FastAPI
FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production ドキュメント: https://fastapi.tiangolo.com ソースコード: https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 主な特徴: 高速: NodeJS や Go 並みのとても高いパフォーマンス (Starlette と Pydantic のおかげです)。 最も高速な Python フレームワークの一つです. 高速なコーディング: 開発速度を約 200%~300%向上させます。 * 少ないバグ: 開発者起
Jupyterをサポートした「Python in Visual Studio Code」10月版がリリース | マイナビニュース
Microsoftは、Visual Studio CodeのPython用エクステンション「Python extension for Visual Studio Code」の2018年10月版アップデートとなる"the October 2018 release of the Python Extension for Visual Studio Code"をリリースしたことを現地時間8日、公式ブログで発表した。マーケットプレイスからダウンロードもしくはVisual Studio Code内のエクステンションギャラリーから直接インストールできる。 10月版では、新たにPythonのインタラクティブな実行環境であるJupyterをサポート。エディタ上にPythonの実行結果を即座に返すJupyterの"editor-centric"なPythonが実装できる。pythonファイルのコード上で"#
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
最新のNGINXはアプリケーションサーバー！？NGINX UnitのベンチマークをPHP,Python,Goで計測してみた！！ - Qiita
最新のNGINXはアプリケーションサーバー！？NGINX UnitのベンチマークをPHP,Python,Goで計測してみた！！PythonPHPGonginxnginx-unit NGINXって？？ 簡単にNGINXの特徴について説明します． イベント駆動のWebサーバー 静的コンテンツの配信が得意 リバースプロキシとして使われることも多い 全アクティブサイトの中で2番目に多く使われている(19.60%) 参考:wikipedia nginx 以前(といってもだいぶ前ですが)はApacheが一強のサーバー業界でした．私もあんまり詳しくないですが，サーバーが安くなる中，C10K問題というものが業界で話題になり，Apacheが採用していたpre-Fork型のアーキテクチャのサーバーでは大量のリクエストが処理できなくなってきました．その中で，イベント駆動型のアーキテクチャのNGINXが大量のリク
Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabのこれが凄いポイントの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
みなさんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabを紹介したいと思います。 ※7/17 誤字脱字、一部画像を修正 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabのインストール Jupyter Labの凄い点 １．画面分割が可能 ２．タブによる画面切り替え ３．ファイルの操作機能 ４．コマンドの検索機能 ５．csvを綺麗に表示する ６．Widgetが1度のみの表示がされる。 感想 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabはJupyter Notebookをベースに拡張したものである。 所謂IDEと呼ばれるツールと同様である。 現在はAlpha版がリリースされています。 ※Scipy2016のカンファレンスビデオはこちらにあります。 JupyterLab: Building Blo
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
ReStructuredText 入門
以下の文章中に "(quickref)" という形式のリンクがあります。これは、 Quick reStructuredText ユーザリファレンスへの相対リンクです。このリンクが 切れている場合は、 オンラインのクイックリファレンス を参照してください。 構造 まずはじめに、"Structured Text" （構造化されたテキスト）という呼び方には、 いくぶん不適切なところがあると指摘しておきます。実際には、首尾一貫したパターンを使う "Relaxed Text" （形式ばらないテキスト）とでも呼ぶべきものです。そのパターンを HTML コンバータで変換することで、WEB ブラウザで扱えるような「非常に構造化された テキスト」が生成されるのです。 最も分かり易くて基本的なパターンは、 パラグラフ（段落） (quickref) です。 （1つ以上の）空行で区分されたテキストのひとかたまりが
はやわかり reStructuredText
本マークアップ記法の完全な詳細は reStructuredText のページに示されています。このテキストは、覚書としての性格の文書です。 "(詳細)" というリンクを辿ると reStructuredText 仕様書を参照できます。 ただし、相対リンクとなっていますので、リンク切れの場合は、 原版の "Quick reStructuredText" から参照してください。 目次 インライン マークアップ バックスラッシュによるエスケープ 章立ての構造 段落 記号つきリスト 番号つきリスト 定義リスト フィールドリスト オプションリスト 整形済みブロック ラインブロック 引用 Doctestブロック 表 区切り線 明示的マークアップ 脚注 出典 リンクターゲット 外部ターゲット 内部ターゲット 間接ターゲット 暗黙ターゲット ディレクティブ 代入参照とその定義 コメント 助けを得たい場合は
Requests: 人間のためのHTTP — requests-docs-ja 1.0.4 documentation
