FunctionTrace
FunctionTraceA graphical Python profiler that provides a clear view of your application's execution while being both low-overhead and easy to use. Quickly see everything your application is doing, without modifying any of your codeFunctionTrace can be called on existing Python applications with absolutely no modifications, and provides a complete and precise view of your application's entire execu
Implement DNS in a weekend
Implement DNS in a weekend¶ Hello! Our goal here is to implement a toy DNS resolver. What’s a DNS resolver? It’s a program that knows how to figure out what the IP address for a domain is. Here’s what the command line interface of the resolver we’re going to write looks like: The whole thing is about 200 lines of Python, including implementing all of the binary DNS parsing from scratch. This proje
CLI tools hidden in the Python standard library
I decided to take a sniff around the standard library and see what I can find. Jim Crist-Harif pointed me to python -m site, which outputs useful information about your installation: sys.path = [ '/opt/homebrew/Cellar/python@3.11/3.11.4_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python3.11', '/opt/homebrew/Cellar/python@3.11/3.11.4_1/Frameworks/Python.framework/Versions/3.11/lib/python311.zip
Compiling typed Python
It’s been nine whole years since PEP 484 landed and brought us types from on high. This has made a lot of people very angry and been widely regarded as a bad move1. Since then, people on the internet have been clamoring to find out: does this mean we can now compile Python to native code for more speed? It’s a totally reasonable question. It was one of my first questions when I first started worki
Inside python dict — an explorable explanation
def simple_search(simple_list, key): idx = 0 ~ Start from the beginning of the list while idx < len(simple_list): ~ [Try #6] 5 < 8, so some elements have not been processed yet, and the number may be there if simple_list[idx] == key: ~ 25 == 25 — the wanted number is found return True ~ so return True idx += 1 return False (The visualization is interactive. The buttons allow you to ste
Pythonのパッケージングと配布の全体像
EDIT: このブログと似た内容の話をPyCon APAC2023にてお話ししました。 こちらの登壇資料も合わせてご覧いただけると幸いです こんにちはWantedlyの樋口です。 Pythonのパッケージングと配布は歴史が長く、多くのツール(ex. conda, pip, pipenv, poetry, rye...)が開発されてきました。これらの多様性はPythonが多くの人に使われ、継続的に改善されたゆえの賜物ですが、同時にこれらの理解を難しくしている要因にもなっていると感じます。 そこで本記事では、Pythonのパッケージングと配布の全体像を紹介します。パッケージングと配布が何か、なぜ重要なのか、そしてそれぞれのツールが何を解決しようとしているのかについて説明します。以下のような疑問を解決できることを想定しています。 パッケージングと配布の仕組みがなぜあるのか 多数あるツールが何を解
メモリプロファイラ「Memray」の解説 | gihyo.jp
Memray公式サイトのキャプチャ インストール方法は以下のとおりです。 $ pip install memray Memrayの基本的な使い方 Memrayがインストールされていると、memrayコマンドが使えるようになります。 プロファイリング対象のスクリプトをmemrayから実行すると、スクリプトを実行した同じフォルダに実行時のプロファイリング結果がバイナリ形式でファイルに保存されます。 プロファイルの実行 サンプルのPythonスクリプトとしてsample.pyを準備します。以下のコードでは、状態表示をわかりやすくするために1秒間の待ちを入れています。実行内容は、リスト内包表記で要素数が約1億個のリストを生成しています。 sample.py - リスト内包表記でリストを作る import time time.sleep(1) # 状態表示をわかりやすくするために1秒待つ resul
Rye メモ
$ rye install optuna Collecting optuna Downloading optuna-3.1.1-py3-none-any.whl (365 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 365.7/365.7 kB 1.7 MB/s eta 0:00:00 Collecting alembic>=1.5.0 (from optuna) Downloading alembic-1.11.1-py3-none-any.whl (224 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 224.5/224.5 kB 2.3 MB/s eta 0:00:00 Collecting cmaes>=0.9.1 (from optuna) Downloading cmaes-0.9.1-py3
Writing Python like it’s Rust
You can check out a YouTube recording of a talk based on this blog post. I started programming in Rust several years ago, and it has gradually changed the way I design programs in other programming languages, most notably in Python. Before I started using Rust, I was usually writing Python code in a very dynamic and type-loose way, without type hints, passing and returning dictionaries everywhere,
Introducing "Implement DNS in a Weekend"
May 12, 2023 Hello! I’m excited to announce a project I’ve been working on for a long time: a free guide to implementing your own DNS resolver in a weekend. The whole thing is about 200 lines of Python, including implementing all of the binary DNS parsing from scratch. Here’s the link: This project is a fun way to learn: How to parse a binary network protocol like DNS How DNS works behind the scen
駅から一番遠い地点を探る
ネタ 日本の陸地で、鉄道駅から一番遠い地点はどこか？ 普通に考えれば南鳥島[1]になってしまいますが、これを鉄道がある主要5島（本州・北海道・九州・四国・沖縄本島）の中において考えてみます。[2] 道のりで判定できると最高ですが、難しいので[3]直線距離とします。厳密な解ではなく、ある程度この辺、と分かれば満足です。 地図情報もPython数値計算も不得手なので、諸々うまい実装ではないと思います。 成果物 Streamlit 東京23区の例です。駅から遠いほど赤・白になっています。江東区若洲海浜公園 (東京ゲートブリッジ付近) が駅から一番遠い結果です。 距離変換画像 こちらはボロノイ図で、それぞれの駅の最寄り領域がわかります。若洲海浜公園の最寄りは緑の米印で示されていて、新木場駅です (約3.8km)。 ボロノイ図 実装 手法の流れ 全部の駅の座標（緯度・経度）を入手 日本の輪郭データを
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
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How to Create a UTF-16 Surrogate Pair by Hand, with Python
Understanding CPUs can help speed up Numba and NumPy code
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GitHub - cachix/nixpkgs-python: All Python versions, kept up-to-date on hourly basis using Nix.
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