PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14： Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました（この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います）。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。
【2023年版 優良ツールまとめ】このツールを使っていないエンジニアは人生を悔い改めよ - Qiita
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 はじめに 本記事は2023年のエンジニア向け生産性向上ツールの紹介記事です。 2022年11月のChatGPTの登場を機に生成AIは急激な進化をみせ、生成AIに関連したツールが次々と登場しています。ソフトバンクグループの社長である孫正義氏が 「ChatGPTを使ってない人は『人生を悔い改めた方がいい』」と発言 するほど、これからは"どのようにAI等のツールを活用するか"が重要となります。強気の発言ではありますが、活用するのか・取り残されるのかという危機感を強く持つべきとの意図であるといえます。 実際、現代ではITツールを使いこなしてるか否かで生産性に明確な違いが現れるように
【永久保存版】シェルスクリプト完全攻略ガイド - Qiita
弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら、Organizationのページも覗いてみてください。 また、Nucoでは一緒に働く仲間も募集しています！興味をお持ちいただける方は、こちらまで。 シェルスクリプトの世界へようこそ！ シェルスクリプトって何？ シェルスクリプトは普段 Bash などのシェルで実行しているコマンドを並べて、まとめて実行できるようにしたものです。ファイルのバックアップ、ログファイルの解析、システムのセットアップなど、ターミナルで行っていた一連の作業をまとめてシェルスクリプトに記述することで、シェルスクリプトを実行するだけで自動的に一連の作業を終わらせることができるようになります。また、シェルスクリプトはファイルに保存することになるため、再利用するのも簡単になります。 シェルスクリプトで使うコマンドの多くは UNIX コマンドになると思います
API設計まとめ - Qiita
はじめに 自分は2021年に新卒でWeb系の開発会社にフロントエンジニアとして入社し2022年で2年目になります。 実務ではReact×TypeScriptを利用したフロント周りとNode.js(Nest)やRailsを用いたバックエンド(API)の開発をしています。 その中で使っていたAPI設計について改めて学び直したのでまとめて行きます。 この記事の対象者 エンジニア初心者から中級者 APIについて学びを深めたい人 この記事の目標 APIについて学ぶ 我流ではなく正しいAPI設計について学ぶ この記事でやらないこと 具体的にコードを用いたAPI設計の書き方の説明に関しては下記の記事で解説をしています。 APIについて APIとは APIは"Application Programming Interface"の略で、直訳すると「アプリケーションを使プログラミングを使ってつなぐ」という意味
VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
機械学習が独学できる日本語Youtube難易度別まとめ - Qiita
こんにちは。 在宅の機会が増えて以来Youtubeを見る機会が増え、機械学習などが勉強できるチャンネルをいくつか探しては見ていました。探した中でよかったと思ったものをメモしていたのですが、せっかくなので公開したいと思います。日本語のソースがあるもののみ対象にしており、『これ無料でいいのか？』と思ったチャンネルを紹介したいと思います。主観で以下のレベルに分けましたがあくまで参考程度にお願いいたします。 基本：Pythonを触ってみた人 Pythonの説明・動かし方などを解説していて、動画によっては踏み込んだ内容になる 応用：アルゴリズムを使いこなしたい人 「model.fit(X, y)して動かしてみた」よりも踏みこみ、Python自体の説明は少ない 発展：研究開発もしたい人 最新の手法の仕組みの理解などが主眼であり、Pythonの解説はほぼ無い もしおすすめのチャンネルございましたらぜひコ
技術ようつべチャンネル集 - Qiita
役立つYouTubeのチャンネルまとめ 数学、物理、アルゴリズム、プログラミング、などなど自分が使う技術に役立ちそうだな、困ったときによく見たなと思うチャンネルを紹介する。 取っ掛かり、ハマりがち、コツみたいな物が拾える。数学がメイン。随時更新していくつもり。 当たり前だけどちゃんと本も読んで勉強するんだぞ。 背景 YouTubeは視聴する登録チャンネルの数が増えると、チャンネルが埋もれて発掘困難になりがち (chrome拡張でできるチャンネルのフォルダ分け機能は、ぽちぽち登録するのも面倒で、そのフォルダの中から掘り出すのも難しい) モチベが上がる(おべんつよしたい)チャンネルを探してるうちに湧いてくる、わんにゃんコンテンツ(だいちゅき)に流され一日が終わるため、 モチベが上がる有用なチャンネルにすぐにたどり着くために、よく使うQiitaに列挙しておくことにした Streamや大学専用サイ
