会員登録不要、無料で始められる「Python」学習環境「PyWeb」がベータ公開／WebブラウザーさえあればOK
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
【Python】WindowsでPython+JupyterLab環境の構築 – Obenkyolab
【Python】WindowsでPython+JupyterLab環境の構築 by SEBONE · 公開済み 2021年1月4日 · 更新済み 2022年2月14日 概要PythonとJupyterを使用したい場合、Anacondaを使用するという選択肢がありますが、不注意でAnacondaの環境が壊れた経験から使うのが少し億劫になりました。また、使用しないパッケージも多いのに容量を食い過ぎることも気になっていました。 ということで、Python+Jupyterの環境を別途作ることにしたのでその過程をメモします。 実施環境windows10python3.8.7[2021/11/24 追記]以下の環境でも同じ方法で動作することが確認できました。 Windows11 21H2python3.8.10Step1 : Pythonのインストールpython.org(https://www.py
FastAPIとは？PythonのWebフレームワークでWebAPIを開発しよう！ - AI Academy Media
FastAPIとは FastAPI（読み方：ファストえーぴーあい）とは、Python3.6以降でAPIを構築するためのWebフレームワークです。PythonでWebアプリ開発やAPI開発をする際に利用することになります。Pythonの人気なWebフレームワークにはFlaskやDjangoなどが挙げられますが、近年ではFastAPIが非常に使いやすい事からも注目されています。日本語のドキュメントが充実しているため、公式の日本語ドキュメントを一通り読み込むことである程度使えてしまいます。 https://fastapi.tiangolo.com/ja/ このサイトは、Pythonや生成AIなどを学べるオンラインプログラミングスクール AI Academy Bootcampが運営しています。 FastAPIの特徴 FastAPIの特徴はいくつか挙げられますが、直感的に理解しやすく、3つに絞るとし
線形計画法を用いた生産計画の最適化 (Python + PuLP) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 数理計画法 (mathematical programming) とは、目的関数と呼ばれる目標値を、ある制約の下で最大化（最小化）する手法です。その中でも、線形計画法 (linear programming; LP) は、目的関数と制約式が変数に関する一次式（$\sum_ia_ix_i + b$ という形の式）で表せるものを言います。線形計画法は、数理計画法の中でも単純なものの 1 つですが、それゆえにソルバーやモデリング用のライブラリが充実しており、利用しやすい環境が整っています。特に、企業においては、利益やコストといった金
PythonでExcel作った - Qiita
はじめに データサイエンスで誰もがまず間違いなく扱うであろうテーブルデータ。pandasや最近ではpolarsを使って解析・可視化する人も多いでしょう。一方で、データサイズがそれほど大きくないときは、インタラクティブに編集・プロットしたり、セルの中でちゃちゃっと平均とかを計算できるExcelの方が便利な場合が多いです。 pandasGUIというものもあるのですが、かなり操作性が悪いし、開発もそんなホットではないですね... テーブルデータをExcelみたくいじりながら、いつでもDataFrameでデータを回収してPythonで解析できるソフトがあったらいいなあと思ったので、tabulousというのを作りました。この記事ではこれを簡単に紹介したいと思います。 名前はtabularとfabulousを掛けたものです。GUIはQtで作っています。 なお、詳しいドキュメント（英語）はこちらにありま
ChatGPTの時代になって、GUIで差分を取れるmeldが便利な件 - Qiita
便利なChatGPT いまさら言うまでもないことですが、ChatGPTはめちゃくちゃ便利です。特に日本語の文章、英語の文章、コードの校正に無類の強さを発揮します。私は学生時代は国語が得意だったのですが、ChatGPTは、私の国語力を大幅に凌駕していると思います。というかChatGPTは職業で日本語を書いている人をのぞくと、ほとんどの日本人よりも日本語が上手なんじゃないかと思います。 ChatGPTに校正してもらった日本語の差分が見たい さて、ChatGPTに文章校正をしてもらいましょう。 さきほどの文章をChatGPTを使って校正してもらいます。 違いがわかりますでしょうか？ ChatGPTに修正してもらっても、パッと見て、どこが修正されたか、すぐにはわからないケースが多いと思います。日本語は、まだ比較的違いを把握しやすいですが、英文やコードでこれをやるときに、目視でdiffすると見逃しま
NuitkaでPythonプログラムを配布してみよう
こんにちは。Technicalスペシャリストの黒住です。 最近、Pythonの人気がさらに加速していますね。特に、AI開発やデータ分析においてはPythonの利用頻度が非常に高くなっています。 しかし、「Pythonプログラムを配布する」部分では問題が多いのではないでしょうか。そこで、今回は「Pythonプログラムをexe形式で配布する方法」についてご紹介します。 Pythonでexeファイルを作成する方法 C#やC/C++などのプログラミング言語では、実行可能なexe形式のプログラムファイルを作成できますが、Pythonにはexeファイルを作成する機能はありません。 そこで、Pythonのコードを実行可能な状態で配布したい場合は、他のツールを使用してexeファイルを作成する必要があります。exe化のツールはいくつか存在しますが、有名なものは以下の通りです。 PyInstaller Py2
その賭けは得？Pythonを使ってモンテカルロシミュレーションで見破る方法とは？｜es
49%の確率で表、51%の確率で裏が出るコインがあったとします。 表が出た場合は賭け金が2倍になります、裏の場合は賭け金を失います。 賭け金は10円、資産を1000円として、1000回続けた場合、資産は最終的にどうなるかを計算してください。この賭けを受けた方が得ですか？ モンテカルロ・シミュレーションは、財務、プロジェクト管理、コスト、のリスクと不確実性を理解するために使用される手法です。モンテカルロ・シュミレーターは、潜在的はリスクや結果を視覚化し、意思決定に役立てます。 さて、上記の賭けは受けた方が得でしょうか？ 答えを知りたい人は↓ import random import matplotlib.pyplot as plt money = 1000 result = [] for i in range(1000): bet = 10 if random.random() <= 0.4
