2019年に向けてPythonのモダンな開発環境について考える - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事（「Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018」）では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語（具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識）と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR （結論） pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
最近追加されたPythonの便利機能とこれからのPython in #ll2018jp - ぴよぴよ.py
Learn Languages 2018 というイベントで、最近のPythonについて発表してきました。 (一昨年まではLightweight LanguageでLLイベントだったのが、去年からLearn Languagesイベントになったらしい！) Python update in 2018 #ll2018jp from cocodrips www.slideshare.net せっかくなのでポイントだけでも書き起こして見ようと思います。 ここ1~2年で便利になった機能 1. The pathlib module (PEP 428) pathlibはファイルパスに関するモジュールで3.4で導入されました。 ただ、build-inのopenやos.pathモジュールがpathlib.Pathオブジェクトを受け入れられるようになったのがPython3.6(PEP519)となっています。 3.
Fluent Python
一歩先行くパイソニスタを目指す人のためのPython解説書。Pythonはシンプルです。使い方を覚えるのも簡単で生産性を短期間で高めることができます。しかしこれは、Pythonに備わっている豊富な機能のほんの一部しか使っていないということでもあります。本書では、とても有用なのにあまり使われていないPythonの特徴的な機能を活用し効果的で慣用的なPythonコードを書く方法について解説します。読者は、Pythonicな思考とコーディング手法を身につけ、コードをより短く、より速く、より読みやすくする方法を学べます。本書では、どうすれば熟練のPython 3プログラマーになれるのかを徹底的に追及します。 賞賛の声 監訳者まえがき まえがき 第Ⅰ部 プロローグ 1章 Pythonのデータモデル 1.1 Pythonicなトランプ 1.2 特殊メソッドの使用方法 1.2.1 数値型のエミュレーショ
Python pandas 関連エントリの目次 - StatsFragments
このブログ中の pandas 関連のエントリをまとめた目次です。 最近 pandas 開発チーム と PyData グループ の末席に加えていただき、パッケージ自体の改善にもより力を入れたいと思います。使い方についてご質問などありましたら Twitter で @ ください。 目次につけた絵文字は以下のような意味です。 🔰: 最初に知っておけば一通りの操作ができそうな感じのもの。 🚧: v0.16.0 時点で少し情報が古く、機能の改善を反映する必要があるもの。 🚫: 当該の機能が deprecate 扱いとなり、将来的に 代替の方法が必要になるもの。 基本 簡単なデータ操作を Python pandas で行う 🔰 Python pandas でのグルーピング/集約/変換処理まとめ 🔰 また、上記に対応した比較エントリ: R {dplyr}, {tidyr} Rの data.tab
PyConJP 2016: pandasでの時系列処理についてお話させていただきました - StatsFragments
21日、22日と PyCon JP に参加させていただきました。ご参加いただいた皆様、スタッフの皆様ありがとうございました。資料はこちらになります。 pandas による時系列データ処理 pandas を使った時系列データの前処理と、statsmodels での時系列モデリングの触りをご紹介しました。 speakerdeck.com 時系列モデルの考え方については全く説明していないので、以下書籍などをご参照ください。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る 元ネタ 以下のエントリをベースに新しい内容を追加しています。 sinhrks.hatenablog.com 時系列モデルを含む Python パッケ
FlaskでWebアプリを作る。その２:Flask-Migrationでデータベースを作る - 僕らは偶然性を大切にするためにクソゲーを作り続ける。
こんにちは、むさしです。 引き続きflaskでwebアプリを作っていきましょう。 前の記事： playwao.hatenablog.com データベースを利用したWebアプリを作る これからデータベースを使ったアプリを作っていきましょう。 はじめに話したようにデータベースはSQLiteを使います。 今回は読書用の日記アプリを作ります。 作る必要があるであろうテーブルは以下の２つになります。 書籍 書籍名 作者・著者 出版社 読んだ記録 日付(自動) 読んだ本 感想 また、ファイル構造を以下のように構成します。 . ├── manage.py ├── models.py ├── form.py ├── view.py ├── static | └── app.css └── templates ├── index.html └── base.html manage.pyは名前こそ変えましたが
【Python】FlaskでAPIをさくっとつくる - Qiita
なにこれ DBを使いつつ、ちょこっとしたAPIをさくっと作りたいときありますよね。 そういう時、Flaskが便利です。 基本的に以下のコードに肉付けしていくだけで、APIがつくれますよん 注意 個人的な意見として、中規模なプロジェクトだったり、flask-*を後で追加しまくったり、DBをガッツリ使うのであればDjango等のフレームワークを使ったほうが良いと思います。 後々、別のフレームワークに移す予定があるならもうそっちをつかっちゃいましょう。 コード Modelに対してCRDを提供するAPIを以下に示しました。 (Updateは気が向いたら後で実装します) db.session.commit()が呼び出されると実際のDBへ反映されます 失敗した場合、自動でロールバックされるっぽいです # coding: utf-8 from flask import Flask, jsonify, r