ipywidgetsとBokeh使ってインタラクティブな可視化をする - Qiita
なぜ対話型なのか 何らかのパラメータが入ったグラフを出力したい場合、パラメータを変化させる度に確認する方法としては下記のような方法が考えられます。 出力関数の引数を都度入力してグラフを出力 変化させたいパラメータの全てのグラフを出力 対話型でパラメータを設定してグラフを出力 1の方法は入力が少し面倒です。IPythonのコンソール上ならまだしも、Jupyter notebookで関数を実行して、実行した関数の引数を書き換えて・・・はい、面倒ですね。 2の方法はどうでしょうか。2〜3個のグラフを一度に出力して比較するのは十分実用的と言えそうです。 しかし、みたいパラメータが100個あるような状況では人間の目で確認するのが大変そうです。 ということで、3の方法を実装してみます。 ipywidgetsのインストール Jupyter notebookで対話型のUIを実装するにはipywidgets
ドキュメント作成スキル向上を目指す人向けおすすめ記事まとめ - Qiita
システム開発にドキュメントは欠かせません。ドキュメントが得意になれば活躍の幅が大いに広がりますよね。 この記事では、まず冒頭でドキュメントの作成に求められると思うことを整理した上で、そのスキル獲得に役立つと思われる記事や書籍を集めてみました。もちろん他にもあると思うので、もしお薦めのものがあれば是非コメントで教えて下さい 更新履歴 ・2021/04/16：文章術系にリンクを追加しました。 ・2020/11/28：文章術系にリンクを追加しました。 ・2020/07/24：文章術系にリンクを追加しました。 ・2020/05/24：文章術系にリンクを追加しました。 ・2020/05/14：スライドデザイン系にリンクを追加しました。 ・2020/04/29：スライドデザイン系にリンクを追加しました。 ・2020/04/17：文章術系にリンクを追加しました。 ・2020/04/12：関連するTwit
【翻訳】Minimally Sufficient Pandas（エッセンシャル版） - Qiita
Overview この記事は pandasクックブック-―Pythonによるデータ処理のレシピ の著者である Ted Petrou 氏の以下の記事、 Minimally Sufficient Pandas の一部を、許可を得て翻訳したものです。 https://twitter.com/arc279/status/1095511875050033152 全文は「何故そうしたほうが良いのか？」などにも詳しく言及していて長文のため、具体例だけ先に訳しました。 詳しい理由などは元記事を参照してください。 元記事の全文はこちらです。 不自然な点、間違っている点などがありましたら指摘してもらえると助かります。 リポジトリはここにあります。 以下、忙しい人のための意訳です。 カラム(Series)の選択にドット表記を使わない。ブラケット表記を使う。 OK) df[“count”] NG) df.coun
【翻訳】Minimally Sufficient Pandas（全文） - Qiita
Overview この記事は pandasクックブック-―Pythonによるデータ処理のレシピ の著者である Ted Petrou 氏の以下の記事、 Minimally Sufficient Pandas を、許諾を得て翻訳したものです。 https://twitter.com/arc279/status/1095511875050033152 不自然な点、間違っている点などがありましたら指摘してもらえると助かります。 リポジトリはここにあります。 また、長文のため、具体例だけざっくり訳した版も用意しました。 以下、翻訳です。 Minimally Sufficient Pandas（必要最低限の Pandas） この記事では、データ分析にpandasを使用する際の、私の最適と思う意見を提案します。 私の目的は、データ分析のほとんどのケースでは、ライブラリの一部の機能だけで十分であることを主
【Flutter】アプリ開発_初心者のアプリをプロっぽくする最強のpackageを紹介 - Qiita
はじめに 2020年の元旦からFlutterの勉強を開始し、無事2ヶ月で見た目がそれなりのアプリを作ることができるようになりました。これは、すんごい方々が作ったパッケージを使用したおかげです。今回、私が使ったパッケージ・使わなかったけど、いいと思ったパッケージをまとめていきたいと思います。初心者がそれなりの物を短時間で作るにはすんごい方々が作ったすんごいパッケージをどれだけ知っているか、そしてそれをいかに組み合わせられるかが重要だと思います。下記が私が紹介するパッケージで作ったアプリです。もし、インストールしていただけたら嬉しいです。評価してくださると泣いて喜びます。私のアプリ見ながらだと、よりどこに該当のパッケージが使われているかわかりやすいかと思います。 画面チュートリアル編 1.tutorial_coach_mark https://pub.dev/packages/tutorial
