Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで - PYTHONIC BOOM BOOM HEAD
この記事は BeProud Advent Calender 2018 の20日目の記事です。そのためいつもよりボリュームたっぷり、文体も丁寧にお送りします。 adventar.org 本記事ではPoetryを使ってパッケージ開発→PyPIへ登録するまでの流れを紹介します。 github.com プロジェクト作成からPyPI登録までわずか30秒 Poetry について 基本的な使い方 Poetry と Pipenv Pipenvは確かに便利だけど Pipenv から Poetry に乗り換える Poetry と Pyenv PEP517 と PEP518 Poetryの各種設定 venvの作成先をプロジェクト内にしたい TestPyPIへアップロードできるようにする TestPyPIのユーザー名とパスワードを設定する ここまでの設定 プロジェクトを用意する 新規作成 標準的なレイアウト sr
知っているようで意外と知らなかったPython小ネタ集 | DevelopersIO
仕事ではよくPythonを書いています。 よく使うのでそれなりに知っている気になっていたのですが、 コードをレビューしてもらったり本を読んだりしているうちに”もっと早く知っておきたかった・・・”というネタが溜まってきたので、その中から厳選した５つの小ネタをまとめてみました。 ＊この記事で使用しているPythonのバージョンはPython 3.7.3です。 この変数、一体何桁？ 例えばこんな変数があったとします。 num1 = 100000000 num2 = 10000 num3 = 3023204903 こんな変数がたくさんあったらどうしましょう。 桁を数えるだけで目が疲れそうです。 ぱっと見でだいたい何桁あるかわかるといいですよね。 Pythonでは数値型に_を挟んでも、そのまま数値として計算することができます。 >>> num1 = 100_000_000 >>> num2 = 10
データベースのスキーマ変更管理ツール「alembic」の基本的な使い方 - Symfoware
で、ヘルプが表示されればインストール成功です。 はじめてのマイグレーション FreeBSD 10.0 + MariaDB 5.5に対してマイグレーションしてみます。 FreeBSD 10.0にMariaDBをインストールする(pkg install使用) MariaDB 5.5の外部接続許可 実行するUbuntuには、MySQL-pythonをインストールしておきました。 MariaDB 5.5にUbuntu 12.04 + Pythonで接続する(MySQL-python使用) こちらのチュートリアルを参考に進めていきます。 http://alembic.readthedocs.org/en/latest/tutorial.html まず、以下のコマンドで雛形を作成します。 $ alembic init mydb Creating directory /somewhere/mydb ..
best-python-framework-2018
先日、こんな記事を書きましたが、とても好評で 調子に乗って、Pythonのフレームワークの比較も書きたいと思います！しかも2018年最新版という位置付けで書きます！ PythonのFlaskフレームワークでWebを作る！ では、始めましょう！ Django Official Website | GitHub | PyPI | Awesome 特徴メモ DjangoはPythonのフレームワークでも最も有名なフレームワークです。 Pythonのウェブフレームワークと言ったらDjangoが定番と言って良いでしょう。 Flask Official Website | GitHub | PyPI | Awesome 特徴メモ FlaskはPythonのWebアプリケーションフレームワークです。 マイクロWebフレームワークの中でも人気のフレームワークです。中規模以上の開発にも対応しているということ
PipenvでPythonの依存関係の管理は楽になったか？ - ZOZO Technologies TECH BLOG
こんにちは。ZOZO研究所 福岡の光瀬です。Pythonを書かれている皆様は、普段どのように開発をすすめていますか？ pipとvenv/virtualenvによるこれまでのデファクトの組み合わせだけではなく、最近は Pipenv を使用している開発者も増えてきたのではないでしょうか。 日々の検証や開発を効率よく進めるにあたって、依存関係を適切かつ楽に管理するのはとても重要だと感じていて、ここ半年ほどPipenvを利用しています。 今回は、その中でsetup.pyやrequirements.txtそしてPipfileの住み分け・運用について考えたことをまとめてみました。 TL;DR Pipenvが使えることで、確かに楽になった部分はあるのかなと思っています。 一方で、既存のツールとの兼ね合いがまだ微妙な部分もあります。 その上で、以下の運用がベターなのかなと考えました。 Pipenvのみで完
Pytestを利用したPythonのユニットテスト - のんびりSEの議事録
最近ちょっと忙しくなってきて、ブログの更新頻度が減ってきてたので、ぼちぼち更新していこうかなと。。。 ということで、テスト関連で少し記載していきます。 今まで、Pythonのテストとしては、組み込みの unittest を利用することが多かったのですが、最近 pytest を触れる機会があったので、そちらに関して記載して行こうと思います。 Pytestとは Pythonのテスティングフレームワークで、小さくて簡単なテストから、複雑なテストまでサポートをしてくれるようです。 pytest: helps you write better programs — pytest documentation インストール pip install pytest 使い方 pytest コマンドで、ファイル名の先頭が test_で始まるファイル(デフォルト設定)内の、先頭がtest_で始まる関数(メソッド)
node-gypコンパイル時に怒られるときは素直にpythonを2.7系におとす - Bye Bye Moore
