Python + VSCode の環境構築 20240604
作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
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
Python: コマンドラインパーサの Click が便利すぎた - CUBE SUGAR CONTAINER
Python のコマンドラインパーサといえば、標準ライブラリに組み込まれている argparse が基本。 蛇足になるけど、バージョン 2.7 以前で使われていた optparse は将来的に廃止予定なので新たに使うことは避けた方が良い。 そして、今回紹介する Python のサードパーティ製コマンドラインパーサ Click は、既存のパッケージと比較すると最小限のコードで美しくコマンドラインインターフェースを実装できるように作られている。 どれくらい楽になるかといえば、もう argparse を使っている場合じゃないな、と思えるレベル。 Welcome to Click — Click Documentation (8.0.x) もくじ もくじ Click をインストールする 基本的な使い方 コマンドを定義する オプションを追加する 引数を追加する サブコマンドを作る オプションについて
PyFormat: Using % and .format() for great good!
Python has had awesome string formatters for many years but the documentation on them is far too theoretic and technical. With this site we try to show you the most common use-cases covered by the old and new style string formatting API with practical examples. All examples on this page work out of the box with with Python 2.7, 3.2, 3.3, 3.4, and 3.5 without requiring any additional libraries. Fur
あなたの生産性を向上させるJupyter notebook Tips | リクルートテクノロジーズ メンバーズブログ
このエントリは全9回を予定する18卒新人ブログリレーの第3回です． はじめまして．今年度よりリクルートテクノロジーズに入社した河野 晋策です． 7月からQassチームにて検索ロジックの改善を行っています． Qassチームは，検索基盤の運用や検索ロジックの改善を行っているチームです． 詳しくは以下の記事をご覧ください． 検索組織の機械学習実行基盤 リクルート全社検索基盤のアーキテクチャ、採用技術、開発体制はどうなっているのか Elasticsearch＋Hadoopベースの大規模検索基盤大解剖 本記事の想定読者：普段Jupyter notebook・Jupyter Lab，Google Colaboratoryを使っている方，またこれから使おうと考えている方 本記事の概要：jupyter notebookの知見共有 はじめに Jupyter notebookとは 近年，データの重要性が様々な
[Python] Joblibでお手軽並列処理 - Qiita
PythonはGIL (グローバルインタプリタロック)というものがかかっており、基本的にただコードを書いただけでは複数のCPUコアがある場合にそのリソースを全て使い切ることが出来ません。 しかし、大量のデータを処理する時などにはマシンのCPUリソースを全て使って出来るだけ高速に計算させたい時がありますね。 Python 並列処理などのキーワードで検索すると標準ライブラリによるmultiprocessingモジュールの解説がよく見られるので、こちらを利用されている方も多いのではないでしょうか。 がっつり並列処理を組み込んだシステムを作る際にはこちらのモジュールを使って作り込みたいところですが、書き捨てのコードを書くだけの時には正直ちょっと面倒です… そこで、よりお手軽にサクっと並列処理を実行出来るJoblibというモジュールについて紹介したいと思います。 コード量が減るのはもちろんのこと、他
![[Python] Joblibでお手軽並列処理 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/72a3c498b59820a83e8130e47cfe84f78a20ba78/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwSm9ibGliJUUzJTgxJUE3JUUzJTgxJThBJUU2JTg5JThCJUU4JUJCJUJEJUU0JUI4JUE2JUU1JTg4JTk3JUU1JTg3JUE2JUU3JTkwJTg2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz03ZWY1MmMxZDBmZmNiNDM3ZmM1MTgwMGVlZmE0NWE0Yw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBZdWhzYWsmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTQ1OWNiMmVkYTI2NzcxNmJlMDk3OTI3OGE1YWNmZmY5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Defb0e5ccbab27ec6327e36742bdb2e25)
Python Kivyの使い方① ～Kv Languageの基本～ - Qiita
あらまし PythonのGUIライブラリーを作るKivy(https://kivy.org/#home) ですが、日本では知名度はさほどではありません。理由として一番多いのはインストールしたのは良いが日本語でまとまった情報があまりなく、どう使用していいかわからないという声をよく聞きます。またKivyにはレイアウトを記述する際にPythonによるコード入力とは別にKv Languageと呼ばれる、CSSに似たKivy独時の言語を用いてレイアウトを作成できますが、情報が少なく慣れるまで時間がかかります。 ここではKv Languageを用いた簡単なプログラムを紹介してKv Languageの基本的な使い方を紹介します。 今回作成するプログラムについて 今回作成するプログラムは以下になります。 画像左端が起動直後の状態です、下にある「朝」、「昼」、「夜」のボタンをクリックすることでそれぞれ、「お
Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
この記事について 本記事はPythonを使ったWebスクレイピングのテクニックを紹介します。 ※お酒飲みながら暇つぶしで書いたので割と適当です。 今回紹介するテクニックを使えれば経験上大体どんな値でも取得でき、これらはRubyだろうがGolangだろうが同じ様に動作します。 Webスクレイピングが出来ないサイトがあればコメントにて教えてください。全身全霊を持ってやってみます。 また、Webスクレイピングをしたことが無い方は下記の記事を読むことをお勧めします。 Python Webスクレイピング 実践入門 - Qiita 追記更新 6/12 コメントに対応しました。 はじめに 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧
Pythonですべての変数を保存するにはPickleよりdillが便利 - Qiita
Pythonでデータ解析などをしていると、途中でいままで行った処理の結果を保存しておきたい場合が多々あります。そういったときに考えられる手段としては、numpyやpandasであればcsvに書き出す、その他の変数であればPickleで書き出すといったものがあります。 しかし、一部の変数であればそれでもよいかもしれませんが、とりあえず全部保存したい、となると面倒です。そんなときにはdillというライブラリが便利です。dillは今どき珍しくドキュメントがなく、レポジトリのREADMEを読むと、詳しい使い方はテストコードを読んでね、という非常にユーザーに優しくないライブラリであるため、dillの便利な使い方を以下に示しておきます。 まず、何らかの変数を作って、適当な処理をするとします。 orders = {'Akagai':1, 'Hirame':2, 'Hamburg steak':2} pr
numpy-100/100 Numpy exercises.md at master · rougier/numpy-100 · GitHub
100 numpy exercises This is a collection of exercises that have been collected in the numpy mailing list, on stack overflow and in the numpy documentation. The goal of this collection is to offer a quick reference for both old and new users but also to provide a set of exercises for those who teach. If you find an error or think you've a better way to solve some of them, feel free to open an issue
loggingで例外情報を出力する
logging.errorで例外を出力しようとしたときに、例外オブジェクトを渡してもスタックトレースは出力されない。 Javaなんかだと、例外オブジェクトをerrorメソッドの引数として渡すが、pythonの場合はexceptionでログ出力する。 try: ... except Exception, e: logging.exception('エラーが起きた') logging.errorメソッドでもexc_info=Trueをつければ同じように出力される。それを簡略化したのがlogging.exceptionメソッド。 try: ... except Exception, e: logging.error('エラーがおきた', exc_info=True) tracebackモジュールのformat_exception(exc_type, exc_value, exc_tracebac
Pythonをとりまく並行/非同期の話
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PythonでCSVを高速＆省メモリに読みたい - tkm2261's blog
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
Pythonメモ : better-exceptionsで例外情報を見やすくする - もた日記
better-exceptions インストール 使い方 better-exceptions github.com better-exceptionsを使用すると例外情報が図のようにみやすくなる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install better_exceptions 使い方 以下のようにbetter_exceptionsをインポートすればよい。 import better_exceptions 試しに下記コードを実行した場合の出力を比べてみる。 import better_exceptions foo = 52 def shallow(a, b): deep(a + b) def deep(val): global foo assert val > 10 and foo == 60 bar = foo - 50 shallow(b
Pythonの日付処理とTimeZone | Nekoya press
日付周りの処理というのはとても難しい問題で、特にTimeZoneが絡むと基本的に大変なことになります。 Pythonは標準で用意されているdatetimeモジュールが高機能なので、それを使っておけば間違いない感があって、そういう意味では安心感があります。 とは言え、その扱いにはやはり注意が必要で、現時点でこうするのがいいかなーと思っていることをつらつらと記録したエントリがこちらです。 基本的にはMacのPython2.7.1で検証して、おやっと思ったところはCentOS5.8のPython2.6.5やUbuntu12.04のPython2.7.3で追試しています。 なお、datetime.datetimeと書くのがだるいので本文中では、 from datetime import datetime を前提としています。 naiveとaware 公式ドキュメントにそのまま載ってるけど、date
opencv-python
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Pythonで数値が整数か小数かを判定 | note.nkmk.me
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Issue 29943: PySlice_GetIndicesEx change broke ABI in 3.5 and 3.6 branches - Python tracker