2017-12更新：Anaconda と VS Code での環境構築を新たにまとめました。以下の方が新しいです。 beachside.hatenablog.com Visual Studio Code(VS Code)でPythonをデバッグ実行する環境構築する際のメモです。 NumPy, SciPy, Matplotlibを使って機械学習用に環境作ろうとしています。 > Overview 作業の全体像は以下です。 1. 必要なものをダウンロード＆インストール 2. VS Codeの環境設定 3. コーディング＆デバッグ ここら辺を参考にしています。 code.visualstudio.com > Environment Windows10 Visual Studio Code (1.4.0) Python(3.5.1) Enthought Canopy(Express 1.7.4.33

PythonのWebアプリケーションフレームワーク Pythonには、Zope、Twisted、Django、TurboGearsなどのさまざまなWebアプリケーションフレームワークが存在します。以前は、このような幅広い選択肢は、新しくPythonを使用しようとするユーザにとって都合が悪いことがありました。使用するフレームワークによって、利用可能なサーバが制限されてしまったり、逆にサーバによって利用可能なWebアプリケーションフレームワークが制限されるといったことがあったためです。 そのようなPythonの状況とは対照的に、Javaにおいては、多数のWebアプリケーションフレームワークがあるにもかかわらず、サーバとWebアプリケーションをつなぐ際に、統一されたJava Servelet APIを用いることで、アプリケーションフレームワークを気にせずにServelet APIが利用できる環境

How do I manually throw/raise an exception in Python? Use the most specific Exception constructor that semantically fits your issue. Be specific in your message, e.g.: raise ValueError('A very specific bad thing happened.') Don't raise generic exceptions Avoid raising a generic Exception. To catch it, you'll have to catch all other more specific exceptions that subclass it. Problem 1: Hiding bugs

プログラミング言語Pythonを使って， Webアプリを簡単に作れるMVCフレームワーク「Django」（ジャンゴ）。 その使い方を，入門段階から独学で習得できるYoutube動画をまとめた。 thenewbostonさんによる「Django Tutorials for Beginners」 sentdexさんによる「Django Web Development with Python」 Mike Hibbertさんによる「Python Django Tutorials」 thenewbostonさんによる「Django Tutorials for Beginners」 聞きやすい英語，画面を拡大しながらの説明。 １回の動画の長さは，数分～１０分ほど。 インストール方法から始めて，REST APIまで。顔出しなし。 最終更新日: 2016/04/07 1. Django Tutorial

Python開発者が大好きな言葉があります。それは”全てはオブジェクトである”です。実際、私自身もPythonのクラスを教えているときに何度も口にしています。多くの人が何度も聞いた言葉かもしれないのですが、私が言う度に生徒は賛同の相槌をしてくれます。結局のところ、Javaにおいて全ては（対象がそうでない場合を除いて）オブジェクトであり、.NETにおいても全てはオブジェクトであると、よく言われています。 しかしPythonにおいて全てがオブジェクトであると言う時、（私の生徒は驚いていましたが）「 全て 」にはクラスも含まれているのです。これはとても筋が通っていて、オブジェクトシステム全体が理解しやすくなります。しかしそれでも、広い視野で物事を見ることは難しいのです。 今回のブログ記事では、Pythonのオブジェクト間のつながりをざっと見ていきたいと思います。そして”全てはオブジェクトである”

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重要 クラシック VM は 2023 年 3 月 1 日に廃止される予定です。 ASM の IaaS リソースを使用する場合は、すぐに移行の計画を開始し、2023 年 3 月 1 日までに完了してください。ASM の IaaS リソースを使用する場合は、すぐに移行の計画を開始し、2023 年 3 月 1 日までに完了してください。 Azure Resource Manager の多数の機能強化を活用するために、早急に切り替えを行うことをお勧めします。 詳細については、「2023 年 3 月 1 日までに IaaS リソースを Azure Resource Manager に移行する」を参照してください。 注意 Azure には、リソースの作成と操作に関して、Azure Resource Manager デプロイ モデルとクラシック デプロイ モデルの 2 種類があります。 この記事では、ク

最近、DjangoのデータベースバックエンドにAzure SQL Databaseが使えるライブラリの存在を知りました。 michiya/django-pyodbc-azure そこから、MS AccessをDjangoのデータベースバックエンドとして使えるのかが気になりました。 ただ、そもそもPython3を使ってMS Accessへ接続できるのかどうか分からなかったため、Python3で動作するライブラリを調べてみました。 環境 Windows10 Python 3.4.3 32bit版 用意したAccessデータベース 以下のテーブル内容を持つsample.accdbを用意しました。 itemテーブル item_id item_name 1 ringo 2 みかん DB-APIについて ライブラリを調べている中でDB-APIという単語をよく見かけました。それについては以下が参考になり

