FastHTMLModern web applications in pure Python Built on solid web foundations, not the latest fads - with FastHTML you can get started on anything from simple dashboards to scalable web applications in minutes.
ばんくしさんによる「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」がほんとよい！ 写経を積みます - nikkie-ftnextの日記
積ん読宣言エントリです。 ざっと一読した感想を述べています。 目次 目次 エムスリーテックブック5（技術書典15） 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 組合せてパッケージマネージャー 終わりに P.S. 最近のばんくしさん エムスリーテックブック5（技術書典15） 2023年11月に頒布されました 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 上記のエムスリーさんのエントリより この課題がどこから来ているのか、どのように解消されようとしているのか、そして開発者としてどのように貢献していけるのかを、実際にPackage Managerのlock、install、run、build、uploadのようなサブコマンドを実装して行くことで知っていく章になります。 ばんくしさんには2023年10月のみんなのPython
Poetry - Python dependency management and packaging made easy
Introduction Poetry is a tool for dependency management and packaging in Python. Basic usage For the basic usage introduction we will be installing pendulum, a datetime library. Managing dependencies Poetry supports specifying main dependencies in the project.dependencies section of your pyproject.toml according to PEP 621. Libraries This chapter will tell you how to make your library installable
Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ？このツールはなにを解決してくれるんだ？」という話をまとめます。
そろそろ知っておかないとヤバい？ 話題のLangChainを30分だけ触って理解しよう！ - Qiita
LangChainって何？ ChatGPTを始めとする大規模言語モデル（LLM）の流行が止まりませんが、そんなLLMを活用して日々開発するエンジニアの間で最近ずっと耳にするキーワードの一つがLangChainです。 LangChainとは、LLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリです。機械学習分野で最も人気のあるPython言語用に提供されています。 そもそもライブラリって何？ プログラミングの文脈でよく聞く「ライブラリ」って何者なのか、初学者にはいまいちピンと来づらいですよね。 分かりやすく言うと 「特定の言語でプログラミングをする際によく使いそうな機能をあらかじめ誰かが作ってくれて、呼び出すだけでその機能を使えるようにしてくれている便利セット」 のようなものです。 例えば、よく使われるPython言語のライブラリの例として math があります。これは数学的な計
Pipenv: 人間のためのPython開発ワークフロー
Pipenv: 人間のためのPython開発ワークフロー¶ Pipenv は、全てのパッケージングの世界 (bundler、composer、npm、cargo、yarnなどなど。) における最高のものをPythonの世界にもたらすことを目的としたツールです。 我々の世界ではWindowsは第一級市民です。 Pipenvは、手動でパッケージのインストールおよびアンインストールを行うのと同じように Pipfile に対してパッケージの追加および削除を行うのに加え、自動でプロジェクト用の仮想環境を作成し管理します。 またPipenvは、いかなるときも重要な Pipfile.lock を生成し、これを利用しビルドが常に同じ結果になるようにします。 Pipenvは主にアプリケーションのユーザーと開発者に、簡単に作業環境を作れる方法を提供するためのツールです。 ライブラリとアプリケーションの違いや、
Pythonコードを35000倍に高速化したい
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
【徹底解説】Flask VS FastAPI
はじめに 今回の記事では、PythonでWeb開発を進める際に使われるWebフレームワークである「FastAPI」と「Flask」について、両者それぞれの特徴と強みを具体的なソースコードを用いて解説する。 この記事の対象とする読者 これからPythonでWeb開発を進めることを検討している人 APIを開発したいものの、どのような技術を使うべきが迷っている人 FlaskとFastAPI両方とも、あるいはどちらか一方に興味を持っている人 社内あるいは個人開発の技術選定で、FastAPIあるいはFlaskの導入を検討している人 Flaskとは FlaskはPythonで開発された軽量のWSGI(Web Server Gateway Interface)製のWebフレームワークである。 Flaskの説明に入る前に、WSGIについて簡潔に説明させてほしい。WSGIを完結に説明すると、Pythonにお
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
【Python】自然言語処理で使われるTF-IDFと単純ベイズ分類器(Naive Bayes)について使いながら解説する - Qiita
