Python 3.8 の概要 (その1) - Assignment expressions - atsuoishimoto's diary
古来、Pythonでは「代入は文であるべき！」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e
中高年が突然やる気をなくす「心のモヤモヤ」の正体とは
心理学博士。1955年東京生まれ。東京大学教育心理学科卒。東芝市場調査課勤務の後、東京都立大学大学院心理学専攻博士課程中退。川村短期大学講師、カリフォルニア大学客員教授、大阪大学大学院助教授等を経て、ＭＰ人間科学研究所代表。心理学をベースにした執筆、企業研修・教育講演等を行う。著書に『「やりたい仕事」病』『薄っぺらいのに自信満々な人』『かかわると面倒くさい人』『伸びる子どもは○○がすごい』『読書をする子は○○がすごい』『勉強できる子は○○がすごい』（以上、日経プレミアシリーズ）、『モチベーションの新法則』『仕事で使える心理学』『心を強くするストレスマネジメント』（以上、日経文庫）、『「上から目線」の構造＜完全版＞』（日経ビジネス人文庫）、『「おもてなし」という残酷社会』（平凡社新書）、『他人を引きずりおろすのに必死な人』（SB新書）など多数。 ＭＰ人間科学研究所 E-mail：mphuma
ずっと夜で - megamouthの葬列
入った会社はWebサービスをやっていた。アクセスカウンターとかレンタル掲示板みたいな、そういうプリミティブな感じのウェッブ。今でも化石みたいに残っているとこがあるよね。teacupとか。もうないか。 当時はそういうことをしている会社をASP（Application Service Provider)と呼んでいて、「うちはASP事業やってるんです」と言うと通りが良かった。 名刺代わりっていうのかな、何が出来るのか、うちはこんなに技術力あります、ってのをさ、運営しているWebサービスで表現するわけ。同業者が集まったらさ、世間話している風で、自分とこのサービス自慢しまくるんだよね。なんかこう、いやあ負荷高くて、この前もサーバー落ちてぇとか、うちのユーザーは中学生が多いんでぇとか、今で言うマウントの取り合いだよね。どこも流行ってないからさ、意味のわからないとこで競ってるんだよ。 プログラマ的にはA
ビルコン某セッション炎上への一女性エンジニアのぼやき
下記ブログに感銘を受けたので、噂のセッションを聞いていた女性エンジニアの一人として、乱雑になるかもしれないですが意見を書かせてください。 https://anond.hatelabo.jp/20190902021257 まず、8/29当日の話をしようと思います。最初から最後まで前夜祭にいた私はセッションに散々笑ったり、内心ツッコミを入れたりしつつ、大満足で帰宅しました。 残念ながら婚活アプリにもマッチングアプリにも興味がないので、CROSS MEが何かは知らなかったのですが、『黒髪メガネ女子とマッチング』辺りで内容は普通に想像できていましたし、概ねその通りの内容でした。 概ね、と言ったのはCROSS MEの「近くにいた人と出会える」という仕組みについて、ふうん、登録した人がただひたすら延々と出てくる感じじゃないんだー、と感心しつつ、想像していたマッチングの仕組みを脳内修正したからです。 こ
韓国は「反日」ばかりなの？ ネットから離れて、実際に現地に行って確かめてみた…。
日を追うごとに悪化していく日韓関係。政治について話すことは、ボタンひとつで出来るリツイートと違って、とても緊張するものだった。
女性が死者の8割を占めたケースも。災害の死者に女性が多い背景とは（BUSINESS INSIDER JAPAN） - Yahoo!ニュース
自然災害の被害は、「自然」ではない。 災害が人々に与える影響は「無差別」ではなく、ジェンダーや年齢などによって大きく変わる。災害によってその場所に元から存在する格差や構造が、表面化するからだ。 【全画像をみる】女性が死者の8割を占めたケースも。災害の死者に女性が多い背景とは 女性が災害で被害を受けやすいことは、世界各地の事例や研究で明らかになっている。その原因として指摘されているのが、女性としての「性別」による結果ではなく、社会的、経済的、そして政治的に醸成された「ジェンダー」の構造や格差だ。 「ジェンダー」の構造や格差というのは、災害において、具体的にどういう影響があるのか。 2004年に死者・行方不明者30万以上を出したスマトラ沖大地震・インド洋津波の例をみれば、一目瞭然だ。 甚大な被害を受けたインドネシアのアチェで実施した調査では、女性の死者数が男性の3倍にものぼることが分かった。死
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