Python初心者～中級者へのお勧めライブラリ紹介と、仕事にしてある程度稼ぐための話 - Qiita
この記事が向いている人 ・大前提：IT業界に興味がある、仕事にしたい。 ・プログラムやりたいけど、言語何にしたら良いかわからない。 ・IT業界未経験で、やりたいけど入口がわからない(20代半ばとか、後半以上)。 ・大学で情報処理関係じゃなかったので自信が持てない。 ・Python初心者～中級くらいが対象。上級者は回れ右。 書いてない事 ・Pythonの基本操作 ・具体的なコードとか技術的な話 を求めてる人たちも回れ右。 この記事を書いている人 ・30歳になって初めてプログラムを触る ・33歳でプログラムの仕事に就く(派遣) ・現在、自営でITエンジニア(Pythonメイン) スクールは一切行ったこと無しで、(情報処理どころか)大学も行ったこと無し。 エンジニアとして仕事をし始めてから「エンジニア35歳説」とか「20代後半で未経験は厳しい」等の記事、動画を見かけてびっくりｗ 他の人はそんなに
Python×業務効率化 Automagicaでブラウザを自動で動かしてみた - Qiita
はじめに Python×業務効率化の可能性を模索中のk_mayo_beamと申します。 今回はPythonでRPAできないかと探し回っていたら見つけたAutomagicaというライブラリの機能をほんの少しだけ触ってみます。 Automagicaってなんだ？ 簡単に言うとPythonでRPAができるよ！っていうライブラリだと思ってます。 公式のドキュメントは⇒こちら Pythonには多数の便利なライブラリが準備されており、 比較的簡単にExcelやPDFを触ったり、WebUIの自動テストをしたり、 マウスやキーボードを自動で動かしたりできます。 ただ、統合的な自動化をしようとすると、 たくさんのライブラリをインポートするのがちょっとだけ面倒です。 AutomagicaはPyAutoGUI，Selenium，Tesseract，OpenPyXL，Beautiful Soupなどの 有名どころの
NumbaのJITでPythonを高速化したら40倍も速くなった | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-
Pythonが遅い理由 Pythonを高速化する前に、なぜPythonはこんなにも遅いのかを調べてみました。そういえばPython関係のブログを始めて1年ほど経ちますが、処理速度については全く意識していませんでした。 Pythonは特にfor文といったループ系の文が遅い遅いと世間で言われています。 でもなんで遅いのでしょう？ 正直僕はそんなに情報工学に詳しくないので、中々イメージできていませんでしたが、以下に理解の参考となったブログがありましたのでいくつかメモしておきます。 “GIL（グローバルインタプリタロック）であるため” “インタプリタ言語で、コンパイルされないため” “動的型付き言語であるため” POSTD:なぜPythonはこんなにも遅いのか？ …Pythonが遅い理由には色々な要因が考えられるみたいですが、動的型付き言語であるというのが一番あやしいようです。 for文では逐一型
【初心者向け】Ubuntu18.04にAnacondaを導入しよう！ | 侍エンジニアブログ
Ubuntuで開発を行なっている方の中には、Anacondaを使いたいという人も多いと思います。 UbuntuにAnacondaを導入するにはいくつか方法がありますが、どれが良いのかわかりませんよね。 そこで今日は、 ・Anacondaとは ・Ubuntu18.04にAnacondaを使ってインストール ・Anacondaのパスを通す ・Anacondaの動作確認 ということを見ていきますので、AnacondaをUbuntuで使いたいと思っている方は是非参考にしていただければ幸いです！ Anacondaとは？ まず、実際の導入に入る前にAnacondaとは何かということを押さえておきましょう。 AnacondaとはPythonの便利なライブラリが詰まったツールのことです。 Pythonには、数値計算やデータ分析、自然言語処理など様々なライブラリがあり昨今人気を集めています。 そこで、必要に
独断！Pythonでpipインストールしたい外部ライブラリまとめ | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-
pipインストール集を作る目的 1記事ずつブログを見なくてもよくするため 2019年4月から、Windows機でPythonのインストールを行いPythonの学習を開始しました。そして2020年6月にMacを購入し、再度環境構築をはじめました。 ブログによるアウトプットをしながら少しずつ学習を進めており、特に気にもとめていなかったのですが、新しいPCで最初からライブラリを揃えるのって結構大変なんですよね。 Anacondaを使えばデータ分析系のライブラリが初めから揃ったりするみたいですが、なかなか管理が面倒だったりブラックボックス感があって好きになれませんでした（参考：Pythonインストール方法とAnacondaを使わない3つの理由）。 他にも僕にはまだわかっていない方法で簡単に環境構築をする方法があるかもしれませんが、まだハードルを感じてしまいます。 なので粛々と地道にpipインストー
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Pythonからシェルを実行するsubprocessモジュールのcall、check_output、run、popenの違い | nansystem
