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にサポートしてくれます．またnpm-scr

Python で割り算をするときの繰り上げと切り捨てについて、説明させていただきます。 ３つのやり方があります。 1. 演算子のみを使う。 これがオススメ。欠点は、切り上げが伝わり辛い。利点は、表記が簡潔で実行速度が 10 倍速く、何も import しなくていい。 # 切り捨て 4 // 3 # 切り上げ -(-4 // 3) ∀Programmer ∃Python 2. math モジュールを使う。 オススメしない。利点は、切り上げが伝わりやすいこと。欠点は、表記が冗長になり 10 倍遅く、math を import しないといけない。 import math # 切り捨て math.floor(4 / 3) # 切り上げ math.ceil(4 / 3) 3. int モジュールを使う。 オススメしない。利点は、無い。整数であることを強調したい時は、有効だと思います。欠点は、表記が冗

こんにちは、鈴木です。 20 万行を超えるアプリケーションのほとんど全てのソースコードを変更し、テストを行わずに本番リリースしました。 「それってテストいるんですか？」問題 いきなりですが質問です。ソースコードを 1 バイトでも変更したら再テストする必要はあるでしょうか。「絶対に再テストすべき」という方もいれば、「状況によるしケースバイケースかな・・」という方もいらっしゃると思います。 ケースバイケースと考える方は、どのような場合にテストを行わなくて良いと考えるでしょうか。例えば、コメント内の誤字を修正した場合はどうでしょうか。ローカル変数の名前を typo していたので修正した場合、デッドコードを削除した場合はどうでしょうか。 こんなことがありました ある日、Python のソースコードを眺めていると、「# $Id」のような CVS 時代のコメントがありました。いまやソースコードは Gi

主張：高速化は最後のおたのしみにしましょう。 無駄にいじいじして高速化させて満足し、結局その後はほとんど使わなかったなあ、、、が私の日常です。 えらい人も言っていますが、高速化なんてホント最後でいいんです・・・。 今まで何十回後悔したことか。。。（これからもまたやりますが。） pythonであれば numba,cython,swig など、コンパイルしちゃう系の力（パワー）を借りることで、 全く同じアルゴリズムでもざっくり100倍単位で簡単に高速化できます。 しかし、このやり方ではpythonのインタープリターなゆるふわ△言語の良さを（該当コード部分において）捨ててしまいます。結局C/C++に魂を売っているだけです。 私は魂を売ることそれ自体が好きなので良いですが、この行為はpythonの持つ別の面での高速性、つまり "生産性の高さ" を犠牲にしています。 コードの実行スピードが速くなって

はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通に使う、コンソール出力の表示 : print() そのような「基本」の説明の後「上級」チュートリアルになってようやく、Python言語付属のロギングメカニズムの説明が始まります。「上級」では4+1種類のデータ構造が紹介され、ここで「基本」で多用されていたlo

check_circle 初心者でも1から、プログラミングの簡単な文法から積み上げ式で学習できます check_circle ブラウザーだけで、環境構築なしにすぐ始められます check_circle 業界標準の実行環境「Jupyter Notebook」に対応しています

こんにちは！magito(@magimagi1223)です。 前回の解説①では、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithm : GA）についてざっくりと説明しました。「GAとは、生物進化の仕組みを模倣して作られた機械学習の一種で、これを使うと自動売買BOTの最適パラメータを見つけることができるかもしれない！」ということでしたね。 そして今回の解説②では、いよいよGAを自動売買BOTのバックテストプログラムに実装し、最適パラメータを探索してみたいと思います。ソースコードをみながら実践的に説明していきますが、プログラミングを始めたばかりの方でもついてこれるように、できるだけ平易な説明を心がけますのでどうぞお付き合いください！ -------------------------------------------------------- 目次1. 　事前準備 2.　バックテストプロ

#!/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget if __name__ == '__main__': # 必ず作らなければいけないオブジェクト app = QApplication(sys.argv) # ウィジェットオブジェクトの作成(画面のこと) w = QWidget() # 画面を横幅を250px、高さを150pxにする w.resize(250, 150) # x=300,y=300の場所へ画面を移動 w.move(300, 300) # タイトルを設定 w.setWindowTitle('Simple') # 画面表示 w.show() # プログラムをクリーンに終了する sys.exit(app.exec_()) #!

