QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 https://t.co/277qzyR7Rs ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある https://t.co/RPX57PNyn9"オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 https://t.co/277qzyR7Rs ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある https://t.co/RPX57PNyn9
40代プログラミング初心者がpython始めて半年！独学で勉強が続いている理由と読んだ本 - Qiita
下で最新版に記事を編集しましたブログを作ったよ ツイッターアカウントフォローお願いします https://twitter.com/usagipycom こんな記事も書いてます 友達がpythonでPCゲームのレベル上げツールを作っていた それを聞いて、pythonって便利なのね。と思いその後色々あってプログラミングを勉強することにした プログラマー35歳までみたいな世の中で40代おそすぎ！ってあるかもしれない PCがあって、無料の教材はネットに転がってるし、本もたくさんあるし、挑戦するのは無料だし2022年の1月ぐらいから勉強を始めた 入門書って成果物がないからつまらないなと思ってそれ以外になんかないかなって本屋さんをふらふらしてたら python自動化 みたいな書籍がいっぱいあることに気がついた なるほど、もしかしたら仕事楽になるんじゃないかそんな思いから次の本を買った シゴトがはかどる
Pythonで面倒な手作業を不要に、ネットワーク機器を一括監視
企業のシステム管理者にとって、ネットワーク監視などの日々の運用は欠かせない。企業システムはインターネットやLANの利用を前提としており、ネットワークにトラブルが発生すると業務に支障を来してしまう。 そこでシステム管理者はネットワークの疎通を調べたり、機器の挙動を確かめたりする。そのために手順書を用意し、手作業で実施するシステム管理者も少なくない。例えばネットワークコマンドを順番に入力して、毎回手順書に従って機器の死活監視などを実施するという具合だ。 しかし手作業でネットワークコマンドを実行していると、管理対象の機器やコマンドの種類が増えるにつれて手間や時間がかかるようになる。さらに手作業ではミスも発生しやすい。 こうした面倒な手作業はプログラムによって自動化するに限る。人気プログラミング言語のPythonには、ネットワーク管理のためのモジュール（ライブラリー）が用意されている。これを利用し
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
Python 3.15からデフォルトのエンコーディングがUTF-8になります - methaneのブログ
Pythonがファイルを開くときなどに使われるエンコーディングはロケール（WindowsではANSIコードページ）依存でした。 Unixの世界ではどんどんUTF-8ロケールが一般的になっている一方、WindowsのANSIコードページはなかなかUTF-8になりません。 そのために、Unixユーザーが open(filepath) のようにエンコーディングを指定しないままUTF-8を仮定するコードを気軽に書いてしまって、Windowsユーザーがエラーで困るといった問題が発生します。 また、Windowsでもメモ帳（Notepad.exe）やVSCodeはすでにUTF-8をデフォルトのエンコーディングで使用しています。ANSIコードページがUTF-8になるのを待っていたらどんどん周りの環境から置いていかれ、レガシー化してしまいます。 Pythonがデフォルトで利用するエンコーディングをWind
Python＋数学講座と機械学習講座が無料に Pythonでデータの抽出から可視化までが可能に | Ledge.ai
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【Pythonでスクレイピング】Mattermost BOT投稿機能 作り方 - RAKUS Developers Blog | ラクス エンジニアブログ
はじめに はじめまして。aqli_kuk120と申します。 ラクスの片隅でひっそりとインフラエンジニアをしています。 「エンジニアは常日頃の情報収集が肝要」とよく聞きますが、中々実践できない自分がいました。 技術系のニュースアプリをスマホに入れてみるも、三日坊主でついつい他の興味あることをネットサーフィンする日々…。 これではいかんと思い、対策を考えた結果、 「人気記事のリンクをスクレイピングして社内のチャットツール(Mattermost)にBOT投稿するようにしたら、昼休みにご飯食べながらみれるんじゃない？」と思い至りました。 ということで、インフラエンジニアと名乗ったものの、今回はPythonを使ったスクレイピングとMattermostへのBOT投稿についてブログを書いていきたいと思います。 はじめに スクレイピングとは Mattermostとは Pythonで今回作るもの 開発環境構
Python Design Patterns
