インフラ開発部でテックリードをしております上畑です。 ラクスで利用しているAnsibleコードについて、Ansibleのバージョンアップを行った内容を記事にしました。 この記事が同じような境遇のどなたかの助力になれば幸いです。 1. 背景 2. Ansibleバージョンアップ 2-1. AnsibleとPythonの関係調査 2-2. 各OSの標準Pythonバージョン一覧調査 2-3. Porting Guideによる仕様変更の確認 2-4. バージョンアップ戦略 2-5. Ansibleコード修正内容 [修正対応内容] ansible-2.9.27 to ansible-8.7.0 ansible-8.7.0 to ansible-9.12.0 3. コード修正にはAnsible-Lintの自動修正(autofix)機能を使う 3-1. 実行方法 オプションの使い方 ルール一覧 4.
「Tkinter」というGUIライブラリを利用することで、PythonでもデスクトップのGUIアプリを作成できる。その方法を解説しよう。 「デスクトップアプリをPythonとTkinterを使って作ろう」というのが本特集のテーマです。はじめに、デスクトップアプリ、Python、そしてTkinterとは何かを確認しましょう。 デスクトップアプリとは？ デスクトップアプリは「アプリ」の一形態です。 アプリは「アプリケーション」の略で、WindowsやmacOS、iOS、Androidといった「オペレーティングシステム」（OS）の上で動作するソフトウエアのことです。 現時点で、アプリは大別すると、次の3つに分類できるでしょう。 CUIは「キャラクターユーザーインタフェース」（Character User Interface）の略です。CUIアプリは、一般的にはキーボードによるコマンド入力で操作し
連載概要 本連載はPythonについての知識を既にある程度は身に付けている方を対象として、Pythonでデータ処理を行う上で必須ともいえるNumPyやpandas、Matplotlibなどの各種ライブラリの基本的な使い方を学んでいくものです。そして、それらの使い方をある程度覚えた上で、それらを活用してデータ処理を行うための第一歩を踏み出すことを目的としています。 前回はCalifornia Housingデータセット（カリフォルニアの住宅価格のデータセット）の中でもMedInc列とMedHouseVal列に着目して、箱ひげ図とヒストグラムを使い、それらを可視化してみました。今回はそれらのデータの間に関連があるかどうかを、相関係数と散布図を使って考えてみましょう。 なお、今回は相関係数の可視化にseabornというライブラリを用います。これはPythonには標準で付属していないので「pip
syslog — Unix syslog library routines¶ This module provides an interface to the Unix syslog library routines. Refer to the Unix manual pages for a detailed description of the syslog facility. This module wraps the system syslog family of routines. A pure Python library that can speak to a syslog server is available in the logging.handlers module as SysLogHandler. The module defines the following f
sqlite3 — DB-API 2.0 interface for SQLite databases¶ Source code: Lib/sqlite3/ SQLite is a C library that provides a lightweight disk-based database that doesn’t require a separate server process and allows accessing the database using a nonstandard variant of the SQL query language. Some applications can use SQLite for internal data storage. It’s also possible to prototype an application using SQ
PEP 249 – Python Database API Specification v2.0 Author: Marc-André Lemburg <mal at lemburg.com> Discussions-To: Db-SIG list Status: Final Type: Informational Created: 12-Apr-1999 Post-History: Replaces: 248 Table of Contents Introduction Module Interface Constructors Globals Exceptions Connection Objects Connection methods Cursor Objects Cursor attributes Cursor methods Type Objects and Construct
PEP 20 – The Zen of Python Author: Tim Peters <tim.peters at gmail.com> Status: Active Type: Informational Created: 19-Aug-2004 Post-History: 22-Aug-2004 Table of Contents Abstract The Zen of Python Easter Egg References Copyright Abstract Long time Pythoneer Tim Peters succinctly channels the BDFL’s guiding principles for Python’s design into 20 aphorisms, only 19 of which have been written down.
