一周回って、人間が読み書きする設定ファイルはJSONが良いと思った | フューチャー技術ブログ
最近GoでCLIツールを作っていますが、JSONが良いとなんとなく思っています。 続編も公開しました（追記：2019年10月2日）。 CUEを試して見る 設定ファイルフォーマット近年、設定ファイルを書くプレーンテキストのフォーマットとしては次のようなものが多いかと思われます。 XML 多くのプログラミング言語において標準ライブラリで扱える（ただしNode.jsにはない） XMLスキーマ、XSLTなどの周辺ツールも揃っているが、記述が冗長になりがちで、敬遠されがち。 ini QtやPythonの標準ライブラリで扱える 深い階層や配列を扱うのが苦手 JSON ほとんどのプログラミング言語で標準ライブラリに入っている 特にフロントエンドのJavaScriptでは追加のライブラリを利用する必要がなく、速度も早く、gzipすればファイルサイズもかなり小さくなる。T 閉じかっこが必要、コメントがつけら
人間のためのイケてるPython WebFramework「responder」、そして作者のKenneth Reitzについて - フリーランチ食べたい
この記事は Python その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の1日目です。 responderとは GitHub - kennethreitz/responder: a familiar HTTP Service Framework for Python 2018年10月に公開された イケてるPython WebFramework です。 requestsやpipenvなどの開発者である Kenneth Reitz が(おそらく)今年のHacktoberfest 2018 - DigitalOcean 用に開発したものだと思われます。 GitHubのタグを見ると(Topic: hacktoberfest2018 · GitHub )、hacktoberfestで2位 今年10月に公開されたのに関わらず既にStarが2000以上付いており、かなり勢いがあります
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
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