Tony Narlock team git-pull / Tony Narlock: vcs-python vcspull (libvcs), g tmux-python tmuxp (libtmux) cihai unihan-etl (db) cihai (cli) django django-slugify-processor django-docutils docs + tests gp-libs web social-embed
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「~してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05: 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
We can make the computer speak with Python. Given a text string, it will speak the written words in the English language. This process is called Text To Speech (TTS). Related Course: The Complete Machine Learning Course with Python Text to speechPyttsx text to speechPytsx is a cross-platform text-to-speech wrapper. It uses different speech engines based on your operating system: nsss - NSSpeechSyn
This Python for Finance tutorial introduces you to algorithmic trading, and much more. Technology has become an asset in finance: financial institutions are now evolving to technology companies rather than only staying occupied with just the financial aspect: besides the fact that technology brings about innovation the speeds and can help to gain a competitive advantage, the rate and frequency of
Get notified in your email when a new post is published to this blog We’re delighted to announce that our rich Python toolchain is fully available in Visual Studio 2017. Installation of Python tools, interpreters, runtimes, and numerous other features are directly integrated into the Visual Studio 2017 installer. Just select the Python development or Data science and analytical applications worklo
こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の3カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系
こんにちは。技術3課の森です。 昔使ってたThinkPadのUSBキーボードをMacに繋いでます。が、MiddleClick + TrackPointでスクロールしなくて悩んでます。ご存知の方、教えてください。 やってみた動機 ServerworksにジョインしてからPythonを書き始めたのですが、いろんな関数や構文を覚えるためにTerminalでViを使っていました。 そろそろ補完機能を使えるエディタを使ってみようかなと思い立ち、特に探してはないですが、Visual Studio Codeに決めました。 VSCodeをインストール それでは、インストールしていきます。実施したスペックと使うモジュール類も記載します。 スペック PC: Mac Book Pro Late 2016 13inch OS: macOS Sierra(10.12.4) モジュール 利用するモジュールは以下の通り
Write atomic data transformations using simple python callables. Connect them in a directed graph. Execute. Bonobo is a lightweight Extract-Transform-Load (ETL) framework for Python 3.5+. It provides tools for building data transformation pipelines, using plain python primitives, and executing them in parallel. Bonobo is the swiss army knife for everyday's data.
Important This documentation covers IPython versions 6.0 and higher. Beginning with version 6.0, IPython stopped supporting compatibility with Python versions lower than 3.3 including all versions of Python 2.7. If you are looking for an IPython version compatible with Python 2.7, please use the IPython 5.x LTS release and refer to its documentation (LTS is the long term support release). 6.x Seri
機械学習のモチベーションを上げるためにTensorFlowを触ろうとしている。まずは環境設定でしょうということで、ひとまずPython3環境を作る。今はpyenv + venvで作るのが良いみたいなので、それでやってみたメモ。 pyenvでpythonをインストールする pyenvが必要かどうかフローチャート - Qiita も参考にしたのだけど、まあ細かくPythonのversionを指定したくなる時もありそうだし、とりあえずpyenvを入れておく。 自分は anyenv を使っているので、それでpyenvをインストール。 $ anyenv install pyenv 次にpyenvでpython 3.6.1をインストール。 $ pyenv install 3.6.1 $ pyenv versions system * 3.6.1 (set by /Users/shibayu36/.an
python-for-android python-for-android (p4a) is a development tool that packages Python apps into binaries that can run on Android devices. It can generate: Android Package (APK) files, ready to install locally on a device, especially for testing. This format is used by many app stores but not Google Play Store. Android App Bundle (AAB) files which can be shared on Google Play Store. Android Archiv
Photo by Jayphen 秋山です。 先日「Python Fire」という、Pythonのコマンドラインツールを自動生成できるライブラリが発表されました。 どのへんが便利なのか、実際に使ってみながら解説をしていきますので、気になってた人の参考になればと思います。 Googleのリポジトリに出ているのでGoogleの公式プロダクト?と思いきや、最後に「This is not an official Google product.」の表記があるのでGoogle公式ではないようですね。Googleの中の人が作った非公式ライブラリということでしょうかね。 github.com ■Python Fire使ってみた そもそもPythonには、コマンドラインからコマンドを受け付ける組み込みのライブラリがあります。他にもbakerとか、clickとか、既にコマンドラインツールを作る用の補助ライブラ
今回は Google が公開した python-fire というパッケージを試してみた。 python-fire では、クラスやモジュールを渡すことで、定義されている関数やメソッドを元に CLI を自動で生成してくれる。 ただし、一つ注意すべきなのは、できあがる CLI はそこまで親切な作りではない、という点だ。 実際にユーザに提供するような CLI を実装するときは、従来通り Click のようなフレームワークを使うことになるだろう。 では python-fire はどういったときに活躍するかというと、これは開発時のテストだと思う。 実装した内容をトライアンドエラーするための CLI という用途であれば python-fire は非常に強力なパッケージだと感じた。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion:
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