ちなみに、3.7としているけど、ほぼ3.6でも問題なくいくかと思います。 本エントリーの方針 このエントリーではPython 3.7で動くアプリケーションの開発環境を作りますが、その過程で必要なツール（Python本体、pip、pipenv）をそれぞれの場所にインストールします。とりあえず次の方針でやります。Python本体以外はPythonのエコシステムでやっていきます。イージーよりはシンプルという方針です。 管理者権限が必要なシステムへの変更は最低限にする。ユーザー権限で入るものはユーザー権限で入れる。 PATHや環境変数への変更も最低限にする。 Python本体以外はOS固有のツールには依存しないようにする。 curlで取ってきたスクリプトをパイプでsudoで実行するみたいな頭に虫が湧いているようなマジキチなことはしない。 Python処理系環境構築 (システムごとに1度だけ実行）

Built-in Exceptions¶ In Python, all exceptions must be instances of a class that derives from BaseException. In a try statement with an except clause that mentions a particular class, that clause also handles any exception classes derived from that class (but not exception classes from which it is derived). Two exception classes that are not related via subclassing are never equivalent, even if th

EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 （spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより） こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「本体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ

これまで、開発や運用時に使う、ちょっとしたコマンドラインツール、自動化スクリプトは、主にBashのシェルスクリプトで実装していたのですが、最近このような用途にはPythonを使うようにしています。 Bashスクリプトへの不満 スクリプトの実装方針 ポータビリティ重視のための縛りPythonプログラミング Tips __future__モジュールでバージョン2、3両方に対応させる バージョン2、3で異なるモジュールを、同じ名前で読み込む バージョン2、3を判別する関数を用意する よく使うスニペット 文字に色をつける 赤い文字でエラーメッセージを出力して終了する 外部コマンド実行する テキストをファイルに出力する ファイルに実行権限をつける スクリプトの同時、多重起動防止する コマンドライン・オプションの解析 HTTPリクエスト まとめ Bashスクリプトへの不満 Bashのスクリプト実装にお

参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c 概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う（実装に対して行わない） 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな（YAGNI） 変わるものを変わらないものから分離する

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 +

あなたは機械学習のプロジェクトを毎回違う構成で作っていませんか？ 何をどこに配置するかで悩んで時間がかかっていませんか？ そんな方に朗報です。 機械学習のプロジェクトはコマンド一発で作れます。 以下のようなプロジェクトを数秒で作れます。 ディレクトリ構造 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├── README.md <- The top-level README for developers using this project. ├── data │ ├── external <- Data from third party sources. │ ├── interim <- Intermediate data that has been transfor

うーん、structural subtypingとダックタイピングは同じものなんだろうか。— Yukihiro Matsumoto (@yukihiro_matz) 2016年9月8日 https://t.co/5Rv86piThC wikipediaによると似て非なる物のようですね。 https://t.co/VwIg39h5M0— INADA Naoki (@methane) 2016年9月8日 この話題について補足しておきます。なお、僕はTAPL脱落組なのであまり正確性は期待しないでください。 背景 Ruby Kaigi で Matz が Ruby3 に向けて考え中の静的型について話されたようです。 少し前から、 Python でも Guido が Dropbox での大量のコードベースを改善していくために type hinting がほしいということで PEP 484 を始めました