Python 3.6 の（個人的に）注目の変更点 - methaneのブログ
Python 3.6b1 がリリースされましたね。（フライング） beta1 ということで、 3.6 に向けた新機能の追加は (provisional package を除いて) 終了です。ただし、仕様が確定したと言うわけではなくて、beta版に対するフィードバックを元に新機能を修正したり、最悪 revert して 3.7 に持ち越しにされる可能性もあります。 なお、 3.6b1 が出る前の1週間が core dev sprint があり、そこでめちゃくちゃ大量に大きめの変更が入りました。なので、常用環境には全くオススメできませんが、OSS開発者だったら .travis.yml に python: "nightly" を追加してリグレッションの発見に貢献したり（←これめっちゃ有り難いです）、それ以外の人も 3.6 を試してみて早めにフィードバックをしてもらえると、年末の 3.6 がより完成
Python と Ruby と typing - methaneのブログ
うーん、structural subtypingとダックタイピングは同じものなんだろうか。— Yukihiro Matsumoto (@yukihiro_matz) 2016年9月8日 https://t.co/5Rv86piThC wikipediaによると似て非なる物のようですね。 https://t.co/VwIg39h5M0— INADA Naoki (@methane) 2016年9月8日 この話題について補足しておきます。なお、僕はTAPL脱落組なのであまり正確性は期待しないでください。 背景 Ruby Kaigi で Matz が Ruby3 に向けて考え中の静的型について話されたようです。 少し前から、 Python でも Guido が Dropbox での大量のコードベースを改善していくために type hinting がほしいということで PEP 484 を始めました
Pythonの内部構造::PyObject ― CPythonの実装から内部に迫る | POSTD
こんにちは、皆さん。 Python言語の実装に深く踏み込む前に、Pythonの主要な概念を知っておく必要があります。それは非常にシンプルで、 全てがオブジェクトだ ということです。このことは、Pythonの内部構造を学習する際の最初のステップであり、この旅の入り口でもあります。 今回の主なテーマは、Pythonのオブジェクトが実装レベルでどのように扱われているかを理解することです。私たちは、 Python 2.7.8 のCPythonの実装について話をしていきます。 Pythonのソースをダウンロードし、解凍することを想定しているので、ソースコードへの参照は全て、ルートフォルダからの相対的な参照になります。 PyObjectとPyVarObject Pythonでは全てがオブジェクトです。Pythonで使われている以下のものは文字通り、全て C の PyObject です。 関数 スライス
「未来のエンジニアたちにPythonの魅力を伝えたい」初心者向けワークショップも豊富な『PyCon JP 2016』ガイド - エンジニアtype | 転職type
2016.08.29 ITニュース 応用できる分野の幅広さや活用できるライブラリの豊富さで、着実にすそ野を広げているプログラミング言語のPython。海外から著名なPythonistaを呼び、年に1度、多くのPythonistaたちが集結する国内最大規模のコミュニティイベント『PyCon JP 2016』が、今年も9月20日～24日の5日間で開催される（20日は有料チュートリアル、23～24日はスプリントを開催）。 『PyCon JP 2016』のWebサイト PyCon JPの大きな特徴は、開催を重ねるごとに事務局メンバーに新しいスタッフが加わっていることだ。過去3年、参加者数が500人超を記録するなど活況だが、自発的にイベントを支える運営スタッフも来場者数と比例するように増えてきた。 今年の『PyCon JP 2016』でも、彼ら運営スタッフが企画した数々のセッションが催されるが、中で
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。。。
シンプルなコンテンツベースのレコメンデーション・エンジンをPythonで実装する | POSTD
ECサイト向けのレコメンデーション・エンジンを構築すると仮定しましょう。 構築する方法としては、コンテンツベースか協調フィルタリングを使用する2つの進め方があります。それぞれのメリットとデメリットを見てみましょう。そして、コンテンツベースエンジンを 簡単に実装する方法 について探りましょう(Herokuにデプロイ可能です)。 コンテンツベースを使用するとどのようになるのか先に知りたい方は、ほぼ同じレコメンデーション・エンジンが Groveの商品（紹介）ページで使用 されていますので、見てみてください。 コンテンツベースのレコメンデーション・システムはどのように機能するのか 商品説明や商品名、価格などの実際のアイテムプロパティなどが使用されるため、コンテンツベースシステムで構築されていると周りには思われているのではないでしょうか。これまで一度もレコメンデーション・システムの使用を検討したこと
Preview the Python Serverless Microframework for AWS | Amazon Web Services
AWS Developer Tools Blog Preview the Python Serverless Microframework for AWS Serverless computing is one of the most talked-about subjects among AWS customers. The AWS serverless offerings, AWS Lambda and Amazon API Gateway, make it possible for developers to create and run API applications with built-in, virtually unlimited scalability without managing any servers. Today the AWS Developer Tools
