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ホーム ホーム 1. Python を始める 2. 基本仕様 3. クラス 4. モジュールとパッケージ 5. ファイル操作 6. 例外 7. ジェネレータ 8. テスト 9. 便利ツール このサイトは Python を学ぶ人向けのオンライン学習サイトです。 対象¶ Python を初めて学ぶ人 プログラム言語を 1 つ以上経験したことのある人 関数やクラス・オブジェクト指向に対する知識をある程度前提にします。 Python の特徴¶ 学習コストが低い 標準ライブラリが非常に豊富 インデントをすることが言語仕様になっている Python のバージョンについて¶ 2.x.x: 2020 年 1 月 1 日でサポート終了 3.x.x: 現行バージョン 2.x.x 系は新規開発では使用すべきではありません。このサイトでは 3.x.x をベースに説明を行います。
Pythonでコードを書くときのGood/Badプラクティス こちらの記事は、DuomlyによりDev.to上で公開された『 Good and Bad Practices of Coding in Python 』の邦訳版です(原著者から許可を得た上での公開です) 元記事:Good and Bad Practices of Coding in Python ※ 記事の内容に注意すべき点と誤りがあるので、詳しくは注釈まで目を通すことをおすすめします。 (以下、翻訳した本文) この記事は元々 https://www.blog.duomly.com/good-and-bad-practices-of-coding-in-python/ に公開されたものです。 Pythonは可読性を重視した高水準のマルチパラダイムプログラミング言語です。Pythonは、「Pythonの禅」、別名ではPEP 20と
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
クラスの役割 本連載では以前に、関数は「何らかの定型処理を行うひとまとまりのコードを再利用する」ための仕組み、パッケージやモジュールは「複数の関数などを1つ以上のファイルにまとめることで、それらを他のコードから再利用する」ための仕組みといった話をしてきた。クラスもそうした「コードの再利用を可能にする」仕組みの一つだ。 クラスとは「何らかのデータ(インスタンス変数)と、それらを処理するためのコード(メソッド)をひとまとめにして名前を付けることで、後からそれらを再利用する」ための仕組みといえる。なお、モジュールやパッケージでクラスを定義すれば、それらももちろんインポートして利用できるようになる。 今述べたような「何らかのデータと、それらを処理するためのコード」を1つの単位(オブジェクト)として考え、「さまざまなオブジェクトを、メソッド呼び出しを通じて、どのように作用させていくかを記述することで
この記事について Djangoを使用する際に実践開発に近いフローを簡単に再現します。 「Djangoを勉強しているけど、実務での開発はどうなっているでしょう」という方の参考になれば嬉しいです。 また本記事の内容は最善とは言えませんので、ぐれぐれもご容赦ください。 本記事の環境 python3.7.1 Django 2.1.5 PyCharm 先ずは設計から Explicit is better than implicit. 暗示するより明示するほうがいい。 --pythonの禅 何かを作る前に先ず頭にあるアイディアを具現化しましょう。 いかに簡単そうなものでも設計図があった方がいい。 特に会社のプロジェクト、制作途中、新しくメンバーが入ってくることがよくあります。 設計図があれば、プロジェクトを理解するための時間が短縮されます。 今回のデモは簡単なスクール学生管理システムと設定します モデ
0. はじめに sublime使いだった僕が(使い込んではいなかったけど)社内のPython開発環境を統一するためにVS Codeの色々を調べたので,そのまとめです. 以下ができるような開発環境の構築を目的としています. 複数人がローカルで開発する時に,環境を揃えたい. ローカルからリモートサーバーにアクセスして開発したい. プロジェクトごとに依存関係を整理したい. コーディングスタイルや型などのチェックを入れたい. Pythonの環境周りはPipenvで管理し,ローカルでdockerを立ち上げてその中で開発するためのテンプレです. 1. install Setting up Visual Studio Code 2. Extension 2.1. 必須 以下は必須. python Remote Development Remote SSH git lens 2.2. オプショナル その他
「ここで改行するほうがキレイで良いと思います」 『いや、私はこちらのほうがキレイ良いと思います』 コードレビューでこういう議論をしたことはありませんか? 大切なことだとは思いますが、生産性にはあまり直結しません。議論を避けるために書き方を決めるほうが良いでしょう (個々の問題について逐次議論するのがエネルギーを無駄にしてしまいます。一度決めて、再利用するようにしたいものです)。 今日はそのために使える black というツールを紹介します (「私はflake8を使ってるから結構です」と思われるかもしれませんが、少し違う話なので読んでみてください)。 blackを使おう Pythonのコードを自動でフォーマットしてくれる black を紹介します。 github.com blackはPythonのコードフォーマッターで、自動的にPythonプログラムの書き方を修正してくれます。 PEP8 と
追記:VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい! プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事(「Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018」)では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語(具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識)と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR (結論) pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新:2021年版あります ※2020/1/9更新:2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします! ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke(Python歴おおよそ8年)ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです!*1 ※もちろん全部読んでも構いません!(それはそれで嬉しい) サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも(特に前処理) Web
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