【コードで一発】ブログ最適化/SEO対策で面倒なことは全てPythonにやらせよう - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 ここ数回に分けて書いた『面倒がすぎる内容をpythonにさせよう』シリーズの集大成。 ブログ最適化のために必要なものを『全て』『一気に』抜き出すプログラム、作りました！ この記事を読めば、下記の情報がゲットできます ※ 現在ははてなブログのみ対応となっています。WordPress用にも作成中なので、少々お待ちを。 *1 ・記事とURLとブックマークの情報 ・記事内画像を全て抜きとったもの ・自サイトの内部リンクがどうなっているかを可視化したもの ・リンク切れリスト ・はてなブックマークがどのような伸び方でついたかを可視化したもの 使い方(情報技術に明るい人) 使い方(一般向け) 環境構築 実行するコード コマンド一発！実行する 中身がどうなっているか 注意 出力結果 pythonを勉強したい方に まとめ 使い方(情報技術に明るい人) 情報技術に明るい人と、そうで
Twitter製の大規模ソフトウェア向けビルドツール「Pants」を試してみる - たけぞう瀕死ブログ
PantsはTwitter社が開発した大規模ソフトウェア向けのビルドツールです。今年の5月に1.0がリリースされました。 github.com 主にPythonで書かれているようですが、Java、Scala、Python、Golangのビルドに対応しており、Thriftのコード生成やMarkdownからのドキュメント生成などもサポートしているようです。 同種の大規模向けビルドツールにはGoogle製のBazelやFacebook製のBuckがあります。 github.com github.com いずれも元は社内用に開発されたツールがOSS化されたものですが、GoogleのBazelは2009年頃からGoogle社内で使われておりかなり歴史のあるツールのようです。 BuckやPantsはBazelを参考にしているようですが*1、BuckはAndroidアプリのビルドが高速だったり、Pant
現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
RECRUIT TECHNOLOGIES Member's blog 自動要約APIを作ったので公開します
リクルートテクノロジーズの大杉です。 広島市立大学修士２回生の飯沼さんと一緒に、自然言語要約ツールを作りましたので、リクルートテクノロジーズのgithubアカウントにて公開します。このapiでは、入力した文章から、指定したパラメータ（行数など）に応じて、重要だと思われる文の抽出ができます。例えば、当ブログ当記事の直前のこの記事を3行で要約すると、以下のようになります。 1. “リクルートテクノロジーズでは、ここ最近、UXデザインの専門家とビッグデータの専門家が、協力してリクルートグループ内の各事業に入り、プロジェクトを推進していく事例が多くなっています。”, 2. “UXデザインでは、定性的なリサーチと定量的なアクセスログ解析を組み合わせて、ユーザ行動を可視化することは以前からやってきました。”, 3. “「成功体験とは何か」を定義して、きちんとデザインできるかが、UXデザインの大きな
機械学習によるデータ分析 実践編
This document provides an overview of effective numerical computation in NumPy and SciPy. It discusses how Python can be used for numerical computation tasks like differential equations, simulations, and machine learning. While Python is initially slower than languages like C, libraries like NumPy and SciPy allow Python code to achieve sufficient speed through techniques like broadcasting, indexin
現状まともなスクリプト言語はRubyかPythonしかないから、たまたまRubyを使っているだけみたいな感じになってる。 - キモブロ
言語遍歴は、C → C++ → perl → Java → PHP → Rubyって感じ。(VBAとかそういうのを除くと) そろそろPythonに移行したいなーとはずっと思ってる。なんでかっていうとやっぱしGoogleプロダクト/APIはPythonで提供されてることが多い感じがするから。実質俺はGoogle信者だし、そこから脱却できてないし、Google利用頻度高いのでPython使えたほうが利便性高そう。最近、他にもいろいろ便利そうなプログラミング言語でてきてるけどライブラリが少ないから無理っぽい。 あとRubyの良いところはgithubだと思う。Rubyのライブラリ、すなわちgemはだいたいgithub上にアップロードされてるので、githubで問題領域の用語で検索すればだいたいそれを実現するコードを発見できるし、参考にすることも出来る。Rubyにおける標準的なライブラリのコードを全
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