GitHub - astral-sh/ruff: An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.
Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.12 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧
Python3.12で新たにサポートされたsub-interpretersの紹介 | gihyo.jp
門脇（@satoru_kadowaki）です。11月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.12の新機能であるsub-interpretersについて紹介します。 2023年10月2日に「 Python 3.12.0 」がリリースされました。今回も気になる新機能が多く、本記事で紹介するsub-interpretersもPythonで並列処理を行うための新機能です。 Python 3.12の新機能については以下のリンクを参照してください。 What’s New In Python 3.12 -Python 3.12.0 Documentation 本記事ではPythonにおける並列実行のこれまでと、sub-interpretersが現状どのように使用できるかについて説明します。 なお、執筆にあたり先日開催されたPyCon APAC 2023において、sub-in
VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
Python for Data Analysis, 3E
About the Open Edition The 3rd edition of Python for Data Analysis is now available as an “Open Access” HTML version on this site https://wesmckinney.com/book in addition to the usual print and e-book formats. This edition was initially published in August 2022 and will have errata fixed periodically over the coming months and years. If you encounter any errata, please report them here. In general
【良く分かる】Python loggerの 使い方と注意点 | 初心者DIYプログラミング入門
準備 ログ出力には logging というライブラリが必要ですが、これは Python 標準であるため、特にインストールする必要はありません。 プログラムの先頭に import logging と記述しておくだけで使えます。 最初に知っておくべき注意点 ネットでは、 'import logging' によりインポートした logging クラスを使ってログ出力をするサンプルがよく登場しますが、これには注意が必要です。。 このlogging クラスはログ機能の最も根底（ルート）に位置するものでるため、第三者のライブラリ（標準ライブラリも含む）を import している場合、それにも影響を与えてしまいます。 例えば、自作プログラムでログの出力レベルを変更した途端、importしている他のライブラリからも大量にログが出力されて、必要なログが見つけ難くなるといったことも発生します。 推奨される方法
Kaggleで戦いたい人のためのpandas実戦入門 - ML_BearのKaggleな日常
はじめに 自分は元々pandasが苦手でKaggleコンペ参加時は基本的にBigQuery上のSQLで特徴量を作り、最低限のpandas操作でデータ処理をしていました。 しかし、あるコードコンペティションに参加することになり、pythonで軽快にデータ処理をこなす必要が出てきたので勉強しました。 そこで、当時の勉強メモをもとに「これだけ知っていればKaggleでそこそこ戦えるかな」と思っているpandasの主要機能をまとめました。 注記 実戦入門 のつもりが ほぼ辞書 になってしまいました orz pandasとはなんぞや的な内容は書いていません (import pandasやDataFrameとは何かなど) pandas1.0系でも動くように書いたつもりですが間違ってたらすみません 目次 はじめに 注記 目次 Options DaraFrame 読み書き CSVファイル 読み込み 書き出
Announcing Streamlit 1.0! 🎈
Announcing Streamlit 1.0! 🎈 Streamlit used to be the simplest way to write data apps. Now it's the most powerful We launched Streamlit in 2019 with a radical idea: making data apps should be simple. Your response exceeded our highest hopes. Tens of thousands of data scientists and thousands of companies turned to Streamlit to share rich models, deep analyses, and complex datasets. Overnight, expe
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
EmacsでPythonを書く設定 2021 - 備忘録
はじめに PythonまわりのEmacsの設定を整理したということ。Company-modeの設定は言語共通の部分が多く長くなるので省略した。Language serverの紹介がメイン。 ※最新の設定は2022の記事に tam5917.hatenablog.com Language server Emacsからlanguage serverを使うためにeglotを入れる。MELPAからインストール可能。さらにPython用のpython-language-serverをインストールしておく。ターミナルから以下を実行する。 pip3 install python-language-server関連パッケージをまとめて入れる場合は以下がラク。 pip install 'python-language-server[all]' Flymake flycheckはOFFにして、flymakeを使
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
Python Programming And Numerical Methods: A Guide For Engineers And Scientists — Python Numerical Methods
