Windowsは長年の間、Pythonインタプリタを含まない唯一の主流のOSであることが知られてきた。しかし、Windows 10 May 2019 Updateではその状況も変化する。MicrosoftはPythonを使った配布物をMicrosoftストア上でリリースしやすくなるように変更したほか、Windows 10 May 2019 Updateではデフォルトで「python.exe」がインストールされるという。ただしこのpython.exeは実行するとMicrosoftストアのPythonページが表示されるというもので、実際にPythonを利用するにはMicrosoftストアからのダウンロードとインストールが必要となる。 Microsoftストアで提供されるPythonのバージョンは3.7で、これによってWindows 10に簡単にPythonをインストールできるようになり、またp
Red Hatの森若です。 今回はRHEL8でのPythonがどのようにパッケージされているかを見ていきます。 Red Hat Enterprise Linux 8には"python"コマンドがない!? Red Hat Enterprise Linux 8 はインストール直後のデフォルト状態では "python" コマンドが存在しません。(ほとんどの場合"python3"コマンドはあります。) pythonコマンドがない……!? RHELは各種のシステムツールがPythonで実装されており、RHELであれば "python"コマンドが利用できるという状況が続いてきました。RHEL 8では少し様子が違うようです。詳しくみていきましょう。 3つのPython処理系 RHEL 8 Betaでは、Pythonの処理系は3種類存在します。 platform-python: RHELに同梱の各種システ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事(「Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018」)では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語(具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識)と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR (結論) pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
Pythonで並列処理・並行処理を提供する標準モジュールは数多くあり、初めてだと違いを理解するのは困難です。この記事では、それぞれの違いについて調べました。 threadモジュール(Python 2), _threadモジュール(Python 3) かつてPython 2にはthreadモジュールという複数のスレッドを扱うためのモジュールが存在していましたが、Python 3でdeprecated扱いになりました。一応_threadモジュールという名前で残っています。公式でも述べられているように、一般には、thread/_threadモジュールではなく、より高レベルなthreadingモジュールの使用が推奨されるようです。 threadingモジュール threadingモジュールは、先述の通り、複数のスレッドを扱うためのモジュールです。thread/_threadモジュールより高レベルと
10月20日に開催された「PyData.tokyo One-day Conference 2018」では、フリーランスのプログラマで、python.jpの管理人もしている石本敦夫氏がPythonやNumPyの歴史とPythonで並行処理を行う時のポイントを解説した。 python.jp管理人 石本敦夫氏 PyData.tokyo One-day Conference 2018 「NumPyの歴史とPythonの並行処理」講演資料 なぜ機械学習にはPythonなのか ~NumPyを核に形成された科学技術計算のエコシステム いま「機械学習」でググると「python」が関連キーワードとしてサジェストされるほど、AIや機械学習を扱うならPythonは定番の言語だ。2011年にIEEEが発行した雑誌には「科学技術計算においてPythonはデファクトスタンダード」と記述されている。 その理由を示すべく
オープンソースソフトウェアの開発においては、コミュニティメンバーからのコードのコントリビュートだけでなく、さまざまな立場の人々から「この機能がほしい」「この動作はバグではないか」といった意見が寄せられます。 有名なオープンソースプロジェクトであるほど、そうした多くの意見やコメントを受け止めつつ開発は進んでいくわけですが、そうした状況は一方でさまざまな気苦労を生むであろうことは容易に想像が付きます。 人気のあるプログラミング言語として知られるPythonの生みの親であるGuido van Rossum氏は2018年7月、Pythonを開発する過程で生ずるさまざまな意思決定の気苦労から離れたいとの理由で、Pythonにおける「優しい終身の独裁者」からの引退を発表しました。 ちょうど新バージョン「Ruby 2.6」が登場したばかりのRubyに対しても、米国の掲示板redditで「[whining