本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに 年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても

初めにこんにちは、ぷらする(@plusl_BTC)です。 最近は仮想通貨界隈でBot作成が流行っていますね。AKAGAMIさんを始めとして、様々な方がnoteでノウハウを公開し始めています。 自分はここまでの大ボリュームの内容をかけないので、今回はTips的な感じでbitFlyerの非公式APIを用いた発注(所謂web発注)の方法を紹介してみようと思います。 注意事項 ・今回紹介する方法は将来bitFlyerの仕様変更によって使用できなくなる場合があります。 ・今回紹介する方法は簡単のため2段階認証をしてない場合のみ動作する方法になります。2段階認証を外して生じた損失等は一切の責任を負いません。 非公式APIの解析まず、非公式APIを使うためには、その仕様の解析をしなければなりません。 今回はChromeのデベロッパーコンソールを用いて解析を行います。 デベロッパーコンソールのNetwor

ページが増えてきたので、目次を作ります。 PyQt5とpython3によるGUIプログラミング［０］ MacとWindowsのインストール方法です。 PyQt5とpython3によるGUIプログラミング［１］ PyQt５のサンプルコードです。 PyQt5とpython3によるGUIプログラミング［２］ PyQt５のサンプルコードその２です。 PyQt5とpython3によるGUIプログラミング［３］ MVCのマニュアルの日本語訳です。 PyQt5とpython3によるGUIプログラミング［４］ MVCのサンプルコードです。 PyQt5とpython3によるGUIプログラミング［５］ PyQt5_Examplesのコードを紹介していきます。 PyQt5とpython3によるGUIプログラミング［６］ Qt DesignerでのGUI作成サンプルです。 PyQt5とpython3によるGUIプ

PythonでURLを指定してhtmlなどのファイルをダウンロードするにはurllib.requestを使用しますが，ユーザーエージェントをどのように扱うのかをメモしておきます．Python3.3で検証しています． まず，以下のスクリプトを見て下さい． import urllib.request url = "http://www.cman.jp/network/support/go_access.cgi" req = urllib.request.Request(url) response = urllib.request.urlopen(req) charset = response.headers.get_content_charset() if charset==None: charset = "utf-8" print(charset) html = response.read(

前の手順: 対話型 REPL ウィンドウを使用する Visual Studio には、プロジェクトの管理、豊富な編集機能、インタラクティブ ウィンドウ、Python コードの完全な機能を備えたデバッグ機能が用意されています。 デバッガーでは、ループのすべてのイテレーションを含め、コードをステップ実行できます。 また、特定の条件に当てはまるとき、プログラムを一時停止することもできます。 デバッガーによって任意の時点でプログラムが一時停止された場合、プログラム全体の状態を確認して変数の値を変更できます。 このような操作は、プログラムのバグを追跡するために必須です。また、プログラムの正確なフローを理解するのに、非常に便利です。 PythonApplication1.py ファイル内のコードを次のコードに置き換えます。 このコードのバリエーションが make_dot_string を展開し、デバッ

PythonのTkinterを使うことが多くなってきましたが，（私好みの）ほしい情報がまとまっているサイトがあまりなかったので，まとめていこうと思います． なお、Tkinterの勉強会をしたときにPython3系で作った資料が出てきたので、 ご興味のある方はどうぞ。 https://nnahito.gitbooks.io/tkinter/content/ ＊はじめに 私は手続き型人間です． オブジェクト指向は一切使いません． 得意言語はBASICとperlという，絶滅危惧種です． なので，オブジェクト指向最高！MVC最高！！と言われている方には，馴染まない，馴染めない書き方をしていると思いますので，ご了承ください． ＊そもそもTkinterとはなんぞや？ PythonでGUIを組むことのできるツールキットのことです． これによって，PythonスクリプトをGUI形式で実行することができます