pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
base_domain = MODE.get('production') url_base = 'https://{}/v1/candles?'.format(base_domain) url = url_base + 'instrument={}&'.format(currency_pair.name) + \ 'count=5000&' +\ 'candleFormat=midpoint&' +\ 'granularity={}&'.format(granularity.name) +\ 'dailyAlignment=0&' +\ 'alignmentTimezone=Asia%2FTokyo&' +\ 'start={}T00%3A00%3A00Z'.format(start) response = requests_api(url) def requests_api(url, p
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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