2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python開発を円滑に進めるためのツール設定」に登壇したのは、Atsushi Odagiri氏。講演資料はこちら 開発を効率的に進めるためのツール設定Atsushi Odagiri氏：この時間はビギナーセッションで、内容はPythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定です。 まず「ツール設定」という趣旨の説明と、あとは今日説明するツールがflake8、black、mypy、pytest、toxなどがあります。そしてそれぞれを使うためにエディタ設定をするという流れになっております。 先に自己紹介させていただきます
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
はじめに 機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python には pyenv に否定的な意見が多いんですよね。 私は pyenv を使っていますし、便利だと思っています。また、 Ruby は殆ど使わないのですが、RubyとPythonのツールスタックの違いについても調べました。 (参考: gem, bundler と pip, venv の比較) その視点から、 Rubyユーザーが自分でpyenvの使い方を自分で決める上で知っておいた方が良いだろうなと思う Ruby と Python の環境の違いをまとめてみます。 tl;dr 丁寧に解説しても、「Python使うにはこんな長い記事を読まないといけないの」とすぐに否
Sorting Techniques¶ Author: Andrew Dalke and Raymond Hettinger Python lists have a built-in list.sort() method that modifies the list in-place. There is also a sorted() built-in function that builds a new sorted list from an iterable. In this document, we explore the various techniques for sorting data using Python. Sorting Basics¶ A simple ascending sort is very easy: just call the sorted() funct
はじめに こんにちは、Python界のテリー・ギリアムです。こんな記事を見かけて、Pythonの開発環境を作るのが面倒という認識が広まるのは良くないなあと思って書きました。ただの突っ込み記事です。 qiita.com そのツールほんとに要りますか？ 出だしにこんなセクションタイトルがありました。 その仮想環境本当に必要ですか？ たしかに仮想環境要らないひとは要らないよねっていうのは同意です。その場合、入ってるPythonのsite-packagesにどんどんパッケージがインストールされるだけなので、手動で消せる人はそれでいいし、そもそもパッケージのバージョンとか知るかって人はそのままパッケージインストールすればいいと思います。 とはいえ、複数のプロジェクトでパッケージのバージョンがぶつかったら困る人とかいるし、そういう人は仮想環境を使うことになるでしょう。で、件の記事ではいろいろなツールを
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
「ほとんどの状況への対処について、一つの正しいやり方にフォーカスする」言語であるPythonですが、その文字列フォーマットは非常に悩ましく、また年々、多様化が進んでいます。 Python 3.6 では、文字列をフォーマットする方法には3通りあります（簡単な結合や string.Template の使用を除きます）。 %演算子 str.format関数 文字列の補完 （もし、この記事を全部読むつもりがないようであれば、 2016年2月に開催されるPyGrazの会合 に関する記事で、追加の例を含めてもう少し幅広くご紹介したいと思います） %形式の文字列フォーマット %形式は、少なくとも1.0バージョンからPythonに組み込まれているフォーマットです。Python 3以前のバージョンから使用している方には馴染みがあるでしょう。 多少の相違はあるものの、これはC言語の sprintf と同等の関
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
unittest — Unit testing framework¶ Source code: Lib/unittest/__init__.py (If you are already familiar with the basic concepts of testing, you might want to skip to the list of assert methods.) The unittest unit testing framework was originally inspired by JUnit and has a similar flavor as major unit testing frameworks in other languages. It supports test automation, sharing of setup and shutdown c
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追記: この記事の内容はかなり古くなっています。翔泳社さんからDjangoの書籍を出版するので、ぜひ読んでみてください。 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発 (Programmer’s SELECTION) 作者:芝田 将翔泳社Amazon はじめに この記事はPython Advent Calendar 2014の12日目の記事です． 昨日は「SushiYasukawa」さんによる（Pythonによる簡単なLispインタープリタ実装方法（四則演算編）） - Python, web, Algorithm 技術的なメモでした． 最近Djangoで何か作ったという記事をよく見かけます． 次のQiitaの記事を参考にDjangoの勉強を始められた方が多いようなので、僕も始めてみました． Python Django入門 (1) - Qiita Python Djan
Djangoの公式ドキュメントを読んだり、QiitaにあるDjango入門を写経してみたり、アプリを書いていたりする中で、どのように書けばDjangoっぽいアプリになるのだろうかと悩みました。 そこで、良さそうな本を探してみたところ、「Two Scoops of Django: Best Practices for Django」のシリーズが高評価だったため、このシリーズの最新版(Django1.8版)を読むことにしました。 公式サイト: Two Scoops Press: Making Python and Django as fun as ice cream 目次: Two Scoops of Django: Best Practices for Django 1.8 – Two Scoops Press Amazonの書影 Two Scoops of Django: Best Pra
>>> import logging >>> logging.log(100, 'test') Level 100:root:test # [ばっど] 書式文字列はその場で組み立てずに >>> logging.warn('test %s,%s' % (1, 2)) WARNING:root:test 1,2 # [ぐっど] 引数として渡す >>> logging.warn('test %s,%s', 1, 2) WARNING:root:test 1,2 # 文字列以外が渡されると文字列に変換される >>> logging.warn({'a': 1}) WARNING:root:{'a': 1} 書式文字列をその場で組み立てないほうがよい理由は、 後述するハンドラやフィルタによってそれぞれの引数を参照することができるからです。 また、出力関数は引数に文字列以外が渡されると文字列に変換されて
New! O’Reilly announces launch of the AI Academy. Read now Introducing the AI Academy Help your entire org put GenAI to work Every employee today needs to know how to prompt GenAI, use it to enhance critical thinking and productivity, and more. With the AI Academy they can. For less. O’Reilly AI-powered Answers just got even smarter O’Reilly Answers instantly generates information teams can trust,
12月、私は PuPPy(the Puget Sound Python users group)の会合でQ&A セッション を行いました。そこでようやくPython 3が誕生した理由と、string/bytesに関する全てを説明しました。Python 3が作られた理由をユーザはもう知っているはずだと思っていたので、私はこの説明で称賛を得たことに、ちょっと驚きました。後で考えてみると、Pythonに詳しい人もそうでない人も含めて大多数の人が、その理由を探すように言われたり、好奇心からその理由を探し当てられるなどと考えた私が愚かでした。ですから、このブログの記事で、Python 3が存在する理由をわかりやすく説明します。後方互換性の全くない unicode / str / bytes の仕様変更は、Python 3のコードの移植の中でも本当に難解な部分ですので、私たちがその仕様変更を選択した理
Pythonでは可変長の引数はこうやって受けます def hoge(*args, **kwargs): pass argsというlist tuple型の変数に、キーワード無しの引数が、kwargsというdict型の変数にキーワード付きの引数が入ります。 ※*argsはlist型だと思ってました、表示見たら違いますね。ｻｰｾﾝ。直しときました。 名前は大体args, kwargs、って感じみたいです。他の名前でもOKだと思いますが。 実際にやってみると、こうなります。 >>> def hoge(*args, **kwargs): ... print args ... print kwargs ... >>> hoge(1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], name='my_name', data='100') (1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'])
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