Back 開発 & 設計 開発フレームワーク & ツール クロスプラットフォーム対応の高性能アプリケーションを構築・設計・提供。チームをつなぐツールにより開発を加速し、構想から製品化までのプロセスを効率化します。 製品 Qt フレームワーク クロスプラットフォーム向けソフトウェアライブラリ & API
QML と Qt for Python の連携
Back 開発 & 設計 開発フレームワーク & ツール クロスプラットフォーム対応の高性能アプリケーションを構築・設計・提供。チームをつなぐツールにより開発を加速し、構想から製品化までのプロセスを効率化します。 製品 Qt フレームワーク クロスプラットフォーム向けソフトウェアライブラリ & API
An Intro to Threading in Python – Real Python
Python threading allows you to have different parts of your program run concurrently and can simplify your design. If you’ve got some experience in Python and want to speed up your program using threads, then this tutorial is for you! In this article, you’ll learn: What threads are How to create threads and wait for them to finish How to use a ThreadPoolExecutor How to avoid race conditions How to
The Visual Python Debugger for Jupyter Notebooks You’ve Always Wanted
I’ve been using Jupyter Notebooks with great delight for many years now, mostly with Python, and it’s validating to see that their popularity keeps growing, both in academia and the industry. I do have a pet peeve though, which is the lack of a first-class visual debugger similar to these available in other IDEs like Eclipse, IntelliJ, or Visual Studio Code. Some would rightfully point out that Ju
Pythonの並列処理・並行処理のための標準モジュールの比較 - minus9d's diary
Pythonで並列処理・並行処理を提供する標準モジュールは数多くあり、初めてだと違いを理解するのは困難です。この記事では、それぞれの違いについて調べました。 threadモジュール(Python 2), _threadモジュール(Python 3) かつてPython 2にはthreadモジュールという複数のスレッドを扱うためのモジュールが存在していましたが、Python 3でdeprecated扱いになりました。一応_threadモジュールという名前で残っています。公式でも述べられているように、一般には、thread/_threadモジュールではなく、より高レベルなthreadingモジュールの使用が推奨されるようです。 threadingモジュール threadingモジュールは、先述の通り、複数のスレッドを扱うためのモジュールです。thread/_threadモジュールより高レベルと
保守性・可読性の高いPythonコードを実装するためにはどうすればよいか - はてなの金次郎
はじめに コードは理解しやすくなければいけない。 リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice) 作者:Dustin Boswell,Trevor Foucher発売日: 2012/06/23メディア: 単行本（ソフトカバー） コードの保守性や可読性を高めるために我々エンジニアはどんなことができるでしょうか？ テストを書く 推奨されているコードスタイルに準拠する コメントを書く DRY原則に則る 変更・拡張しやすく設計する ログを出力する・監視する 適切な命名をする etc... まだまだ意識すべきことはあると思いますが、上記の項目はエンジニアであれば恐らく一度は目にしたことがあるような内容であり、暗黙的に了承されたいルールです。 しかし、これらはただの心構えであり、体現するために実際には以下のような項目に落とし込む必要
VS Code で Anaconda の Python デバッグ 環境構築（Visual Studio Code） - BEACHSIDE BLOG
Anaconda で Python の環境を構築し、Visual Studio Code ( VS Code ) でデバッグするまでの環境構築メモです。 仮想環境の切替も簡単でいい感じです。 Visual Studio Code Advent Calendar 2017 の最終日です♪ 今回の利用環境は以下です。 Windows 10 (Fall Creators Update） VS Code (v1.18.1) Anaconda 5.0.1 (Python 3.6 version) - 64bit Overview 1. Python のセットアップ 2. 環境変数の設定 3. VS Code のセットアップ 4. デバッグ 5. ターミナルの設定 6. Lint や インテリセンス、フォーマットの設定 1. Python のセットアップ Anaconda のインストール Anacon
この処理Pythonでどう書く？ - エムスリーテックブログ
EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 （spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより） こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「本体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ
PyQt5 tutorial 2026: Create a GUI with Python and Qt
PyQt5 tutorial Learn how you can create a Python GUI in 2026. This PyQt5 tutorial shows how to use Python 3 and Qt to create a GUI on Windows, Mac or Linux. It even covers creating an installer for your app. What is PyQt5? PyQt is a library that lets you use the Qt GUI framework from Python. Qt itself is written in C++. By using it from Python, you can build applications much more quickly while no
Python: デコレータについて - CUBE SUGAR CONTAINER
Python の特徴的な構文の一つにデコレータがある。 便利な機能なんだけど、最初はとっつきにくいかもしれない。 そこで、今回はデコレータについて一通り色々と書いてみる。 先に断っておくと、とても長い。 これを読むと、以下が分かる。 デコレータの本質 デコレータはシンタックスシュガー (糖衣構文) に過ぎない デコレータの作り方 引数を取るデコレータと取らないデコレータ デコレータの用途 用途はラッピングとマーキングの二つに大別できる デコレータの種類 デコレータは関数、メソッド、インスタンスで作れる デコレータの対象 デコレートできるのは関数、メソッド以外にクラスもある 今回使った環境は次の通り。 尚、紹介するコードの中には、一部に Python 3 以降でないと動作しないものが含まれている。 $ python -V Python 3.6.6 デコレータについて まずはデコレータのおさら
あなたは、もうos.pathやglobやopenを使わなくていい - KilledByNLP.com
