PythonのRuff LinterをVSCodeで使う
Ruffはrust製の高速なPython用Linterです。 README上部に記載の通り既存のPython Linterに比べてはるかに高速であると謳っています。 PylintやFlake8, banditなどのlinterは拡張機能を入れなくてもVSCodeのsettings.jsonに記述すれば使用できるようになります。[1] RuffをVSCodeと統合するには公式のVSCode拡張をインストールします。 またlint指摘だけではなく実行時に"--fix"オプションが指定されるとコードの自動修正まで行ってくれます。 ※ 2024/03/06追記 editor.codeActionsOnSaveの各設定項目の値がtrue/falseからexplicit/always/neverの3パターンに変わりました 値 説明
How to Write Robust Python Code
BPStudy#189 https://bpstudy.connpass.com/event/283616/
PythonでターミナルをRichにする - Qiita
ターミナルは暗い。Pythonでバックエンド開発をしていると日々真っ暗な画面を凝視することになり、性格も人生も暗くなります。 そこに光明を差すライブラリを見つけました。Richです。Richを使うことによって、真っ暗なターミナルを色とりどりのフォントと絵文字で明るい人生を送ることができるようになります。 What is Rich? Richはターミナルにリッチなテキストを美しく整形して出力するPythonライブラリです。 Pythonの標準出力、ログの両方をきれいに表示することができるようになります。しかも絵文字も使えます。 Richは以下で公開されています。 Github Documentation Richになりましょう！ Rich入門 インストールは簡単です。すぐRichになれます。
【Python】logging はとりあえず basicConfig() 呼ぶところから初めて、次は YAML で書いて dictConfig() で設定しろ - Qiita
【Python】logging はとりあえず basicConfig() 呼ぶところから初めて、次は YAML で書いて dictConfig() で設定しろ Status lastResort ハンドラの説明に誤りがあります。直します。 → 直した。 概要 詳しくは、後述の対応するセクションを読んでほしい。 (A) まず、何も設定しなくても ログレベル WARNING 以上のログが標準エラーに出力される。 (B) レベルやフォーマットだけ設定したいなら、トップレベルのスクリプトで logging.basicConfig() を呼び、ルートロガーとハンドラを設定する。 ファイルにも出力できる。 ログメッセージ全体のフォーマット、そのうち日時のフォーマット、をそれぞれ設定できる。 (C) もっと詳しく設定したいなら、設定ファイルに書いてプログラム内で読み込ませる。 INI 形式で書いたら f
Pandasのメモリ削減方法を整理した - Taste of Tech Topics
皆さんこんにちは 機械学習チーム YAMALEXチームの@tereka114です。最近、寒いので、鍋を中心に食べて生きています。 検証段階でも、規模の大きなデータを扱う機会が増えてきて、Pandasのメモリ消費量が厳しいと感じてきたので、その削減や効率化のテクニックまとめたいと思いました。 有名なものからマイナーなものまで、思いつく限り書いてみます。 そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか 準備 Pandasのメモリ削減 1. 型修正 2. 逐次読み込み 3. 読み込み時の型指定 4. 逐次読み込み＆集約 5. 不要なものを読み込まない 6. 不要なカラム／DataFrameを消す 番外編：そもそもPandasを利用しない 最後に そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか Pandasで扱うデータの多くのファイルはCSV,Parquet, JSON（JSONL
お前らのReportLabの使い方は間違っている - Qiita
TL; DR もっとFlowableオブジェクト使おう。 テキストは折り返してくれるし、スタイル指定もしやすいよ！ 表とかも書きやすいよ！ Frame使ったら、複雑な組版もできるよ！ 煽り記事風タイトルですが、別にdrawStringとかが適した場面もあるとは思います。 ReportLabとは ReportLab pythonでPDFを出力するためのライブラリです。 有料版もあるけど、無償版でも十分使えます。 日本語情報が少ない？ サンプルコードはcanvas.drawStringで終わっている率が高い。 そもそも、canvasのメソッド(drawPath、rect,gridなど)だけで描きたいものが描ききれるのか。 SimpleDocTemplateを使用している例が少ないので、みんな使いこなしていないのではないかと。 BaseDocTemplateの例はもっと見つからない。 DocTe
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 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。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
Pythonに上級テクニックは要らない（そして正しい付き合い方）～TechFeed Conference 2022講演より | gihyo.jp
TechFeed Conference 2022 Pick up Pythonに上級テクニックは要らない（そして正しい付き合い方）～TechFeed Conference 2022講演より 本記事は、2022年5月に開催されたTechFeed Conference 2022のセッション書き起こし記事「Pythonに上級テクニックは要らない（そして正しい付き合い方）（清原弘貴） — TechFeed Conference 2022講演より」を転載したものです。オリジナルはTechFeedをご覧ください。 Pythonに上級テクニックは要らない、そして正しい付き合い方ということで発表します、清原です。 株式会社ゼンプロダクツというのを最近立ち上げまして、日本語を書けばAIが文章を校正してくれる、Shodoというサービスを本気で作っています。Markdownでも書けて、はてなブログに配信で
【必見】Pythonプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリ 10選
はじめに 今回の記事では、学習・開発でPythonを使うプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリを10個紹介する。本記事の対象は主に以下の通り。 実務でPythonを使っているプログラマー Pythonの情報収集に困っている人 Pythonの学習・開発の効率をアップさせたい人 Pythonのフレームワーク・ライブラリを確認しておきたい初心者 Pythonは1991年にリリースされてから今年で30年以上も経過している歴史のあるプログラミング言語なので、情報量が非常に多くどのように開発を進めればよいかわからない人も少なくないだろう。 そこで、本記事では個人の独断と偏見で学習・開発でPythonを使うなら必ず確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。Pythonで実装できるプロダクトは多岐に渡るので、本記事では分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 必見 awe