npmのパッケージインストール時にnode-gypがエラーを出すなら、 コンパイル時につかうPython系の不整合が問題であるケースが考えられます。 その際は"pyenv local"などでpythonを2.7系におとすと上手くいったりします。 実際のところ $ npm install npm WARN package.json passport-test@0.0.1 No description npm WARN package.json passport-test@0.0.1 No repository field. npm WARN package.json passport-test@0.0.1 No README data > kerberos@0.0.12 install /Users/shuzo_kino/node/passport/node_modules/mongoose
asyncioを用いたpythonの高速なスクレイピング | POSTD
ウェブスクレイピングについては、pythonのディスカッションボードなどでもよく話題になっていますよね。いろいろなやり方があるのですが、これが最善という方法がないように思います。本格的な scrapy のようなフレームワークもあるし、 mechanize のように軽いライブラリもあります。自作もポピュラーですね。 requests や beautifulsoup 、また pyquery などを使えばうまくできるでしょう。 どうしてこんなに様々な方法があるかというと、そもそも「スクレイピング」が複数の問題解決をカバーしている総合技術だからなのです。数百ものページからデータを抽出するという行為と、ウェブのワークフローの自動化（フォームに入力してデータを引き出すといったもの）に、同じツールを使う必要はないわけですから。私は自作派で、それは融通が利くからですが、大量のデータを抽出する時に自作はふさ
PythonからCプログラムを呼び出す | 象歩
PythonからCプログラムを呼び出す [更新日: 2022年03月19日 ] Python でプログラミングしていると、 新しいデータ構造を作り上げる場合などに、 C/C++ の力を借りたくなることがあります。 Python から C/C++ コードを呼び出す方法を書きます。 まずは、Cから... 1.ソースコード 次の関数を題材にします。 // hello.c int add(int x, int y) { return x + y; } void out(const char* adrs, const char* name) { printf("こんにちは、私は %s の %s です。\n", adrs, name); } 2.wrapper コード まずモジュール(ライブラリ)名を決めます。 ここでは "hello" とします。 そしてラッパモジュールを書きます。 // hello
Ibis: すごい pandas ⼤規模データ分析もらっくらく #summerDS
「夏真っ盛り！Spark + Python + Data Science祭り」で @chezou が発表した資料です http://connpass.com/event/34680/
開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
SQLAlchemy使い方〜クエリ操作 - のんびりSEの議事録
この記事はPython Advent Calendar その2の20日目の記事です。 PythonでメインでSQLAlchemyを使用しているのですが、せっかくORMを使用しているのに、生SQLばかり書いているのも良くないので、そろそろ真面目に慣れたいなと思って、使い方〜クエリの操作まで記述しました。 sqlalchemyの基礎 データベースへ接続(pymysqlを使用) sqlalchemyモジュールのcreate_engineメソッドを利用する from sqlalchemy import create_engine username = 'username' password = 'password' host = 'localhost' dbname = 'database' engine = create_engine('mysql+pymysql://{username}:{p
Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回は、ライブラリ／ツール群の概要説明からです。各ライブラリ／ツールの詳細な使い方や実用上のテクニックは連載第2回以降で解説していきます。ここで挙げるライブラリ／ツール群は「普段、筆者が仕事で使っているもの」という基準で選定されています。そういう意味で全く網羅的ではなく、独断と偏見であることを自覚していますので、ご了承ください。 連載初回である本稿で
Flask-SQLAlchemyメモ - c-bata web
はじめに この前Webアプリを書いた時にFlask-SQLAlchemy使ったので忘れないうちにメモ。 DBの設定・作成 Configuration from flask import Flask from flask.ext.sqlalchemy import SQLAlchemy app = Flask(__name__) app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:////tmp/test.db' db = SQLAlchemy(app) 上のようにSQLALCHEMY_DATABASE_URIに値をセットし、dbインスタンスを作成すれば準備OK。 テーブルの定義 class User(db.Model): __tablename__ = 'users' id = db.Column(db.Integer, primary_key
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Python 2系終了のタイムリミット迫る。早く「3系」に切り替えよう
python alembic with environment variables
MySQL :: Using MySQL Connector/Python 8.0 with MySQL 8.0
「Python 3.4」のサポートが終了 ～「Python 3.4.10」「Python 3.5.7」が公開／セキュリティ上の問題とライブラリで報告された不具合が修正
RSA encryption and decryption in Python