Google Python Style Guide
Google Python Style Guide Table of Contents 1 Background 2 Python Language Rules 2.1 Lint 2.2 Imports 2.3 Packages 2.4 Exceptions 2.5 Mutable Global State 2.6 Nested/Local/Inner Classes and Functions 2.7 Comprehensions & Generator Expressions 2.8 Default Iterators and Operators 2.9 Generators 2.10 Lambda Functions 2.11 Conditional Expressions 2.12 Default Argument Values 2.13 Properties 2.14 True/
Python 3.11の新機能(その3）関数呼び出しのインライン化 - python.jp
Python 3.11では、パフォーマンスチューニングの一環として、Python関数呼び出しのインライン化 が行われました。既存のPythonインタープリタのしくみを大きく変更する変更ですので、簡単に解説しておきます。 先に書いておきますが、今回行われた「関数呼び出しのインライン化」は、C/C++などの inline のように、ユーザ定義関数を呼び出し元で展開してオーバヘッドを削減するものではありません。また、Schemeなどにある末尾再帰の最適化でもありません。 cevalループ¶Pythonインタープリタは、Python 3.11の新機能(その2） 特殊化適応的インタープリタ で解説したように、Pythonのソースコードをバイトコードへ変換し、順次実行します。このバイトコードを実行する関数はPythonインタープリタの心臓部であり、CPythonソースツリーのファイル Python/c
Python 3.11の新機能(その2） 特殊化適応的インタープリタ - python.jp
特殊化適応的インタープリタ(PEP 659: Specializing Adaptive Interpreter) は、 Python 3.11の新機能(その1） CPython高速化計画 で紹介した CPython 高速化計画 の一環として導入された新機能で、実行中にプログラムをより効率的な処理に書き換えて高速化する仕組みです。 バイトコード¶Pythonはプログラムを実行するとき、ソースコードをコンパイルしてバイトコードと呼ばれる実行用のデータを生成します。例えば、次の関数 func_add() は、次のようなバイトコードに変換されます(Python 3.10の場合)。関数のバイトコードは、dis.dis()関数 で出力できます。 >>> dis.dis(func_add) 2 0 LOAD_FAST 0 (a) 2 LOAD_FAST 1 (b) 4 BINARY_ADD 6 RET
Python 3.11の新機能(その1） CPython高速化計画 - 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。2022年10月3日にリリース予定となっているPython 3.11の新機能を紹介します。 CPython 高速化計画¶Python 3.11で最大のニュースは、なんと言っても Faster CPython: CPython 高速化計画 が開始されたことでしょう。 CPython 高速化計画は、Mark Shannon氏が提案したプランに基づいてPythonの高速化を行うもので、Pythonを毎年50%高速化し、互換性を保ちつつ 4年間で5倍高速化する ことを目標としています。 この計画はMicrosoft社の出資を獲得し、Pythonの父であるGuido van Rossum氏も加わって開発が進められています。 ベンチマーク¶さて、CPython 高速化計画最初のリリースとなるPython 3.11では、どの程度の高速化が
Type hints cheat sheet (Python 3) — Mypy 0.910 documentation
Type hints cheat sheet¶ This document is a quick cheat sheet showing how to use type annotations for various common types in Python. Variables¶ Technically many of the type annotations shown below are redundant, since mypy can usually infer the type of a variable from its value. See Type inference and type annotations for more details. # This is how you declare the type of a variable age: int = 1
2021年版Pythonの型ヒントの書き方 (for Python 3.9) | フューチャー技術ブログ
Pythonに型ヒントが入ってからしばらく経ちます。型ヒントの立ち位置も、なんでもできるアノテーションとして導入されましたが、型ヒント以外の用途はあまり育たず、型ヒントが中心になり、PEPや仕様もそれに合わせて変化したり、より書きやすいように機能が追加されてきました。 本エントリーでは、Python 3.9時点での最新情報を元に、現在サポート中のPythonバージョン（3.6以上）との互換性の情報も織り交ぜながら、最新の型ヒントの書き方を紹介します。 本エントリーの執筆には、Pythonの型の有識者の@moriyoshi、@aodag、@tk0miya にアドバイスをもらいました。ありがとうございます。 環境構築Visual Studio CodeVisual Studio Codeの場合は、事前にどのインタプリタを利用するかを設定しておきます。その環境にインストールします。venvを使う
Pythonの型を完全に理解するためのtypingモジュール全解説(3.10対応) - Qiita
はじめに Pythonでキチンと型アノテーションを書くのであれば一度は読んでおきたいのがtypingライブラリの公式ドキュメントです。 前回の記事でも読んでくださいと(偉そうに)書いたわけですが、実のところこれは型アノテーションを解釈する側1に向けたドキュメントだったりもするのでアノテを書く側にとっては情報がごちゃごちゃしてるんですよね。加えて未翻訳の箇所もそれなりにあってま～～～～読みにくい。実際に読んでいただいた方々からの評判もすこぶる悪かったです。また 機能は分かったけど結局どんな時に使えばいいのか分からない という致命的なコメントも聞きました。 そこで今回はこれらの不満を解消すべく、公式ドキュメントを一般ユーザー向けに再編し具体的なユースケースを盛り込んだ非公式ドキュメントをご用意しました。 なおPython 3.10は2021年10月04日リリース予定ですが、先駆けてドキュメント