PythonからRubyに移行した人間の印象 - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
今日の料理 安物のねぎとろは、納豆と良くあう。 前提 はじめてのにき(2016-06-16) より。 このエントリの立ち位置について 元々はPythonを勉強していたのだけれども、仕事の関係上、Rubyを主軸にすることにした人間のエントリです。ちなみに、PythonとRubyの立ち位置には詳しくなく、主観を元に構成されているので、客観的な部分に関しては弱いことをお断りしておく。また、現時点での知識が2.7になっているので、3.5では多少違う点があるかもしれない。 なぜならPythonのほうが「わかりやすかった」から まず最初に、Pythonのほうが機械科学系の人に支持されやすい傾向としてあるのは、Pythonのライブラリ、例えばNumpyであったり、Scipy、または各種機械学習系のライブラリなどの影響が大きいのは間違いない。最近の機械学習ブームのせいなのか、Pythonも「エモい人(エモ
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
Flask 0.11 Released | The Pallets Projects
written by Armin Ronacher on 2016-05-29 in Releases After a very long, long waiting time Flask finally got a new release. There really was no good reason that there has not been a release in such a long time but unfortunately once things are postponed for too long a certain release anxiety kicks in. In this case this was long tagged as 1.0 but we decided for renaming it to 0.11 and back out some o
Pythonのメモリ使用量を減らすポイント - Qiita
今回は、iXce’s blog » Blog Archive » Optimizing memory usage in Python: a case study という記事を見つけて興味深かったので紹介したいと思います。何も説明書いてないところがあるので、詳しく知りたい人は元記事を読んでほしいです。 動機 プレーンテキストをGコードに変換するプログラムを書いている 3.8MB (14万Gコード) のファイルを読み込むと、244MBもメモリを使ってしまう だからメモリ使用量を減らしたい やったこと プロファイル どこがメモリをたくさん使ってるのか調べるためにHeapyを使う $ pip install guppy で入れられる。 するとこんな感じの結果が出力される。 Partition of a set of 225737 objects. Total size = 115386656 by
Orator - An ActiveRecord ORM for Python
An ActiveRecord ORM for Python Orator The Orator ORM provides a simple yet beautiful ActiveRecord implementation. class Dream(Model): """ Think big... """ @belongs_to def you(self): return Dreamer from orator import Model, SoftDeletes class User(SoftDeletes, Model): __fillable__ = ['name', 'email'] @has_many def posts(self): return Post ActiveRecord at hand A Beautiful ORM The Orator ORM is based
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
TIL: New String Formatting in Python
For a language that claims to focus on one right way to handle most situations, string formatting in Python is quite a buffet and it’s getting more diverse by the year. Starting with Python 3.6 we now have three ways to format strings (outside of simple concatinating things or using string.Template): using the % operator str.format interpolated strings (If you are not motivated to read all this, I
AWS Lambda向けデプロイ・管理ツール「Lamvery」について
