Google App Engine/Python3.7でResponderアプリを動かしてみる
この記事はGAE (Go/Python) もくもく勉強会 in 横浜タネマキ vol.58開催中に書きました。 最近興味があるResponderというPythonのウェブフレームワークをGoogle App Engine/Python3.7で動かしてみました。 Responder公式ドキュメントのQuick Start!に載っているコードはそのままでは動きませんでした。 以下に変更ポイントを書きます。 responder.API()に引数として以下を指定static_dir: 静的ファイルを置いているディレクトリtemplates_dir: テンプレートファイルを置いているディレクトリapp.yamlにentrypoint: uvicorn --host 0.0.0.0 --port $PORT main:appを追記サンプルのコードは以下Gistに置いておきました。 https://gi
[Python]ファイル/ディレクトリ操作 - Qiita
毎回調べるの面倒なので、Pythonでファイル/ディレクトリ操作する方法をまとめておく。 パスが存在するかチェックする
![[Python]ファイル/ディレクトリ操作 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d2e8ee9936ea8bd8fed473ef137d4290528eb8ab/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJUUzJTgzJTk1JUUzJTgyJUExJUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJUFCJTJGJUUzJTgzJTg3JUUzJTgyJUEzJUUzJTgzJUFDJUUzJTgyJUFGJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFBJUU2JTkzJThEJUU0JUJEJTlDJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1kMzUwNjM3NTdhODE4ZGMxZWIwYWIyN2Y1OGM4ZjU5OQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzdXBlcnNhaWFrdWppbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NDM4YTY0ZDdkYWRmMTQxNDhkYTFiMzYzY2M5NjlkNjA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9e1306d8e39890a10c00a1c4d1a56d50)
【2023年5月改訂版】実践 Python データサイエンス
このコースは、Pythonを使ってデータを解析し可視化するために必要なスキルを網羅しています。Pythonと科学計算のためのライブラリの使い方が完璧に理解できるようになっています。 このコースを習得すれば、次のような事ができるようになります。 - Pythonプログラミングへの知識が深まります。 - NumPyを使って、アレイを使った数値計算ができるようになります。 - pandasを使った効果的なデータ解析ができるようになります。 - Matplotlibとseabornを使って、出版にも使えるほど綺麗なデータの可視化が可能になります。 - Pythonを使って実際にデータを解析する方法論が身につきます。 - 機械学習への理解が相当高まります。 2023年5月にコースの大幅改訂を行いました。ほとんどすべての動画と資料が更新されています。 17時間以上、100本を超えるビデオと、すぐに使え
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