | gihyo.jp

                          鈴木たかのり(@takanory)です。今月の「Python Monthly Topics」では、Pythonのパッケージを公開するときに、デジタル証明書(Digital attestations)を用いてより安全に公開する方法について紹介します。 PEP 740の提案とその背景 この機能はPEP 740によって2024年1月に提案され、2024年7月に採択されました。 PEP 740 – Index support for digital attestations | peps.python.org 多くのPythonのパッケージはPyPI(the Python Package Index)で配布されています。このPEPの内容はパッケージにデジタル署名された証明書と、その証明書を検証するためのメタデータをアップロード、ダウンロードできるようにPyPIのAPIを変更するというものです。 な

                            GitHub Actionsでデジタル証明書付きPythonパッケージをリリースする方法 | gihyo.jp
                          • Testinfraで始めるインフラストラクチャの自動テスト【Ansible×Testinfra】 - 協栄情報ブログ

                            Salt、Ansible、Puppet、Chefなどの管理ツールによって、インフラ構築の自動化が進んでいます。同じ構成のサーバを何百台と一気に構築できるのがIaCツールの強みですよね。 しかし、本当に同じ構成になっているかはどのように確認していますでしょうか。一台一台に接続し、コマンドをたたくのは現実的ではありません。 今回の記事では、IaCツールによって構成されたサーバの状態をテストする"Testinfra"についてハンズオンをまじえて紹介いたします。 Testinfraを使ってみよう ■Testinfraとは?特徴は? TestinfraはPython製のテストフレームワークで、インフラストラクチャの状態をテスト駆動開発(TDD)の原則に従って検証するために使用されます。pipを使用してtestinfraをインストールし、テストファイルを用意するだけで実行可能です。 pythonでテス

                              Testinfraで始めるインフラストラクチャの自動テスト【Ansible×Testinfra】 - 協栄情報ブログ
                            • pip installって何してるの? - Qiita

                              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Pythonでプログラミングをしていると、当たり前のように使っているpip installコマンド。 このコマンド一つで、便利なライブラリがすぐに使えるようになります。 しかし、**結局、pipは何をどこにダウンロードして、どうやってPythonがそれを見つけているのか?**を詳しく知っている人は意外と少ないかもしれません。 普段は意識しなくても開発は進められますが、 以下のような場面では内部の仕組みを理解していると役立ちます。 ライブラリをインストールしたはずなのにModuleNotFoundErrorが出るというトラブルの

                                pip installって何してるの? - Qiita
                              • setup.py は非推奨になりましたか? - Python Packaging User Guide

                                setuptools ベースのプロジェクトをインストールするためには、python setup.py install のように setup.py の install コマンドを使うことが普通でした。今日では、python -m pip install . のように pip を直接に使う方法が推奨されています。ここでドット . は、実際にはファイルシステム上のパスなので、これはカレントディレクトリを示すパス表現です。なんと、 pip は install サブコマンドへの引数の形で、ローカルのファイルシステム上のパスをプロジェクトのソースコードツリーを置くべき場所として受け付けるのです。そういうことですから、これもまた正当なコマンドということになります: python -m pip install path/to/project。 編集可能 <editable> モードとしても知られる 開発

                                • How uv Works Under the Hood | Noos - Where Thought, Code, and Craft Converge

                                  I started using uv because the benchmarks seemed too good to be true—10–100x faster than pip, resolves and installs in milliseconds. After reading the source code and the official resolver internals documentation, I understand why, and the answers are more interesting than just "it's written in Rust." This post traces every layer: from the repository structure, through what literally happens when

                                    How uv Works Under the Hood | Noos - Where Thought, Code, and Craft Converge
                                  • Bundling binary tools in Python wheels

                                    23rd May 2022 I spotted a new (to me) pattern which I think is pretty interesting: projects are bundling compiled binary applications as part of their Python packaging wheels. I think it’s really neat. pip install ziglang Zig is a new programming language lead by Andrew Kelley that sits somewhere near Rust: Wikipedia calls it an “imperative, general-purpose, statically typed, compiled system progr

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                                    • A year of uv: pros, cons, and should you migrate

                                      (Warning, this is a long article. I got carried away.) After one year of trying uv, the new Python project management tool by Astral, with many clients, I have seen what it's good and bad for. My conclusion is: if your situation allows it, always try uv first. Then fall back on something else if that doesn’t work out. It is the Pareto solution because it's easier than trying to figure out what you

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                                      • A non-beginner Data Engineering Roadmap — 2025 Edition

                                        Me after years using python.Before starting this post, I want to acknowledge that soft and hard skills are equally important. Data people exist to deliver business value, or more broadly read facts from a pool of ever-growing data. But, even with a bunch of posts talking about soft skills, at the end of the day, we're being paid for the technical skills we have, and the ability we have to deliver

                                          A non-beginner Data Engineering Roadmap — 2025 Edition
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