FastAPI¶ FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production Documentation: https://fastapi.tiangolo.com Source Code: https://github.com/fastapi/fastapi FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python based on standard Python type hints. The key features are: Fast: Very high performance, on par with NodeJS and Go (thanks
秋山です。 今日はPythonの初歩的な環境構築について、公式サイトに従ったインストール手段の補足やAtomでの使い方とかを書いてみます。 バージョン管理、パッケージ管理などの話はひとまず置いておき、手元でPythonが実行できるまでを解説します。 環境構築というと難しいイメージのある方も多いかもしれませんが、Python初心者＆プログラミングの環境構築初心者の方の参考になればと思います。 ■MacOSの場合 MacOSには、デフォルトでPython2.7系がインストールされています。 ちょっとしたコードの実行や学習目的など、「それで充分」という人は、Terminalを起動して、下記のPythonコマンドを打てばそのまま使えちゃいます。 $ python --version python 2.7.10 $ which python /usr/bin/python ◆最新版を入れたい場合 ※
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pyspaの統合思念体の渋川です。 「pyenv使いましょう！」系の記事、全部ゴミ — Yoshifumi YAMAGUCHI (@ymotongpoo) September 29, 2016 これはpyenvがダメではなくて、pyenvをとりあえずインストールしておきましょう記事がダメという意味だそうです。すでにとんぷーが5年前にこの問題について書いています。これを読んで分かる人には不要です。 この記事では「便利」と「必要」は分けて考えています。後者にフォーカスしています。 前提知識 Environment Isolation Too
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pandas でそこそこ大きいデータを扱う場合、その処理速度が気になってくる。公式ドキュメントではパフォーマンス向上のために Cython や Numba を使う方法を記載している。 Enhancing Performance — pandas 0.16.2 documentation が、軽く試したいだけなのに わざわざ Cythonや Numba を使うのは手間だし、かといってあまりに遅いのも嫌だ。そんなとき、pandas 本来のパフォーマンスをできるだけ維持するためのポイントを整理したい。 pandas に限らず、パフォーマンス改善の際にはボトルネックの箇所によってとるべき対策は異なる。pandas では速度向上/エッジケース処理のために データの型や条件によって内部で処理を細かく分けており、常にこうすれば速くなる！ という方法を出すのは難しい。以下はこの前提のうえで、内部実装からみ
Welcome to Click¶ Click is a Python package for creating beautiful command line interfaces in a composable way with as little code as necessary. It’s the “Command Line Interface Creation Kit”. It’s highly configurable but comes with sensible defaults out of the box. It aims to make the process of writing command line tools quick and fun while also preventing any frustration caused by the inability
github.com おそらく先行実装は python で書かれたこれです。 curl にはウェブサイトの応答時間を計測する機能が搭載されており、このツールではそれを利用して出力結果をグラフィカルに表示させています。単なる curl のラッパーのようなツールなのですが、見た目がリッチになるのに加えて、単一ファイルで実行でき python のバージョンに影響されないような工夫がされているのが、受けているポイントのような気がします。 このツールを見たとき「Go で書いてみるの良さそう！（この手のツールで単一バイナリになるのは嬉しいですよね）」と思い、休憩時間やお昼休みなどにちまちま書いていたら、二日前に先を越されてしまいました（そりゃそうですよね。なんでもスピードが大事だと痛感）。 github.com また、ついこの間まで 800 Stars くらいだったのですが、ここ1週間で爆発的に伸びて
Le document présente une conférence donnée par Yuta Kashino sur l'utilisation de Python et d'outils associés dans le domaine de l'astronomie et de la cosmologie. Il aborde des sujets tels que les plateformes de données en temps réel, les environnements de développement, et les outils de science des données comme Anaconda et Docker. Plusieurs projets GitHub et ressources en ligne pour l'apprentissa
A project Download 現在のバージョン: 1.4.4 Python Package Indexからソースコードをダウロードするか、以下のコマンドでインストールしてください: pip install -U Sphinx 疑問? 意見? Googleグループのsphinx-users グループへの参加 もしくは、FreeNodeの#sphinx-docチャンネルへどうぞ。 何か気づいたことがあれば、issue trackerを使用して報告することもできます。 Sphinxは知的で美しいドキュメントを簡単に作れるようにするツールです。Georg Brandlによって開発され、BSDライセンスのもとで公開されています。 このツールはもともと、新しいPythonのドキュメントの変換のために作られました。Pythonのプロジェクトのためのすばらしい機能を提供してきましたが、現在ではC/
pandas ではデータを 列 や 表形式のデータ構造として扱うが、これらのデータから順番に値を取得 (イテレーション) して何か操作をしたい / また 何らかの関数を適用したい、ということがよくある。このエントリでは以下の 3 つについて整理したい。 イテレーション 関数適用 pipe (0.16.2 で追加) それぞれ、Series、DataFrame、GroupBy (DataFrame.groupbyしたデータ) で可能な操作が異なるため、順に記載する。 まずは必要なパッケージを import する。 import numpy as np import pandas as pd イテレーション Series Series は以下 2つのイテレーション用メソッドを持つ。各メソッドの挙動は以下のようになる。 __iter__: Series の値 ( values ) のみをイテレーシ
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
XONSH is a Python-powered shell Xonsh (sounds like "consh") is a full-featured and cross-platform Python-based shell. The language is a superset of Python 3 with seamless integration of shell functionality and commands. It works on all major platforms, including Linux, macOS, Windows, BSD, Jupyter, Android and Raspberry Pi. Install Docs Code Sponsor What is Xonsh? Xonsh (sounds like "consh") is a
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