ちょっとしたツールを作るのに便利なPythonライブラリ - Qiita
この記事は、LIFULL Advent Calendar 2017の2日目の記事です。 おはようございます。新UX開発部の二宮( @ninomiyt )です。 LIFULLではデータ解析や最適化の用途、もしくはAWS Lambda上の簡易ツール実装用途などでPythonがそれなりに普及してきました。数値計算寄りの（いわゆるデータサイエンティスト的な）メンバーも今はPythonを使うことが多く、コード量としては小規模なプロジェクトが多く、簡単なAPIやバッチ処理の実装までやってもらうこともあります。 そのレビューをやっていく中で、「これ使うともっと簡単に実装できるよね」っていうライブラリがいくつかまとまってきたので紹介します。 click コマンドラインパーサー用のライブラリで、デコレータを使って関数を簡単にCLI化できます。 標準ライブラリのargparseがありますが、clickではバリ
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ - Qiita
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri
機械学習で女性のタイプ判定処理を行う
こんにちは、江口です。 前回に引き続き、pythonネタです。 皆さんは、同僚との会話で「この女優、どう？」と聞かれて困ったことはありませんか？ 私はあります。そして、良いとも悪いとも思えず、なんと言いますか、興味が湧かない時が一番返答に困ります。 今回はズバリ「機械学習で好みの女性なのかどうか仕分ける！」です。 ネタではありますが、真剣です。これによりデータに基づいた返答ができるようになります。 ▼概要 1. 自分好みの女優の画像とそうでない画像を収集する。 2. 収集した画像から顔だけを抽出し、100x100にリサイズして保存する。 3. SVM分類器にかけて、機械学習を行い、学習結果をpickleに漬け込む 4. 女優画像が自分の好みかどうか判定する こんな流れになってます。 詳しい流れ、実装は後述するソース解説で紹介します。 ▼使用技術とその用途 ・python 3.6 ・scik
Pythonを使ってTwitterに投稿する - Qiita
PythonからTwitter APIを操作して、 自分のアカウントにつぶやきの投稿をします！ ちなみに今回使う、Python Twitter Toolsは投稿だけではなく、Twitterの検索結果を取得したり、ダイレクトメッセージの送信などもできるパッケージです。 設定した環境 MacBook Air (13-inch, Mid 2011) プロセッサ： 1.8 GHz Intel Core i7 メモリ： 4 GB 1333 MHz DDR3 OSバージョン： 10.11.5 Python: 3.5.2 準備 今回はPython Twitter Toolsを利用します。 pipでインストールする手もあるみたいですが、自分はこちらからファイルをダウンロードしてインストールしました。 ダウンロードしたら、解凍したフォルダに移動してインストールをします。 （フォルダにはバージョンが記されてい
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PHPとPythonの違いについてのまとめ - Qiita
