Python: tqdm で処理の進捗状況をプログレスバーとして表示する - CUBE SUGAR CONTAINER
最近は Python がデータ分析や機械学習の分野でも使われるようになってきた。 その影響もあって REPL や Jupyter Notebook 上でインタラクティブに作業することも増えたように感じる。 そんなとき、重い処理を走らせると一体いつ終わるのか分からず途方に暮れることもある。 今回紹介する tqdm は、走らせた処理の進捗状況をプログレスバーとして表示するためのパッケージ。 このパッケージ自体はかなり昔からあるんだけど、前述した通り利用環境の変化や連携するパッケージの増加によって便利さが増してきてる感じ。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.5 BuildVersion: 17F77 $ python -V Python 3.6.5 もくじ もくじ 下準備 基本的な使い方 panda
Python: テストで SQLite3 のインメモリデータベースを使うときの問題点と解決策 - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は SQLite3 のインメモリデータベースをテストで使うときに生じる問題点と、その解決策について。 SQLite3 のインメモリデータベースを使うと、追加でソフトウェアをインストールしたり、データベースファイルを作ることなくリレーショナルデータベースを扱うことができる。 この点はリレーショナルデータベースを扱うソフトウェアを作るときに自動テストを組む上で望ましい特性といえる。 ただ、SQLite3 のインメモリデータベースには、制約が複数ある。 まず一つ目はコネクションを閉じると永続化した内容が消えてしまうところ。 そして、二つ目は異なるスレッドから内容を参照できないところ。 これらの解決策として、無理に制約のあるインメモリデータベースを使わずテンポラリファイルを使ってディスクに永続化することを提案する。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac
Python: Selenium + Headless Chrome で Web ページ全体のスクリーンショットを撮る - CUBE SUGAR CONTAINER
スクレイピングした Web サイトからページ全体のスクリーンショットを撮影したい機会があった。 そこで Selenium の Python バインディングと Headless Chrome を使ったところ実現できたのでメモしておく。 ちなみに、ページ全体でなければ Headless Chrome 単体でも撮れる。 その方法についても末尾に補足として記載しておいた。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.5 BuildVersion: 17F77 $ python -V Python 3.6.5 $ pip list --format=columns | grep -i selenium selenium 3.13.0 $ chromedriver --version ChromeDriver 2.
Python: Cookiecutter でプロジェクトのテンプレートを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
Cookiecutter は Python で実装されたプロジェクトのテンプレートを作るためのツール。 似たようなツールだと JavaScript の Yeoman とか、Python だと他にも Paste Script なんかがある。 Python で実装されているとは言ってもテンプレートを作る・使うところまでなら Python が書けなくても問題ない。 今回使う環境は Mac OS X にした。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.11.2 BuildVersion: 15C50 インストールする Python のパッケージマネージャの pip を使ってインストールする。 $ pip install cookiecutter とりあえず使ってみる いくつかサンプルのテンプレートがあるので、それを使ってプロジェクトを作っ
Python のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
Python: データパイプライン構築用フレームワーク Luigi を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
最近になって、バッチ処理においてデータパイプラインを組むためのフレームワークとして Luigi というものがあることを知った。 これは、Spotify という音楽のストリーミングサービスを提供する会社が作ったものらしい。 似たような OSS としては他にも Apache Airflow がある。 こちらは民宿サービスを提供する Airbnb が作ったものだけど、最近 Apache に寄贈されてインキュベータープロジェクトとなった。 Luigi の特徴としては、バッチ処理に特化している点が挙げられる。 ただし、定期的にバッチ処理を実行するような機能はない。 そこは、代わりに cron や systemd timer を使ってやる必要がある。 また、本体もそうだけどデータパイプラインについても Python を使って書く必要がある。 今回は、そんな Luigi を一通り触ってみることにする。
Python: python-fire の CLI 自動生成を試す - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は Google が公開した python-fire というパッケージを試してみた。 python-fire では、クラスやモジュールを渡すことで、定義されている関数やメソッドを元に CLI を自動で生成してくれる。 ただし、一つ注意すべきなのは、できあがる CLI はそこまで親切な作りではない、という点だ。 実際にユーザに提供するような CLI を実装するときは、従来通り Click のようなフレームワークを使うことになるだろう。 では python-fire はどういったときに活躍するかというと、これは開発時のテストだと思う。 実装した内容をトライアンドエラーするための CLI という用途であれば python-fire は非常に強力なパッケージだと感じた。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion:
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