【入門編】Djangoとは？できること・活用例・学習方法を解説Djangoとは、Pythonのフルスタック（重装備）Webアプリケーションフレームワークで、軽量なFlaskと対比される
【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 - Qiita
本記事は、Dhilip Subramanian氏による「6 Cool Python Libraries That I Came Across Recently」（2021年7月12日公開）の和訳を、著者の許可を得て掲載しているものです。 最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 機械学習のためのすごいPythonライブラリ Image by Free-Photos from Pixabay はじめに Pythonは機械学習に不可欠な要素で、ライブラリは作業をより単純にしてくれます。最近、MLのプロジェクトに取り組んでいる時に、素晴らしいライブラリを6つ見つけました。ここでは、それを紹介します。 1. clean-text clean-textは本当に素晴らしいライブラリで、スクレイピングやソーシャルメディアデータを処理する時にまず使うべきものです。最も素晴らしい点は、データをクリーン
東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
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Pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
自己紹介 普段私は、 一番得意な機械学習(深層学習)をしたり、 Python/Django でWebアプリを開発したり、 TypeScript/Vue or React でフロントエンドの開発をしたり、 PHP/Laravel でWebアプリを開発したり、 さまざまなことを行っています。 趣味で休みの日にGo言語で色々作成しているのですが、型のある世界は素敵だなと昨今感じています。 今最もやりたいことは、Goで大規模なWebアプリケーションを作成したい。 企業案件やご連絡等ございましたらお気軽に下記よりご連絡いただければと思います。 nagamatsu-k@dym.jp 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが
「実践Django」から学ぶ「プロとして学ぶ・実践すべきWebアプリケーション開発」のこと - Lean Baseball
PythonでWebアプリケーションをよく作るマンです. 来週（7/19）に発売となる, 「実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発」の書籍レビューに参加させていただきかつ, 執筆者の@c_bata_さん, 出版元の翔泳社様のご厚意により一冊いただきました. ひと足先に読ませていただきました（感謝） 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発 (Programmer’s SELECTION) 作者:芝田 将翔泳社Amazon 芝田さん, 翔泳社の皆様ありがとうございました🙇♂️ 原稿の査読・レビューで読ませてもらったり（コメントさせてもらったり）, こうして届いた初版を改めて読んで, Djangoをやる方はもちろん, Djangoを抜きにしてもWebアプリケーション開発をされる方にめちゃくちゃオススメしたい！ と思いました, レビューさ
WSL2+Docker+VSCodeの開発環境構築とPythonでWebアプリを試すまで
Windowsユーザーの皆さん、手軽にLinux環境で開発したいですよね！そんなときWSL2やコンテナが選択肢に上がるでしょう。VSCodeのRemote Development機能を使い、どちらも試してみました。Windows・WSL・コンテナを使い分けつつ、VSCodeで快適に開発ができるようになります！ おおまかな流れ 【準備編】WSL2の有効化と拡張機能のインストール 【WSL編】VSCodeからWSL2にリモート接続する 【コンテナ編】Dockerのインストール 【コンテナ編】VSCodeからDockerコンテナにリモート接続する 【コンテナ編】コンテナでWebサーバーを立て、ブラウザからアクセスする ※ 筆者の環境は Windows10 Home 21H1 です。Windows10 Pro/Enterpriseとは手順が異なるかもしれません。
pandas でメモリに乗らない 大容量ファイルを上手に扱う - StatsFragments
概要 分析のためにデータ集めしていると、たまに マジか！? と思うサイズの CSV に出くわすことがある。なぜこんなに育つまで放っておいたのか、、、？ このエントリでは普通には開けないサイズの CSV を pandas を使ってうまいこと処理する方法をまとめたい。 サンプルデータ たまには実データ使おう、ということで WorldBankから GDPデータを落とす。以下のページ右上の "DOWNLOAD DATA" ボタンで CSV を選択し、ローカルに zip を保存する。解凍した "ny.gdp.mktp.cd_Indicator_en_csv_v2.csv" ファイルをサンプルとして使う。 http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?page=1 補足 pandas の Remote Data Access で WorldBan
DockerでPython実行環境を作ってみる - Qiita
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
Pythonプログラムを稼働させるのにおすすめのVPSサーバーランキング - Qiita
この記事では、 Python で作成したアプリケーションを動かすのにオススメのVPSサーバーをランキング形式で紹介します。 ・DjangoやFlaskで作成したWebアプリを公開したい ・仕事や研究で作成したPythonプログラムを24時間稼働させたい こういったニーズを持つ方はぜひ最後まで読んでみてください。 1位 ConoHa VPS メリット 初期費用無料かつ月額料金が安い 利用者数の多いのでネット上に情報が豊富で、何かでハマっても対応しやすい クレジットカードを持っていなくても支払いが行える デメリット 最安プランだと制限が多い ConoHa VPSは東証一部上場企業のGMOグループが運営するサービスで、国内のVPSサーバーの定番といった位置づけです。 まず第一に料金的にオススメなサービスです。 月額料金は最も安いものだと600円代ですし、初期費用も発生しません。 （ただし、最安プ
サーバーアプリ開発環境(Python／FastAPI) | フューチャー技術ブログ
Pythonでお仕事する前提で、現在のところで自分が最適と考えるチーム開発のための環境整備についてまとめてみました。今までももろもろ散発的に記事に書いたりしていたのですが、Poetryで環境を作ってみたのと、過去のもろもろの情報がまとまったものが個人的にも欲しかったのでまとめました。前提としては次の通りです。 パッケージ管理や開発環境整備でPoetryを使う 今時はコードフォーマッター、静的チェックは当たり前ですよね？ コマンドでテスト実行、コードチェックとか実行とかができる（CI/CD等を考えて） VSCodeでもコマンドで実行しているのと同じコードチェックが可能(ここコンフリクトすると困る） デプロイはDockerイメージ コンテナのデプロイ環境でコンテナに割り当てられたCPU能力を比較的引き出せて、スケールさせたら線形にパフォーマンスアップできるようなasyncioを前提とした環境構
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京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
Pythonによるアクセスログ解析入門 / Tutorial on Access Log Analysis by Python
Pythonで始める ドキュメント・インテリジェンス入門 / Introduction to Document Intelligence with Python
なぜpython使いは単純なfor文より醜悪なリスト内包表記を好むのか - 静かなる名辞
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「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは
Pythonを用いたPDFデータからの情報抽出 / Extraction data from PDF using Python
VS Codeの拡張機能でPythonの仮想環境構築からコード整形、Lintまでを体験してみよう
