Narito TakizawaNarito Takizawa 札幌在住の、Webエンジニア。Python/Djangoでのバックエンド開発や講師業をしています。 趣味はピアノとギター 著書 Github toritoritorina@gmail.com
QMLやアイコンなどのファイルもリソースとしてpythonアプリの実行ファイル形式(exe化)に含める方法
前回はQMLファイルを使ったpythonによるGUIアプリの作成手順を解説しました。 2019年6月24日Qt for Python(PySide2)をQMLで開発するための環境構築 今回は作成したアプリを配布する際の事を考えてみます。 配布の際には、作成したpythonコードをWindowsであればexe、Macであればapp形式などに変換するとpythonをインストールしていない人でも動かすことができるので便利です。 これらの実行形式に変換するには、pyinstollerやcx_Freeze、py2exeなどが使えますが、実際のやり方はほかの記事に譲るとして、やってみるとひとつ重大な問題があることが分かります。 QMLを使ったプロジェクトを実行形式にして起動してみると、表示されない。。。 どうやらQMLファイルの読み込みに失敗しているようです。
米Facebook、Python深層学習フレームワーク「PyTorch」の正式版を発表 | OSDN Magazine
米FacebookのPyTorch開発チームは12月7日、Pythonベースの深層学習フレームワーク「PyTorch 1.0 stable」の公開を発表した。 PyTorchはFacebookが開発し、オープンソースで公開する深層学習プラットフォーム。GPUアクセラレーションを備えたTensor計算と、「テープベース」で自動的に学習処理を実行できる深層ニューラルネットワークの構築という大きく2つの機能を持つ。プロジェクトは2017年に立ち上がった。 PyTorch 1.0ではPythonのサブセットである「Torch Script」を使ったJIT（ジャストインタイム）コンパイルを利用できるようになった。Pythonインタープリタに依存せずに実行できるモデルを構築でき、PyTorchリサーチと運用環境の間のギャップ縮小につながるとしている。 Eagerモードとグラフ実行モードの間をシームレス
Pipenv: 人間のためのPython開発ワークフロー
Pipenv: 人間のためのPython開発ワークフロー¶ Pipenv は、全てのパッケージングの世界 (bundler、composer、npm、cargo、yarnなどなど。) における最高のものをPythonの世界にもたらすことを目的としたツールです。 我々の世界ではWindowsは第一級市民です。 Pipenvは、手動でパッケージのインストールおよびアンインストールを行うのと同じように Pipfile に対してパッケージの追加および削除を行うのに加え、自動でプロジェクト用の仮想環境を作成し管理します。 またPipenvは、いかなるときも重要な Pipfile.lock を生成し、これを利用しビルドが常に同じ結果になるようにします。 Pipenvは主にアプリケーションのユーザーと開発者に、簡単に作業環境を作れる方法を提供するためのツールです。 ライブラリとアプリケーションの違いや、
wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
【Ruby】PythonプログラマーがRubyを触って感じたこと - 歩いたら休め
Pythonプログラマーというか、元々Python（ときどきR、C言語）で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。 もし自分と同じような立場の人（これから後輩としてもどんどん増えていくかも！）がいたら、「ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ」と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も「どこが分かってないのか説明できない」状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。 たまに2ちゃんねるのオカルト板である「見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ」みたいな感覚で、なかなか面白い経
Pythonの軽量WebサーバBottleの使い方 - MyEnigma
Pythonエンジニア養成読本［いまどきの開発ノウハウ満載！］ (Software Design plus)posted with カエレバ鈴木 たかのり,清原 弘貴,嶋田 健志,池内 孝啓,関根 裕紀,若山 史郎 技術評論社 2015-04-17 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに ルーティング HTTP用ツール GETメソッド POSTメソッド PUTメソッド DELETEメソッド Request Response テンプレートエンジン ファイルの送受信 ファイルの受信 ファイルの送信 Cookieの設定 Cookieの設定 Cookieの取得 Cookieの削除 HTTPステータスコードのハンドリング HerokuでBottleを使う時にIPアドレスとポートを設定する webサーバを起動した時に、自動でwebブラ
【Python】いつまでprintデバッグで消耗してるの？ - らっちゃいブログ
