【Python入門】argparseでコマンドライン引数を使ってみよう！ | 侍エンジニアブログ
について、解説します。より実用的なものが増えてきますが、頭のなかで整理しながら学習していきましょう。 choicesについて 引数には許される値を指定することができ、choicesの項目で指定します。 choicesの項目で指定した以外の値を指定すると、エラー「error: argument」が出力表示されます。それではサンプルコードを確認していきましょう。 import argparse # パーサーを作る parser = argparse.ArgumentParser( prog='argparseTest', # プログラム名 usage='Demonstration of argparser', # プログラムの利用方法 description='description', # 引数のヘルプの前に表示 epilog='end', # 引数のヘルプの後で表示 add_help=Tr
3. Data model
3. Data model¶ 3.1. Objects, values and types¶ Objects are Python’s abstraction for data. All data in a Python program is represented by objects or by relations between objects. (In a sense, and in conformance to Von Neumann’s model of a “stored program computer”, code is also represented by objects.) Every object has an identity, a type and a value. An object’s identity never changes once it has
Pythonの値渡しと参照渡し - amacbee's blog
これはPython Advent Calendar 2016 7日目の記事です． アドベントカレンダーの日程を勘違いしてしまっていたので，社内向けに作ったPython資料を使いまわすことでお茶を濁します。。。 Pythonの値渡しと参照渡しについてまとめてみます． Pythonでは，変数や関数に値を渡す場合すべて参照渡しで渡されています．例えば挙動だけ見れば値渡しに見えるint型でも，値が変更されるまでは元の値と同一のオブジェクトを参照しています． 例を見てみましょう． >>> def foo(a): ... print(a, id(a)) ... a += 1 ... print(a, id(a)) ... >>> b = 0 >>> print(b, id(b)) 0 4297514880 # 'b' 用の領域が確保されている >>> foo(b) 0 4297514880 # ここま
【常微分方程式】Duffing振動子の解。。。♬
LSTMで株価フィッティングを調べていたら、先行記事があって、Duffing振動子のカオスの話。。。ということで、まずそこから入ることにしました。 【参考】 1.【Python】QRNNでカオス時系列データ予測【Keras】 2.Pythonでカオス・フラクタルを見よう！ 3.Duffing振動子のカオス的運動のシミュレーション 4.scipy.integrate.odeint やったこと （１）常微分方程式の解 （２）Duffing振動子の解 （３）カオスということ （４）LSTMでフィッティングするためのコード （１）常微分方程式の解 これは、Runge-GittaとかRunge-Gitta－Gillとかで解けるけど、。。なんと参考4.のようにscipy.integrate.odeintとscipy.integrate.odeとかあるんですね。。。 ということで、参考2．や1．で使って
Pythonのフレームワークとは？人気の5種を徹底比較 | 侍エンジニアブログ
Pythonのフレームワークって何があるの？ Pythonのフレームワークはどんな種類があるの？ Pythonのおすすめのフレームワークが知りたい など、Pythonのフレームワークについて疑問をもっていませんか？ PythonはAI（人工知能）開発で、注目を集めている近年人気のプログラミング言語です。同時にたくさんのフレームワークも登場しています。しかし、数が多すぎるゆえに、開発時どのフレームワークを使ったらよいのか、またどのフレームワークを学習したらよいのか悩ましいですよね。 そこで、今回はPythonのおすすめフレームワークを目的別の選び方も交えて紹介します。この記事を読めば、目的や用途にあうフレームワークが見つかりますよ。
PythonでWebアプリをつくる（ApacheもWebフレームワークもなしで） - yifeの日記
この記事は、ワープロソフトでソースコードを貼り付ける方法を知らないことから、学校の授業におけるレポートの代わりとして執筆されました。 以下に記述されている内容は、学生が学習途中に記述した内容であり、その真偽について一切の保証はないものとします。 また、この記事は「みんなのPython Webアプリ編」に従って学習を進めます。 今回は、Webブラウザを使って操作するアプリケーション（Webアプリ）を、ApacheなどのWebサーバアプリケーションや、ZopeなどのWebアプリケーションフレームワークを使わず、標準のPythonモジュールだけで作成してみたいと思います。 標準のモジュールだけを使ってシンプルなアプリケーションを構築することで、ウェブアプリがどのように動作しているかを理解することを目的とします。 0章 セットアップする PythonでWebアプリを開発するためには、開発環境にPy