概要 最近文書分類にはまっていまして、ただライブラリを振り回すだけではさみしいなと思い、自分の理解を深めることも兼ねて記事にしたいと思います。 自然言語処理にて文書分類を行う場合、大きく次のようなステップを踏みます。 文書の形態素解析 文書の定量化(ベクトル化) 定量化した文書によるモデルの作成 検証データによるモデルの評価 タイトルにもあるtf-idfは「2. 文書の定量化(ベクトル化)」、単純ベイズ分類器は「3. 定量化した文書によるモデルの作成」と「4. 検証データによるモデルの評価」で使用します。 今回は国会議事録検索APIにより抽出した国会の議事録を分類してみたいと思います。 具体的には上記APIを用いて2008〜2017年の過去10年分の国会の常任委員会の発言内容を学習させ、2018年の発言内容を与えたときに正しく委員会を分類できるかやってみたいと思います。今回の分類対象の委員
入門pandas - 明日からはじめるデータ分析のきほん - Lean Baseball
こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法（またはユースケース）」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分
Python文法のチートシート風まとめ（BOKU用） - SE_BOKUのまとめノート的ブログ
複数言語をいったりきたりするので、久々にpythonを使うと度忘れしていることがたまにあります。そんな時、カンニングペーパー（チートシート）的に一か所にまとめたものがあると助かるなと思って（自分用に）まとめてみました。 目次 （１）スタイル （２）命名規則 （３）モジュール・パッケージ・import （４）初期化 （５）内包表記とジェネレータ （６）ループ・繰り返し処理 （７）データの取り出し・並び替えなど （８）条件式と比較演算子など （９）文字列の検索・置換・正規表現 （１０）クラス定義と関数の引数 （１１）例外 （１２）ファイル読み書き・直列化 （１２）スレッド・並列処理など （１３）その他もろもろ （１）スタイル 他の言語と記憶が混同しやすいものだけ、とりあえず。 項目 説明 インデント TABではなく「空白４個」を使う クラス内のメソッド定義 1行あける 各行の長さ 80文字未満
PythonでSeleniumを使い毎朝の業務を自動化させた - アウトプットして苦悩する
1. はじめに 私は業務で毎朝以下のルーティンを任されています 行程 : 使用するシステム : 業務内容 : 所要時間 ① : Aシステム : Bシステムにデータを送信(大体40のデータ) : 10秒 ② : Bシステム : 1データに対し1つのPDFを作成 : 3分 ③ : Aシステム : 1データに対し1つのPDFを添付して送信 : 30分 Aシステムはブラウザ上(IE専用)、Bシステムはjavaで作成されたシステムです 図化すると下記のような感じ (なんか透けてる) ①,②はすぐに終わるので良いとして、③はひたすらPDFを添付し続けるという苦行を30分間も強いられます。しかもAシステムは画面が遷移する度に「読み込み中」ポップアップが3秒程(長いときは5秒以上)表示されます。勉強してるPythonでseleniumを使って自動化してみました 本記事ではその際に手こずった点をあげていこう
まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
Comprehensive Python Cheatsheet
Comprehensive Python CheatsheetDownload text file, Fork me on GitHub, Check out FAQ or Switch to dark theme. ToC = { '1. Collections': [List, Dictionary, Set, Tuple, Range, Enumerate, Iterator, Generator], '2. Types': [Type, String, Regular_Exp, Format, Numbers, Combinatorics, Datetime], '3. Syntax': [Function, Inline, Import, Decorator, Class, Duck_Type, Enum, Except], '4. System': [Exit, Print,
2019年に向けてPythonのモダンな開発環境について考える - 朝日ネット 技術者ブログ
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
PythonでWeb APIを利用し、データを収集する方法【おすすめのAPIも紹介します】 | Dividable
先に結論から。Youtubeのチャンネル登録をして、この動画を見ればPythonで自動化できることが分かりやすく解説しているので、これを見れば一発です。 ※追記 2019年6月7日 これ以外にもプログラミングの解説動画があるので、ぜひ以下のリンクからチャンネル登録して、ほかの動画も見てみてください！ Youtubeでチャンネル登録して動画を見てみる Pythonでは、Web APIを利用すると、データの自動収集ができるようになります。しかし、Web APIと言われてもよくわからないですよね。今回は、 PythonでAPIを利用する方法を知りたい。どうやったら呼び出すことができるの？ Pythonで使えるAPIってどんなものがあるの？ PythonのAPIを使えるようになるためには、どうすればよいの？ という疑問に答えられるよう、PythonでWeb APIを利用する方法について詳しくまとめ
Python初心者向けの実践的なチュートリアルまとめ！５つの学習手順も解説 - インディバースフリーランスメディア
STEP1 まだPythonに触れたことがない人 → まずはPythonの基礎を学ぼう まずはPythonの基礎を学びましょう。なんの応用をやるにしても、基礎を学習する必要があります。 実際にコードを書くときに、 文字列等の基本的な型の知識 if文 for文 while文 関数文 クラス などはしっかりと理解しておく必要があります。 Pythonの基礎を学べるサイト Python の基礎を学ぶにはProgateが一番おすすめです。 Progateがおすすめな理由は オンライン上で環境構築を一切する必要がなく、ブラウザで学べる → どのPCでもインターネットさえ開けば学べる エラーが初心者用にわかりやすくなっているので、Progateで学べば自己解決する力がつきやすい からです。個人的には書籍などで学ぶよりも、実際にコードを書いて学んだ方が効率的だと思います。まずはプロゲートを使って Pyt
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