研究のためのPython開発環境注：本書籍は執筆途中です。 この書籍は、とにかく筆者の知りえる研究開発関連の知識をすべて吐き出すことを目的に書かれています。 Pythonを用いた研究を進めるのに必須の環境構築＆開発手法の個人的ベストプラクティスをまとめました。 実行環境の構築/ディレクトリ構成/プログラムの整備/vscodeでのデバッグなど、とにかく知っておくと余計な苦しみから解放される情報を共有します。 可能な限り継続的にアップデートしていこうと思っています。
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メモ : あまり知られていない（かもしれない）テクニック集 その1 - もた日記
valueswapping.py : 変数の値を交換 controlwhitespaces.py : 空白の操作 concatenatestrings.py : 長い文字列を複数行に分けて書く forelse.py : forループのelse文 whileelse.py : whileループのelse文 tryelse.py : tryのelse文 boolasint.py : ブール型を数値として扱う rawinputintegers.py : 文字列内の複数の数値を変換 chainedcomparison.py : 比較の連鎖 conditionalassignment.py : 条件による代入 conditionalfunctioncall.py : 条件による関数呼び出し stepslice.py : リストの要素を何個置きに取得 maxsplit.py : splitの分割回数
覚えるだけでPythonのコードが少し綺麗になる頻出イディオム - タオルケット体操
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
高速化のためのPython Tips - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか？私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを（Python2.7） リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非
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
C++, Python, vimscript, ROS-launchで環境変数を取得する方法まとめ - MyEnigma
入門UNIXシェルプログラミング―シェルの基礎から学ぶUNIXの世界posted with カエレバブルース・ブリン,Bruce Blinn ソフトバンククリエイティブ 2003-02 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに C++で環境変数を取得 Pythonで環境変数を取得 vimscriptで環境変数の取得 ROSのlaunchファイルで環境変数を取得 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 様々な環境でコーディングをしている時に、 環境変数からホームディレクトリを取得する方法を 毎回調べていたので、 まとめて置きます。 C++で環境変数を取得 cstdlibを使うと、 下記のような方法で環境変数を取得できます。 #include <cstdlib> #include <iostream> using namespace
Google App Engine / Python 上での開発で最初から知ってればよかった、ってことをいくつか - Masatomo Nakano Blog
ここ数ヶ月、Google App Engine/Pythonを使い、初めてちょっとしたものを作ってみているのだけど、開発初期から知っておけばよかったなー、と思うノウハウ/tips的なものをずらずらと書いてみる。 基本的な環境設定は、 以前書いた まま。 0. 公式ドキュメントを良く読む 言うまでもなく、だけど、 マニュアル はもちろん、 この辺 の下の読み物も、流し読みだけでもしておいたほうがいい。 datastoreとmodel的なところ 1. key nameを使いこなす key nameは、レコードの作成時に指定できる(RDBでいう)primary keyの別名みたいなもの。primary key自体は自動的で作成されるので開発者が指定できるのはkey nameだけ。 key nameをうまく使うことで、datastoreを使いやすくすることができる。特にdatastore上で"un
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