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pythonと japanに関するbeth321のブックマーク (32)

  • オライリー『退屈なことはPythonにやらせよう』 プログラミング未経験者向けの技術書 - はてなニュース

    オライリー・ジャパンは、単純作業を自動化する方法が学べる技術書『退屈なことはPythonにやらせよう──ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』を発売しました。プログラミング未経験者を対象にしており、手作業だと時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方が紹介されています。価格は3,996円(税込)です。 ▽ O'Reilly Japan - 退屈なことはPythonにやらせよう Pythonは、さまざまなプログラムを分かりやすく簡潔に書けるという特徴を持つプログラミング言語です。『退屈なことはPythonにやらせよう──ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』は、ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった単純作業を一瞬でこなせるプログラムの作り方を学べるというもの。基をマスターすれば、プログラミング未経験者でも「面倒な単純作業を苦もなくこな

    オライリー『退屈なことはPythonにやらせよう』 プログラミング未経験者向けの技術書 - はてなニュース
  • Python入門 : 4日間コース社内トレーニング

    ノンプログラマーエンジニアを対象としたプログラミング言語 Python のトレーニング。演習込みで 4時間 x 4日間 の内容を1スライドにまとめています。 プログラミングとはなんぞや、なぜpythonをやるのかというところから、クラスの継承あたりまでをカバーしています。それにくわえて業務によく利用されると思われる機能を説明しています。Read less

    Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
  • Python による日本語自然言語処理

    はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日語を扱う場合にも

  • Python 3 のオブジェクト文字列表現 - O'Reilly Japan Community Blog

    2008年にリリースされたPython 3。さまざまな機能が追加、更新されている中に私たち日人にとっては嬉しい機能が追加されています。今回はその機能を提案・設計したご人に解説をご寄稿いただきました。 また、記事の内容はPython Hack-a-thon 2010.07でのプレゼンテーションを元にしています Python 2.x までのオブジェクト文字列表現 Pythonを使ってプログラムを開発していると、デバッグ中などにこんな感じの文字列をよく目にします。 >>> "abc\tdef" 'abc\tdef' >>> datetime.datetime.now() datetime.datetime(2010, 7, 9, 13, 37, 49, 107000) "abc\tdef"やdatetime.datetime.now()という式を評価した結果が、'abc\tdef'とdat

  • Pythonチュートリアル 第2版

    TOPICS Programming , Python 発行年月日 2010年02月 PRINT LENGTH 244 ISBN 978-4-87311-442-2 FORMAT 書には改訂版(第3版)があります。 プログラミング言語Python(パイソン)の作者Guido氏が書き下ろしたPython入門者のための手引き書。Pythonの言語とシステムの基的な機能やコンセプトを解説する。さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介することで、読者がこの言語の雰囲気とスタイルをつかめるよう配慮している。書第2版ではPython 3に対応。また、Python 2の構文にも対応できるよう、2.xシリーズとの違いや注意点についての付録も追加掲載している。書を読めば、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジ

    Pythonチュートリアル 第2版
  • 実践 機械学習システム

    書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Python機械学習の基、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章  Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習Pythonはドリームチーム 1.2 

    実践 機械学習システム
  • 概説Tornado

    書はPythonで書かれた、パワフルでスケーラブルなWebサーバTornadoの概要を紹介する書籍です。インストールから、シンプルなWebサーバとしての使い方。また、DBとの連携からはじまり、Tornadoを有名にしたノンブロッキングの機能、また認証モジュールやデプロイの方法まで、Tornadoの全体像をつかむのに役立つでしょう。なお書はEbook版のみの販売となります。 監訳者まえがき まえがき 謝辞 1章 はじめに Tornadoとは何か? 単純なWebサービス 2章 フォームとテンプレート 単純な例:Poem Maker Pro テンプレート構文 複雑な例:Alpha Munger 3章 テンプレートの拡張 ブロックと代入 UIモジュール まとめ 4章 データベース PyMongoによる基的なMongoDB操作 永続的なストレージを使った単純なWebサービス Burt's Bo

    概説Tornado
  • Python & AWS クックブック

    Amazon Web Servicesを操作するPythonAPIライブラリbotoを使った、さまざまなコードを紹介するクックブック。AWSの多様なサービスのうち、特に利用頻度の高いEC2とS3に焦点をあてたコンパクトな一冊です。EC2ではインスタンスの起動、タグを使った追跡。またSSH鍵ペアの同期化、固定IPアドレスの関連づけや起動時のカスタムスクリプトの実行。S3ではバケット作成からストレージ容量の計算、別のバケットへのコピー、有効期限付きURLの生成、大きなオブジェクトのアップロードなどを紹介しています。 書のサンプル(まえがき〜1章まで) PDF版(619KB) ePUB版(352KB) まえがき 書で使用されている表記規則 サンプルコードの使用について お問合せ先 1章 一般情報 Pythonに関するクイックメモ botoのインストール Amazon Web Service

