シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
【R&D DevOps通信】研究開発部の.NET基盤をご紹介 - Sansan Tech Blog
技術本部 研究開発部 Architectグループの島です。本連載を最初2回*1*2だけ書いてとんずらしていましたが復活です。 今回は、研究開発部にて .NET 技術がどのように使われているか・何に取り組んできたかをご紹介したいと思います。 当社にはSansanなど.NET開発のメインストリームがある中で、研究開発部における.NET開発はそれらと交流がほぼなく、社内でも隠れた存在です。この記事は外部向けではあるものの、社内のほかの .NET エンジニアへの情報共有も兼ねています。 .NETシステムの経緯・現状 開発体制 利用するインフラ アプリケーションの役割 CI/CD 社内ライブラリ 経緯 ホスティング ログ C++資産の活用 C++/CLI C APIとしてFFI 今やるとしたら Pythonと.NET(C#)が並び立つ現状について 現状についての判断 Python開発への参画経緯 .
Loggingモジュールではじめるログ出力入門 / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
Python パッケージングの標準を知ろう
こんにちは、CET チームの田村真一です。リクルートライフスタイル Advent Calendar 2019 最終日の記事をお届けします。 本記事では Python のパッケージングに焦点を当て、2019年末時点で ライブラリのパッケージングについて 標準がどう定められているのか を紹介します。 逆に言うと アプリケーションの依存管理の話 ベストプラクティスや便利なツールの紹介 Pipenv と Poetry どちらを使うべきか論争 は一切しませんのでご了承ください。 そもそも「標準」とは さて、本題に入る前に Python における「標準」とは何なのか確認しておきましょう。 まず言語仕様に関していえば、C や Ruby のような国際規格に則った「仕様」は存在しません。 かわりに language reference と CPython の実装 がデファクトスタンダードとなっています。 い
Packaging a python library - Thoughts on packaging python libraries
Packaging a python library 25 May 2014 (updated 30 September 2019) Note This is about packaging libraries, not applications. ⸻ All the advice here is implemented in a project template (with full support for C extensions): cookiecutter-pylibrary (introduction). I think the packaging best practices should be revisited, there are lots of good tools now-days that are either unused or underused. It's g
Immutable Python ~ NamedTuple で書く副作用のないプログラム - JX通信社エンジニアブログ
この記事はJX通信社 Advent Calendar 2019 の23日めの記事です。 昨日は Yosk さんの 名刺作成をデザイナーの業務から外して、効率化させた話 でした。 こんにちは、サーバーサイドエンジニアの @kimihiro_n です。 今回は Python の Immutable を最大限活用してみる話を書いてみます。 【2019/12/23 訂正 1 】 : NamedTupleを使う際、同値であればオブジェクト自体も同一であると書いてましたがこちらは誤りでした。 個々の id を調べてみると別々のオブジェクトが割り当てられていたため、記事の表現を一部修正しました。 【2019/12/24 訂正 2 】: コメントにて、Java の String オブジェクトも不変であるというご指摘をいただきました。 不変であることとオブジェクトが同一であることの性質を混同してしまっていた
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
pythonの高速化のために、用途別にcollection型(list/tuple/dictionary/set)の計算量をまとめる - Qiita
pythonの高速化のために、用途別にcollection型(list/tuple/dictionary/set)の計算量をまとめるPython高速化データ構造計算量 Pythonその2 Advent Calendar 2019の6日目です。昨日はbluepost59さんの内包表記を極めるでした。高速化のために有用な内包表記のパターンを網羅的に紹介されていました。 本記事も高速化を目的としています。より基本的な処理のパフォーマンスを整理するために、pythonのcollection型 (list/tuple/dictionary/set) の計算量を用途別にまとめたいと思います。 各collection型ごとに計算量をまとめてある記事は以下が詳しいです。 The Python Wiki >>TimeComplexity Python Like You Mean It Pythonistaな
[小ネタ]pytestのmark.parametrizeでサブテストに簡単に名前をつける方法 | DevelopersIO