YouTuberから学ぶデータサイエンスまとめ。海外チャンネル多め。 - Qiita
はじめに AdventCalendar何書こうかなぁと色々考えた結果、最近プログラミングや機械学習のレクチャーをしてくれるYouTuberの動画をよく見ているのでそれをシェアすれば良いのでは？と思い、まとめてみました 嘘です。あまりに過去書いたGCP関連のQiita記事が伸びないからグラドルが脇見せ始めるのと同じように売れ線の記事を書きたくなっただけです。 リンクをクリックするとそのままYouTube動画が開始されることがあるので、音声をオンにしている人(or 職場で見てる人)は注意してください 基本は再生リスト画面に飛ぶので再生されることは少ないですが直接動画に飛ぶリンクについては注記しております。チャンネルのイメージを掴んでいただくため引用の範囲でチャンネルTop画面をキャプチャしてます。 とりあえずここにあげてるのをチャンネル登録しておくと幸せになれる（はず） ジャンル チャンネル
Unity臭さを消す方法10連発 - Qiita
Unity臭さとは これ 非常にいい感じの画面ですね。こういう雰囲気の画面を見たとき、一目で「あーUnityだなー」と感じるような体験をしたことがある方は多いのではないでしょうか。今回はこの画面をどうにかしていきます。 数が多いうえに基本的なテクニックが多いので、この記事ではそれぞれの手段についてそこまで詳細に説明してません。キーワードをもとに適宜ググればいくらでも記事がヒットしますので、そっちに丸投げすることにします。 あらかじめことわっておきますが、別に「Unity臭い作品は悪」というわけではなく、私が「いい作品なのにUnity臭さが抜ければなー」と思う機会が多いので、ひと手間、手軽にクオリティアップができる手段として「Unity臭さを消す」方法をまとめておきたいな、という意図で書いています。ですのでプロトタイプやゲームの手触りを確かめるような目的のもとでは、今回上げるような方法は必要
DataFrameで特徴量作るのめんどくさ過ぎる。。featuretoolsを使って自動生成したろ - Qiita
前にSQLで言う所のcase when x then y else z end的な処理をpandasでやる時にすぐやり方を忘れるから記事にした。あれはあれでいいのだけれど、まだまだ前処理にすごく時間がかかる！！めっちゃめんどい なんとかしたい... 今までpandas.DataFrameで色々特徴量生成（feature creationとかfeature engineering）する時に、ごちゃごちゃpandasのネイティブな機能を使って生成してたけど、kagglerのエレガントなデータの前処理を見ていると下記モジュールを使っている人が多い印象。 scikit-learn.preprocessing category_encoders featuretools 特に大量に特徴量を生成したい場合、featuretoolsがすごく便利そうな予感！！！ よっしゃ!! 使ってみよ！！！ Featu
3年かけてたどり着いた英語記事を読むための方法 - Qiita
2023/07/03 要約ツールに｢ChatGPTを利用する場合｣を追加し、サンプルの生成結果を記載しました。 以前は英語の記事の読み書きが苦手だったのを、このようにして克服した、という話を書きます。 成果を数値で測ってないですが、RSSフィードに登録している英語メディアの数が大幅に増えました。以前は全体の5%程度に対し、今は50%以上が英語メディアになっています。英語に対する心理的ハードルは大きく下がりました。 また、読む力を付けたことで自作のOSSのREADMEもほぼ自力で書けるようになりました。 https://github.com/goodwithtech/dockle/blob/master/README.md では始めます。 全体像 僕の場合、1000文字以上の英文記事を読む場合、STEP1に含まれる内容は必ず行います。 STEP2に含まれるものは、辞書なしで読めないときだけ行
プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】
プログラミングでよく使う英単語のまとめ【随時更新】 随時追加、整理していきます。 名前をつけるときには、名詞、動詞の違い、複数形、過去形などに注意しましょう。 オブジェクト指向では、クラス名は名詞、メソッドは動詞とします。 使ってはいけない言葉 get / set アクセサ (getter / setter) やプロパティによく使われている。 それ以外に使うと混乱を招くのでよくない。 get は軽量な処理と考えるので、中に重い処理は書いてはいけない。 単純な取得/設定以外で使いたくなったら他の言葉を考える。 load, save, commit, store, enable, disable, fetch, register, configure, add, etc... check 意味が広すぎて何をしているかわからない。 できるだけ別の言葉を使う。 具体的に何をしているかに分解して考え
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細かいけど伝えたかった先輩のコードレビュー - Qiita
Ubuntuに最新のNode.jsを難なくインストールする - Qiita
