一休レストランPython移行の進捗 - 一休.com Developers Blog
レストラン事業部エンジニアの id:ninjinkun です。 一休レストランでは10年以上動いているシステムをPython 3で書かれた新システム（以下restaurant2）に順次移行する作業を進めています。現在ではPC用のレストランページ や主要な API を含め、いくつかのページがrestaurant2で提供されるようになっている状態です。本記事ではこの移行の経緯と、restaurant2システムの詳細、Pythonを選んだ理由、現在の進捗状況をお伝えします。 経緯 一休レストランはサービスローンチ時よりClassic ASP（言語はVBScript）でシステムが構築されてきました（こちらに驚かれる方も多いと思いますが、歴史的経緯という言葉で強引にまとめて話を先に進めます）。このシステムは現在も一休レストランを支えているのですが、長年の改修による複雑性の増加、言語の古さ、言語機能の
[翻訳] Python の静的型、すごい mypy! - Qiita
本稿は 2016年10月13日 (木) に Tim Abbott 氏によって書かれた記事の翻訳です。 Static types in Python, oh my(py)! https://news.ycombinator.com/item?id=12703008 免責事項/Disclaimer 本稿は 非公式 の翻訳記事です (著者の Tim Abbott 氏に翻訳を公開することの確認は取っています) 。本稿の内容に関して Tim Abbott 氏と Dropbox 社は一切の責任を負いません。 誤訳などありましたら私宛に編集リクエストを送って頂けると助かります。 謝辞 @takada-at に誤訳の指摘をコメントで頂きました @shimizukawa から誤訳修正の編集リクエストを頂きました @cocoatomo は全体を通して誤訳修正、より分りやすい日本語の表現にしてくれました 私の拙
![[翻訳] Python の静的型、すごい mypy! - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/44f54dd3af76a4d019b8b8c5f66d36fb551ec862/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-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU3JUJGJUJCJUU4JUE4JUIzJTVEJTIwUHl0aG9uJTIwJUUzJTgxJUFFJUU5JTlEJTk5JUU3JTlBJTg0JUU1JTlFJThCJUUzJTgwJTgxJUUzJTgxJTk5JUUzJTgxJTk0JUUzJTgxJTg0JTIwbXlweSUyMSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9MThhZTVkZGI4YTk0MmFiN2E2ZGUzMWI3ZDBmMWViZTg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB0MnkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTIwYWMxYTI2M2ZlOTJjZTE1NDhiMTZiMmI4ZjYwNmFk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D4233fb6b873a588723c9b79a1ca69280)
Django REST Frameworkを使って爆速でAPIを実装する - Qiita
この記事は「Python その2」Advent Calendar 2015の14日目です。 何を書こうか迷ってましたが、今年学んだPython関係の技術で一番恩恵を預かったREST Frameworkについて書いてみようと思います。 はじめに APIを作るのは結構面倒 初めにAPIを作るということの難易度に触れておこうと思います。 実際に作った経験のある方も多いと思いますが、WebAPIはWebページと違ってロジックのみに集中して開発できるので、開発しやすいといえば開発しやすいです。デザインや利用環境気にしたり、HTMLやJavascriptような複数の言語を駆使する必要も全く無いです。レスポンスを正しく受け取って適切にレスポンスを返すだけ。 とはいうものの実際作ってみると面倒な事が多く出てきます。例えば入力された値が正しいのかどうかをチェックしたりだとか、複数の条件で結果をフィルタリング
Rubyが今のPythonの地位にいない理由
_ Rubyが今のPythonの地位にいない理由 歴史のことなんぞなんも知らんけど、「技術的には今のPythonの地位はRubyでもよかったのに、そうならなかった」のが何故か、その理由を書いてみよう。僕はRubyの歴史なんて知らないし、以下の文章は全部、まるで見てきたかのように書いてますが、適当に書いたくせに何故か断言口調になっている怪文書の類いです。 https://twitter.com/mametter/status/741950239662170112 まめさんの書いた理由リストはどれも関係ない。いやカスってるけど。難しいというのも関係ない。 僕がRubyを知ったころ…最初に書いた通りRubyの歴史なんて知らないので、別に早くもないわけだけど…Rubyというのは全く使われていない言語だった。どっかの好き者がPerlの替わりに単純な処理に使って、「ウフ、美しくかけた、グフッ」とかつぶ
Python: Iris データセットをサポートベクターマシンで分類してみる
以前実装した単純パーセプトロンは線型分離可能な問題しか解けなかった。 それに対し、サポートベクターマシン (以下 SVM) はカーネル関数を用いることで線型分離不可能な問題も解けるようになっている。 また、単純パーセプトロンでは異なるクラスタを分離するための線がクラスタのギリギリに配置されることも多かったが、SVM ではそのマージンが最大になるようにできている。 今回は SVM を自分で書くのではなく scikit-learn のそれを使った。 $ pip install scikit-learn scipy matplotlib 以下のサンプルコードでは Iris データセットの Petal length と Petal width を元に Setosa と Versicolor の二品種を分類している。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8
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