こちらは今年もやるよ！AWS Lambda縛り Advent Calendar 2015の16日の記事ですが、随時更新してます（最終更新： 2016-07-15） はじめに なお、記載されている情報は全て2015-07-15現在のものです。 開発は随時行っているため変わる可能性があります。 Lamveryとは？ いいからソース コチラになります https://github.com/marcy-terui/lamvery 概要 Lambda functionのデプロイやFunctionそのものを含めた周辺機能の設定・管理を支援するツールです。 Python製で自分自身主にPythonで使っていますが、Node.jsも一応対応していて、最低限の動作確認もしてます。 User-friendly deploy and management tool for AWS Lambda function
SQL Alchemyを魔改造した - Qiita
PyramidやFlaskの標準O/RマッパーであるSQL Alchemyを魔改造しました。 SQL Alchemyのsyntax問題 シンプルに記述できるように魔改造してみました。また速度面ではDBコネクションをThreadLocalStorageを使ってconnection poolingしてるので未使用と比較して8倍速くらいで動作します。ローカル環境だとselectクエリ1回8msから1msに高速化しました。 # -*- coding: utf-8 -*- from module.book import Book # select book1 = Book.get(1) books = Book.objects().filter(Book.price==2160).all() # insert book_rye = Book(pk=None, title="The catcher i
Falconで光速のWeb APIサーバーを構築する - Qiita
Falconは、Web APIサーバーの構築に特化したWebアプリケーションフレームワークです。 他のフレームワークがテンプレートエンジンやO/Rマッパなどのリッチな機能を詰め込んだ大衆車だとすれば、FalconはWeb APIサーバーに必要な機能だけにフォーカスし研ぎ澄まされた、F1マシンのようなフレームワークになっています。 Falcon Official Page 特筆すべきは、そのシンプルな設計と圧倒的な速度です。 以下は公式ページに掲載のベンチマークです(2015/11/26時点、PyPy2.5.1での比較結果)。 シンプルなフレームワークと言われるFlaskの27倍、Bottleの1.5～2倍の速度で動作します。 実装も非常に簡単です。以下は、シンプルなJSONレスポンスを返すサーバーの実装例です。 pythonで実行すると8000番ポートでサーバーが立ち上がり、アクセスすると
Pythonのオブジェクトとクラスのビジュアルガイド – 全てがオブジェクトであるということ | POSTD
Python開発者が大好きな言葉があります。それは”全てはオブジェクトである”です。実際、私自身もPythonのクラスを教えているときに何度も口にしています。多くの人が何度も聞いた言葉かもしれないのですが、私が言う度に生徒は賛同の相槌をしてくれます。結局のところ、Javaにおいて全ては（対象がそうでない場合を除いて）オブジェクトであり、.NETにおいても全てはオブジェクトであると、よく言われています。 しかしPythonにおいて全てがオブジェクトであると言う時、（私の生徒は驚いていましたが）「 全て 」にはクラスも含まれているのです。これはとても筋が通っていて、オブジェクトシステム全体が理解しやすくなります。しかしそれでも、広い視野で物事を見ることは難しいのです。 今回のブログ記事では、Pythonのオブジェクト間のつながりをざっと見ていきたいと思います。そして”全てはオブジェクトである”
ElasticSearch, Redis, nginx, Djangoでエロサイトを作った時のTips[ElasticSearch 検索編その２ あいまい検索とkuromojiと正規表現] - Qiita
ジャポルノレディーズであいまい検索が最も役だったのが名寄せでした。 ジャポルノレディーズでは基本的に動画は全て他のエロサイトへのリンクで提供しているので明日花キララさんの動画を探す上で他のエロサイトから明日花キララさんの動画を探す作業が必須です。 しかし問題は ・エロサイト毎に明日花キララさんのアルファベット表記がバラバラ という事でした。 エロサイトAではasuka_kirara エロサイトBではasuka_kilala エロサイトCではashitaka_kirara ・ ・ ・ という感じ。うちではasuka_kiraraでデータを持っているので、当然asuka_kilalaと名前のついている動画もasuka_kiraraの動画としてデータを保存したい！という訳です。 そこであいまい検索が役立ちます。 まずは普通のmatchクエリでasuka_kilalaを検索します。 # codin
![ElasticSearch, Redis, nginx, Djangoでエロサイトを作った時のTips[ElasticSearch 検索編その２ あいまい検索とkuromojiと正規表現] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/cbc1f0f7d57c0fbd7dc87d81bc07542c36a83eff/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.qiita.com%2Fassets%2Fqiita-fb-2887e7b4aad86fd8c25cea84846f2236.png)
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Pythonでデスクトップアプリを作る with Electron - Qiita