PydanticがRustで爆速になるという話 - Qiita
はじめに 最近ポッドキャスト聴く時間が少し減ってしまったんだけど、久しぶりに Talk Python to Me を聴いたらPydanticの話題でした（エピソードのリンクはこちら）。作者のSamuel Colvinさんが秋に予定しているメジャーバージョンアップの話をし始めたのですが、冒頭で「コアをRustで実装して17倍速くなる」と言っていて、リンク張られていたドキュメントを読みました。この記事はそこで語られていた内容を中心にPydantic v2についてご紹介します。 Pydanticとは v2の話の前に、そもそもPydanticとは何かについて簡単に触れておきます。PydanticはPythonの型ヒント情報を使ってデータバリデーション（データの妥当性検証）を行うライブラリです。予めデータの構造を定義しておいて、入力されたデータがその構造に合っているかを調べてくれます。 例えば、id
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。
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 コードでアーキテクチャ図を生成できる Diagrams がめっちゃ便利！ - kakakakakku blog
「Diagrams」を使うと Python コードでアーキテクチャ図を生成できる．サポートされているアイコンセットがとても多く AWS や Google Cloud や Microsoft Azure もあれば，Kubernetes やプログラミング言語なども使える．試してみたけどめちゃくちゃ便利！まさに Diagram as Code だ✌️ diagrams.mingrammer.com セットアップ 「Diagrams」は Graphviz に依存しているため，macOS だと pip と brew ですぐにセットアップできる． $ pip install diagrams $ brew install graphviz 試してみた さっそく Examples を参考にアーキテクチャ図を作ってみた！ サンプル : AWS from diagrams import Cluster, D
ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita
はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通に使う、コンソール出力の表示 : print() そのような「基本」の説明の後「上級」チュートリアルになってようやく、Python言語付属のロギングメカニズムの説明が始まります。「上級」では4+1種類のデータ構造が紹介され、ここで「基本」で多用されていたlo
Python で Slack API や Webhook を扱うなら公式 SDK（slack-sdk/slack-bolt）を使おう - Qiita
Python で Slack API や Webhook を扱うなら公式 SDK（slack-sdk/slack-bolt）を使おうPythonPython3Slackslackbotslack-api こんにちは、Slack で公式 SDK の開発に従事している @seratch と申します。 これから Slack の Python SDK について日本語のチュートリアルを書いていく予定で、この記事はそれらのエントリーページにしようと思っています。ご興味あれば、ぜひこの記事をストックしておいてください (良いと思ったら LGTM もぜひ） え！ Slack に Python 公式 SDK なんてあったの？ ・・と思った方も多いかもしれません。Python で Slack の Incoming Webhooks や Web API を使うとき、requests のような HTTP クライア
[Python]Poertyでプロジェクトのパッケージ管理をする
#HOMEで実行 $ cd # インストール $ curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python # poetryのPATHを通す $ sh $HOME/.profile # shellを再起動(source ~/.bashrcでもいいかも) $ exec $SHELL -l こんな手順で実行していきます。インストール後にできる「.profile」はbashrcにパスを追加するシェルスクリプトなのでそれを実行してパスを通しています。「cat .profile」とかやると中身みれます。 ↓インストール時のスクショ Poetry適用のプロジェクトを作成する 方法1(init) カレントディレクトリに、poetryで使うパッケージ管理ファイルのpyproj
![[Python]Poertyでプロジェクトのパッケージ管理をする](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c3548f3044df41a8b116a7c976f5998d9914ee5e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--3N7BgCgB--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BPython%25255DPoerty%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252583%252597%2525E3%252583%2525AD%2525E3%252582%2525B8%2525E3%252582%2525A7%2525E3%252582%2525AF%2525E3%252583%252588%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252583%252591%2525E3%252583%252583%2525E3%252582%2525B1%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B8%2525E7%2525AE%2525A1%2525E7%252590%252586%2525E3%252582%252592%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3AWT%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzg3Mzc2NDYzMjYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
Pythonのイテレータ、ジェネレータまわりの言語仕様について復習してみる - Qiita
(遅ればせながらアドベントカレンダーに登録しようと思ったら既にいっぱいだったので、通常記事として投稿) 12/23追記: システムが変わって、アドベントカレンダーに登録したけど書けなかった人がいたら、乗っ取りができるようになったので、乗っ取らせていただきました。 はじめに Pythonのイテレータ、ジェネレータまわりの言語仕様について、なんとなく知ってるつもりになっていたことや、いつの間にか付け加えられてたけど知らなかった機能が結構あったので、ここでちょっとまとめてみました。 (それらは正直いって、あまり使い道が見えてないので、詳しい方、コメントいただけるとありがたいです) 読者としては、イテレータやジェネレータをそれなりには知っている人を対象にしています。 なお、この記事では、特に断りなくitをイテレータを指す変数、Klassをユーザ定義のクラスとして扱います。xをオブジェクトを指す変数
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Loguruの使い方(Pythonログ出力ライブラリ) - Qiita