Python を初めて間もない頃、自分も print デバッグしてました。効率の悪さを認識しつつも、IDEを導入してデバッグする方法を調べてセッティングして、という手順が面倒でずっと放置してました。 // 普段は vim で開発してます そうこうしてたら print デバッグではどうにもならないバグにぶち当たり、仕方なくデバッグポイントを置く方法を調べたわけです。するとどうでしょう。 ソースコード中に以下の一文を入れるだけではないですか。 import pdb; pdb.set_trace() たったこれだけで、上の一文を挿入した行で処理が停止し、コンソール上でステップ実行が出来るようになります。最高かよ。 個人的にですが、デバッガー起動中によく使うコマンドとしては以下です。 コマンド 説明 s(tep) ステップイン n(ext) ステップオーバー r(eturn) ステップアウト l(
Feedy(Python)でRSSフィードをいい感じに処理する - c-bata web
最近、RSSフィードをfetchしてゴニョゴニョ処理したいと思うことが多かったのですが、特に気にいるライブラリが無かった *1 のでFeedyというライブラリを作ってみました。 個人的には結構気に入っていて、便利に使えているので紹介します。 もともと欲しかった機能・特徴としては、 デコレータベースでシンプルに記述できる 当然、前回fetchした時間からの更新分のみの取得も可 RSSフィードのリンク先のhtmlも自動で取得して、好きなHTMLパーサ(個人的にはBeautifulSoup4)でいい感じに処理したい 具体的には↓のように記述します from feedy import Feedy feedy = Feedy('./feedy.dat') # 前回フェッチした時間とかを格納(Redisとかに自分で置き換えることも可能) @feedy.add('https://www.djangopa
Requests: HTTP for Humans — Requests 2.4.3 documentation
Requests: HTTP for Humans™¶ Release v2.32.3. (Installation) Requests is an elegant and simple HTTP library for Python, built for human beings. Behold, the power of Requests: >>> r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass')) >>> r.status_code 200 >>> r.headers['content-type'] 'application/json; charset=utf8' >>> r.encoding 'utf-8' >>> r.text '{"type":"User"...' >>> r.json()
)
PythonでさくっとwebAPIを立てる(falconを使う) - あれもPython,これもPython
画面なんて作るから構築に時間がかかるんだ!(極論) ※なお、良心がタイトルを「まだテンプレートで消耗しているの?」にさせなかった模様。 Pythonの有名ドコロwebフレームワークは、 どれもデフォルトでテンプレート機能が用意されています。 （対してORMはDjangoくらいだったりする) 今回紹介するFalconはそのテンプレート機能すらも捨て去った漢モジュールです。 最近のスマホアプリや、javascriptによるフロントMVCの攻勢を見ると、 テンプレートはなくても良いんじゃないかと思うことがあります。 そうなるとtornadoやDjangoは少々大げさすぎる感じはするので、 サーバサイドをScrapy + mongodb + データ集計+Falconで組んで、 フロントはスマホアプリやJSに完全に任せてしまうという構成もありなきがします。 使い方 pipでいれて pip insta
PythonCGIでGETメソッド取得 - クリエイター見習いの落書きノート
2025/06 ｜ 12345678910111213141516171819202122232425262728293031 ｜ 2025/08 Pythonを用いたCGIにGetメソッドを使ってデータを渡します。 Getメソッドというのは、 http://localhost:8000/test.html?a=1&b=2 みたいなもので、URLの後に「?」でワンクッション置いて、「データ名=データ」の組合せを「&」で連ねたものですね。 PythonではCGIモジュールを用いればちょっとおまじないを書くだけで簡単にこのデータ(クエリ)を取得できます。 実際のサンプルコードを以下に示します。 これはGetメソッドで送信される数字aと数字bの足し算を行うものです。 最低限のことしか書いていませんので、エラー処理等はしていません。 CGIをローカルで動かしたい場合はこちらを参考にして下さい。 #
R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
Python spyre によるデータ分析結果のWebアプリ化 - StatsFragments
R を使っている方はご存知だと思うが、R には {Shiny} というパッケージがあり、データ分析の結果を インタラクティブな Web アプリとして共有することができる。{Shiny} って何？という方には こちらの説明がわかりやすい。 qiita.com Python でも {Shiny} のようなお手軽可視化フレームワークがあるといいよね、とたびたび言われていたのだが、spyre という なんかそれっぽいパッケージがあったので触ってみたい。 github.com インストール pip で。 pip install dataspyre 使い方 現時点で ドキュメンテーションはない ので、README と examples ディレクトリを見る。サンプルとして株価を取得してプロットするWebアプリを作ってみたい。spyre で Webアプリを作る手順は以下の3つ。 spyre.server.
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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