人気プログラミング言語Pythonの昔と今、そして今後の展望OSSAJミニセミナーの発表資料
「独習Python入門」は一生付き合える入門本だと334回言いたい - Lean Baseball
私がリスペクトするエンジニアの一人であり、ITエンジニア界隈の三大野球バカの一人*1であるござ先輩が本を出版されました. gothedistance.hatenadiary.jp 大変ありがたい事に、献本を頂いたので久々に書評など書いてみようかなと思います. [書評]「独習Python入門」 どんな本なのか 私の感想も含めて. Pythonを元にしたプログラミングの入門本 一人で学ぶ(独習)するときにハマりがちなポイントや、ステップアップするときに必ず覚えたほうがいい事を言葉の緩急を駆使していい感じに解説している！ 本を一冊やり切った(写経)した後も自宅の本棚に置いておきたい&必要に応じて再び読みたくなる本 私は読者層に当てはまらないのですが（汗）、初心者の気持ちになって思い出しながら読んで、 「ああ、最初にプログラミングを学ぶ本がこの本みたいなスタンスだと凄くいいな」 と素直に思いました
「独習Python入門」というプログラミング本を出版します - GoTheDistance
「独習Python入門――1日でプログラミングに強くなる！」というPythonでプログラミングを学べる入門書を出版します。皆さんご存知の小悪魔女子大生(現在はOL)サーバーエンジニア日記を書かれていた、aicoさんにイラストを頂戴しました。 8月5日、販売開始です。 8月5日、販売開始です。 大切なことでございますので、2回述べさせて頂きました。Amazonで予約受付を開始しています。詳しい目次や電子版の案内等があるので、版元の技評さんのサイトを貼っておきます。 gihyo.jp Amazonはこちらです。 独習Python入門――1日でプログラミングに強くなる! 作者: 湯本堅隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/08/05メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る 画像がまだ反映されない... 本書を執筆したきっかけ 身内にプログラミングを教えてほしいと
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
たった1人から始める社内テストコード文化
>>> $ py.test ../tests/test_webapi.py =============================================================================== test session starts =============================================================================== platform darwin -- Python 2.7.5 -- py-1.4.31 -- pytest-2.7.0 rootdir: /Users/*****, inifile: pytest.ini plugins: cache, django, pep8, pythonpath collected 2 items ../tests/test_webap
テストコードとか書いてみてもいいんじゃない？ - Qiita
本記事はテストコードを「書いたことない」、「いらない」、「意義がわからない」 といった方々に、「書いたらちょっとはいいとこあるよ」と紹介する記事です。 そもそも書き方がわからない ※バリバリテスト書いてる人は飛ばしてください テストコードの書き方って習ったことありますか？ そういえばないなーなんか難しいことやるんでしょ？ って方もそれなりの数いるような気がします。 まず結論から言えば、テストコードは基本的に、 割と泥臭いよ！ なんか自動的にソースファイル内の関数引っ張ってきてくれて、 値評価とかもしてくれる。でも難しいんでしょ？ と思ってたりする人もいるんじゃないでしょうか。 そう思っていた時期もありました。 (探せばあると思いますがたぶんお金かかる系。むしろお金取れる系) 簡単に例を挙げますと、 犬の鳴き声を国を指定して取得する関数
【機械学習】Yahoo Newsの記事をMLlibのトピックモデル(LDA)でクラスタリングする。 - Qiita
Sparkシリーズ第３弾の記事です。MLlibのLDAを使ってYahoo Newsの記事をトピックモデル(LDA:Latent Dirichlet allocation)でクラスタリングしてみます。 第一弾 【機械学習】iPython NotebookでSparkを起動させてMLlibを試す http://qiita.com/kenmatsu4/items/00ad151e857d546a97c3 第二弾 【機械学習】Spark MLlibをPythonで動かしてレコメンデーションしてみる http://qiita.com/kenmatsu4/items/42fa2f17865f7914688d 0. 環境 OS: Mac OSX Yosemite 10.10.3 Spark: spark-1.5.0-bin-hadoop2.6 Python: 2.7.10 |Anaconda 2.2.0
percol 入れて zsh と組み合わせたら超便利
import sys, commands from percol.command import SelectorCommand from percol.key import SPECIAL_KEYS from percol.finder import FinderMultiQueryMigemo, FinderMultiQueryRegex ## prompt # Case Insensitive / Match Method に応じてプロンプトに表示 def dynamic_prompt(): prompt = ur"" if percol.model.finder.__class__ == FinderMultiQueryMigemo: prompt += "[Migemo]" elif percol.model.finder.__class__ == FinderMultiQuery
pythonモジュールmechanizeでWeb上の作業を自動化する | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー mechanizeはWeb上の操作を自動化してくれる便利なPythonのライブラリ。Pure Pythonなのでいろんなところで動くよ。PerlのWWW::Mechanizeにinspireされて作られた。RubyにもMechanizeという同種のライブラリがある。Perl偉い！ 「Web上の操作を自動化する」っていうのは，例えばどこかのサービスにログインしてあれこれするとか，そういったことをプログラマブルに行える，ということ。フォームの操作などもオブジェクトを使って実行できるのでとても手軽。Webアプリの開発などではテストに使われたりするんだけど，結局僕がなにをしたかったかというと，
「LL言語が後退局面に差し掛かっている件」対してに的外れな事を言ってる連中が多すぎてヤバい - terurouメモ
LL言語が後退局面に差し掛かっている件に対しての反応が的を外しすぎていて笑える。確かにIDEや生産性のくだりはゴミクズなんだけど、それにしてもみんなゴミの部分に反応しすぎである。 ということで、酒も飲んでるので勢いで色々書いておく。 「LL言語が後退局面に差し掛かっている件」でも触れられている重要な技術動向 ゴミクズを取り除くと、まっとうな事が書いてある。 LLの成長に陰りが見え始めてきた。 ただしwebアプリケーション分野では今後も相当長く現役を続けるだろう。 今現在、もっとも富を生み出すのは（ほぼリアルタイムな）超大規模データ解析。 Hadoopが何かを理解してない技術者はクソ。 テラが当たり前のように乱れ飛ぶ現場でLLが出来る事など無いに等しい。 JavaScriptだけ別格の扱いをせねばならない。 node.js（サーバサイドJavaScript）がWeb開発のメインストリームにな
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「Visual Studio 2015」に対応した「Python Tools for Visual Studio 2.2」が正式版に
GitHub - mooz/percol: adds flavor of interactive filtering to the traditional pipe concept of UNIX shell
これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール
Python チュートリアル