Python最新バージョン対応！より良い型ヒントの書き方 | gihyo.jp
寺田 学です。9月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.5で導入され、多くの場面で活用されている型ヒント（Type Hints）について、より良い型ヒントの書き方を紹介します。 Pythonの型ヒントとは Pythonは動的型付け言語です。型を指定せずに変数宣言できますし、関数の引数や戻り値に型を宣言する必要はありません。 Python 3.5（2015年9月リリース）で型ヒントの仕組みが入りました。型の指定が不要なPythonですが、型ヒントを付けることで、「コードの可読性向上」、「IDEコード補完の充実」、「静的型チェックの実行」といった静的型付け言語のようなメリットを得ることができます。 Pythonの型ヒントは以下のように記述します。 name: str = "氏名" # 変数nameをstr型と宣言 def f(arg: int) -
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
Python 3.11の新機能(その1） CPython高速化計画 - python.jp
今年も、Pythonのメジャーリリースの季節がやってまいりました。2022年10月3日にリリース予定となっているPython 3.11の新機能を紹介します。 CPython 高速化計画¶Python 3.11で最大のニュースは、なんと言っても Faster CPython: CPython 高速化計画 が開始されたことでしょう。 CPython 高速化計画は、Mark Shannon氏が提案したプランに基づいてPythonの高速化を行うもので、Pythonを毎年50%高速化し、互換性を保ちつつ 4年間で5倍高速化する ことを目標としています。 この計画はMicrosoft社の出資を獲得し、Pythonの父であるGuido van Rossum氏も加わって開発が進められています。 ベンチマーク¶さて、CPython 高速化計画最初のリリースとなるPython 3.11では、どの程度の高速化が
VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
Pythonで地理空間情報（GIS）やるために必要なパッケージ全部入りの「geospatial」が便利すぎた - Qiita
Mac民にとってはめちゃくちゃ朗報かも GISをやる人ならわかってくれると思うんですが、MacでPythonを使ってGIS（主にgeopandasなど）をやる時依存関係の解決にかかる時間ヤバすぎ問題っていうのがありまして… 主にGDLAとかGDALとかがかなりやばくて偉大なる先人様のお知恵を拝借して鼻血出しながらなんとかかんとか実行環境を整えていました。 が！！！！！もうそんな必要はないのかもしれませんね！！！！！！ 早速インストール Anacondaがインストールされている前提ですので、こちらの記事を参考にするなどしてインストールお願いします。 MacでGISデータ分析を始めるためにサクッとAnacondaとjupyter labをインストールしてみる で、インストールはこれだけ。 - python >=3.7 - black-jupyter - bump2version - carto
関数電卓でPythonを学ぶ理由 思考を深め、プログラミングの楽しみを味わう
この世には「関数電卓」と聞いて目が輝く人と、そうでない人がいるでしょう。エンジニアである私も含め、目が輝く人は、日本では少数派なのではないかと思います。残念なことです。 「電卓」がなくなって困る人は大勢いるはずですが、「関数」を知らなくても、普通に生きて行けるのも事実。でも関数がなかったら、株価を予測してお金儲けできないし、現代社会を支えるテクノロジーは明治か中世くらいに戻ってしまいます。関数は、社会科学を含む科学的現象を数学的に見るための「目」としてとても重要です。理系の学生は、「科学の目」を養うために関数電卓を使います。 「プログラミング」と聞いて目が輝く人は、関数電卓の場合よりちょっと多いかも知れません。なんと最近の関数電卓は、Pythonでプログラミングできるのです。「えっ、そうなの？」と思った人。私も同じ事を思いました。CASIOの関数電卓『fx-CG50』は、2018年に公開さ
thinkpython.dvi
Think Python 2 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist Allen B. Downey Copyright c �2013 ThinkPython: by is licensed under a Creative Commons 3.0 License 3 11 1 13 1.1 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
きれいなPythonプログラミング（パイソニックなコードを書こう）を読んでみた - Qiita
はじめに 日頃、Pythonを使う機会があるのですが、「もう一歩詳しくなり、中級者を目指したい！」という思いから、2022/2/15に発売された書籍「きれいなPythonプログラミング ~クリーンなコードを書くための最適な方法」を読みました。 特に、第6章にある「パイソニックなコードを書こう」が非常に勉強になったので自分なりの解釈／調査結果を含めてメモを残しておきます。 ※解釈が誤っている箇所もあるかと思います。誤りがあればご指摘いただけると幸いです。 誤用の多い構文 Python以外の言語を使ったことがある人は、その言語と同じ考え方／手法でコードを書くかもしれません。 Pythonにおける標準的なアプローチを学ぶことで時間と労力を削減することができます。 ループ処理ではrange()ではなくenumerateを使う 慣習的にrange(len())とインデックス番号でループを回すのは単純
労力が10分の1以下に！Excelの面倒な作業を自動化する時短ツール「Python」の活用法｜@DIME アットダイム
Excelの面倒な作業をPythonを使って効率化するテクニックを＠DIMEから厳選して紹介します。 Excel×Python活用術 単純な事務作業の労力を10分の1以下に軽減する時短ツール「Excel×Python」活用術 みなさんは、話題のプログラミング言語、「Python（パイソン）」をご存じでしょうか？ Pythonは他の言語に比べてコードが短くシンプルになって使いやすかったり、AIやビッグデータといった話題のジャンルのプログラムを作成できたりすることで、近年とても人気が高まっています。 【参考】https://dime.jp/genre/1003655/ 事務作業の手間を10分の1以下に圧縮！プログラミングの専門知識がなくてもできるExcel×Pythonで最低限押さえたい3つのルール 何百回と繰り返されるコピペ、複雑なフォーマットへの手入力、時間のかかるウェブからの情報収集……
macOS 12.3 MontereyでPython 2.7が削除されるのに伴い、AlfredやPopClip、xbar(BitBar)でPythonを利用したプラグインが動かなくなっているので注意を。
