Haskellで生産性を高める-Pythonからの移行 | POSTD
(注記：11/30、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 最近、Haskellでも生産性の高い作業ができるほどに、この言語を使いこなせるようになりました。定期的にPythonを使いもしますが、今ではWebプロトタイプ作成のほとんどをHaskellで行っています。それで、時間が経ってしまう前に、この言語の学習経験を通じて考えたことなどをまとめたいなと思っています。 データファースト これはどちらかというと動的言語から静的言語への移行に関しての考えなのですが、Haskellのデータ構造は、ほとんどの場合、データ宣言と型シグネチャで提示されるのに対し、Pythonの場合、おおむねコードによって暗黙に定義されます。 Pythonの関数について私が初めて抱いた考えは、「コードに何が書かれているか？」でしたが、Haskellでは、「データはどう見えるか？ この関数は＿＿＿を受け
Learn Python The Hard Way
The type for this book is set in 18px / 1.5 Adobe Serif, Sans, and Code. Buy Learn Python the Hard Way, 5th Edition When you buy Learn Python the Hard Way, 5th Edition directly from the author, Zed A. Shaw, you'll get access to the digital content for all 60 exercises, plus all 60+ videos that are normally sold separately. You'll also have access to direct help from Zed via Discord chat and live s
【初心者向け】MacユーザがAWS CLIを最速で試す方法 | DevelopersIO
こんにちは、虎塚です。 聞くところによると、最近 AWS コマンドラインインターフェイス（以下、AWS CLI）の人気が再燃しているそうですね。なんとAWS CLIがテーマのイベントまで開催されているではありませんか。これはすごい。 JAWS-UG CLI | Doorkeeper というわけで、今日はAWS初心者のMacユーザが最速でAWS CLIを試す手順を書いてみます。えっ、Windowsしか持ってない？ Get Mac or Linux! 以下の作業は、AWSアカウントをすでに持っていることが前提です。また、Mac OS 10.9.3 (13D65) で動作確認しました。 pipのインストール まず、pipをインストールします。pipとは、Pythonのプログラミング環境で使われるパッケージ管理システムです。 pipのインストールには、easy_installコマンドを利用します。
関数型プログラミング入門 | POSTD
多くの関数型プログラミングに関する記事が教えてくれるのは、抽象的な関数型のテクニックです。つまり関数合成やパイプライン、高階関数などです。この記事では違います。ここでは、プログラマが毎日書く、命令型で非関数型のコードの例を示し、それを関数型の形式へ書き換えます。 最初のセクションでは、短いデータ変換のループを取り上げ、map関数やreduce関数に書き換えていきます。2つ目のセクションではより長いループを取り上げ、ユニットに分解し、それぞれのユニットを関数型に書き換えます。3つ目のセクションでは、連続した長いデータ変換のループを関数型のパイプラインに分解します。 ここではPythonでの例を取り扱います。というのも多くのプログラマはPythonを読むのは簡単だと思っているからです。多くの例では、mapやreduce、パイプラインなどの多くの言語に共通する機能を例示するため、Python的な
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
Mercurialではじめる分散構成管理 記事一覧 | gihyo.jp
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Python入門 ～Pythonのインストール方法やPythonを使ったプログラミングの方法について解説します～ | PythonWeb
Python は 1991 年にオランダのプログラマー、グイド・ヴァンロッサムによって開発されたプログラミング言語です。シンプルで直感的な文法と可読性の高さから、初心者から上級者まで幅広く利用されています。現在では Web 開発やデータ分析に加え、 AI や機械学習などの分野でも活用されています。 Python の最大の特徴は、「書きやすさ」と「読みやすさ」です。コードが直感的でわかりやすく、少ない行数で効率的かつシンプルにプログラムを書くことができます。そのため、プログラミング初心者にとって学習しやすく、経験者にとっても生産性の高い開発を行うことが可能です。また Python には豊富なライブラリやフレームワークが揃っており、初心者でも高度なアプリケーションやシステムを容易に開発できるのが魅力です。 Python は多くの企業や研究機関で採用されており、大手 IT 企業でも活用されていま
Python-izm
プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行
Python Tutor - Python Online Compiler with Visual AI Help
Online Compiler, AI Tutor, and Visual Debugger for Python, Java, C, C++, and JavaScript Python Tutor helps you do programming homework assignments in Python, Java, C, C++, and JavaScript. It contains a step-by-step visual debugger and AI tutor to help you understand and debug code. Since 2010, over 20 million people in more than 180 countries have used Python Tutor to visualize over 300 million pi
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
本日は少し趣向を変えて、機械学習や統計に関する情報収集源についてまとめてみたいと思います。 機械学習 機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思
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
Pythonでデザインパターン - モジログ
GitHub - faif / python-patterns https://github.com/faif/python-patterns GoFデザインパターンのPythonによるサンプルコードを集めたプロジェクト。以下の各ファイルが入っている。 - abstract_factory.py - adapter.py - borg.py - bridge.py - builder.py - chain.py - command.py - composite.py - decorator.py - facade.py - factory_method.py - flyweight.py - iterator.py - mediator.py - memento.py - null.py - observer.py - pool.py - prototype.py - proxy.py -
GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ
if ( $blog == " Webエンジニアのためのライフハック " ) { print " 1-byte.jp "; } ホーム1-byte.jpとは 書いてるヒトは 最近、とても気になっていることがあります。 それが”Google App Engine + Python”です。 元々、Pythonには興味がありました。 オライリーのPython入門も読破しました。 10日でおぼえる Python 入門教室も5日まではやりました。 しかし、そこで終わりました…。 CakePHPという慣れ親しんだ言語とフレームワークがあったので、そちらに走ってしまいました。 ですが、私はPythonistaに憧れるPHPerです。 ここいらで一つ、重い腰を挙げてPythonの勉強を始めることにしました。 Pythonを勉強する一つの強い理由付けとして、”Google App Engine“の存
Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク
Google App EngineでのPythonの勉強と開発は進んでいますか？ GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ これを書いた本人はというと…まったく進んでいません。 Learn Python The Hard Wayを少し読んだ程度です。 言い訳なんていくらでも出来ますね。 えーっと、仕事が忙しいから、仕事が忙しいから、そして仕事が忙しいから。 しっかり、仕事以外の勉強の時間を取ってやらないと、あっと言う間に置いてかれます。 そして、”新しいことを学ぶ”というのは日々のモチベーションに繋がりますから。 前置きはここまでにして、今日はタイトル通り、 Pythonの勉強をまったく始められないあなたと私に送る8つのタスク を紹介します。 もし、タイトルに期待して、”これさえやればPythonマスターになれる！”と思ってきた方にはごめんなさい。 99%は”Pyt
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2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
php プログラマのための Python チュートリアル — phpy 0.1 documentation