Python 3.10の新機能(その1） パターンマッチ - python.jp
今年も、Pythonのメジャーリリースの季節がやってまいりました。 Python 3.9から、Pythonのメジャーバージョンアップは年に一度、10月に行われるようになりました。Python 3.10は一年周期のリリースに切り替わってから、2度めのリリースです。 Python 3.9の次のバージョン番号は4.0? と思っていた方も多かったようですが、4.0ではなく3.10となります。 このシリーズでは、何回かにわけてPython 3.10の新機能を紹介していきます。まず、Pythonの新たな文法として追加された構造的パターンマッチ について、簡単に紹介します。 構造的パターンマッチ¶パターンマッチは、将来のPythonのコーディングスタイルに大きな影響を与えると思われる、重要な機能です。けっこう複雑な機能ですが、しっかり理解しておきましょう。 構造的パターンマッチの詳細は、次のPEPで解説
Python 製 Web フレームワークを Flask から FastAPI に変えた話｜NAVITIME_Tech
こんにちは、けんにぃです。ナビタイムジャパンで公共交通の時刻表を使ったサービス開発やリリースフローの改善を担当しています。 今回は Python 製の Web フレームワークとして FastAPI を導入した話をしようと思います。 Python 製の Web フレームワークPython には代表的な Web フレームワークが 2 つあります。 ・Django: フルスタックフレームワーク ・Flask: マイクロフレームワーク Django は大規模開発向け、Flask は小中規模開発向けと言われますが、今回開発したサーバは小規模なサーバだったため、以前は Flask で開発していました。 しかし、どちらのフレームワークを使う場合でも下記のような機能を使おうとするとプラグインやサードパーティの助けを借りる必要があります。 ・OpenAPI ・JSON Schema ・GraphQL ・We
Python 2.7 Countdown
What's all this, then? Python 2.7 will not be maintained past 2020. Originally, there was no official date. Recently, that date has been updated to January 1, 2020. This clock has been updated accordingly. My original idea was to throw a Python 2 Celebration of Life party at PyCon 2020, to celebrate everything Python 2 did for us. That idea still stands. (If this sounds interesting to you, email [
[python] まだmockで消耗してるの？mockを理解するための3つのポイント
隣の席の人がテスト強化週間とか抜かしていたので自分もちゃんと理解するために なるべくわかりやすく まとめてみようと思います。 この記事は 2015 tech-yuruyuru アドベントカレンダー - 15日目の記事です。 2015 tech-yuruyuru アドベントカレンダー (2015/12/01 00:00〜)# 2015 #tech-yuruyuru アドベントカレンダー #tech-yuruyuru のアドベントカレンダーです。 テーマは特に決まっていません。好きなことを書いてください。 * 参加したい日の参加枠に参加登録してください * 2 日以上参加したい場合は、フィードで宣言してください ## カレンダー 1. @pjxiao: VPC のプライベートサブネットについて解説 2. @pjxiao: mDNS を使いローカルマシン内の仮想環境に接続する 3. @pjxia
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AWS Lambda（Python） の開発環境・テスト・デプロイ・CI 考察 | DevelopersIO
作るもの ヒーローを管理する Lambda Function を書きます。ヒーロー情報は DynamoDB の ヒーローテーブルに格納するものとします。リポジトリは以下。 * Python Lambda SAM + SAM Local Project コーディング作業 すべてはコードを書くところから始めます。いきなりプロジェクトルートにファイルを置いて書き始めるのも良いですが、後々テストやデプロイも行うことになるので少し整理してみます。以下のようにしました。 . ├── buildspec.yml ├── deploy.sh ├── docker-compose.yml ├── environments │ ├── common.sh │ └── sam-local.json ├── integration_test.sh ├── requirements.txt ├── src
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 - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【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」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco
新しい言語に移行するのは常に大きな決断です。その言語をよく知る人がチームメンバーに1人しかいない時などは特にそうです。今年の初め、我々は Stream の主要言語を Python から Go に切り替えました。この記事では、なぜ私達が Python から Go に移行しようと決断したのか、その理由を説明します。 Go を使う理由 理由1 - パフォーマンス Go は速いです! Go は極端に速い。そのパフォーマンスは Java もしくは C++ に匹敵します。私達のユースケースでは、Go は Python より30倍速いです。Go と Java を比較したベンチマークはこちらです。 理由2 - 言語パフォーマンスの問題 多くのアプリケーションにとって、プログラミング言語は、単にアプリとデータベースを繋ぐものにすぎません。言語そのもののパフォーマンスは通常あまり重要ではありません。 しかしな
Python2とPython3でHTTP POST+Cookie処理の比較 - yattのブログ
Webを支える技術 -HTTP、URI、HTML、そしてREST (WEB+DB PRESS plus) 作者: 山本陽平出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2010/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 143人 クリック: 4,320回この商品を含むブログ (183件) を見る Python2系でurllibとurllib2に分かれていたHTTP関係のコードは、Python3でurllibモジュールに統合されました。 Pthon3でHTTP POSTをする場合にurllibをどう使えばいいのかについて、はてなにログインするスクリプトを例にして比較したいと思います。GETは簡単なんでパス。 全体的な流れとして データをURLエンコードして送信 cookieはCookieProcesssorでCookieJarオブジェクトを処理 接続するとレスポンスオブジェクトが返るので
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
（翻訳）2017年の展望: pandas, Arrow, Feather, Parquet, Spark, Ibis - Qiita
始めに：pandasの作者であるWes McKinneyさんがPythonのデータツール関連でとても興味深いblogを書かれているので、翻訳して日本のPyDataコミュニティに公開してもいいでしょうか、とお聞きしたところ、快諾をいただきましたので少しずつ訳して公開していこうと思っています。 （原文：http://wesmckinney.com/blog/outlook-for-2017/ ） 2016/12/27 Python dataの開発に関して、2017はエキサイティングな年になりそうです。このポストでは、私から提供できそうなものについて書いていきます。それぞれのピースを全体としてどうまとめていくつもりなのか、詳しくは今後のポストで書いていきます。2016年は開発とPython for Data Analysisの第2版の作業で完全に手一杯でblogはあまり書けませんでした。2017
wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog 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 なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
Grumpy: Go running Python!