macOS 12.3 MontereyでPython2が削除されるのに伴い、AlfredやPopClip、xbar(旧BitBar)でPythonを利用したワークフローやプラグインが動かなくなっているすです。詳細は以下から。 Appleは2019年にリリースしたmacOS 10.15 CatalinaからPython 2.xの使用を非推奨とし、将来的にはスクリプト言語のランタイムを同梱せずダウンロード方式にすると発表、先日リリースされた「macOS 12.3 Monterey Beta」ではPython 2.xがmacOSに同梱されなくなることが発表されていますが、これに伴い、macOS 12.3では一部のアプリでPython2を利用したプラグイン(AlfredではWorkflow)が動かなくなっているそうです。 Python Deprecations Python 2.7 was rem
コードのコメント、何をどう書けばよいのか
開発者向けQ＆Aサイト「Stack Overflow」は2021年12月23日（米国時間）、コードコメントを書くためのベストプラクティスを紹介した。これはミルズ大学のコンピュータサイエンスの教授であるエレン・スパータス氏による寄稿記事だ。 この記事は2021年7月5日に掲載されたもので、同ブログで2021年に人気を博した記事のトップ10の1つとして再掲載された。 スパータス氏は、「コメントは、出来の悪いコードの言い訳や修正として書くものではなく、（コードが表すものと）異なるタイプの情報を提供することで、良いコードを補完するものだ」との見解を示した。その理由としてシステムアーキテクトのピーター・ヴォーゲル氏が2013年に投稿したコメントに関する3つの事実を挙げた。 （1）コメントを書いて、維持するには費用がかかる （2）コンパイラはコメントを無視するため、コメントの内容が正しいかどうか機械的
『手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた』を読みました - Don't Repeat Yourself
先日発売になった『手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた』を、一通り目を通していました。感想を記しておきます。なお感想は、例のごとく全体に軽く目を通して、いくつかサンプルプログラムを写経してみた程度の上でのものです。あらかじめご了承ください。 手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた 作者:クジラ飛行机ソシムAmazon Python から Rust に入門するという切り口 最近はRustの本が多く出版され始めており、読むよりも買うほうがだんだん多くなってきてしまっています。とくに単なる言語の入門にとどまらず、さまざまな切り口から解説する本が増え始めているように思います。本書もそのひとつで、Python から Rust に入門しようという非常に特異な切り口の一冊です。 Python から Rust という切り口は、多少なりと
積分法の数値計算をプログラミングしてみよう
連載目次 前回は、微分法の数値計算を行いました。今回は、積分の数値計算法を見ていきます。まず、高校で学んだ台形公式を使った積分の数値計算を行い、次により精度のよいシンプソンの公式を使った数値計算を行います。また、乱数を使ってデータのサンプリングを行うモンテカルロ法も紹介します。Pythonの文法やライブラリに関してはNumPyのlinspace関数の利用と、乱数の利用を取り上げます。 今回の練習問題としては、正規分布の－2σ～2σ までの累積確率を求めるプログラム、曲線の長さを求めるプログラム、マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス法）による正規分布のサンプリングを行うプログラムを取り上げます。 上に記した各種の方法は、中学・高校の数学で全て理解できるものです。聞き慣れない用語が幾つか登場しているかもしれませんが、実際のところ面積や割合を求めるために総和の計算をしているだけです。気軽に読
Python clickの案外知られていない機能 - Qiita
Pythonにはclickというコマンドラインパーサとして使えるライブラリがあります。同様のライブラリとして以前からargparseがありますが、clickはargparseよりももっと簡単に使えるライブラリです。 clickでコマンドラインパーサを書く例は以下になります。 # main.py import click @click.command() @click.option( "--count", type=int, default=1, required=True, help="Number of greetings.", ) @click.option( "--name", type=str, default="Your name", required=True, help="The person to greet.", ) def hello( count: int, name
Why Programming is Easy but Software Engineering is Hard
Beginners who want to get into the software field often get programming and software engineering mixed up. These are not the same thing. Programming is a part of software engineering. Software engineering on the other hand, encompasses so much more than programming. Software engineering is the process of starting with a problem, designing a way to solve that problem, and then delivering a software
東京工業大学、機械学習の講義ノートが無料公開 Pythonの実装も学べる | Ledge.ai
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遅くないpandasの書き方 - ML_BearのKaggleな日常
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
ハイフンに似ている横棒を全て統一するᅳㅡ˗𐆑–᭸‒-─−▬𐄐—━‐‑ー﹣―ｰ﹘－⁃➖⁻！ - Qiita
はじめに これらの横棒、コンピュータにとっては全て違うのですが 見分けがつくでしょうか？ -˗ᅳ᭸‐‑‒–—―⁃⁻−▬─━➖ーㅡ﹘﹣－ｰ𐄐𐆑 郵便番号、住所、電話番号など、横棒が使われているデータを扱うとき、 人が入力したデータや購入したデータであると、同じ記号が使われていないことはよくあることです。 090-1234-5678 090᭸1234᭸5678 090‑1234‑5678 090−1234−5678 これらの電話番号の文字列も phone_no_list = ['090-1234-5678', '090᭸1234᭸5678', '090‑1234‑5678', '090−1234−5678'] # 文字をUnicodeコードポイントに変換 for n in phone_no_list: # 文字列の４番目の横棒の文字コードを見てみる print(n[3], ord(n[3]
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