Pythonで、os.walk()を使って、特定のディレクトリを除いたファイル一覧を取得する - メモ的な思考的な
Pythonで、特定のディレクトリを除いたファイル一覧を取得することがあったため、メモを残します。 目次 環境 os.walk()の動き ファイルの一覧を取得 特定のディレクトリを除いたファイルの一覧を取得 スライス(dirs[:])で差し替え remove(dirs.remove('hoge'))で差し替え 代入で差し替え (NG) ソースコード 環境 Mac OS X 10.11.6 Python 3.6.0 また、ディレクトリやファイル構成は以下の通りです。 $ pwd path/to/root/e.g._os_walk $ tree . ├── bar │ ├── foo.txt │ ├── fuga │ │ ├── ham.txt │ │ └── spam.txt │ └── hoge │ ├── ham.txt │ └── spam.txt
Pythonから外部コマンドを実行する - 冬のソフトウェア海岸
関数がいくつかあってややこしいのでメモ。 非推奨の方法 osモジュールや、commandsモジュールを使う方法は古いので非推奨となっている。 osモジュールを使う osモジュールのsystem()を使う。この関数は標準 C 関数のsystem() を使って実装されている。戻り値はプロセスの終了ステータスで成功時は0を返す。 import os os.system('ls') commandsモジュールを使う commandsモジュールのgetstatusoutput()とgetoutput()をつかうことができる。 getstatusoutput()は、コマンドを実行したプロセスの終了ステータスと結果のタプル(status, output)を返す。 import commands commands.getstatusoutput('ls') getoutput()は、コマンドを実行した結果
Pythonで簡単にHTTPサーバを作る - Qiita
#!/usr/bin/env python import requests from BaseHTTPServer import HTTPServer from BaseHTTPServer import BaseHTTPRequestHandler import urlparse def start(port, callback): def handler(*args): CallbackServer(callback, *args) server = HTTPServer(('', int(port)), handler) server.serve_forever() class CallbackServer(BaseHTTPRequestHandler): def __init__(self, callback, *args): self.callback = callback Ba
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 - paiza times
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
How to build a simple neural network in 9 lines of Python code
As part of my quest to learn about AI, I set myself the goal of building a simple neural network in Python. To ensure I truly understand it, I had to build it from scratch without using a neural network library. Thanks to an excellent blog post by Andrew Trask I achieved my goal. Here it is in just 9 lines of code: In this blog post, I’ll explain how I did it, so you can build your own. I’ll also
【 Python で制御工学シミュレーション 】 コード掲載 ウェブサイト の コード を読解して、Python で制御工学シミュレーションを行うやり方を学ぶ（編） - Qiita
以下のウェブサイトが分かりやすいので、教材サイトとして学ばせて頂きます。 【 教材ウェブサイト 】 matsulibの日記 「Python で制御工学」 教材ウェブサイトには、２種類のコード実装法 が 掲載されています。 【 ２つのアプローチでのコード実装 】 （1) 独自コード実装例 ※「ラプラス変換・逆変換」部分は、既存メソッドを使用 （2）Python モジュール control.matlab を使用した例 上記 （１）では、時間領域での（システムの）「入力・出力 関係式」を Python のラムダ式（lambda）に記述して、さらに、時間関数を周波数領域における関係式 に 変換する手順のコード実装例が参考になります。 以下、教材ウェブサイトのコードを読み込んでいきます。 （1） 独自コード実装コード 教材ウェブサイト コードの読解ポイント sympy モジュール の symbols