The latest news from Google on open source releases, major projects, events, and student outreach programs. Google runs millions of lines of Python code. The front-end server that drives youtube.com and YouTube’s APIs is primarily written in Python, and it serves millions of requests per second! YouTube’s front-end runs on CPython 2.7, so we’ve put a ton of work into improving the runtime and adap
Python と Ruby と typing - methaneのブログ
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
Becoming Productive in Haskell
Sometime recently I became proficient enough in Haskell to be productive, and I wanted to capture some of my thoughts on the learning experience before it got too far away. I do most of my web prototyping in Haskell now, though I still regularly use and enjoy Python. Data First This is more of a thought on moving from a dynamic language to a static language, but in Haskell the structure of your da
Haskellで生産性を高める-Pythonからの移行 | POSTD
(注記：11/30、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 最近、Haskellでも生産性の高い作業ができるほどに、この言語を使いこなせるようになりました。定期的にPythonを使いもしますが、今ではWebプロトタイプ作成のほとんどをHaskellで行っています。それで、時間が経ってしまう前に、この言語の学習経験を通じて考えたことなどをまとめたいなと思っています。 データファースト これはどちらかというと動的言語から静的言語への移行に関しての考えなのですが、Haskellのデータ構造は、ほとんどの場合、データ宣言と型シグネチャで提示されるのに対し、Pythonの場合、おおむねコードによって暗黙に定義されます。 Pythonの関数について私が初めて抱いた考えは、「コードに何が書かれているか？」でしたが、Haskellでは、「データはどう見えるか？ この関数は＿＿＿を受け
Becoming Productive in Haskell | Mechanical Elephant
Sometime recently I became proficient enough in Haskell to be productive, and I wanted to capture some of my thoughts on the learning experience before it got too far away. I do most of my web prototyping in Haskell now, though I still regularly use and enjoy Python. Data First This is more of a thought on moving from a dynamic language to a static language, but in Haskell the structure of your da
Effective Python › The Book
The Python programming language has unique strengths and charms that can be hard to grasp. Many programmers familiar with other languages often approach Python from a limited mindset instead of embracing its full expressivity. Some programmers go too far in the other direction, overusing Python features that can cause big problems later. This second edition book (to be published by Pearson Addison
Cheat Sheet: Writing Python 2-3 compatible code — Python-Future documentation
Cheat Sheet: Writing Python 2-3 compatible code¶ Copyright (c): 2013-2019 Python Charmers Pty Ltd, Australia. Author: Ed Schofield. Licence: Creative Commons Attribution. A PDF version is here: http://python-future.org/compatible_idioms.pdf This notebook shows you idioms for writing future-proof code that is compatible with both versions of Python: 2 and 3. It accompanies Ed Schofield’s talk at Py
setup.pyには何を書くべきか - カイワレの大冒険 Second
前回のPython製コマンドラインツールのディレクトリ構成について。その考察。の続きです。 はてブコメントやFBでのコメントでsetup.pyに関する言及がいくつかあったので、どのようなことを書いたほうがいいのか調べてみました。 setup スクリプトを書くやいくつかのソースコード読んでみた範囲ですが、前回の記事のsetup.pyを見直したくなったので、まとめておきます。 前回の記事で書いたsetup.pyは以下。 1 2 3 4 5 6 import os from distutils.core import setup setup(name='SAMPLE_PROJECT', version='1.0.0' ) 正直ちゃんと理解してなく、かなり雑でした。ので、色々見なおした結果以下のようなものに。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
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