PEP 561 に準拠した型ヒントを含むパッケージの作り方 – ymyzk’s blog
この記事では Python 3.7 で採択された PEP 561 Distributing and Packaging Type Information について簡単に解説し，PEP 561 に準拠した，型ヒントを含むパッケージの作成方法について紹介します． PEP 561 以前の型情報の配布事情 PEP 561 以前は主に typeshed を通じて，標準ライブラリ・サードパーティーの型情報が配布されていました．typeshed にはパッケージの開発者が同意したパッケージの型情報しか登録できないという制限や，どのバージョンのパッケージの型情報かという情報が含まれていないという問題，typeshed のメンテナーによるレビューが必要なためスケールしづらいといった問題がありました． 詳細は割愛しますが，PEP 484 の “Storing and distributing stub file
jqとls --colorの不思議とisatty - podhmo's diary
コマンド出力に色が着く ls --colorなどを実行すると文字に色が着く。こういうふうに。 これはjqも同じで普通にコマンドを実行すると色が着く。 pythonで これらはansi-color-code付きで出力されているので色が着く。pythonでやってみるとこういう感じ。 print("[01;34mhello[0m world") リダイレクトしたりパイプでつなげると色がなくなる。 ls --colorはリダイレクトしたりパイプでつなげても色が残るのに対して、jqはリダイレクトすると色が消える。例えばjqの出力をcatに渡してみる。色が消える。 この振る舞いはどうやっているんだろう？というのが今回の話。 isatty 正体はisattyでこれは渡されたファイルディスクリプタがターミナルから開かれているかどうか調べてくれるもの。実際jqなどのコードを覗いてみたら使われている箇所があっ
ASTを使ってSQLAlchemyのテーブル定義コードを生成する - MonotaRO Tech Blog
はじめに こんにちは、 whosaysni です。 MonotaROでは開発インフラを整備するチームで働いています（この記事書いてる間にデータマーケティング部門に転属になりました）。 最近のちょっとしたツールづくりの話題をお伝えしたいと思います。 簡単にやったことをまとめると SQLAlchemyのテーブル定義を自動生成するプログラムを書いた プログラムを生成するのに抽象構文木を使った コードを整形するのに yapf を使った です。では始めましょう。 課題: Table() 呼び出しコードを生成する SQLAlchemy といえば、様々な種類の DB API に対応していて、Python コードから SQL の構文オブジェクト (SQL式) を操作して SQL を生成・実行でき、 ORM (Object-Relational Mapper) のインタフェースも備えている、データベース操作
クラスブロックのひみつ - atsuoishimoto's diary
さて、 リスト内包のひみつ - atsuoishimoto's diary で、Python3では、リスト内包式は関数呼び出しとなることを説明した。 >>> a = [i*2 for i in range(3)] というスクリプトは、次のように展開される。 >>> def _listcomp(_it): ... ret = [] ... for i in it: ... ret.append(i*2) ... return ret ... >>> _it = range(3) >>> a = _listcomp(it) 通常、この点はあまり気にする必要はないが、問題となるケースもなくはない。 クラスブロックのリスト内包 クラスブロックで次の処理を実行してみよう。 class Foo: NUMS = [i*2 for i in range(3)] まあ、これは当然動作する。Foo.NUMS
Pythonアプリの起動を高速化する : DSAS開発者の部屋
pipenv 9.0.2 のリリースでCLIの大幅な高速化をしたというアナウンスを見かけました。 Just released Pipenv v9.0.2, which includes massive CLI speedups! https://t.co/AGD8Hkq1EG — Kenneth Reitz 🐍 (@kennethreitz) 2018年1月16日 興味を持ってすぐに試してみたのですが、あまり速く感じられませんでした。そこで Python 3.7 の新機能を使って速度を調査することにしました。 この記事ではその新機能と実際の使い方を紹介します。 起動時間 ≒ import時間 pipenv -h のようなコマンドの実行時間は、実際にヘルプメッセージを表示するための時間よりもずっと長くなります。 アプリケーションが起動するときには、設定ファイルの読み込みなど一定の処理が必要
ベテランRubyistがPythonコードを5倍速くした話（翻訳）｜TechRacho by BPS株式会社
概要 原著者の許諾を得て翻訳・公開いたします。 英語記事: Lifelong Rubyist makes some Python code 5x Faster 原文公開日: 2017/10/02 著者: Richard Schneeman 私はかれこれ10年以上Rubyコードを書きまくっていますが、最近は修士科目の関係でPythonコードも書きまくっています。RubyとPythonは多くの点で違っていますが、パフォーマンス上の特性やコードの最適化といった面では似ています。本記事では、私が最近最適化したPythonコード片を題材に、Rubyコードの場合の高速化手順と比較してみることにします。 本記事について「Pythonインタプリタの高速化かと思った」というご感想をいくつもいただきました。それはそれできっとクールだったでしょうが、この記事はそちらではなく、インタプリタ言語を使うコードの高速化
Djangoフレームワーク組込みのドキュメントジェネレータ(django.contrib.admindocs)の紹介 - 偏った言語信者の垂れ流し
この記事は Django Advent Calendar 2017 の6日目の記事です。 tell-kさんの記事 を読んでいて、「そういえばDjangoには組込みのドキュメントジェネレータがあるんで紹介しておこう」と思ったので書くことにしました。 タイトルの通り、 django.contrib.admindocs の紹介です。 Djangoフレームワークの黎明期からこの機能は存在してます。ドキュメントもあります。 The Django admin documentation generator | Django documentation | Django 使い方 settings.pyのINSTALLED_APPSに django.contrib.admindocs を追加する。(django.contrib.adminも必要です) ROOT_URLCONFで指定されているurls.py
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
Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook
This website contains the full text of the Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas; the content is available on GitHub in the form of Jupyter notebooks. The text is released under the CC-BY-NC-ND license, and code is released under the MIT license. If you find this content useful, please consider supporting the work by buying the book!
