シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
メモリプロファイラ「Memray」の解説 | gihyo.jp
Memray公式サイトのキャプチャ インストール方法は以下のとおりです。 $ pip install memray Memrayの基本的な使い方 Memrayがインストールされていると、memrayコマンドが使えるようになります。 プロファイリング対象のスクリプトをmemrayから実行すると、スクリプトを実行した同じフォルダに実行時のプロファイリング結果がバイナリ形式でファイルに保存されます。 プロファイルの実行 サンプルのPythonスクリプトとしてsample.pyを準備します。以下のコードでは、状態表示をわかりやすくするために1秒間の待ちを入れています。実行内容は、リスト内包表記で要素数が約1億個のリストを生成しています。 sample.py - リスト内包表記でリストを作る import time time.sleep(1) # 状態表示をわかりやすくするために1秒待つ resul
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
ブラウザで動くリアルタイム画像/音声処理アプリをStreamlitでサクッと作る
Overview 画像/音声処理をリアルタイムで行う、Webブラウザから利用できるアプリをStreamlitで作る方法を解説します。 StreamlitのおかげでPythonだけでwebアプリが作れます。さらに、一番簡単な例なら10行程度のPythonコードで、webカメラを入力にしてブラウザから利用できるリアルタイム画像処理アプリケーションになります。 Webベースなのでクラウドにデプロイでき、ユーザに簡単に共有して使ってもらえ、UIもイマドキで綺麗です。 人物・物体検知、スタイル変換、画像フィルタ、文字起こし、ビデオチャット、その他様々な画像・音声処理の実装アイディアをデモ・プロトタイピングするのになかなかハマる技術スタックではないでしょうか。 Webブラウザから利用できる物体検知デモの例。実行中に閾値をスライダーで変えられる。オンラインデモ🎈 同様にスタイル変換デモの例。実行中にモ
Performance comparison: counting words in Python, Go, C++, C, AWK, Forth, and Rust
Performance comparison: counting words in Python, Go, C++, C, AWK, Forth, and Rust March 2021 Summary: I describe a simple interview problem (counting frequencies of unique words), solve it in various languages, and compare performance across them. For each language, I’ve included a simple, idiomatic solution as well as a more optimized approach via profiling. Go to: Constraints | Python Go C++ C
今時のPythonはこう書く2020 - Qiita
はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き
OpenDrop - Pythonで実装されたAirDrop
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました macOSやiOS間でファイルを送受信するのに便利なのがAirDropです。しかしWindowsでは使えないという問題があります。また、macOSでも標準実装されているAirDrop機能を使わないとならず、Finderを立ち上げたりするのが面倒です。 そこで使ってみたいのがOpenDropです。PythonによるAirDrop実装です。 OpenDropの使い方 OpenDropを立ち上げます。まずfindで対象になるデバイスを探します。 $ opendrop find Looking for receivers. Press enter to stop ... 後は send または receive を使います。sendはファイルを指定し、receiveはファイルが送られてきます
Pythonで学ぶwebアプリケーションの作り方by Flask — study flask 1 ドキュメント
予定と実績¶ Flaskを使う準備 20分 -> 60分 Flaskチュートリアル 40分 -> 60分 休憩 15分 Flaskを使いこなす1 40分 -> 60分 アプリを公開する 20分 -> 20分 休憩 15分 Flaskを使いこなす2 30分 -> 30分 プラグイン、情報源紹介、Q/A、予備 -> 10分
Write yourself a Git!
This article is an attempt at explaining the Git version control system from the bottom up, that is, starting at the most fundamental level moving up from there. This does not sound too easy, and has been attempted multiple times with questionable success. But there’s an easy way: all it takes to understand Git internals is to reimplement Git from scratch. No, don’t run. It’s not a joke, and it’s
2019年に向けてPythonのモダンな開発環境について考える - 朝日ネット 技術者ブログ
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でのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Pythonの並列処理・並行処理のための標準モジュールの比較 - minus9d's diary
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
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
ゼロから作るRAW現像 - その１ - Moiz's journal
追記 このブログ記事「ゼロから作るRAW現像」を大きく再構成してより読みやすくした書籍「PythonとColabでできる-ゼロから作るRAW現像」を【技術書典6】にて頒布しました。 現在はBOOTHにて入手可能です。書籍+PDF版は2200円プラス送料、PDF版は1200円です。 moiz.booth.pm 追記 はじめに RAWファイルおよびRAWデータについて カメラ画像処理 準備 RAW画像読み込み 画像データ変換 ブラックレベル補正 簡易デモザイク ホワイトバランス補正 カラーマトリクス補正 ガンマ補正 まとめ 最後に 次の記事 改定履歴 はじめに 会社の同僚にrawpyというPython用のライブラリの存在を教えてもらいました。 これを使うと各種デジカメのRAWファイルから、BayerのRAWデータを抽出できます。以前はDCRAWのソースコードを改造してrawデータのダンプなどし
Pythonで約100行のシンプルなWSGIサーバーを書いてみる
エキスパートPythonプログラミング改訂2版 作者:Michal Jaworski,Tarek Ziade発売日: 2018/02/26メディア: 単行本 はじめに — Webアプリケーションフレームワークの作り方 in Python の資料が最近になってホットエントリー入りし、思ったよりも多くの方に読んでいただけているようです。見返しているとWSGIサーバーを作りながらHTTPについて学べる章があってもいいかもとふと思いました。書くとすれば内容的には id:shimizukawa さんのPyCon JP 2018の発表をもう少し詳しく説明する資料になりそうな気がします。 PyCon JP 2018: Webアプリケーションの仕組み - 清水川のScrapbox とはいえ自分もWSGIサーバーを一度も書いたことがないので、気分転換にシンプルなWSGIサーバーを書いてみました。 4時間ぐら
PyCon JP 2018: Webアプリケーションの仕組み - 清水川のScrapbox
Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 26 2018, 19:50:54)
「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」は、10年の取り組みの集大成 - ビープラウド社長のブログ
2018年6月12日にビープラウドのメンバーで執筆した「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」が出版されます。 Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版 作者:株式会社ビープラウド出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2018/06/13メディア: Kindle版 第1版が2012年3月26日、第2版が2015年2月27日、第3版が2018年6月12日の発売で、約3年おきに版を重ねてきました。 最新技術に合わせてバージョンアップ IT技術は日々バージョンアップされ、数年もすれば技術の構成やベストプラクティスも変わってきます。 技術の進歩に合わせて、書籍も第3版としてバージョンアップしました。 主な改訂内容は以下のとおりです。 Python2.7.6→Python3.6.4 Ubuntu14.04 LTS→Ubuntu16.04 LTS Webアプリケーション(
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
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