Pipenv: promises a lot, delivers very little
Pipenv is a Python packaging tool that does one thing reasonably well — application dependency management. However, it is also plagued by issues, limitations and a break-neck development process. In the past, Pipenv’s promotional material was highly misleading as to its purpose and backers. In this post, I will explore the problems with Pipenv. Was it really recommended by Python.org? Can everyone
Data Science in Visual Studio Code using Neuron, a new VS Code extension – Microsoft Faculty Connection
Guest post by Lorenzo Silvestri, Electronic and Information Engineering Student at Imperial College London. Introduction In this post, I’ll give a short explanation of neuron, a Visual Studio Code extension that aims to be a one-stop-shop for data scientists. It’s an extension I developed as part of a team of students at Imperial College London, in collaboration with Microsoft, in the summer of 20
GitHub - facebookresearch/pysparnn: Approximate Nearest Neighbor Search for Sparse Data in Python!
Approximate Nearest Neighbor Search for Sparse Data in Python! This library is well suited to finding nearest neighbors in sparse, high dimensional spaces (like text documents). Out of the box, PySparNN supports Cosine Distance (i.e. 1 - cosine_similarity). PySparNN benefits: Designed to be efficient on sparse data (memory & cpu). Implemented leveraging existing python libraries (scipy & numpy). E
Python's New Package Landscape
May 11th, 2018 | 15 min. reading time IntroductionOn April 16, 2018, the Python Packaging Authority (PyPA) deployed a new version of PyPI (pronounced pie-pea-eye), the official online repository of Python projects. The domain https://pypi.org has hosted the new version in its alpha and beta forms; now, with the update, the original URL (https://pypi.python.org/pypi) redirects to the new, simpler U
molten: modern API framework — molten documentation
molten: modern API framework¶ Release v1.0.2. (Installation, Changelog, Discuss, Source Code) molten is a minimal, extensible, fast and productive framework for building HTTP APIs with Python. Here’s a quick taste: from molten import App, Route def hello(name: str, age: int) -> str: return f"Hi {name}! I hear you're {age} years old." app = App(routes=[Route("/hello/{name}/{age}", hello)])
multiprocessing in python - sharing large object (e.g. pandas dataframe) between multiple processes
I am using Python multiprocessing, more precisely from multiprocessing import Pool p = Pool(15) args = [(df, config1), (df, config2), ...] #list of args - df is the same object in each tuple res = p.map_async(func, args) #func is some arbitrary function p.close() p.join() This approach has a huge memory consumption; eating up pretty much all my RAM (at which point it gets extremely slow, hence mak
Pythonコードをデーモン化する（Systemdとinit.dの違い） - DreamerDreamのブログ
プログラムを書いたらやはり「システム起動時に自動的に実行」ということがしたくなる。 pythonの場合、プログラム自体はシェルから python sample.py とすると実行できるが、実行中は他の作業が出来ない。 ctrl+zで一時停止させて jobs で表示されたナンバーを bg 1 等とするとバックグラウンドで実行されるが面倒くさい。 元々 python sample.py& とすると最初からバックで実行されるようになるが、ユーザーがログアウトしたら終了してしまう（のかな？） 最初から自動的にバックグラウンドアプリとして実行させるには「デーモン」というプログラムにする必要がある。 （こりゃデビルか・・・） Linuxではデーモンとして作ってサービスに設定することでシステム起動時に自動で実行したり、killされた場合は再度実行されたり、システム終了時に自動で読み出すように設定すること
pythonをデーモン化するメモ - Qiita
pythonで書いたものをデーモンにしたい さくらのVPSにてpythonで書いたプログラムを常に走らせたかった。 おまけにsystemctlで操作できるので楽ちん。 やり方は以下のパクリ。 Systemdを使ってさくっと自作コマンドをサービス化してみる 環境 さくらのVPS CentOS 7 How to プログラム # !/usr/bin/env python import time import os import sys def main_unit():#10秒おきに時刻を書き込む while True: filepath = '/opt/pydmon.log' log_file = open(filepath,'a') try: log_file.write(time.ctime()+"\n") finally: log_file.close() time.sleep(10) d
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numpy/1.16.0-notes.rst at master · numpy/numpy · GitHub
GitHub - Delgan/loguru: Python logging made (stupidly) simple
PEP 8016 -- The Steering Council Model | Python.org
Theodo Data & IA - Technical Blog
Unpacking a Python generator into arguments - memory efficient?
SetSimilaritySearch/README.md at master · ekzhu/SetSimilaritySearch
GitHub - ibayer/fastFM: fastFM: A Library for Factorization Machines
あなたとPython今すぐパッケージング
Bowler · Safe code refactoring for modern Python
Snowy
py-spy/README.md at master · benfred/py-spy
GitHub - google/python-fire: Python Fire is a library for automatically generating command line interfaces (CLIs) from absolutely any Python object.
