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Pythonには、オブジェクトにある名前の属性が存在するかどうかをチェックする hasattr という組み込み関数があります。 例えば、リストオブジェクトに append という属性が存在するかどうか確認するときは、次のようにかきます。 In [57]: L = [] print(hasattr(L, 'append')) print(L.append) True <built-in method append of list object at 0x7fbc80542d80> リストオブジェクトには append という属性が存在し、メソッドだということ

tl;dr¶ボトルネックはちゃんと測定して把握しないとダメだよ。 N+1問題¶DjangoやRailsなど、ORMを利用するWebフレームワークなどの開発では、よく 「N+1問題」 というのが話題になります。ORMでは、あるモデルが参照している別のモデルを参照するとその時点でSQLが発行されてしまうため、気が付かないうちにパフォーマンスが低下する場合がある、というやつですね。 Django¶例えば、Djangoで次のようなモデルがあったとき、 class Table1(models.Model): text = models

def register_user(first, last, addr1, addr2): d = {'first': first, 'last': last, 'addr1': addr1, 'addr2': addr2, 'tel': '123-456-789'} requests.post(URL, d)

さて、ビッグデータ全盛の昨今、数ギガバイト程度のデータのやり取りは珍しくもなんともない時代になりました。交換用データファイルのフォーマットもいろいろな形式が使われていますが、ここではPythonで一般的に使われているファイル形式を簡単に検討してみましょう。 CSV¶昔から、単純な表形式のデータにはCSVが使われてきました。Microsoft Excelをはじめとしてさまざまなツールでサポートされており、幅広い環境で利用できます。 データの作成¶例として10万行・100カラムのデータを作成し、CSV形式で保存してみましょう。インデックスとして、datetime型の値を指定してます。 %pip install pandas pyarrow numpy tqdm dask graphviz import sys import numpy as np import pandas as pd pd.

Github Profileの設定 GithubのProfile画面 に自分の好きなREADME.mdファイルを表示できる、という話を見かけて、試してしました。ちょっと前に試したときには、自分のアカウントではこの機能を使えなかったようですが、いつの間にか使えるようになっていました。 Githubで自分のアカウント名と同じ名前のリポジトリ(私の場合なら atsuoishimoto) を作成し、つぎのように表示されれば機能が有効になっているようです。 README.txtの生成 作成したリポジトリに README.md という名前のマークダウンでプロファイルを作成すれば、そのまま自分のプロファイル画面に表示されます。 単に README.md を書いておくのも芸がない話なので、定期的にこのブログのRSSを取得し、プロファイルに表示するようにしてみました。 生成には、SSGにこのサイトや pyt

Python.jp Discordサーバを始めてから、早いものでもう２年ほど経ちました。登録者は2700名ほどで、初心者の質問なんかもちょくちょく流れてきます。 で、結構いろんな質問を見てるんですが、初心者はもちろん、プログラミングを始めてからけっこうたつような人でも、質問の内容がどうも怪しい、という人がいます。コンピュータやプログラミングの知識以前に、なにか問題を解決するときに、解決するための基礎的な手順ができていない感じの人たちです。プログラミングというのはある意味で問題解決の連続ですから、これがうまくできないとなかなか先に進めません。 なかでも、「問題を分割しない人」 というタイプの人が、プログラミングの勉強に苦労している人たちにはかなり多い感じがしています。 独学でプログラミングを覚えると、最初はこういった手法に気が付きにくいかもしれませんから、簡単にやり方を説明してみようと思いま