sqlmap を使って SQL インジェクションの脆弱性を検証する - CUBE SUGAR CONTAINER
sqlmap は SQL インジェクションに特化したオープンソースのペネトレーションテストツール。 これを使うと Web アプリケーションの特定のパラメータに SQL インジェクションの脆弱性があるか否かを確認しやすい。 注意: 外部のサーバに使うことは攻撃となるので絶対にしないように。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G29 $ sqlmap --version 1.1.8#stable $ python --version Python 2.7.10 インストール sqlmap は Homebrew でインストールできる。 $ brew install sqlmap これで sqlmap コマンドが使えるようになる。 $ sqlmap --vers
Python3でDashButtonのARPを見る | たくのこ Web
DashButtonで開発してますか！？ ついに自分もDash Buttonの普通じゃない使い方に手を出してみました。 Dash Buttonを汎用ボタンとして利用する際にDash Buttonが押された際のARPを観測するとうい方法が用いられているブログをよく見かけます。また、ARPを検出する際にnode.jsを用いているサイトがほとんどでした。 このブログでもDash ButtonからのARPを検出して利用しますが、個人的にPythonが好き&他のプログラムとの関連もありPythonでできたらいいな〜と思って、PythonでARPの検出を行いました。 ARPとはなんぞや ARP（Address Resolution Protocol）は、IPアドレスからEthernetのMACアドレスの情報を得られる プロトコルです。TCP/IP - ARPとは、RARPとは って感じに説明されてい
Pandasを使ったデータ操作の基本 - ぴよぴよ.py
データ分析の会社に転職してから3ヶ月。 最初の1ヶ月はPandasの扱いに本当に困ったので、 昔メモしてたことを簡単にブログに記録しておく(o ･ω･)ﾉ 【追記】2017/07/31 0:36 データが一部間違ってたので修正しました Pandasとは pandasでよく使う型 テストデータについて 余談 Pandasでのデータ操作入門 pandasのload データ(csv)のロード データのサイズ データのカラム 行列から必要な列(カラム)を取り出す 条件にマッチするデータを取り出す 1. DataFrame.queryで取り出す True/FalseのSeries型を指定し、Trueの行だけを取り出す 追記(2017/12/14) 行列から必要な行番号を指定してを取り出す グループ分けと集計 新たな列を追加する 固有値を追加する 他の列を加工して新たな列を作る 他の複数列を加工して新
Jupyter Notebook の Tips をまとめてみた | AI tech studio
こんにちは、AI Lab の馬場です。 このブログは CyberAgent Developers Advent Calendar 2016 の11日目の記事です。 昨日は sitotkfm さんの「ログを集める時に気をつけたいポイント」という記事でした。 この記事では、僕が仕事でデータ分析をやっていく上で大変お世話になっている Jupyter Notebook の Tips をまとめてみます。Jupyter Notebook では便利な機能がたくさんあるので、ちゃんと使うと無駄作業の削減になります。僕もこれまで分析途中で「あーこれができたらなあ」と検索しては時間をつぶしてきたので、ここでまとめて記憶にとどめておきたいと思います。 図表・可視化系 notebook 内に図を表示したい 単純に jupyter notebook を起動して、pyplot などでグラフを描画しようとしても、図は
Scapy with WiFi monitor (rfmon) mode on OS X | cqure.net
After taking the 617 SANS class in Orlando I got curious and wanted to get Scapy working natively on OS X rather than messing about with a Virtual Linux image. A key motivator was the fact that I was running out of space on my Macbook Air and not only had to carry around an external USB WiFi adapter, but also a USB hard drive. Studying the man pages of tcpdump it turned out that it’s possible to p
Wi-Fi SSID Sniffer in 10 Lines of Python
One of the things I left out when I put out the SecurityTube Wi-Fi Security Megaprimer was the programming aspects of Wi-Fi Security and Hacking. Around a decade back, when I used to work as a programmer and researcher, most of my code for Wi-Fi fuzzers / sniffers / injectors was in C. However, C requires you to do everything from scratch. I may take up an example of a Wi-Fi Sniffer in C as a sepa
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Flask + SQLAlchemyプロジェクトを始める手順 - Qiita
Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
https://openbook4.me/projects/183
Templates
Flaskで大きいアプリケーションを作るときのTips - Qiita
Please do not recommended sudo install · Issue #69 · secdev/scapy
Pythonの可視化ツールはHoloViewsが標準になるかもしれない - Qiita