トレノキャンプ
1．venvとは？ 2．仮想環境の作り方・venvの使い方 Windows、Mac、LinuxなどのOSに関係なく、Pythonでプログラムを作成する際は「仮想環境」を作成した上で 作業することが勧められています。 Python初学者向けに仮想環境が必要な理由、作成・実行方法などを、WindowsとMac両方のパターンでご紹介します。 1．venvとは？ Pythonで仮想環境といえば標準モジュールの「venv」が有名です。仮想環境や「venv」についてご紹介します。 ①Pythonの仮想環境とは Pythonの「仮想環境」とは、システムにあるPythonの環境とは別の実行環境のことをいいます。 わざわざ仮想的な空間（エリア）を用意する目的としては、 ・システムのPython環境は変えたくない ・ひとつのシステム内で異なるPythonの環境（違うバージョンなど）を実行したい ・プロジェクト
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。
Numpyを高速化する最も簡単な方法【Python on Windows】
Numpyを使うと、listなどを使うよりも処理が速くなります。 さらには、Numpy自体を高速化することも可能です。 本記事の内容 Numpyの高速化高速化Numpyのダウンロード高速化NumpyのインストールノーマルNumpyと高速化Numpyの比較 それでは、上記に沿って解説していきます。 Numpyの高速化 Numpyの高速化とは、コードの改善という話ではありません。 Numpyそのものをより高速なモノにするということです。 そのための技術として、MKLが存在します。 MKLは、Intelが開発している演算用のライブラリです。 もちろん、MKLはIntelのCPUのみに対応しています。 このMKLを利用すれば、Numpyを高速化できるというわけです。 そして、MKLに対応したNumpyが用意されています。 ここで、呼び名（表記）に関して整理しておきます。 説明しやすいように、以下の
Python: Intel MKL版numpyをanaconda有償化の影響を回避しながら手軽にインストールする - 猫になりたい
（以下の情報はすべて記事執筆時（2021/04）のものです） この記事ではanaconda有償化の影響を回避しながら高速化されたIntel MKL版のnumpyを簡単にインストールする方法を解説します。 2020/04にanacondaが大規模商用利用ではanacondaとdefaultsチャンネルの使用を有償化したことは有名かと思います。 これにより仕事でIntel MKL版numpyを手軽にインストール出来なくなりそうだったので、利用規約に抵触しない形で簡単にIntel MKL版numpyをインストールする方法を調べ、まとめました。 scipy、scikit-learnの高速化版も見つけた方法でインストールが可能です。 尚、各位このブログを鵜呑みにするのではなく利用規約（Terms of Service）を各自で確認する様にして下さい。 TL;DR intelチャンネル版のnumpyの
Pythonのデコレータの基礎と応用
アドベントカレンダー「ほぼ横浜の民」の3日目の記事です。 今年は Python のデコレータについて書いています。かなり雑に説明すると、デコレータとは関数についている @staticmethod や @classmethod のことです。OSS を見ているとカスタムのデコレータもあって、これってどのように機能しているんだろう？と気になることが多くなってきたので少し勉強してみました。 この記事を読んでわかること そもそもデコレータって何？ デコレータってどうやって定義するの？ 引数付きのデコレータはどうやって定義する？ 引数付きのデコレータはなぜネストしている？ なぜ functools.wraps を使ってデコレータを定義する必要があるの？ 機械学習関連の OSS ではどのように使われている？ デコレータとは？ デコレータは、関数をラップすることで別の関数を返却する関数です。実際にはクラス
Rembgを使って画像から背景を削除してみた | DevelopersIO
こんにちは、Twitter監視botの八木です。 いつものようにTwitter監視を行なっていると、あるツイートが目に飛び込んできました。 120 : Remove Image Background using Python https://t.co/888CDqtc68 pic.twitter.com/14g18gzi2n — Python Coding (@clcoding) October 7, 2022 Rembgという、画像から背景を削除するPythonライブラリがあるようです。 ツイートの画像を見てみると、非常に綺麗に背景が削除されています。すごい。 ツイートはPythonコードからの呼び出しですが、READMEをみるとCLIもありました。 今回はこのCLIでいろんな画像を処理してみます。 前提条件 PC: MacBook Pro (13-inch, M1, 2020) OS:
Windows端末にVS CodeでPython開発環境を用意してみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事ではPythonの開発環境をWindowsとVS Codeで構築してみます。 今回利用する環境 Windows 10 21H2 Python 3.10.4 VS Code 1.66.2 Python extension for Visual Studio Code v2022.4.1（VS Code拡張） 各種ドキュメント Python Python 3.10.4 ドキュメント Python チュートリアル Windows で Python を使う Python For Beginners BeginnersGuide Pytho
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Dockerでのpythonモジュールの管理
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Seleniumで現在利用しているChromeのUser Agentを取得する方法 - at backyard