pythonでレトロゲームが書けるpyxelがすごい｜白井暁彦 aka しらいはかせ【追記おしらせ！】本ブログで紹介したPyxelの本が出ます！しかも Kitaoさん著&監修。ご縁あってイベントも開催します！ ■ゲームで学ぶPython！ Pyxelではじめるレトロゲームプログラミング
ほんで、MEGA BIGくじにいくら賭ければいいの？｜morio
この記事では、MEGA BIGくじの最適な賭け額、最適な賭け額の算出方法について説明する。 ※この記事の内容は間違っている可能性があるので注意してください。間違いがあればご指摘いただけると嬉しいです。できれば専門家にレビューしてほしいです。 ※この記事はMEGA BIGの購入を薦めているわけではありません。 MEGA BIG 祭2024/8/30、MEGA BIG祭が突如発生した。 MEGA BIGは通常期待値がマイナスであるが、台風の影響でサッカーの試合が一部中止になり第1476回のMEGA BIGの期待値が1を超える可能性があるという投稿があったのだ。 toto MEGA BIGが熱い。 対象の12試合中4試合が中止（自動的中扱い）なので、8試合分当たれば1等というレイドイベント発生。現在キャリーオーバー61億円。 公営ギャンブルとしてはありえない期待値。 なおtoto BIG/100
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
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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Connecting to running instances of IE on your computer « Python recipes « ActiveState Code
Connecting to running instances of IE on your computer (Python recipe) by Eric Koome This sample connects to the running instances of IE on your computer and prints out the URL, Cookie- if any, and the HTML content of the site. It can be extended to connect to running instances on another computer using DCOM and particularly using CoCreateInstanceEx(): Extend it as you wish and let me know how use
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
Python自然言語処理テクニック集【基礎編】
自分がよく使用する日本語自然言語処理のテンプレをまとめたものです。 主に自分でコピペして使う用にまとめたものですが、みなさんのお役に立てれば幸いです。 環境はPython3系、Google Colaboratory（Ubuntu）で動作確認しています。 Pythonの標準機能とpipで容易にインストールできるライブラリに限定しています。 機械学習、ディープラーニングは出てきません！テキストデータの前処理が中心です。 前処理系 大文字小文字 日本語のテキストにも英語が出てくることはあるので。 s = "Youmou" print(s.upper()) # YOUMOU print(s.lower()) # youmou 全角半角 日本語だとこちらのほうが大事。 全角半角変換のライブラリはいくつかありますが、自分はjaconv派。 MIT Licenseで利用可能です。 import jaco
Python でパッケージを開発して配布する標準的な方法 - Qiita
(この記事の情報は古いです。最近は pip が myproject.toml を理解できるようになりました。Python でパッケージを開発して配布する標準的な方法 2023 年編 に更新版を書きましたので参考にしてください。) 今更ながら Python でパッケージを開発したり配布する標準の方法を知らなかったので調べました。Poetry の方が簡単ですが、人の作ったプロジェクトで仕事するのに覚えておくと便利です。 仮想環境の作成 Python 3.7.7 等の最新の Python が入っていて python コマンドで実行出来るようになっている状態から始めます。これからパッケージを開発するために、他の Python プログラムと利用ライブラリが混ざらないように最初に仮想環境を作ります。仮想環境を作る標準の方法は venv モジュール https://docs.python.org/ja/
2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う
Pipenvを使ったPython開発まとめ - Qiita
はじめに 今年は複数人でいっしょにPythonを使って開発を行う機会があったのですが，そのときに導入したPipenvがいい感じでしたので一通りの基本操作についてまとめてみようと思います．個人での開発でも有効だと思いますが，複数人で開発するときに便利かなと感じたところも多かったので，そういう視点も入れながらまとめてみました． ※個人的にチームでの開発でよかった内容にをつけています． Pipenvとは Pythonで開発するときに，プロジェクト毎のパッケージ管理や仮想環境の構築を簡単に自動で行ってくれるツールです．Node.jsのnpmなんかを使ったことがあればイメージがわきやすいと思います． パッケージのインストールならpip，仮想環境の構築ならvirtualenv（venv）を使えば対応できますが，pipenvはそれらをまとめてより簡単に扱えるようサポートしてくれます．またnpm-scri
PyCharmを使うならvenvはプロジェクトディレクトリの下にあったほうがいいのかもしれない
なんだこのラノベみたいなタイトルは 最近では DockerComposeを使って開発環境を作る人が多いのではないでしょうか。 私も例に漏れず、今の案件に入って環境を整備させてもらったんですがPyCharm環境で問題が発生しましたので 共有しておこうと思います。 といってもタイトル通りの結論ですが。 infoこの記事は PyCharm 2019.1 (Pro) 評価版にて検証しました。確認に使うのはこちらのサンプルプロジェクトです。 https://github.com/righ/djample なにがあったのか Docker によって環境を作ろうとする場合、 Dockerfile では すべての環境で必要となるようなソフトウェアのインストール docker-compose.yml はその環境特有のライブラリのインストール 本番のイメージを作るときは docker-compose.prod.
Pythonの複数バージョンの扱い方（Windowsの場合） - ガンマソフト
2018/2/2 2019/7/12 Pythonは、マイクロバージョンだけアップグレードしている限りはバージョンを意識しないで使い続けられます（すなわち、3.6.1 ▶ 3.6.2 ▶ 3.6.3 のようなアップグレードだけを行う）。 しかし、Pythonとの付き合いが長くなると、どうしても 3.5 ▶ 3.6 のように新しいバージョンに移行することになり、その結果1台のマシンに複数バージョンのPythonが存在するようになってしまいます（例えば、3.3、3.5、3.6）。 バージョンアップしても、問題なく以前作成したプログラムが動いてくれればよいのですが、動かなくなった場合には、バージョンを切り替えて運用する方法を検討することになります（そのためにも、旧バージョンはアンインストールしないでください）。 わかりやすいPythonのなかで、バージョン管理の問題は、例外的に扱いにくい所です。
Pythonで仮想環境virtualenvを作成し、Visual Studio Codeで自動適用する開発環境を構築する - Qiita
これでmyprojectフォルダ直下に、仮想環境envが構築されました。 VSCodeに Python extensionを導入する 次に、VSCodeにPython用の拡張機能（Python extension）を適用します。 VSCodeを起動し、VSCodeの左端にあるアクティビティーバー（縦型のツールバー）の拡張機能メニューを開いて、入力欄に "python" と入力し、 フィルタリング表示された 拡張機能Pythonの インストール をクリックします。 Python extensionの再読み込みをクリックして再読み込みさせます。 VSCodeでPythonの仮想環境が（自動的に）適用されることを確認する。 VSCodeでは適用する仮想環境（Pythonオリジナルの設定環境含む）を選択することができますが、プロジェクトとして読み込んだフォルダの階層に仮想環境がある場合はデフォルト
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SpotifyがPythonオーディオエフェクトライブラリ「Pedalboard」をオープンソース化 - すでに約1年間の社内使用を経ていてstage ready
#10 2つのファイルを比較して差があったら表示する
Carlos Isaac Balderas
python+UIAutomation简介_python uiautomation-CSDN博客
virtualenvのPython仮想環境をVisual Studio Codeにも有効させる - Qiita
VSCodeでプロジェクト用のPython仮想環境をvenvで準備する - Qiita