Python Programming And Numerical Methods: A Guide For Engineers And Scientists¶ This notebook contains an excerpt from the Python Programming and Numerical Methods - A Guide for Engineers and Scientists, the content is also available at Berkeley Python Numerical Methods. The copyright of the book belongs to Elsevier. We also have this interactive book online for a better learning experience. The c
Python：unittest のドキュメント（mock 以外）を全部読んで整理してみた - pyてよn日記
本記事の目標 TL;DR unittest モジュールで出てくる概念 unittest の基本 基本的な使い方 落ちるテストケースを書いてみる 目次 コマンドラインインターフェース モジュール単位，クラス単位，個別のテストメソッド単位のテストの実行 コマンドラインオプション コマンドラインプションの一覧を表示 コマンドラインオプション一覧 テストディスカバリ テストディスカバリのための命名 テストディスカバリの基本 discover サブコマンドのオプション テストコードの構成 テスト実行時の設定を行うためのメソッド：setUp() テスト実行後のクリーンアップ処理のためのメソッド：tearDown() テストする機能に従ってテストをまとめる：suite() テストコードとテスト対象コードを別のモジュールに分離することの利点 既存テストコードの再利用 テストのスキップと予期された失敗 テス
Packaging a python library - Thoughts on packaging python libraries
Packaging a python library 25 May 2014 (updated 30 September 2019) Note This is about packaging libraries, not applications. ⸻ All the advice here is implemented in a project template (with full support for C extensions): cookiecutter-pylibrary (introduction). I think the packaging best practices should be revisited, there are lots of good tools now-days that are either unused or underused. It's g
cvpaper.challenge 研究効率化 Tips
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はxpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした、研究効率化Tipsです。10研究室、200ページ超にわたるノウハウ詰め合わせです。Read less
Python Developers Survey 2020 Results
Python Developers Survey 2020 ResultsPython Developers Survey 2020 Results This is the fourth iteration of the official annual Python Developers Survey, conducted as a collaborative effort between the Python Software Foundation and JetBrains. In October 2020, more than 28,000 Python developers and enthusiasts from almost 200 countries/regions took the survey to reveal the current state of the lang
matplotlibのめっちゃまとめ - Qiita
0. はじめに やりたいことがあるたびにいちいちGoogleや公式サイトで検索してそれっぽいのを探すのはもう面倒だ。 やっとそれっぽいのを見つけたのに、一行で済むようなことを「plt.なんちゃら」だの「set_なんちゃら」をたくさん並べましたなんてブログはもはや検索妨害だ。 Qiitaにすら僕のためのいい感じのまとめがないなんて…… よく考えたら自分が普段使うようなメソッドなんて限られているじゃないか。 もう自分でまとめるわ。自分のために。 というわけでインポート。 ちなみにmplは6.4.と6.5.でしか使わない。 1. 図（Figure）の作成 matplotlibの描き方は、まず台紙となるFigureをつくり、そこに付箋Axesを貼り、その付箋にプロットしていくというのが僕の中のイメージ。 したがってまず台紙を作る。これにはplt.figure()を用いる。plt.subplots(
Black: Python のソースコードを自動整形するツール
Python のコードを自動整形するツールでは、autopep8 と YAPF が有名です。 これらを使えば、コードのスタイルについて気を回さないでよくなり、生産性が上がります。 最近、2018 年に登場したばかりの Black が使われるのを見かけるようになりました。 Black は現時点ではベータ版なのが注意点ですが、十分に使えそうです。 ここではデフォルト設定の YAPF と比べつつ、Black についてまとめてみようと思います。 Black の特徴 自動整形ツールは基本的に pycodestyle などのチェッカーでエラーにならないように整形します。 しかし、Black はそれに縛られず、より細部に渡って PEP8 に準拠したスタイルに整形します。 YAPF は設定できる項目が多いのが特徴ですが、Black は一行あたりの文字数だけしか設定を変更できません。 できるだけスタイルを統
これで決まり！最強自動コード整形ツール3選！ - ばいばいバイオ
いやいや何が決まり！だよ、全然決まらねーよっていうタイトルすみません。 キャッチーなタイトルをつける検証をしています。 きっかけ 自動コード整形ツール。弊社では全く導入されていない。 何故か。 知らないからだ。 vimプラグインと手作業での修正という現状だ。 これはどげんかせんといかん。 代表的なautopep8、yapf、blackについて、社内で布教したいので調べてみた。 着目すべきは、 コード整形の精度（ある程度のflake8準拠） 設定のしやすさ（+ あんま設定いじらなくて済むか） 勢い（githubスター数） 各ツールのテストにはautopep8が提示している以下のサンプルコードを使用した。 import math, sys; def example1(): ####This is a long comment. This should be wrapped to fit wit
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Make Pandas 3 Times Faster with PyPolars - KDnuggets
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019