Pythonインポート周り徹底理解への道 - Qiita
概要 自分でPythonのファイルを分割する場合に、 いつも悩むので、一度しっかりまとめようと思ったので、まとめました。 同じ悩みの人のお役に立てれば幸いです。 ※以降の説明はすべて、main.pyが実際に実行するPythonファイルとなります。 インポートの基礎知識 Pythonのライブラリは主に以下の3種類となります。 標準ライブラリディレクトリ site-packagesディレクトリ(pip installでインストール) ユーザ別site-packagesディレクトリ(pip install --userでインストール) Pythonが読み込むライブラリの場所を知りたい場合は、下記の様に実行すれば分かります。 user$ python Python 3.6.8 (default, Mar 10 2019, 22:43:46) [GCC 4.2.1 Compatible Apple
きたない requirements.txt から Pipenv への移行 - 株式会社カブク
ソフトウェアエンジニアの花岡です。今回は、きたない requirements.txt から Pipenv に移行し pipenv graph を使って依存ライブラリを管理しやすくする方法について書きました。 きたない requirements.txt とは、依存ライブラリとその依存ライブラリの指定が混在している requirements.txt ファイルのことです。たとえば $ pip install flask $ pip freeze > requirements.txt のように生成した requirements.txt を使っているとき、本記事ではその requirements.txt を、きたない requirements.txt と呼ぶことにします。 きたなくない requirements.txt とは pip の constraints の正しい用途のように、直接依存している
Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita
はじめに Pythonの環境構築は僕にとって、戦争でした。 如何せんツールが多すぎます。 インターネットで調べるとざっと挙げるだけで 元から入っているpython3 元から入っているpython3 + venv pyenv pyenv + pyenv-virtualenv pyenv + venv anaconda docker + python docker + anaconda ... 以上のような組み合わせが山程出てきます。 よく最近のゲームのキャラメイキングの 「組み合わせは無限大！」を思い出します。 この記事では、それぞれの環境構築の概念をイラスト画像でまとめようと思います。 環境構築のコマンド自体は取り扱わないためご注意下さい。 追記 2019/11/07 本記事はPython初心者による「概念のみ」に関する説明のため、ベストな環境構築や、すべて正確かつ詳細な内容は含んでないで
PythonにおけるProcessとThread - Qiita
Processはプログラムの一つの単位 ProcessはThreadを生み出す ThreadはProcessのサブタスクの実行を担う ThreadはProcessの中で扱われ、複数のThreadは同じメモリ空間を共有する Processはプログラムを実行するためにOSから扱われる Processは複数のThreadを持ちうる 2つ以上のProcessは同じPythonコードで同時に実行しうる ProcessはThreadよりオーバーヘッドがかかる Process間の情報共有は、Thread間のものより時間がかかる ThreadはProcessに内包される小さなProcessのようなもの メモリ空間を共有し、同じ変数を扱う 2つ以上のThreadを同時に同じPythonコードでは実行できない しかし回避策がある CPU CPUはコンピュータの基本的な演算を管理する CPUは1つもしくは2つ以
NLTKで英文の文末判定
英文の文末を判定する簡易なルールベースのアルゴリズム。 Separating sentences １年前にこの手のアルゴリズムを実装しようとしたが、この問題は非常にやっかいです。 たとえばこんな例:CELLULAR COMMUNICATIONS INC. sold 1,550,000 common shares at $21.75 each yesterday, according to lead underwriter L.F. Rothschild & Co. "INC."の直後や"$21.75"、"L.F."などのピリオドを文末と認識しては大間違いになるのです。 この問題を解決するのに自分が１年前に着目していた論文は以下のもの。 Unsupervised Multilingual Sentence Boundary Detection この論文では、特に言語を英語だけに限定しない方法
ブロックチェーンを作ることで学ぶ 〜ブロックチェーンがどのように動いているのか学ぶ最速の方法は作ってみることだ〜 - Qiita
この記事について この記事はDaniel van FlymenさんのLearn Blockchains by Building One - The fastest way to learn how Blockchains work is to build oneを本人の許可を得て翻訳したものです。 このブロックチェーンのリポジトリではPython以外での言語の実装者の募集も行われているので、興味がある方は是非どうぞ！ また、この翻訳で出てくる日本語版のリポジトリはこちらにあるので是非参考にしてみてください。 はじめに あなたがここにいるのは、私と同じように、暗号通貨の盛り上がりに対して心構えが出来ているからだ。そしてあなたはブロックチェーンがどのように動いているのか -その裏にある基本的なテクノロジー- を理解したいと思っている。 しかしブロックチェーンを理解するのは簡単ではない、少なくと
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
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Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
Pythonでimportの対象ディレクトリのパスを確認・追加（sys.pathなど） | note.nkmk.me