Spacemacs + Python で快適コーディング環境を整える

最近spacemacsにハマってます。「Spacemacs とはなんぞや」についてはいろんな方々が 解説してくださっているので、その魅力についてはぜひそちらをご参照ください。 かくいう私もそういった記事を読んで手を出し、そのまま戻れなくなった身です。

今回は Python のコーディング環境を整えてみます。条件は以下。

• Python 3.6.6
• Spacemacs (develop branch)
• virtualenvwrapper を使用している
• pyenv を使用している (optional)

Spacemacs + Python + LiveCoding + IPython

Spacemacs では .py という拡張子のファイルを開くだけで Python コーディング用の様々なパッケージが自動インストールされる¹のですが、 pip で特定のパッケージをインストールするとさらにパワフルになります。 しかも自動で。

サポートされている機能はこんな感じです。参考: spacemacs/Python layer

• コードの自動補完
• ドキュメント検索
• テスト実行
• virtualenv のサポート
• PEP8 互換のコードチェック・自動整形
• 不要な import 文のハイライト
• import 文をアルファベット順で自動ソート
• ライブコーディング
• REPL
• Python で書かれた Lisp 方言 hy との互換性

Pythonでバイナリファイルをnバイトずつ取り出したかった

• やりたかったこと
  • 4バイトずつ取り出す
  • リトルエンディアンでunsigned intに変換する
  • リストにぶちこむ

read(), struct.unpack()などでできそうな気はしたんですが、Pythonっぽいやり方ないのかなと探した結果をメモしておきます。オーバーヘッドなどを考えると最適解ではないと思うので、ビッグデータには向いていないはずです。

IPythonにモジュールを自動リロードしてほしいとき

1. IPython上でモジュールをimportする。
2. コードスニペットを書いてテストしてみる。
3. エディタでモジュールを書き直す。
4. 反映させるにはIPythonごと再起動する必要がある。
5. 「なんで？」ってなる。

では、自動化を始めましょう。

ディープラーニングするPython製の将棋AIを見つけたら2 years ago

AlphaGoってどのくらいの強さなんでしょう。とりあえずべらぼうに強いとは聞いたんですが、囲碁にまったく明るくない私にとっては、ドラゴンボールにおける「宇宙一強い」くらい現実味のないふわふわした印象です。

そんな私にもわかることはあって、なんでも『ディープラーニング』という言葉を世界的に有名にしたらしいですね。『深層学習』って言うと、むしろ漢字なのに意味が遠い気がします。

どこの国でもそうですが、あまりにも文化や常識からかけ離れたものであればあるほど、名前をそのまま取り込む傾向にあるように思います。例えば日本発祥のmai waifuとかwapaneseとか。

私は将棋が好きなので「マシンでディープなラーニングをするショーギ・インテリジェンスがあればプレイできるのに」などと今風なことを考えていたらありました。それもPython製の、まだ開発版のAIが。

AIが人類を超える日は来るの？→もう来てるよ

先日買い物に行きました。ごま油が欲しかったのですが、目の前にあったのは

• 298円のごま油（250g、セール中）
• 378円のごま油（340g、通常価格）

の2つ。私は安ければ何でも良いのですが、オトクなのはどちらだ？と考えたとき、暗算が苦手なのですぐに答えが出ません。そこでGoogleアシスタントさんにご登場願いました。

• 「250グラム298円のごま油と340グラム378円のごま油、安いのはどっち？」
• 「お調べしました」
• 「えっ」

unmoをsetup.pyを使ってパッケージにしてみた

Pythonのパッケージと言えばsetup.pyです。依存関係も解決してくれるし、必要ならwheelを使ったプリビルトパッケージも含めることができます。

でも書くのが面倒くさいと思ってずっと放置していたんですが、先日知人にUnmoを試してもらおうと思ったら思いの外手間がかかりました。知人がコマンドプロンプトに明るくないのも手伝って、

• 「pip install dillして」
• 「ぷっぷ……なに？」
• 「ぴっぷ いんすとーる でぃる」
• 「ぴっぷい……？」

などという珍妙な会話に。二度あの会話をするくらいならsetup.pyを書いたほうがずっと楽だと気づきました。

Pythonのテストで悩むあなたへ送るnoseフレームワーク

nose = unittest + coverage + doctest + and more!

前回はデコレータを使ってコードのインデントを浅くし、ボイラープレートとなっていた繰り返し処理をひとつにまとめました。しかしその際、「挙動が変わってしまったらどうしよう」と怯えながら書き換えていたのも事実です。

sandmark.hateblo.jp

今回はユニットテストという命綱を作ることで実装に専念できる環境を整え、また中途半端なリファクタリングもどきによってバラバラになった感のある仕様をまとめてみます。

教科書はいつものスマパイです。

スマートPythonプログラミング: Pythonのより良い書き方を学ぶ