pytestの[mark.parametrize](https://docs.pytest.org/en/2.8.7/parametrize.html)でサブテストに簡単に名前をつける方法をご紹介します｡ はじめに おはようございます､加藤です｡pytestのmark.parametrizeでサブテストに簡単に名前をつける方法をご紹介します｡ 説明 説明様に､引数同士を足すだけの簡単な関数を用意します｡ src/main.py def sum(x, y): return x + y テストコードは下記の様に書きます｡ tests/test.py import pytest from src.main import sum params = { "normal 1": (1, 2, 3), "normal 2": (3, 4, 7) } @pytest.mark.parametrize("x
![[小ネタ]pytestのmark.parametrizeでサブテストに簡単に名前をつける方法 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/47371cd63121a4cc67ed74841e706530c7e548f8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F04%2Fpython.png)
Python 3 で少しだけ便利になった datetime の新機能 - Qiita
datetime モジュールは Python の標準ライブラリの中でも、使用頻度が高い割に罠が多かったり使い方が難しかったりする、あまりイケてないモジュールだと個人的に思っています。 そんな datetime モジュールですが、 Python 2 のプロジェクトを Python 3 に移行した時に大分コードを整理できてちょっと感動したので紹介しておきます。 unixtime との相互変換 unixtime から datetime.datetime への変換は、 ローカルタイムなら.fromtimestamp() で、 UTC なら .utcfromtimestamp() 関数で行います。 >>> import time >>> from datetime import datetime >>> now = time.time() >>> now 1415542873.099776 >>>
ついカッとなって、Pythonで時刻文字列のタイムゾーン変換をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに こんにちは、平野です。 PythonでUTCからJSTへの時刻の変換を行いたいと思った時、みなさんの中で必勝法は固まっているでしょうか？ 私はWebで調べて、なんかいろんなパッケージが出てくるなー、と思いつつ貼り付けをしていました。 そんな状態がしばらく続いて、理解できていない自分に嫌気が差したので、 自分の中の必勝法を確立するべくいくつかのやり方を試してみました。 検証環境 macOS High Sierra バージョン10.13.6 Python 3.7.3 題材 UTCの時刻文字列をJSTの時刻文字列に変換します。 標準ライブラリだけを使う datetime datetimeは日付・時刻を扱うPythonの標準ライブラリです。 標準ライブラリでできることは標準ライブラリでやる、 というのがプログラムを書く上ではかなり重要かな、と思っております。 何はなくとも、まずはこのライ
pip の constraints の正しい用途 - Qiita
Pythonプロジェクトのディレクトリ構成 という記事を見かけたのですが、どうも constraints の使い方について誤解が広まっているようです。 この記事で利用されている requirements.txt と constraints.txt の正しい実現方法と、 constraints の本来の使い方を紹介しておきます。 バージョンロックの実現方法 プロジェクトで Flask を使うとしましょう。特にバージョンに関して意見が無いので requirements.txt はこの状態で始めます。 $ pip install -r requirements.txt $ pip install flask Collecting flask Downloading Flask-0.12.2-py2.py3-none-any.whl (83kB) 100% |███████████████████
Python と Playwright でブラウザを自動操作させるコードを自動生成したよ - Qiita
Playwright が昨年１年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン
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はじめに — Python早見帳
http://tink.elliptium.net/2021/05/30/how_to_use_python_official_documentation.html
<font style="vertical-align: inherit;"><font style="vertical-align: inherit;">py、pytest、my_package</font></font>
Understand how to use NamedTuple and Dataclass in Python
【python】namedtupleはすごい（きもちわるい） - 静かなる名辞
Name not defined in type annotation
GitHub - MiroslavHoudek/postfix-filter-loop: This is a very simple Python code to achieve Advanced Content Filtering in Postfix ( http://www.postfix.org/FILTER_README.html ) . This Python code listens on one port to get emails from Postfix, then you can d