【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018 - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。Python 3.7 のリリースが今月末に行われるということで、あらためて 2018 年現在の Python のパッケージ構成におけるベストプラクティスについて検討してみたいと思います。 対象読者 この記事は、 書き捨ての Python スクリプトなら書けるが、ちゃんとしたパッケージの作り方がよく分からない 公式リファレンスのモジュールの章を読んだが、結局具体的にどういう構成にすればよいのか分からない setuptools.setup 関数の大量の引数のどれを使えばよいのか分からない というような人を対象としています。 対象バージョン 処理系とツールチェーンのバージョンは、 Python 3.4 （2014/03/16 リリース）以降 pip 8.1.2 以降 setuptools 19.2 以降 を対象とします。 EPEL の python34,
Python ヒッチハイク・ガイド — The Hitchhiker's Guide to Python
Python ヒッチハイク・ガイド¶ Python ヒッチハイク・ガイド へようこそ。 これは皆さんの手により生きているガイドです。 貢献したい方は GitHub で fork してください！ この手作りガイドは、初心者と熟練者のPython開発者の両方に、Python のインストール、設定、および使用に関するベスト・プラクティスを日々提供するために存在します。 このガイドは、ほとんど 独断的なもの であり、Python の公式文書では ありません 。 ここでは、すべての Python Webフレームワーク の一覧は見つからないでしょうが、強く推奨されているリストが簡潔に見つかるでしょう。 さあ、始めましょう！ まずは、あなたの探しものがどこにあるかを確認しましょう。
Python 3.6の概要 (その6 - ローカル時間の曖昧さを解消) - atsuoishimoto's diary
夏時間を採用している地域では、1日に2回、同じ時間となる場合がある。たとえば、アメリカの東部時間では、11月第1日曜日の午前2時に夏時間が終了すると、また同じ日の午前1時にもどる。つまり、この日は午前1時は2回存在することとなり、このタイムゾーンで 2016年11月1日1時0分0秒 という時間は、正確には何時なのか、特定することはできない。 そこで、PEP 495: Local Time Disambiguation では、Datetimeオブジェクトにあらたに fold 属性を追加し、最初の2016年11月1日01:00:00 なら foldが0、2回めなら1となるように変更された。 >>> import os >>> os.environ['TZ'] = 'US/Eastern' # タイムゾーンをUS/Easternに設定 >>> datetime.fromtimestamp(147
OrangeAssassin | New Open Source Antispam Email Filtering Framework
Drop-in replacement for SpamAssassin OrangeAssassin was created as an upgraded open-source drop-in replacement for SpamAssassin for Linux users and control panel providers. Easy to add plugins All basic SpamAssassin plugins are already available. Additionally, the framework supports easy development of new plugins Comprehensive documentation OrangeAssassin comes with comprehensive up to date docum
Write Fast Apps Using Async Python 3.6 and Redis
One of the common complaints people have about python and other popular interpreted languages (Ruby, JavaScript, PHP, Perl, etc) is that they’re slow. A faster language would give better response times and reduce server costs. python3.4 introduced the asyncio module and python3.5 gave it a new syntax that is built into the language. Then, along came uvloop with a huge speed increase: uvloop makes
pygit: Just enough of a Git client to create a repo, commit, and push itself to GitHub
pygit: Just enough of a Git client to create a repo, commit, and push itself to GitHub April 2017 Summary: Recently I wrote approximately 500 lines of Python code that implements just enough of a Git client to create a repository, add files to the index, commit, and push itself to GitHub. This article gives a bit of background on my hack and walks through the code. Git is known (among other things
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ | DevelopersIO
【新機能】Python Serverless Microframework for AWS(プレビュー版)が登場！ こんにちは、せーのです。今日は昨今でのクラウド構築での主流となりつつある「サーバレスアーキテクチャ」を更に効率的に構築できる便利ツールをご紹介します。ちょっとワクワクしますよ。 できるだけ速く、できるだけ直感的に AWSにてサーバレスアーキテクチャを実現するのに一番シンプルな方法は「Lambda + API Gateway」です。要件をREST APIの形に落とし込み、API Gatewayにデプロイ、URLを叩かれたらLambdaが連動して処理を開始する、というものです。Lambdaが自動的にスケールしてくれるので沢山のアクセスがきた時もうまいこと捌いてくれ、EC2無しでシステムの構築が可能となる、というものです。 しかし実際に組んだことがある方はわかるかと思いますが簡単な
Python のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
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Mypy 1.0 Released
Support for python 3.10 match statement by freundTech · Pull Request #10191 · python/mypy
GitHub - hauntsaninja/pyp: Easily run Python at the shell! Magical, but never mysterious.
Using Python to scrape HTML tables with merged cells · John Ricco