    Python & AWS クックブック
  • Community Blog - CDBを利用した簡易KVS - ログ処理編

    大量のリクエストを捌くWebサイトを構築するには、さまざまなノウハウがあります。例えばオライリーの書籍『ハイパフォーマンスWebサイト』では、クライアントに配信するコンテンツを最適化することでパフォーマンスの向上を図っています。今回は、Pythonを使って月間10億を超える(!)リクエストを捌いている、株式会社クロスリスティングの方に、そのノウハウの一部を寄稿していただきました。 また、記事の内容はPython Hack-a-thon 2010.07でのプレゼンテーションを元にしています 自己紹介 現在、私はクロスリスティングという会社で、広告配信システムとか、その周辺の新規商品関連の研究開発をやっています。メインのプログラミング言語はPythonです。自社でのシステム開発は基的に全てPythonを使っています。自分は研究開発的なポジションですが、技術チームが開発しているプロダクション

    Community Blog - CDBを利用した簡易KVS - ログ処理編
  • JSON形式による書誌情報の提供をはじめました

    「O'Reilly Japan Ebook Store」サイトのオープンからもうすぐ2年経過します。販売タイトルも、当初はわずか20タイトルほどだったのですが、現在では160タイトルほどになり、カタログに掲載されている書籍の半分弱くらいになっています。 ところでこのEbook、ご購入後にサイトからダウンロードしていただくと、ファイル名が「<16進数の羅列>-<書籍のISBN>.pdf」という形式になっています。もちろん変更はできるのですが、そのまま電子書籍リーダーなどに読み込むと、画面が英数字の羅列だらけになってしまいます。 かく言う私たちも、イベント出展にサンプルのEbookを持って行くことがあるのですが、イベント会場でISBNだけがズラ―っと並んだ画面をお見せするのをとても心苦しく思っていました。 以前は手作業でファイル名を変更していたのですが、100タイトルを超えた辺りで心が折れまし

    JSON形式による書誌情報の提供をはじめました
  • O'Reilly Japan - リバースエンジニアリング - Pythonによるバイナリ解析技法

    Pythonはリバースエンジニアやソフトウェアテスターといったセキュリティのプロにも人気の言語です。書では、ハッキングツールやテクニックの概念を解説したうえで、Pythonを使ったバイナリ解析技法について詳しく解説します。読者は、独自デバッガの構築、バグを発見するためのツールの作り方、オープンソースのライブラリを活用した処理の自動化、商用ソフトとオープンソースのセキュリティツールを連動させる方法などについて学ぶことができるでしょう。日語版では、書をより深く理解するための補足情報とリバーシングに役立つツールについての解説を加筆しました。/ART/OF/REVERSINGシリーズ第1弾。 関連ファイル サンプルコード(.zip) サンプルコード(.lzh) 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成

    O'Reilly Japan - リバースエンジニアリング - Pythonによるバイナリ解析技法
  • MongoDB & Python

    NoSQLデータベースMongoDBPythonと組み合わせて使う方法を概説した書籍です。Python 2.7とpymongoを利用してMongoDBのさまざまな機能にアクセスします。MongoDBへの接続、データの読み書き、削除といった基的なものから、サブドキュメントの利用、位置情報の操作、アップサートなどMongoDBに特化した機能までを紹介します。またPylons、Pyramid、DjangoとMongoDBを組み合わせて利用するための基的な情報も掲載しています。なお書はEbook版のみの販売となります。 まえがき 1章 使ってみる はじめに 参照ドキュメントのありか MongoDBのインストール MongoDBの実行 MongoDBを使うためのPython環境の設定 2章 Pythonを使ったMongoDBの読み書き MongoDBPythonを接続する データベースハン

    MongoDB & Python
  • アジャイルデータサイエンス

    TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2014年04月 PRINT LENGTH 236 ISBN 978-4-87311-671-6 原書 Agile Data Science FORMAT PDF 書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニングを行うためのサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluen

    アジャイルデータサイエンス
  • 初めてのコンピュータサイエンス

    書は、現実世界の問題を解決するプログラムを開発、利用する方法を説明しながら、コンピュータとプログラミングの基礎を解説します。例題のほとんどは科学技術分野のものですが、考え方はあらゆる分野に応用できます。また、プログラミングについての系統的、方法論的な考え方について、特に複雑な問題を単純な問題に分割し、それら単純な問題の解決方法を組み合わせて複雑なアプリケーションを作る手順を学びます。 書を読み終えるころには、プロフェッショナルなプログラマが物事をどのようにとらえて発想するのか、つまりプロフェッショナルなプログラマのように考える方法を手に入れられるでしょう。 1章 イントロダクション 1.1 プログラムとプログラミング 1.2 若干の定義 1.3 インストールすべきもの 1.4 担当講師の方々へ 1.5 まとめ 2章 Python入門 2.1 全体の構図 2.2 式 2.2.1 int型

