前回の記事でhttpxの検討を進めた後にこんな気になる記事を見かけたので現状を調査しました。 gfx.hatenablog.com 結論から言うと、これは httpx を async で利用する時の問題で、現状ではまだ解決されていません。同期APIを使っていれば問題ありません。 原因は、httpxの低レイヤーライブラリであるhttpcoreがanyio.Lockを使っていたのですが、その実装がasyncio.Lockよりも大幅に遅いことです。httpcoreに提案されている解決策は3つあります。 anyio依存排除 https://github.com/encode/httpcore/pull/922 anyioに追加された fast_acquire を利用する https://github.com/encode/httpcore/pull/953 コネクションプールの実装見直し http
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
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、
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
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# 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 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 currently available to a group of select organizations. This platform manages the compute infrastructure, allowing you to focus solely on writing queries while seam
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
- 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
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:
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
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