エキスパートPythonプログラミング(1) イテレータ、ジェネレータ、ジェネレータ式 - 作業記録/備忘録(仮)
「エキスパートPythonプログラミング」の中からピックアップした話題をベースに、python user3人で勉強会(2012/08/31)しました。 その際の資料を元に、勉強会で話した内容を公開しておきます。 テーマ/キーワード iterator、generator、generator式 以下は、話の流れで少し触れた程度 関数オブジェクト - 有名 - 無名 closure 本日の概要 今日は、ジェネレータの話をします。 ジェネレータとは、「一旦何らかの値を戻して、しばらく後にその時点から処理を再開する」ことが出来る関数です。時間を置いて値をいくつも生成(generate)するところからそう呼ばれています。 ジェネレータは反復処理に使われるため、必ず「イテレータプロトコル」に対応します。 まず、イテレータのおさらいからします。 イテレータ イテレータとは、単に"イテレータプロトコル"を実
Python の内包表記の使い方まとめ
Python の内包表記についてまとめました。 内包表記とは？ 内包表記とは、リストや辞書などの iterable オブジェクト（ for ループで回せるオブジェクト）のループ処理をかんたん・シンプルに記述できる記法です。 たとえば、 1 から 5 までの数値を 2 乗した値を持つリストを作りたい場合は次のような式を書くことができます。 通常の for ループと同じ for element in collection というブロックを書いて、その前に各要素の値を書いて、 [] で囲みます。この書き方が「内包表記」です。 ちなみに、「内包」は英語では「 comprehension 」と言います。また、「内包」の逆の概念は「外延」（ extension ）と言うそうです。内包と外延は数学の集合論における表現方法のようです。 このあたりの概念について詳しくは Wikipedia などが参考になり
Pythonらしいコードの書き方 - Kesinの知見置き場
はてなブログに移行して最初の記事はやはりPythonネタにしました。 はてなブログいいですね。デザインの編集がやりやすくなったのと、Markdownで書けるのが素晴らしいです。 PyCon 2013の動画を見ていたら、素晴らしい"Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python"という発表を見つけたのでそのまとめです。 今どきのPythonコードのベターな書き方を紹介しています。 Transforming Code into Beautiful, Idiomatic Python ... スライドはこちらにありました 結構長くなってしまったので、知ってる項目は読み飛ばしてもらえばと思います。 ループの基本 整数のループ まずは基本のループ。 Cのfor int i=0; i<6; i++をPythonで単純に書くとこうなります。 for
Pythonではじまる、型のある世界 - Qiita
アノテーションを実際に行っているのは以下の部分になります。 name: str: 引数nameが、str型であることをアノテート -> str: 関数greetingの返り値の型がstrであることをアノテート また、Type Hintsでは変数宣言における型コメントについても言及されています。 こちらは構文ではなく本当にコメントの拡張になりますが、現在既にこうした型に関するコメントを付けているのであれば、上記の記法に乗っ取っておけば将来的に何かしらのツールで型チェックを行えるようになる可能性があります。 これがPythonに導入された、型のある世界・・・になります。 なお、付与されたアノテーションは、実行時にはチェックされません。端的に言えばコメントの延長となります。 そのため強制力はありませんが、実行時に何もしないためパフォーマンスに影響を与えることもありません。 よって原則的には静的解
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Python初心者によるPythonのいいところ、はまりどころのまとめ - Webtech Walker
Python勉強し始めて一ヶ月くらいたったんで一度復習を兼ねてまとめてみようと思います。僕が今までPHPとかPerlとかJavaScriptを使っていて、Pythonはこうやるのかーとか、これは便利だなーと思ったところ、開発していてはまったところなどピックアップしてみました。 初めてのPythonを読んで初心者向け勉強会に参加した程度の知識です。とりあえず初めてのPythonがかなりいいのでこれ読むだけで大体基礎は習得できた気がします。基本的な文法の説明だけでなく、大事なことは何回も繰り返し書いてあったり、Pythonの思想などにも触れているのでなぜこういう実装になっているかということも理解できます。これオススメ。 尚、このエントリーではPythonのバージョンは2.5をベースにしてます（主にGoogleAppEngineで使ってるので）。間違えなどあったらツッコミお待ちしてます。 文法、
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