→言語・開発環境
→AI/機械学習←Google Colabについてはこちら
→PyTorchについてはディープラーニングへ
→スクレイピング
→自動化
サブトピック†
一般記事†
matplotlib†
Mojo†
PyScript†
NumPy†
Anaconda†
GUIアプリ開発†
Flet†
- Pythonを使ったGUIアプリを「お手軽に」作りたかった件 - Qiita 2023.5
- Tkinter・PyQt・wxPythonなどは見た目が好みにヒットしなかったので真っ先に候補から消えた。
- WindowsFormsもデフォルトの見た目が気に入らず一から画像を用意してGUIを作り上げた経験があり、面倒なのが分かっていたので除外。
- Kivy:「Kv言語」の学習コストが高い
- WPF:公式ドキュメントが分かりづらいという難点に頭を悩ませられた。後C#のフレームワークなのでPythonとの連携をさせるのが少し面倒
- Electron:Pythonしか扱えないエンジニアにとってはHTML+CSS+JavaScript、追加で自分はTypeScriptとReactを使っているので学習コストがメチャ高い
- Eel:もっとお手軽さが欲しいという事で保留
- CustomTkinter:レイアウト調整が思った通りにいかない、UIのツリー構造が使いづらい、デザインのカスタマイズ性に限界があった
- 結果、Fletを採用
開発ツール†
→PylanceについてはPython文法系Tipsへ
- 僕が仮想通貨Botを作るときに手放せない便利なPythonライブラリを9個紹介します|くりぷとべあー|note 2022.8
- retry, timeout-decorator, tabulate, pretty_errors, rich, slackweb, pdb, progress apply, Zyte Smart Proxy Manager
- CCXT, talib: 説明不要かと
- cudf: GPU版pandasみたいなやつ。GPUさえあれば死ぬほど早くデータ処理できる。
- seaborn: シュッとしたmatplotlib
- argparse: 実行時のコマンドライン引数の取り扱いが簡単になる
- pendulm: datetime処理が少し直感的になる
テスト、pytest†
VSCodeでpytest†
- テストクラスが認識されない場合、settings.json の "python.testing.pytestArgs" にフォルダ名を書いてみると認識してくれるかもしれない
- ただし、pytest が Discovery Errorになった場合、settings.json 内の python.testing.pytestArgs に書いているディレクトリをうっかり消してしまったりしていないか確認する。
環境構築†
- venv --- 仮想環境の作成 2021.8
- venv モジュールは、軽量な "仮想環境" の作成のサポートを提供します。仮想環境には、仮想環境ごとの site ディレクトリがあり、これはシステムの site ディレクトリから分離させることができます。それぞれの仮想環境には、それ自身に (この仮想環境を作成するのに使ったバイナリのバージョンに合った) Python バイナリがあり、仮想環境ごとの site ディレクトリに独立した Python パッケージ群をインストールできます。
Poetry†