「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」は、10年の取り組みの集大成 - ビープラウド社長のブログ
2018年6月12日にビープラウドのメンバーで執筆した「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」が出版されます。 Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版 作者:株式会社ビープラウド出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2018/06/13メディア: Kindle版 第1版が2012年3月26日、第2版が2015年2月27日、第3版が2018年6月12日の発売で、約3年おきに版を重ねてきました。 最新技術に合わせてバージョンアップ IT技術は日々バージョンアップされ、数年もすれば技術の構成やベストプラクティスも変わってきます。 技術の進歩に合わせて、書籍も第3版としてバージョンアップしました。 主な改訂内容は以下のとおりです。 Python2.7.6→Python3.6.4 Ubuntu14.04 LTS→Ubuntu16.04 LTS Webアプリケーション(
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
Dropbox releases PyAnnotate -- auto-generate type annotations for mypy
Updates about mypy, an optional static type checker for Python For statically checking Python code, mypy is great, but it only works after you have added type annotations to your codebase. When you have a large codebase, this can be painful. At Dropbox we’ve annotated over 1.2 million lines of code (about 20% of our total Python codebase), so we know how much work this can be. It’s worth it though
最近のPython-dev(2017-06) : DSAS開発者の部屋
バックナンバー: 5月号 4月号 3月号 2月号 1月号 PEP 546 -- Backport ssl.MemoryBIO and ssl.SSLObject to Python 2.7 2014年に Python 2.7 をセキュアな状態に保つため、過去に PEP 466 でセキュリティ関連の Python 3.4 の機能が Python 2.7 にバックポートされました。これには ssl モジュールも含まれており、 Python 2.7.9 からは TLS のホストを自動で検証するようになったりシステムの証明書ストアを利用できるようになりました。 今回の PEP 546 は、さらに Python 3.5 で追加された ssl.MemoryBIO と ssl.SSLObject も Python 2.7 にバックポートするものです。これらの API を利用すると、 socket をラッ
最近の Python-dev (2017-01) : DSAS開発者の部屋
@methane です。 compact dict が Python 3.6 が9月（ベータになる直前）にマージされ、それのおかげで推薦をもらい 10月ごろから Python の Core Developer になりました。 「PythonのフルタイムコミッタとしてKLabに雇われている」という訳ではないのですが、 もともと自己裁量で業務時間の大半をOSSへの貢献やコードを読むことに費やし、特にこの3ヶ月位は Python ばかり触っていたので、実質的には近い状態です。 そちらでの活動をあまり日本で共有する機会がないので、 Money Forward の卜部さんが書かれている 最近の ruby-core という記事をリスペクトして、 最近の Python の開発状況を紹介する記事を書いてみたいと思います。 Python 3.6 リリース 12/23 に Python 3.6 がリリースされ
Python3用パッケージってどのぐらい増えただろ？ - atsuoishimoto's diary
Python3を使ってても、PyPIのパッケージがPython3対応かどうか、あんまり心配しなくなった気がする今日このごろです。 体感的にはPython3であまり不自由はない感じになってきたが、実際問題、どの程度Python3対応が進んでいるのか、気になったので簡単に調べてみた。 PyPIの情報は xmlrpcインターフェース で簡単に取得できる。あまり速くないので、全件取得するとかなり時間がかかるが。。。 最新パッケージの情報を取得し、Programming Language として Python 3 を明記しているパッケージの件数をカウントした。もちろん、メタ情報を記述していないパッケージもあるので誤差はあるが、それほど多くはないだろう。 で、2016年6月18日時点でダウンロード可能なパッケージ数は 70524件。そのうち、Python 3 と明示的に表記しているパッケージは。。。
Rubyが今のPythonの地位にいない理由
_ Rubyが今のPythonの地位にいない理由 歴史のことなんぞなんも知らんけど、「技術的には今のPythonの地位はRubyでもよかったのに、そうならなかった」のが何故か、その理由を書いてみよう。僕はRubyの歴史なんて知らないし、以下の文章は全部、まるで見てきたかのように書いてますが、適当に書いたくせに何故か断言口調になっている怪文書の類いです。 https://twitter.com/mametter/status/741950239662170112 まめさんの書いた理由リストはどれも関係ない。いやカスってるけど。難しいというのも関係ない。 僕がRubyを知ったころ…最初に書いた通りRubyの歴史なんて知らないので、別に早くもないわけだけど…Rubyというのは全く使われていない言語だった。どっかの好き者がPerlの替わりに単純な処理に使って、「ウフ、美しくかけた、グフッ」とかつぶ
PyCon JP2015 基調講演の裏側 - ビープラウド社長のブログ
私は昨年末の社内納会で、会社が10年目を迎えるにあたり、ビープラウドのビジョン、ミッション、価値観を、創立日の2015年5月23日までに公開すると宣言しました。 そして、1月末のBPCamp（社内旅行）でのワークショップによる社内意識の調査、創立以来の取り組みの振り返り、2006年からの自分のブログの全エントリーの読み直しなどをしたうえで、考えをまとめ、5月23日にブログに公開しました。 shacho.beproud.jp 年始からずっと取り組んでいたので無事エントリーを公開し「少しゆっくりしよう」と思っていました。 それも束の間、PyCon JP 2015プログラムチームからの連絡を頂いたのは、その8日後の5月31日でした。 「Possibilities of Python」というテーマで基調講演をということでしたが、何を話したら役立てるのか、私にはすぐには浮かびませんでした。 私よりも
Python Release Python 3.5.0
