Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 [2020.4.4追記：最新版の紹介記事はこちらです] Pyxelって何？ Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開４日でGitHubのデイリーランキングで全１億のプロジェクト中１位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで１位になっています。（１位の座は48時間持ちませんでしたが…） GitHub上ではその後もスター数が増え続けており、現在は4000スターを

Learn Languages 2018 というイベントで、最近のPythonについて発表してきました。 (一昨年まではLightweight LanguageでLLイベントだったのが、去年からLearn Languagesイベントになったらしい！) Python update in 2018 #ll2018jp from cocodrips www.slideshare.net せっかくなのでポイントだけでも書き起こして見ようと思います。 ここ1~2年で便利になった機能 1. The pathlib module (PEP 428) pathlibはファイルパスに関するモジュールで3.4で導入されました。 ただ、build-inのopenやos.pathモジュールがpathlib.Pathオブジェクトを受け入れられるようになったのがPython3.6(PEP519)となっています。 3.

ソフトウェアエンジニアの花岡です。今回は、きたない requirements.txt から Pipenv に移行し pipenv graph を使って依存ライブラリを管理しやすくする方法について書きました。 きたない requirements.txt とは、依存ライブラリとその依存ライブラリの指定が混在している requirements.txt ファイルのことです。たとえば $ pip install flask $ pip freeze > requirements.txt のように生成した requirements.txt を使っているとき、本記事ではその requirements.txt を、きたない requirements.txt と呼ぶことにします。 きたなくない requirements.txt とは pip の constraints の正しい用途のように、直接依存している

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あの慣習 メールにパスワード付きzipを添付して「パスワードは別途お送りいたします」とする慣習、ありますよね。 自分からはやらないけど、相手に合わせてやらざるを得なかったりしてめんどくさい。 ここでは、このやり方の是非は問題にしません。 どんなに是非を説いても、この慣習があるという状況は変わらないので。 そして、この慣習を無くすことも考えません。 そういうのは巨大な力を持った何かにおまかせします。 昔のエラい人は言いました。「長いものには巻かれろ」と。 ただし、巻かれ方は考えたほうがいいと思うのです。 スマートな巻かれ方を考える 巻かれるにあたって、解決したいことはただ一つ。めんどくさくないこと。 このためにWebシステム作って、ブラウザ開いてどうのこうのなんてやってると本末転倒です。 可能な限り、普通のメール送信に近い形で実現したい。 というわけで、あれこれ考えた末、一部の制約を許容しつ

※ 私がAHKを完全に使わなくなったのでもう比較することはないし，この記事を書く上での視点に意味がなくなったので更新はやめます． Keyhac Ver1.77時点の情報であるため，誤りがある可能性も十分あります．差分は作者のブログなどで確認してください． 用途 アプリケーションランチャー及びアクティブ化 無変換+anykeyでvimみたいな動きとか ウィンドウ別の動きの設定今は使わなくなった． MX ERGOの拡張ボタンへの割当 環境 Win10 （記事更新時点で最新のもの） keyhac 1.77 autohotkey 良い所 ある単純な機能を実現するためのコードが短くて済む wikiの情報が非常に豊富 マウスの組み合わせもカスタマイズ可能. {blind}でshift+割り当てたホットキーとかできる. 悪い所 キーすり抜け問題がどう頑張っても残る あまり綺麗ではない構文 スクリプトの知

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世界中で利用されている国産プログラム言語「Ruby」が、機械学習や人工知能（AI）開発の盛り上がりを前に正念場を迎えている。米Googleなどを後ろ盾に「Python」が同分野でソフトを充実させる一方で、Rubyの存在感は薄い。5月19日に開かれた「DataScience.rb ワークショップ 〜ここまでできる Rubyでデータサイエンス〜」で、Ruby開発者達は危機感をあらわにした。 「Rubyはデータサイエンスの分野で“歯抜けの状態”だ」。生物学関連のソフトウェア開発に携わる西田孝三氏は、Rubyの現状をこう評する。西田氏は芦田恵大氏、三軒家佑將氏と共同で、2016年10月から2017年2月までの2016年度Ruby Association開発助成プロジェクトの下、Rubyのデータ処理ライブラリの整備に取り組んだ。 特に不足しているのが、データの前処理に関わるソフトウエアだ。「前処理は

