FastAPIでPath Operationに def と async def どちらを使うべきか - Carpe Diem
背景 FastAPIでは以下のようにデコレータ関数を使うことでHTTPサーバのpathを設定することができ、これをPath Operationと呼びます。 from fastapi import FastAPI app = FastAPI() @app.get("/") async def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") async def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q} このPath Operationでdefを使うべきかasync defを使うべきかの方針を説明します。 環境 Python 3.9.11 FastAPI 0.74.1 方針 結論から言うと以下の方針で
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
Sunsetting Python 2
Notice: While JavaScript is not essential for this website, your interaction with the content will be limited. Please turn JavaScript on for the full experience. We are volunteers who make and take care of the Python programming language. We have decided that January 1, 2020, was the day that we sunset Python 2. That means that we will not improve it anymore after that day, even if someone finds a
What's coming in Python 3.8 [LWN.net]
LWN.net needs you!Without subscribers, LWN would simply not exist. Please consider signing up for a subscription and helping to keep LWN publishing The Python 3.8 beta cycle is already underway, with Python 3.8.0b1 released on June 4, followed by the second beta on July 4. That means that Python 3.8 is feature complete at this point, which makes it a good time to see what will be part of it when t
セッションを使う — SQLAlchemy 0.6.5 ドキュメント (和訳)
セッションを使う¶ SQLAlchemy でオブジェクト・リレーショナルマッパを設定するときには、 Mapper を API のエントリポイントに使います。しかし、 ORM を使うときにもっ ともよく扱うのは、セッション (Session) で す。 セッションの役割¶ 大雑把に言えば、 Session は、データベース との対話を全て担当し、データベースから読み出したり生成したマッピングインス タンスを「保存しておく場所」です。セッションは Unit of Work パターンを実装しているので、オブジェクトに加えられた全ての変更を追跡して、 適時変更部分をデータベースに flush します。セッションのもう一つ重要なポ イントは、セッションがインスタンスの 一意な コピー、すなわち「あるプラ イマリキーに対応するただ一つのオブジェクト」を保持しているということです。 これは、いわゆる I
【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」 - フリーランチ食べたい
機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=
Pandasで行うデータ処理を100倍高速にするOut-of-CoreフレームワークVaex - フリーランチ食べたい
TL;DR アウトオブコア、かつマルチコアでデータ処理を行えるVaexの紹介です。 string関係のメソッドで平均して100倍以上の高速化が確認できました。(作者のベンチマークだと最大1000倍) 文字列処理以外でも数倍~数十倍の高速化が行えそうです。 この記事では性能の比較のみ行い、解説記事は別で書こうと思います。 pandasより1000倍早いフレームワーク？ 今週、興味深い記事を読みました。重要な部分だけ抜き出すと次のような内容です。 Vaexの最近のアップデートでの文字列処理が超早くなった 32コアだとpandasと比べて1000倍早い towardsdatascience.com 1000倍って本当なの？って感じですよね。そもそも自分はVaex自体を知らなかったので調べてみました。 ちなみに調べていて気づいたのですが、この記事の著者はVaexの作者なんですよね。 疑っているわけ
GitHub - mingrammer/python-web-framework-stars: ⭐️ Web frameworks for Python, most starred on Github
pyright/README.md at main · microsoft/pyright
Static Type Checker for Python Pyright is a full-featured, standards-based static type checker for Python. It is designed for high performance and can be used with large Python source bases. Pyright includes both a command-line tool and an extension for Visual Studio Code. Documentation Refer to the documentation for installation, configuration, and usage details. Community Do you have questions a
Python in Visual Studio Code – January 2019 Release - Python
Get notified in your email when a new post is published to this blog We are pleased to announce that the January 2019 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. You can learn more about Python support in Visual Studio Code in the documen
The state of Python Packaging - package types
pip 19.0 has been released on 22nd January 2019. On the feature list most notably it now supports PEP-517, which by default is turned on when that the project has a pyproject.toml at the root folder. The PEP in question has been created in 2015 and accepted in 2017. Even though it took a while until pip implemented it, the release and the issues that followed it up confirmed that many people are n
高速なPythonの将棋ライブラリを作る - TadaoYamaokaの開発日記
python-shogiは、Pythonで扱える非常に役立つ将棋ライブラリですが、速度が遅いのが用途によっては欠点になります。 公式サイトにも記述されていますが、速度よりもシンプルに抽象的に扱えることが目的となっています。 しかし、機械学習の用途に使用しようとする速度の遅さがネックになります。 そこでPythonからもできるだけ高速に動作する将棋ライブラリを作成することにしました。 python-shogiの内部では、盤面はビットボードで表現されていますが、Pythonのビット演算は非常に遅くボトルネックとなっています。 ビット演算部分をC++で開発して、Pythonから呼び出せるようにすることで速度の改善が見込まれます。 C++で将棋ライブラリを一から作成するのもロマンがありますが、ほとんど既存のライブラリをまねるだけになるため、C++部分にAperyのソースコードを使用させてもらい、A
Goodbye Virtual Environments?
If you’re a Python developer you’ve likely heard of Virtual Environments. A Virtual Environment is “a self-contained directory tree that contains a Python installation for a particular version of Python, plus a number of additional packages.” Why are they so popular? Well, they solve a problem: no longer are packages installed into a mishmash of global site-packages. Instead, each project can inst
2019年に向けてPythonのモダンな開発環境について考える - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事（「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」）では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語（具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識）と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR （結論） pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
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Load strategy doesn't work after commit() when lazy='raise' · Issue #5317 · sqlalchemy/sqlalchemy
Database - Starlette
zzzeek : Asynchronous Python and Databases
Flask + Plotly Dashboard – Hepta Analytics Blog
Vega-Altair: Declarative Visualization in Python — Vega-Altair 5.2.0 documentation
Using factory_boy with ORMs — Factory Boy latest documentation