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import cofigparser

configparser.ConfigParser()
# general type
configparaser.RawConfigParser()
# the type to interporate % or (

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from typing import NamedTuple

class PathContainer(NamedTuple):
    root: str
    document: str
    exe: str

path_container = PathContainer("root_path","document_path","exe_path")

# immutableだけど各要素に名前でアクセスできるのが良い点

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Advantage

• unittestと比べてfixtureという機能が素晴らしいことでテストコードがクリーンにかける
• fixtureはテスト間で共有できることが最大のメリット
• fixtureの呼び出し方がDIコンテナっぽい？
• 動的に書ける

references

• https://www.m3tech.blog/entry/pytest-summary
• https://qiita.com/sasaki77/items/97c90ae272373d78b422
• https://qiita.com/_akiyama_/items/9ead227227d669b0564e#フィクスチャからフィクスチャを使う

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with open('a', 'r') as a, open('b', 'w') as b:
    do_something()

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df.isin([1,2])
# 全ての要素が1, 2 をかどうかチェックしてくれる

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import pandas as pd
# change the display 
pd.set_option('display.max_columns', 100)
pd.set_option('display.max_rows', 100)

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pythonにおけるstacktraceは、例外発生時に、sys.las_traceback という変数にtracebackオブジェクトとして格納される。 その中身を参照するためにsys.exc_info()が用意されている。

reference

https://vaaaaaanquish.hatenablog.com/entry/2017/12/14/183225

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git rm --cached 'file name' ファイルを管理対象から外す(-rでディレクトリごと)

git stash 一時的に変更を保存する

git stash apply stash@{num} 一時的に保存した変更を元に戻す

git checkout

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import torch

# save parameters
torch.save(model.state_dict(), PATH)

# load parameters
model = ModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

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