Python: super(self.__class__, self) じゃダメなんですか？
ダメだった。 Python でスーパークラスのオブジェクトを手に入れる方法として super() っていう組み込み関数がある。 この第一引数にはクラスオブジェクトを渡してやるんだけど、わざわざ手でクラスを指定するのって、どうにも冗長だしコピペミスとかでバグを作りこみやすくてイマイチだなーって思ってた。 これって、要するにクラスを渡してやれば良いんでしょう？じゃあ self.__class__ で良いんじゃないの？って思って調べてみたら、そう簡単な話ではなかった。 まあとりあえず、実際に self.__class__ を渡してみよう。 #! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- class SampleClass(object): def __init__(self): print('SampleClass: start') super(se
Beautiful Native Libraries
Beautiful Native Libraries written on Sunday, August 18, 2013 I'm obsessed with nice APIs. Not just APIs however, also in making the overall experience of using a library as good as possible. For Python there are quite a few best practices around by now but it feels like there is not really a lot of information available about how to properly structure a native library. What do I mean by native li
PyQ - 本気でプログラミングを学びたいあなたへ
必要なのはブラウザだけプログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築です。 PyQでは環境構築なしで、ブラウザをひらけば10秒でプログラミングを始められます。 読む・書く・動かすサイクルで定着PyQのエディター画面では、実際にブラウザの後ろでPythonが動いています。これにより、教材を読む→コードを書く→実際に動かすという流れを画面内で完結できます。もちろん、自分で内容を変更して、動かして試してみることもできます。 あなたの興味に寄り添う、1500問以上から選べるコンテンツPyQでの学習は、数個の問題からなる「クエスト」という単位で進みます。 600クエスト・1500問以上存在するすべてのクエストは、好きな順に学び放題。 関連の深いクエストはパート・コースにまとめられており、 直感的に様々なクエストを組み合わせて、自分の興味のある分野を学べます。
最近の Python-dev (2017-03) : DSAS開発者の部屋
バックナンバー: 2月号 1月号 Python 3.6.1rc1 Python 3.6.1rc1 がリリースされました。大きな問題がなければ 3.6.1 は 3/20 にリリースされる予定です。 3.6.1 は Github に移行してから初めてのリリースになります。なにか問題がないか確認するために、いつものRC版以上にソース形式・バイナリ形式両方の配布物のテストが必要なので、可能な方は協力をお願いします。 Github 移行後日談 以降から1ヶ月が経ちました。開発者からのフィードバックはおおむね好評です。私は、気軽にプルリクエストをくれた人がCLAにサインしないまま放置して大量のマージできないプルリクエストが貯まることを懸念していたのですが、今までののところそれも大丈夫そうです。 一方で Misc/NEWS といういわゆる changelog にあたるファイルが頻繁にコンフリクトを起こし
[Python] multiprocessing 備忘録
普段あまり使うことのない multiprocessing について勉強したので備忘録としてまとめておきます。 この記事ではPython3を使います。 なお、基本的に動作確認はLinux/Macでしておりその他OS(特にWindows)での動作確認はできてないのであしからず。 さて、Python(POSIX系)でプロセスを作り出す最も原始的な方法は os.fork() を使うことです。 os.fork は実行プロセスのクローンを作ります。 生成された側のプロセス(子プロセス)では os.fork() から 0 が返却されるため、 この値によって分岐することで子プロセスに任意の動作をさせることができるわけですね。 こんなC言語みたいなことやってると辛くなるので今回は multiprocessing という標準ライブラリを使ってプロセスを操作していきましょう。 ProcessProcessクラス
![[Python] multiprocessing 備忘録](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db125f1ff393117337f2ecbc80cf0fdd7dfa6f80/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fnote.crohaco.net%2Fmedia%2Fpython.png)
Please Fix Your Decorators
If your Python decorator unintentionally changes the signatures of my callables or doesn’t work with class methods, it’s broken and should be fixed. Sadly most decorators are broken because the web is full of bad advice. (Feel free to jump directly to the conclusion if you just want to know what to do.) Quick RefresherA function decorator1 is a way to wrap callables (i.e. mainly functions and meth
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
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Proxying objects in Python - Notes about a lazy object proxy implementation in Python
http://www.effectivedjango.com/index.html
pandas/doc/cheatsheet/Pandas_Cheat_Sheet.pdf at main · pandas-dev/pandas
https://www.freia.jp/taka/blog/python3-hash-randomie/index.html