Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門uvは超高速なPythonパッケージマネージャ 仮想環境作成・パッケージ管理・Pythonバージョン管理を一元化 Rust製で10〜100倍の速度向上
![Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5eb3a78647bb994227e2b72139af64db0d7f33f3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F8e1ff1eaedc0427bbc88de937a2aa2f6%2Fslide_0.jpg%3F35132442)
TerminalTextEffects Docs
Intro to TTE Intro to TTE Change[B]log How to install & use TTE Effects Showroom Library Cookbook Reference Intro to TTE What is TTE? TerminalTextEffects (TTE) is a terminal visual effects engine. TTE can be installed as a system application to produce effects in your terminal, or as a Python library to enable effects within your Python scripts/applications. TTE includes a growing library of built
Python 3.13 から「兆」が 10 の 6 乗になっている - ﾏｸﾞﾏｸﾞ (起動音)
この記事は 2024 TSG Advent Calendar 3日目の記事です。昨日の記事は @__dAi00 さんの記事 AivisSpeechを使ったDiscordボットの作成 ①AivisSpeechをGoogle Cloud Runにデプロイする でした。12/5 公開予定の続編も楽しみです。 今回は、初日に公開した以下の記事の副産物です。 import unicodedata # Python 3.12 まで 1000000000000.0 # Python 3.13 から 1000000.0 print(unicodedata.numeric("兆")) 大変だ。Python 3.13 から「5000 兆円」が 50 億円になってしまう（？） unicodedata.numeric メソッドと Unicode 例によって Unicode が関係してきます。前編でも触れたとおり、
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
Python互換の静的型付け言語「Erg」
承前 Ergは私が数年前から開発を始め、つい一昨日公開したばかりのプログラミング言語です。 のはずですが、 早速、qnighyさんに捕捉していただきました。ありがとうございます。 この記事ではそのErgがどのような言語なのかざっくりと解説していきたいと思います。なお、紹介した機能の一部は未実装です。実装途中の機能を含むコードには*を、完全に未実装の機能を含むコードには**をつけておきます。 はじめに Pythonは概ね素晴らしい言語です。 オフサイドルールを世に知らしめた(?)、その可読性の高い文法。Numpy, SciPyを始めとする機械学習、科学技術計算用の膨大なライブラリ。 しかしPythonにもいくつかの弱点が存在します。 まず、動的型付け であること。それ自体は弱点というより良し悪しなのですが、明らかに動的型付けでは手に余るPythonプロジェクトが世に溢れています。 次に、一貫
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
Polars
Polars is an open-source library for data manipulation, known for being one of the fastest data processing solutions on a single machine. It features a well-structured, typed API that is both expressive and easy to use. Polars Cloud is launching at the end of this year for early-stage customers. This platform takes care of the compute infrastructure, so you only need to focus on writing queries. S
Loggingモジュールではじめるログ出力入門 / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 - Preferred Networks Research & Development
Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:
GitHub - satwikkansal/wtfpython: What the f*ck Python? 😱
Exploring and understanding Python through surprising snippets. Translations: Chinese 中文 | Vietnamese Tiếng Việt | Spanish Español | Korean 한국어 | Russian Русский | German Deutsch | Persian فارسی | Add translation Other modes: Interactive Website | Interactive Notebook Python, being a beautifully designed high-level and interpreter-based programming language, provides us with many features for the
JAX入門～高速なNumPyとして使いこなすためのチュートリアル～ - Qiita
TensorFlow Advent Calendar 2020 10日目の記事です。空いてたので当日飛び入りで参加しました。 この記事では、TensorFlowの関連ライブラリである「JAX」について初歩的な使い方、ハマりどころ、GPU・TPUでの使い方や、画像処理への応用について解説します。 JAXとは https://github.com/google/jax Google製のライブラリで、AutogradとXLAからなる、機械学習のための数値計算ライブラリ。簡単に言うと「自動微分に特化した、GPUやTPUに対応した高速なNumPy」。NumPyとほとんど同じ感覚で書くことができます。自動微分については解説が多いので、この記事では単なる高速なNumPyの部分を中心に書いていきます。 関連記事 JAX Quickstart JAXで始めるディープラーニング JAX : Tutorials
オレ プログラム ウゴカス オマエ ゲンシジン ナル - Qiita
import requests import json import sys BASE_URL = "https://api.ce-cotoha.com/api/dev/" CLIENT_ID = "オマエ アイディ イレル" CLIENT_SECRET = "オマエ シークレット イレル" def auth(client_id, client_secret): token_url = "https://api.ce-cotoha.com/v1/oauth/accesstokens" headers = { "Content-Type": "application/json", "charset": "UTF-8" } data = { "grantType": "client_credentials", "clientId": client_id, "clientSecret": cli
高速なPythonの将棋ライブラリを作る - TadaoYamaokaの開発日記
python-shogiは、Pythonで扱える非常に役立つ将棋ライブラリですが、速度が遅いのが用途によっては欠点になります。 公式サイトにも記述されていますが、速度よりもシンプルに抽象的に扱えることが目的となっています。 しかし、機械学習の用途に使用しようとする速度の遅さがネックになります。 そこでPythonからもできるだけ高速に動作する将棋ライブラリを作成することにしました。 python-shogiの内部では、盤面はビットボードで表現されていますが、Pythonのビット演算は非常に遅くボトルネックとなっています。 ビット演算部分をC++で開発して、Pythonから呼び出せるようにすることで速度の改善が見込まれます。 C++で将棋ライブラリを一から作成するのもロマンがありますが、ほとんど既存のライブラリをまねるだけになるため、C++部分にAperyのソースコードを使用させてもらい、A
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
【ショートコーディング】 Pythonで空のシーケンスを渡せない関数の周辺 - Qiita
GitHub - hoffstadt/DearPyGui: Dear PyGui: A fast and powerful Graphical User Interface Toolkit for Python with minimal dependencies
GitHub - facebookincubator/AITemplate: AITemplate is a Python framework which renders neural network into high performance CUDA/HIP C++ code. Specialized for FP16 TensorCore (NVIDIA GPU) and MatrixCore (AMD GPU) inference.
将棋とPythonの素敵な出会い 谷合 廣紀
GitHub - RustPython/RustPython: A Python Interpreter written in Rust
さよならFlask ようこそFastAPI / goodbye Flask, welcome FastAPI
