Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy みんなのPython 第5版発売中です!Pythonで非同期処理というと標準のasyncioを使ってasync / awaitなコードを書くことを思いつく人が多いと思います。ただasyncioには独特の「つらみ」があって、嫌いな人がいるのです。私もあんまり好きじゃない。この「つらみ」を解消しうるライブラリWoveを紹介します。最近バージョン1.0がリリースされたので、紹介したいと思います。なお、はてブでホットエントリ入りしたので(ブックマークしてくれたみなさん、ありがとうございます!)、他のasyncio様のライブラリを比較表を追記しました。 asyncはなぜつらいのか?Pythonのasyncioは、I/O待ちの多いプログラム(WebアクセスやDB通信など)を効率化する強力な仕組み

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pyxel作者です。Qiita初投稿です。よろしくお願いします。 皆様、Python向けレトロゲームエンジンPyxelのご愛顧ありがとうございます。 「気軽に楽しくゲームプログラミング」をコンセプトに、2018年にGitHubで公開を始めたPyxelも、おかげさまで現在15,000スター、ダウンロード数は80万を超えることができました。 4億を超えるGitHubプロジェクトの中で、Python向けゲーム開発環境としてはダントツの1位(2位は7.5kスターのPygame)、全言語合わせたゲームエンジンの中でも8位にランクインしており、7位

関連キーワード アプリケーション開発 | プログラミング プログラミング言語「Python」のコミュニティーは、CPython(Pythonの標準実装)の処理速度を向上させ、複数のCPUコアをまたがるスレッド処理を実現させるため、新機能や仕様に関する提案文書「PEP 703」を承認した。PEP 703は、一部のエンジニアの間で悪名高い「GIL」(Global Interpreter Lock)の廃止を掲げている。GILは、CPythonがメモリ管理やデータ構造の安全性を確保するために採用している仕組みだ。 ただしGILの廃止は、Pythonユーザーに深刻な問題をもたらす可能性がある。GILの廃止に疑問を呈するPythonエンジニアは、どのような懸念を抱いているのか。 「GILなしPython」がもたらす危険な問題 併せて読みたいお薦め記事 GIL廃止で生じる影響Pythonの「GIL」廃

チューリングのE2E自動運転チームの岩政(@colum2131)です。 2024年8月20日にuvのマイナーバージョンが0.3.0にアップデートされました。元々、pipの代替として設計されていたuvが、Pythonのバージョン管理からパッケージ管理まで行えると発表されました。 以前の2024年7月にまとめた記事では、 将来的には、uvがRyeに代替されるよう と書きましたが、実際、RyeやPoetryなどの代替としてuvのみでPythonのプロジェクト管理が可能になりました。Ryeで行っていた操作同様にuvで実行できるようになった印象もあります。 チューリングのメンバーでも熱心なuvファンがいるため、本記事では、uvの基本操作や、便利な機能をまとめます。 1. uvの基本操作 uvの公式ドキュメントはuvで整備されています。 1.1 uvのinstall 公式のuv - Getting s

作業メモ。モダンPython 速習。AI 周りのツールを動かしていたらTypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりにPython の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分がPython が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2024.9.7:Anvilについて追記しました。 2024.8.6:FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 1.PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近(2024.05)、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございま

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・`) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 (

NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項:この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP

お疲れ様です。 今日からは「Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)」について部分いたします。 はじめに 設計方針 共通部分の作成 ログインページ 商品一覧ページ 商品詳細ページ カートページ 注文一覧ページ 注文詳細ページ まとめ 今回は10の記事に分けて投稿するようにします。 今日は「はじめに」について部分いたします。 なぜ本書を書いたのか本書は主に以下のような方を対象にしています。 Web アプリケーションの構築経験がない新米エンジニアPython はかけるが、HTML/JS/CSS が苦手なPythonista 細かいUI の設定はせず、検証・デモ用の Web アプリを短期間で作りたい開発チーム どうやって作ったか 対象読者の悩みを解決するために、次の 3 つの要素が必要と考えました。 Web アプリケーションの基礎知識 参考にしてもらえる品質

筒井(@ryu22e)です。2024年2月の「Python MonthlyTopics」は、Excelの新機能Python inExcelについて紹介します。 なお、Python inExcelは本記事執筆時点(2024年1月29日)ではプレビュー段階です。正式版リリース時には仕様が変更される可能性があります。 誰向けの機能なのかPython inExcelは、以下のようなことをしたい人に最適な機能です。Excelに入力したデータを集計、分析したいExcelに入力したデータでグラフを作成したい 従来も上記を行うための機能はありましたが、Python inExcelではPythonを使うことでより複雑な処理を書くことができます。 導入方法 冒頭でも説明した通り、Python inExcelは本記事執筆時点ではプレビュー段階です。今のところWindows版Excel(Exce
「Python」は現在、最も人気のあるプログラミング言語の1つである。Webアプリの開発から、近年需要が伸びているデータ分析や機械学習、深層学習といった幅広い分野で利用されている。コードが分かりやすく、読みやすいため、プログラミング知識が少ない人でも扱いやすい。そのため、企業や学生の間でも利用が増えている。そのPythonを、データの整理、操作、分析の定番ツールであるMicrosoftの「Excel」で簡単に扱えるようになる。 米Microsoftは8月22日(現地時間)、開発プレビュープログラム「Microsoft 365 Insiders」のベータ・チャネルで「Python inExcel」のプレビューテストを開始した。まずはWindows用Excel(build 16818)からロールアウトし、他のプラットフォームにも拡大する予定。 セットアップや追加のインストールは不要。Pyth

はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyterNotebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。VScodeを使うメリット 設定のカスタマイズが豊富 外観の設定や、キーボードショートカットなどが豊富であり、よりパーソナライズされた開発体験を得られます。 情報が多い VSco

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