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 間違えている箇所があれば指摘していただきたい 特にPHP,Python、Rubyを本格的に開発した経験が少なく 間違ってたら私のために教えていただきたい ただ1つ 私の中でも正しい用語定義がわからないので 非同期と書いたときは 非同期I/O、ノンブロッキングI/O 両方のことをさし マルチスレッドは並列などと表記する 現在の状況 2019年。Webサービスはどんどんローンチされている Java、nodeといった非同期のサービスも増えてきたが 未だに PHP、Python、Rubyといった非同期ではなくプロセスを立ち上げるサーバ
無償のエディタであるVisual Studio Codeの拡張機能として、AIがコーディングをAIが支援してくれる「Visual Studio IntelliCode」(以下IntelliCode)が、Javaに対応したと発表されました。 IntelliCodeはコードの入力や補完において、もっとも適切と思われるコードをコンテキストに即してレコメンデーションをしてくれるというもの。さらにコードレビュー時のアドバイス、問題がありそうな部分の指摘や、コードスタイルと書式の規則の推測もしてくれます。 これまでC#とPythonに対応していましたが、今回新しくJavaにも対応しました。 AI機能はGitHubで100以上スターが付いているオープンソースプロジェクトのコードを用い、コードのパターンやプラクティスなどに関する機械学習が行われたと説明されています。 これによりJava SEやSpring
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? @rana_kualuさんの 2018年の最先端フロントエンドエンジニアになろう 2018年の最先端バックエンドエンジニアになろう という翻訳記事のDevOps版という感じですが、HackerNoonに投稿されたThe 2018 DevOps RoadMapという記事が個人的に大変参考になりましたので、翻訳してみました。 ちなみに関連記事として 2018年の最先端バックエンドエンジニアに必要なスキルについて考えてみました。 という私の記事もございますので、併せてご参照頂けますと幸いです。 はじめに DevOpsは最近非常にホットなトピッ
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに 検索技術の菅原です。 以前にこのTech Blogで紹介されたNGT(Neighborhood Graph and Tree)という高速な近傍探索を実現するソフトウエアのpython用インターフェースが公開されました。pythonは機械学習のライブラリが多く公開されており、より手軽にNGTを組み合わせて使うことができるでしょう。 そこで今回はword2vecのベクトルを近傍探索する実践的な内容を紹介します。word2vecを扱うライブラリとしてgensimを使用します。word2vecやgensimの詳しい説明は省略しますが、分からなくてもpythonの文法を知っていれば理解できると思います。今回使用した環境はMacBo
自分のブログのテキストを分析・可視化してみたい 以前自分のブログの分析を「内部リンク」や「はてブ情報」の観点で行ってみました。 ただ、目的無く分析してしまったので、結局イマイチどう活用してよいかよく分からない結果しか得られませんでした。 そんな前回の反省を全く活かすことなく、また何の目的もなくブログを分析してみることにしました。今回は以前から興味のあった機械学習を用いたブログの文章の分析・可視化(テキストマイニングと呼ばれるらしいです)にチャレンジしてみることにしました。どちらかというとテキストマイニングが主で、使用する素材(学習データ)に困ったので仕方なく自分のブログを使ってみたというのが正直なところです。 ネットでコピペすりゃ簡単にできるだろと思っていたのですが、自分のやりたいことするのはそれなりに大変だったので、知見としてやり方とどんなことが分かるのかを残しておきます。 ブログのテキ
スイマセン。クソ煽りタイトルですが、下記の記事のタイトル意訳しただけです。草生やして更にクソさを増してはいます。 Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius 個人的にはぜひ本文読んでこの記事のクソ煽りっぷりを満喫してほしいのですが、英語読むのもメンドクセという方に、何が書いてあるかをさらっとだけ説明すると。 要はニューラルネットワークって、↓のPythonで11行のコード分の処理やってるだけじゃね? こんなの使いまわした程度で「うはwww俺天才www」みたいな顔すんのやめろ、ってことのようです。 まぁハッキリ言って、クソ記事www煽り乙wwwなんですけど。 でもぶっちゃけ、真実なんですよ。ある面においては。 僕も今の会社に入るまでディープラーニングに関する知識ほぼゼロだったけど、今は少なくとも、自分の業
自分は、1年前からPythonを使い始めました。Pandasを始めとするPythonのデータサイエンス用のライブラリーは便利です。 つい最近、マイクロソフトがExcelにPythonを搭載することを検討しているというニュースが流れました。VBAとは長い付き合いなので、前半でVBAよりPandasが数倍便利だということを書いて、後半でExcelにPythonを搭載されることへのコメントを書くことにします。自分は、ExcelはデータのためのGUIツールとしては便利で役に立つツールだと思っています。ただ、VBAの方が長年放置されていて最近の言語としては落第なのでPythonが搭載されることを期待したいと思っています。急遽テーマを変更したので、時間がなくて以下は「Excel VBA Advent Calendar 2017 20日目」の記事と同じにしてしまいました。 「ExcelにPythonが搭
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く