5. キャスタリア株式会社 【goocus pro】 ”モバイル＆ソーシャル”をコンセプトに設計された、 ”Mobile Native”なラーニングプラットフォーム『goocus pro』 『B2B』 SaaS型のサービスとして、 企業様・学校様等にご提供 『B2B2B』『B2B2C』 教育ビジネスを展開される企業 様にプラットフォームとしてご 提供 プログラミング学習が必 修の通信制高等学校「コー ドアカデミー高等学校」 を設立しました 『「ソーシャルラーニン グ」入門　ソーシャルメ ディアがもたらす人と組 織の知識革命』の翻訳を 手掛けました 国内外の先端的な教育／学習の最新情 報をお届けするブログを運営していま す 日本オープンオンライン教育推進 協議会『JMOOC』に正会員として http://www.castalia.co.jp 参加しています

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 >　3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともな

B! 7 0 0 0 Brew-file はpython製ですが、基本自分の環境が2.7なので 3.Xの方では全然テストしてませんでしたが、 3.Xで動かない、といったissueが来たので 全面的に見なおして3.Xでも動くようにしてみました。 2.7でも引き続き使える様にPython2.XとPython3.Xの共存コードになっています。 Python2.XとPython3.Xの共存 print_function xrangeは無い exceptの待受 map/filter subprocessの出力のdecode StringIO urllib2 Python2.XとPython3.Xの共存 Pythonは2.Xと3.Xで非互換な変更があり、大体のスクリプトはどちらかでしか動きません。 非互換部分が多すぎて、別途書き直したほうが良い位の事もあったりしますが、 今回、Brew-fileではは

TOPICS Programming , Python 発行年月日 2016年01月 PRINT LENGTH 256 ISBN 978-4-87311-756-0 原書 Effective Python FORMAT PDF Scott Meyersによる人気シリーズ、「Effective Software Development」シリーズに待望のPythonバージョンが登場。シリーズの真骨頂である、効率的で優れたプログラムはどのように書けばよいのか、を指南。ベストプラクティス、ヒント、落とし穴の避け方や達人プログラマのコードなどを紹介し、効果的な優れたPythonプログラムを書くノウハウをまとめています。Pythonを知り尽くした著者が、より良いPythonコードを書くために何をすべきか、何をすべきでないか、なぜこれが良い方法なのかをPythonの流儀に従って教えてくれます。強力な機能

(訳注:2016/3/9、いただいたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 注意： この記事で書かれている機能は、大部分がPython 3.4で導入されたものです。ネイティブコルーチンとasync/await構文はPython 3.5でサポートされました。そのため、本記事に記載されているコードを試す場合はPython 3.5の利用をお勧めします。 ジェネレータは値を 生成する 関数です。普通、関数は return で値を返したあと、その下層のスコープは破棄します。関数を再度呼び出す場合、その関数はゼロから起動されることになります。つまり1回限りの実行となります。しかしジェネレータ関数は値を yield で返し、関数の実行を一時停止します。その後、関数を呼び出したスコープにコントロールが移ります。関数を再び呼び出して次の値を(存在すれば)得たい時は、実行を再開することができます。では

1. コーディングスタイルを知る PEP8 – Style Guide for Python Code PEP257 – Docstring Conventions Pythonコミュニティが推奨するスタイルが存在する PEP 8 -- Style Guide for Python Code via http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/ インデントはスペース4 行の長さ最大79文字 import分の順序 命名スタイル etc .. PEP 257 -- Docstring Conventions via http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0257/ ツールでチェック pep8 … pepe8のチェック pep257 … pep257のチェック pyflakes … 文法エラーなどをチェック flak

Python では、特定の性質を持つオブジェクトが実装すべき一連のメソッドのことをプロトコルと呼びます (代表的なプロトコルとして イテレータプロトコル などがあります)。ディスクリプタはそのようなプロトコルの一種です。 プロパティや、メソッド(静的メソッド、クラスメソッド、インスタンスメソッド)、 super など、 Python の基本的な機能の背後にはこのディスクリプタが使われています。また、ディスクリプタは汎用的なプロトコルなので、ユーザが定義することも可能です。 ディスクリプタには大きく分けて2つの種類があります。 データディスクリプタ __get__ と __set__ の両方を定義しているディスクリプタ 非データディスクリプタ __get__ だけを定義しているディスクリプタ データディスクリプタは通常の属性アクセスと同じような振る舞いをするもので、プロパティがその典型です。

Python 2 の高階関数のうち、組み込みで用意されている基本的なものについてご紹介します。 具体的には次の 3 つを見ていきます。 map() filter() reduce() 個別の説明に入る前に、まずは「高階関数」について少し説明をします。 高階関数とは、英語の「 higher-order function 」の訳で、「関数を引数として受け取る関数」のことです。たとえば、リストの各要素に共通の処理を加えたリストを作成したい場合なんかに、処理をわかりやすく簡潔に記述することができます。 高階関数の仕組みを用意している言語は他にもたくさんありますが、 Python の場合は「関数はオブジェクトであり、関数に () をつけると初めて関数が呼び出される」決まりとなっています。 () なしで関数の名前だけを指定すればその関数そのものを捉えることができます。 たとえば、三角関数を実装した s