    初めてのコンピュータサイエンス
  • Think Bayes

    サンプルコードを動かして統計の直観的な理解を促した『Think Stats ―プログラマのための統計入門』の著者によるベイズ統計・ベイズ推論の解説書です。ベイズ統計は、不確実な問題を扱い、条件を付けた予測が必要なときに威力を発揮する統計手法の1つ。メールのフィルタやカーナビで使われていることは有名です。書は『Think Stats』と同様、数学的な観点での記述は最小限にとどめ、実例を多く使って実用的観点からベイズ手法を解説します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながらベイズ統計を学ぶことができますが、プログラミングを知らない人にも役立つ内容です。 目次 まえがき 1章 ベイズの定理 1.1 条件付き確率 1.2 結合確率 1.3 クッキー問題 1.4 ベイズの定理 1.5 通時的解釈 1.6 M&M'S問題 1.7 モンティ・ホール問題 1.8 議論 2章 計

    Think Bayes
  • Python文法詳解

    Python Enhancement Proposals(PEP) 3138の執筆者でもある日人著者が、プログラミング言語としてのPythonの文法や、組み込みのオブジェクトに焦点を絞って解説する書籍。最新のPythonを深く理解し、使いこなすために必要な基礎を知る1冊。シンプルさを特長とし、できるだけ機能を絞り、覚えやすく、使いやすい言語をモットーとしてきたPythonが、20年にわたる進歩の結果として得た高機能さと複雑さの中から、入門書やチュートリアルではあまり触れられないその内部や仕組みに関するトピックを盛り込んでいます。書によって、最新のPythonを深く理解し、使いこなすために必要な基礎を知ることができるでしょう。 著者による正誤表 はじめに 第1章 イントロダクション 1.1 Python の特徴 1.1.1 読みやすさ 1.1.2 シンプル 1.1.3 高レベル言語 1.

    Python文法詳解
  • Python の名前空間とスコープ

    プログラムのロジックを考え、実装を行う上で、変数の名前空間やスコープはとても重要です。 これらはロジックを組み立てる上での複雑さに直結し、ソースコードの読みやすさにダイレクトに関係してくるためです。 この記事では、私が Python で開発をする上で気をつけるようにしている名前空間やスコープに関するお話をします。 コーディングスタイルについて 名前空間やスコープの前に、まずは基的なコーディングスタイルについて軽くお話しします。 Python のコーディングスタイルというと、 PEP 8 – Style Guide for Python Code (日語訳は こちら )が有名です。 これは、 Python でプログラムを書く上で守っておくとよいお作法について書かれており、 Python のコーディングスタイルとしてはデファクトスタンダードといえるでしょう。 この PEP8、例えば以下のよ

    Python の名前空間とスコープ
  • Sphinxをはじめよう

    書には改訂版があります。 Officeツールを使用していて、思うようにならずストレスを感じる事はありませんか?あるいは、印刷用の資料を見ている時に、Webブラウザで閲覧しやすいフォーマットになっていて欲しいと思ったりはしませんか? 書はPythonで標準的なドキュメント作成ツールとして利用されているSphinxの入門書です。Windows、OS X、Linux(Ubuntu)を例に、Sphinxの概要からインストール、基的な利用法について。またSphinxからLaTeXを経由してPDFを作成したり、EPUBフォーマットの電子書籍を作成する方法を、初めて触れる方にもわかりやすく紹介しています。 なお書はEbook版のみの販売となります。 はじめに 書を読むにあたって必要な環境とバージョン 書が想定する読者 書で使用されている表記規則 サンプルコードの使用について 書に関するお

    Sphinxをはじめよう
  • オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析

    書は社会ネットワーク分析の基礎理論への理解を、オープンソースのプログラミング言語Pythonを使って体感しながら深めるための書籍です。ソーシャルネットワーク分析の背景となる理論を学びたいスタートアップ企業や、社会学の理論をプログラミング言語を使って実践的に研究したい研究者などにとって、役立つ知識を学ぶ助けとなります。なお書はEbook版のみの販売となります。 2012/7/20 誤植等を修正してファイルをアップデートしました。2012-7-20版をダウンロード可能です。 2013/5/20 誤植を修正してファイルをアップデートしました。2013-5-20版をダウンロード可能です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場

    オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
  • 実践 コンピュータビジョン

    コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。サンプルプログラムはPython 2.7で書かれています。OpenCVを使うだけではコンピュータビジョンの質を理解できません。forループでピクセルを操作し行列を計算する時代でもありません。Pythonの数値演算ライブラリを使えば、ほどよい粒度でコンピュータビジョンの基礎を学べます。各章末には演習問題が用意してあります。演習問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 ●書で扱うサンプルプログラムの説明(サンプルコードは「関連ファイル」タブページからダウンロード可)。 翻訳者の相川氏のブログには、書の追加情報や関連する技術情報

    実践 コンピュータビジョン