Pythonにもプログラミングお作法があります。それは「Pythonic」と「The Zen of Python」になります。Pythonの学習を始める前にご一読いただけると、学習効率が高まると考えております。 なお、当協会は「Pythonic」と「The Zen of Python」を一人でも多くの方に理解してほしいと考え、以下のサイトで無料の検定試験を実施しています。（合格者には認定証が発行されます）興味がある方は以下より受験いただけると幸いです。 PythonZen & PEP 8 検定試験のWebサイトへ プログラミングフィロソフィー「Pythonic」Pythonを使う人たちの間で共有されている造語に「Pythonic」というものがあります。「Pythonic」はプログラミングフィロソフィーに関して幅広い意味を含むことばです。Pythonの素晴らしさを最大限に引き出せるエンジニア
Oracle DatabaseがGraalVMを搭載、DB上でJavaScriptを実行可能。Pythonやほかの言語もサポートしていくと オラクルは、最新データベース「Oracle Database 21c」を含む「Oracle Autonomous Database」を、Oracle Cloud上で無料で利用できる「Always Free」で提供開始したと発表しました。 「Oracle Database 21cは、世界で最も強力なコンバージド・データベース・エンジンの提供というオラクルの戦略を継続します。」発表資料はこちら https://t.co/DH13zechSx #database #データベース #OracleLive pic.twitter.com/o5huPbw6Hp — Oracle Japan/日本オラクル (@Oracle_Japan) January 14, 20
「ここで改行するほうがキレイで良いと思います」 『いや、私はこちらのほうがキレイ良いと思います』 コードレビューでこういう議論をしたことはありませんか？ 大切なことだとは思いますが、生産性にはあまり直結しません。議論を避けるために書き方を決めるほうが良いでしょう （個々の問題について逐次議論するのがエネルギーを無駄にしてしまいます。一度決めて、再利用するようにしたいものです）。 今日はそのために使える black というツールを紹介します （「私はflake8を使ってるから結構です」と思われるかもしれませんが、少し違う話なので読んでみてください）。 blackを使おう Pythonのコードを自動でフォーマットしてくれる black を紹介します。 github.com blackはPythonのコードフォーマッターで、自動的にPythonプログラムの書き方を修正してくれます。 PEP8 と
Red Hatの森若です。 今回はRHEL8でのPythonがどのようにパッケージされているかを見ていきます。 Red Hat Enterprise Linux 8には"python"コマンドがない!? Red Hat Enterprise Linux 8 はインストール直後のデフォルト状態では "python" コマンドが存在しません。(ほとんどの場合"python3"コマンドはあります。) pythonコマンドがない……!? RHELは各種のシステムツールがPythonで実装されており、RHELであれば "python"コマンドが利用できるという状況が続いてきました。RHEL 8では少し様子が違うようです。詳しくみていきましょう。 3つのPython処理系 RHEL 8 Betaでは、Pythonの処理系は3種類存在します。 platform-python: RHELに同梱の各種システ
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
Pythonで並列処理・並行処理を提供する標準モジュールは数多くあり、初めてだと違いを理解するのは困難です。この記事では、それぞれの違いについて調べました。 threadモジュール(Python 2), _threadモジュール(Python 3) かつてPython 2にはthreadモジュールという複数のスレッドを扱うためのモジュールが存在していましたが、Python 3でdeprecated扱いになりました。一応_threadモジュールという名前で残っています。公式でも述べられているように、一般には、thread/_threadモジュールではなく、より高レベルなthreadingモジュールの使用が推奨されるようです。 threadingモジュール threadingモジュールは、先述の通り、複数のスレッドを扱うためのモジュールです。thread/_threadモジュールより高レベルと
オープンソースソフトウェアの開発においては、コミュニティメンバーからのコードのコントリビュートだけでなく、さまざまな立場の人々から「この機能がほしい」「この動作はバグではないか」といった意見が寄せられます。 有名なオープンソースプロジェクトであるほど、そうした多くの意見やコメントを受け止めつつ開発は進んでいくわけですが、そうした状況は一方でさまざまな気苦労を生むであろうことは容易に想像が付きます。 人気のあるプログラミング言語として知られるPythonの生みの親であるGuido van Rossum氏は2018年7月、Pythonを開発する過程で生ずるさまざまな意思決定の気苦労から離れたいとの理由で、Pythonにおける「優しい終身の独裁者」からの引退を発表しました。 ちょうど新バージョン「Ruby 2.6」が登場したばかりのRubyに対しても、米国の掲示板redditで「[whining
無償のエディタであるVisual Studio Codeの拡張機能として、AIがコーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」（以下IntelliCode）が、Javaに対応したと発表されました。 IntelliCodeはコードの入力や補完において、もっとも適切と思われるコードをコンテキストに即してレコメンデーションをしてくれるというもの。さらにコードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘や、コードスタイルと書式の規則の推測もしてくれます。 これまでC#とPythonに対応していましたが、今回新しくJavaにも対応しました。 AI機能はGitHubで100以上スターが付いているオープンソースプロジェクトのコードを用い、コードのパターンやプラクティスなどに関する機械学習が行われたと説明されています。 これによりJava SEやSpring
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
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