Requests: 人間のためのHTTP¶ リリース v1.0.4. (Installation) Requestsは、人が使いやすいように設計されていて、Pythonで書かれている Apache2 Licensed ベースのHTTPライブラリです。 Pythonの標準の urllib2 モジュールは、必要とされるほとんどのHTTPの機能を備えていますが、APIがまともに 使えません 。 様々なウェブ用途に合わせて作られていて、何回も修正されてきました。 簡単なことを行う(メソッドの上書きでさえ)のに、 かなり の量の作業が必要になります。 それはPython的ではないので、そんなに複雑にするべきではありません。 >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) >>> r.status_c
ゆるふわPandasチートシート - Qiita
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
httpstatでcurlのレスポンスタイムをわかりやすく表示する - もた日記
httpstat インストール 使い方 環境変数 curlコマンドで実行する場合 httpstat github.com httpstatコマンドを使うと図のようにcurlのレスポンスタイムをわかりやすく表示できる。 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 httpstatMacならbrewでインストールできる。 $ brew install httpstat今回試すのはPythonバージョンだが、Goバージョンもある。 GitHub - davecheney/httpstat: It's like curl -v, with colours. $ httpstat --help Usage: httpstat URL [CURL_OPTIONS] httpstat -h | --help httpstat --version Argu
100万倍速いプログラムを書く - Qiita
この記事はなんなの プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 書いて、在学時研究室に押し付けた後紛失したと思われていたものが発掘されたもの。 要約 ライブラリがあるならそれを使う。 ライブラリが無ければ、ボトルネック部分を探してそこだけ高速な言語で書きなおすか、可能なら事前コンパイルする。 最初から全てを Low-Level な言語で書くと大変、でも結果のプログラムは速い。 以下の時間の計測ではインポートにかかる時間は除いています。 使用するもの Python（3系） Numba Scipy Line Profiler Fortran（gfortran） QUADPACK QUADPACK以外の導入方法の説明は色んな所にあるので各自でお願いします。上3つに関しては、個人的にはAnaco
How To Install Python 3.11 on CentOS 9/8 & Fedora – TecAdmin
You are at:Home»Programming»Python»How To Install Python 3.11 on CentOS 9/8 & Fedora Python 3.11 is recently launched with multiple improvements and security upgrades. This version provides developers to easily debug their code with fine-grained error locations in tracebacks. The new “Self” annotation provides a simple way to annotate methods that return an instance of their class. Mostly the late
Google、Pythonコードからコマンドラインインターフェイスを自動生成するツール「Python Fire」を発表 | OSDN Magazine
Googleは3月3日、「Python Fire」を発表した。Pythonコードからコマンドラインインターフェイス（CLI）を自動生成するもので、Pythonコードの開発やデバッグに有用だという。 Python Fireは、クラスやディクショナリ、モジュールといった任意のPythonオブジェクトからコマンドラインインターフェイス（CLI）を自動生成するライブラリ。Google内部でも利用しており、Python Fireを使ってPython Imaging Library（PLI）のイメージマニピュレーションツールを構築したという。また、Python Fireで実験管理ツールを構築し、PythonとBashと同等に実験を管理しているとのこと。 CLIインスペクションを使っており、PythonプログラムでFireの関数を呼び出すとプログラムに対応するCLIを自動生成する。引数の設定などの作業は
ns-3でTCPの輻輳制御を観察する - Qiita
1. はじめに インターネット上のほとんどのトラフィックは，TCP（Transmission Control Protocol）によって制御されていると言われています．TCPの特徴の一つとして，送信ノードが各々輻輳1制御アルゴリズム（Congestion control algorithm）に基づき，一度に送信するデータ量を調整する，という点があります．本記事では，ns-3で各アルゴリズムの動作をシミュレートし，NumPy + matplotlibで視覚化します． TCPの輻輳制御アルゴリズムを比較するために，ns-3にはtcp-variants-comparison.ccというサンプルシナリオが用意されています．しかし，このシナリオスクリプトをそのまま使うと，本記事で注目するいくつかの変数をモニタ（ns-3では，トレースと呼びます）できない，という課題がありました．そこで，本記事では，シ
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、最近Pythonをまた書き始めたマンです。なんか古い記事が参照されててだいぶ害があるので現状にあったやつにします。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog 要点 これからPythonを使い始める人、という前提に立っているので今更Python2系を使い始める意味はない。*1ということでPython3系（現時点最新安定版のPython3.6.0）を使いましょう。 標準を使うのがよい（venv + pip） 自分がよく分かってないツールは使わないほうがいい Python2系を使う人は、上にリンクしてある記事にあるとおりなんですが、Python2.7を使うのであれば pip + virtualenv 一択だと思います。やり方は下にある内容と変わりません。 以下コピペ macOS Homebrew
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