Python Design Patterns¶ Welcome! I’m Brandon Rhodes (website, Twitter) and this is my evolving guide to design patterns in the Python programming language. This site is letting me collect my ideas about Python and Design Patterns all in one place. My hope is that these pages make the patterns more discoverable — easier to find in web searches, and easier to read — than when they were scattered acr
筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai
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PythonでAPIを爆速で構築してみた - Qiita
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
【競プロ】Python使いがRustを「完全に理解する」までのTips - Qiita
2023年AtCoder言語アップデートにより、Rustの環境は大きく変化しました。そのため、本記事はフリーズさせ、後日、2023年版に対応した記事を新規作成したいと思います。 筆者は、競プロのアルゴはPythonを使いつつ、マラソンはRustを使っております。前者は発想を短時間にコードにすることを重視し、後者はコーディングに時間をかけてでも高速性を確保したいからです。 その際、Pythonでできたアレを、Rustでどう書くんだっけ、と悩むことが多く、悩んだ結果を自分メモを兼ねてTipsにすることにしました。競プロに出てくるパターンを多く収録していますが、競プロ目的以外でも参考になるかと思います。とりありず、ざっと記述してみましたが、そのうち増やしたり、章立てを変えたりするかも知れません。 なお、参照がーとかトレイトがーとか、Rustそのものの入門には言及していませんので、適宜、別の記事や
Python開発者のためのセキュアコーディングのコツ10個 - Qiita
本記事は2021年9月27日に公開したPython security best practices cheat sheetを日本語化した内容です。 2019年、Snykは最初のPythonチートシートをリリースしました。それ以来、Pythonのセキュリティの多くの側面が変化しています。開発者向けセキュリティ企業として学んだこと、そしてPython特有のベストプラクティスに基づいて、Pythonのコードを安全に保つために、この最新のチートシートをまとめました。 【チートシート】2021年版Pythonセキュリティベストプラクティス 本記事では、下記に関するPythonのセキュリティに関するヒントを紹介します。 外部データを常にサニタイズする コードをスキャンする パッケージのダウンロードに注意 依存先パッケージのライセンスを確認する システム標準版のPythonを使用しない Pythonの仮
Pythonでの開発・CI/CDの私的ベストプラクティス2022
はじめに 2021年、Pythonで複数の暗号系ライブラリを開発してPyPIで公開してきました。その過程で、setuptools、flit、poetryと、幾つかのパッケージ管理をわたり歩き、GitHub上でのCI/CDも色々試す中で私的なべスプラが定まってきたので、2022年初に備忘録としてまとめておきます。 具体的には、pyenv、poetry、pre-commit、tox、GitHub Actions を活用し、低コストで（＝なるべく自動で）、高品質のプロダクトをPyPIにデプロイする方法・設定を共有します。個別のツールの記事はよく目にするのですが、開発ライフサイクル全体をカバーする記事がなかなか無かったので。 開発環境の整備 - pyenvで複数のPythonバージョンでの開発環境を整備 パッケージ管理 - poetry/pyproject.tomlでの一元的なパッケージ管理 静的
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Python3.10 時代のモダン Python
この記事は刺身たんぽぽ同好会 Advent Calendar 2021[1] 8日目 の記事です． 7日目はげんしくんの 刺身たんぽぽ同好会を支えるDiscord鯖について - 最近のRecent です． 9日目はおのだ氏の Live2D #1 下準備(予定) です． はじめに Python3.10 がリリースされてから数ヶ月が経ちました．そこで，Python3.10 から入った新機能や，あまり知られていないが[2]，知ってると便利な機能を紹介します．モダン Python を書いていきましょう． 型アノテーション 型アノテーション自体は Python3.5 からある機能[3]ですが，バージョンアップのたびに高機能になっています．Python3.10 では，| 演算子が型アノテーションに対しても使用できるようになりました． 使用例はこのような感じ
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