本稿は 2016年10月13日 (木) に Tim Abbott 氏によって書かれた記事の翻訳です。 Static types in Python, oh my(py)! https://news.ycombinator.com/item?id=12703008 免責事項/Disclaimer 本稿は 非公式 の翻訳記事です (著者の Tim Abbott 氏に翻訳を公開することの確認は取っています) 。本稿の内容に関して Tim Abbott 氏と Dropbox 社は一切の責任を負いません。 誤訳などありましたら私宛に編集リクエストを送って頂けると助かります。 謝辞 @takada-at に誤訳の指摘をコメントで頂きました @shimizukawa から誤訳修正の編集リクエストを頂きました @cocoatomo は全体を通して誤訳修正、より分りやすい日本語の表現にしてくれました 私の拙

Python 3.6 の新しい dict の実装の紹介と、苦労話をする予定でした。 口頭で補足するつもりだった部分が抜けているので、気になる方はこちらの blog 記事も参考にしてください。 http://dsas.blog.klab.org/archives/python-compact-dict.html

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印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Googleは米国時間1月4日、標準的なPythonインタープリタの代替となるアプローチとして、Pythonコードを「Go」言語にトランスパイル（変換）する「Grumpy」というプロジェクトを発表した。Grumpyは、コンカレント（並行）ワークロードにおいて同社が抱えているパフォーマンス上の不満を解消するために生み出されたものだという。 GrumpyはApacheライセンスの下で公開されている。PythonのソースコードをGoのソースコードに変換し、ネイティブコードとして実行できるようにコンパイルするGrumpyは、純粋なPythonコードが使用するランタイムとの互換性に軸足を置いて設計されている。 GitHub上の同プロジェクトのペー

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お世話になります。 python入門（２＆３対応）で勉強しています Python2系から3系になってから文字列はUnicodeになり、そしてbytes型が追加されたことはわかりました。 byteｓ型を実際に書籍通りで実行してみました C:\Users\mtg-1>python Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul 5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. b'abc' b'abc' bytes('あいう','utf8') b'\xe3\x81\x82\xe3\x81\x84\xe3\x81\x86' b'あい '+

数日前、著名なライターで開発者でもあるZed Shawが “The Case Against Python 3”（Python3を使うべきでない場合） というブログ記事を書きました。私はZedの功績にとても敬意を払っているし、彼の（ Learn Python the Hard Way ）という本の手法は、 私の本 に非常に似ているので、私はいつも、 私の講座 を受講しようとしている人には予習するときに彼の本を読むように伝え、講座を修了した後に練習を積みたい人には復習するときに読むように伝えています。 ですから、今回のPython 3に関するZedの記事が私には賛同できないものだったことは、とても残念でした。 説明しましょう。私の仕事の90％は、さまざまな大企業でのPython講師としての仕事です。幅広い背景に対応して、クラスは「プログラム未経験者のためのPython」や「Python入門」

とりあえず mycli と aws-shell のスクリーンキャストを見てください。 prompt_toolkit はこのようなリッチコンソールアプリを作るためのライブラリです。 Windows でも動きます。 Jupyter (ipython notebook) を切り離した、コンソール版の ipython も次のメジャーバージョンでは readline ベースから prompt_toolkit ベースに作りなおされています。 ipython 以外にも ptpython というシェルもあり、 ipython の各種 magic が不要な場合はこちらで十分でしょう。 https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit#projects-using-prompt-toolkit には、他にも prompt_toolkit を採用

Distelli Agentは今、実行ファイルを1つダウンロードするだけで簡単にインストールできます。この実行ファイルを使うと、適切な管理プロセスを持つエージェントをインストールしたり、新規にリリースしたものをアップロードしたりできるようになります。また、このエージェントはプラットフォームを問わず利用可能で、わずかな容量のCPUやメモリフットプリント（1パーセント未満のCPU使用率、10メガバイト以下のメモリ）で動作します。 私たちは、上記のパフォーマンスをある程度信用した上で、PythonからLuaに移行することにしました。 Pythonで挑む 私がDistelliに入社したのは、2014年の12月のことです。当時、Distelli Agentやコマンドラインツールは、システムで標準となっているバージョンのPython（サポートバージョンは2.4から2.7）を使う数個のターボールとして実