Python 3.5 has reached end-of-life. Python 3.5.10, the final release of the 3.5 series, is available here. Python 3.5.0 was released on September 13th, 2015. Major new features of the 3.5 series, compared to 3.4 Among the new major new features and changes in the 3.5 release series are PEP 441, improved Python zip application support PEP 448, additional unpacking generalizations PEP 461, "%-format
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
LinuxディストリビューションにおけるPython 3デフォルト化の流れ - orangain flavor
2015年6月2日修正：henrichさんのコメントを受け、Debianの記述を修正しました。 最近のLinuxディストリビューションにおいてPython 3がデフォルトになってきているという話をチラホラ聞くので、状況を調べてみました。 結論 PEP 394にディストリビューション向けのガイドラインが公開されている。 Arch Linuxは既にPython 3がデフォルトになっている。 /usr/bin/pythonがPython 3を指している。 pythonパッケージはPython 3を指している。 Fedora 23（2015-10-27リリース予定）でPython 3がデフォルトになる予定。 /usr/bin/pythonは削除されるかpython3にシンボリックリンクされるか議論されている。 Ubuntu 16.04（2016-04リリース予定）でPython 3がデフォルトにな
高性能を目指す米DropboxのPython実装「Pyston」バージョン0.3リリース | OSDN Magazine
Dropboxが手がける独自のPython実装「Pyston」開発チームは2月24日、最新版「Pyston 0.3」を公開した。互換性、性能にフォーカスした改善が図られている。性能ではCPythonに匹敵するレベルになったと報告している。 Dropbox社内ではPythonが利用されているが、問題の規模が大きくなるにつれてパフォーマンス的な問題が見られるようになったという。そのため、独自に高速なPython実装を開発することになったそうだ。Pystonは高い性能と互換性を目標とし、LLVMやJIT（Just In Time）などの技術を採用する。Python 2.7と互換性があり、Pythonの標準実装（CPython）のC拡張モジュールをネイティブでサポートする。対応プラットフォームはx86_64のみ。ライセンスはApache License 2.0。 2014年4月にプロジェクトを発表
Web アプリケーションにおいては Python 3 への移行は簡単だという話 - methaneのブログ
Python 2 / 3 両対応のライブラリをメンテナンスしている人にとって、 Python 3 の メリットは享受できずメンテナンスコストだけが上がるつらい状況がずっと続いています。 しかし、「Python 3 への移行が大変」というのは、Python 2 を捨てるのが大変、 Python 2/3 両対応の ライブラリをメンテナンスするのが面倒という意味です。 アプリケーションであれば、 Python 2 対応のプロジェクトを Python 3 に対応させると同時に Python 2 への対応を切れるのでずっと楽ですし、さらに新規プロジェクトを Python 3 で始めるのは もっと楽です。 特に Web 系では、 (Google App Engine などの例外はあるものの)自分で Python のバージョンを 選べることが多いし、主要なライブラリも Python 3 対応ができている
Pythonにサヨナラを - HackerNews翻訳してみた
「HackerNews翻訳してみた」が POSTD (ポスト・ディー) としてリニューアルしました！ この記事はここでも公開されています。 Original article: Saying Goodbye To Python by Ian Bicking ずっと先延ばしにしてきた記事を書きます。決別宣言ではなく（ずいぶん前に離れていますし）、ただ自分が歩んできた道を振り返ったに過ぎません。Pythonの世界に別れを告げてずいぶん経つのに、これまでサヨナラを言う勇気がなかったのです。 何年も前にPythonを卒業したとはいえ多少の愛着は残っており、戻る可能性もあると思っていました。PyCon 2013への提議が却下されたことは頭にきましたが（面白い話をしようと思っていたのに！）、この件で自分はもうPythonコミュニティの一員ではないのだと確信しました。 Pythonは私が初めて（もしかした
効果的なunittest - または、callFUTの秘密
Contents unittest を効果的に使うための覚書 目的 ルール: テスト対象のモジュール(module-under-test)をテストモジュールに直接importしない ガイドライン: モジュールスコープでの依存を最小限にする ルール: 各テストメソッドでは、１つの事実だけを確認する ルール： テストメソッドは内容を表すようにしよう ガイドライン: setupはヘルパーメソッドで提供しよう。テストケースのselfで共有するのはやめよう。 ガイドライン: フィクスチャは可能な限り簡潔に ガイドライン： フックやレジストリなどの利用は注意深く ガイドライン: 依存関係を明確にするためにモックを利用する ルール: テストモジュール間でテキストを共有しない まとめ https://twitter.com/tokibito/status/412074246026698753 ということで
Dependencies with Python: a bit of history - Gemnasium
Last month we started to work on support for Python projects in gemnasium.com. The goal is simple: being able to track the dependencies of any Python project, like we do with Ruby and Node.js ones. This is just yet another packaging system, right? Well, not quite. There are some gotchas. And there’s a story to tell. Early days: Distutils Distutils is the first well-established distribution system
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How to use unittest-based tests with pytest — pytest documentation
Pythonへの型アノテーション導入を目指すGuido van Rossum氏
http://www.gembook.org/ages_of_python2.html
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2014/08/24/python-pitfalls/