はじめにPython3.3 までは、 「あるディレクトリ以下に存在するテキストファイルの一覧を取得して、それぞれを開く」 という処理に、以下の 3 つのライブラリを使う必要がありました。 ファイルパス操作 os.pathファイルの一覧取得 glob.globファイルを開く openしかし、Python3.4 以降であれば、これらを すべて 標準ライブラリpathlibに一任 することができます。 これによって、ファイル操作処理における 書きやすさ・読みやすさが向上 し、それぞれのライブラリの使い方をわざわざ調べる時間や、 ライブラリ間の微妙な仕様の違いに苛まれる心配から解放されます。 今回は、 「../datasets/foo/bar以下に存在するテキストファイルをすべて取得して、内容を表示したい」 という目標に対して、pathlib を利用しない場合、pathlib を利用する場合のコー
Understanding Python Dataclasses — Part 1
If you’re reading this, then you are already aware of Python 3.7 and the new features that come packed with it. Personally, I am most excited about Dataclasses. I have been waiting for them to arrive for a while. This is a two part post: 1. Dataclass features overview in this post 2. Dataclass fields overview in the next post IntroductionDataclasses are python classes but are suited for storing da
Python 3.7: Introducing Data Classes | The PyCharm Blog
IDEs CLion DataGrip DataSpell GoLand IntelliJ IDEA PhpStorm PyCharm RustRover Rider RubyMine WebStorm Plugins & Services Big Data Tools JetBrains Platform Scala Toolbox App JetBrains AI Grazie Junie JetBrains for Data Air Team Tools Datalore TeamCity YouTrack Qodana CodeCanvas Matter Databao .NET & Visual Studio .NET Tools ReSharper C++ Languages & Frameworks Kotlin Ktor MPS Amper Education & Rese
Developing with Qt.py
This post aims to give an introduction to the Qt.py project and how to get set up with it for PySide/PyQt4 and PySide2/PyQt5 development. Contents What is Qt.py How does it work? Installing Qt.py Caveats Contributing Closing comments What is Qt.py? Qt.py is a Minimal Python 2 & 3 shim around all Qt bindings - PySide, PySide2, PyQt4 and PyQt5 – which enables you to write software that dynamically c
リスト内包のひみつ - atsuoishimoto's diary
こちらのTweetが Python.jp slack でちょっと話題になっていた。 どういうこと？ pic.twitter.com/BxyyWbyvQo— ahuglajbclajep (@ahuglajbclajep) 2018年1月24日 次のようなコードだ >>> a = [lambda: print(i) for i in range(3)] >>> for i in a: i() 2 2 2 結論としては cocoatomo さんの書かれているように、変数の評価タイミングの問題で、 初めまして. そこは Python のループでよくハマるポイントで, i の値の評価が後で行われるのが混乱の原因です. ループの本体の中で一度 i を別の変数に入れるなどして, 評価を走らせると回避できます. FAQ → https://t.co/5iCqdIIhUZ— tomo🐧 (@cocoat
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
10 tips on using Jupyter Notebook
Jupyter Notebook (a.k.a iPython Notebook) is brilliant coding tool. It is ideal for doing reproducible research. Here is my list of 10 tips on structuring Jupyter notebooks, I worked out over the time. 1. Use virtualenv to create self-contained environmentYou might be tempted to install all research libraries within your operating system and share them among all your projects. Soon you will discov
Using Python in Houdini
▼ 2026 (1) ▼ 1月 (1) houdini_installer ► 2025 (11) ► 12月 (2) ► 11月 (1) ► 7月 (1) ► 6月 (1) ► 5月 (1) ► 4月 (2) ► 3月 (1) ► 2月 (1) ► 1月 (1) ► 2024 (8) ► 12月 (1) ► 10月 (1) ► 9月 (2) ► 8月 (1) ► 3月 (3) ► 2023 (5) ► 12月 (1) ► 9月 (1) ► 8月 (1) ► 6月 (1) ► 5月 (1) ► 2022 (11) ► 12月 (1) ► 9月 (1) ► 8月 (1) ► 6月 (2) ► 4月 (3) ► 3月 (1) ► 2月 (2) ► 2021 (30) ► 12月 (6) ► 11月 (1) ► 10月 (1) ► 9月 (4) ► 8月 (3) ► 7月 (5) ► 6月 (1
Pythonの数値計算ライブラリ NumPy入門
[python] ## 二次元配列 (行列) >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]) >>> a array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) >>> a.flags C_CONTIGUOUS : True ## データがメモリ上に連続しているか(C配列型) F_CONTIGUOUS : False ## 同上(Fortran配列型) OWNDATA : True ## 自分のデータかどうか、ビュー(後述)の場合はFalse WRITEABLE : True ## データ変更可能か ALIGNED : True ## データ型がアラインされているか UPDATEIFCOPY : False ## Trueには変更できないので特に気にしなくて良い >>>
Average Face : OpenCV ( C++ / Python ) Tutorial | LearnOpenCV #
In this tutorial we will learn how to create an average face using OpenCV ( C++ / Python ). Most people would agree that the woman in Figure 1 is pretty. Can you guess her ethnicity ? Why is her skin flawless ? Well, she is not real. She is In this tutorial we will learn how to create an average face using OpenCV ( C++ / Python ). Most people would agree that the woman in Figure 1 is pretty. Can y
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