Pythonを使ってビットコインのアドレスを生成したので解説する -
Photo by BTC Keychain 秋山です。 最近ビットコインなどの仮想通貨が話題になってますね。エンジニアであれば、ブロックチェーンなどの使われている技術に興味がある…という人も多いのではないでしょうか。 というわけで今回は、ビットコインとそのアドレス生成について書いてみたいと思います。仮想通貨の原型となっているビットコインのブロックチェーンやProof of workに少し触れつつ、実際にPythonでコードを書いてビットコインのアドレスをジェネレートしてみます。 ちなみに…Pythonでアドレスをジェネレートするコードには、下記のようなものがあります。ビットコインのアスキーアートになってておもしろいですね。（※こちらの記事から引用させていただいております） _ =r"""A(W/2,*M(3*G *G*V(2*J%P),G,J,G)+((M((J-T )*V((G-S)%P
【プログラミング】初心者がPythonでウェブスクレイピングをするためのURL資料まとめ : KNN KandaNewsNetwork 4knn.tv
【プログラミング】初心者がPythonでウェブスクレイピングをするためのURL資料まとめ JavaScriptにPHPに覚えることが山ほどあるにもかかわらず、Pythonにも興味が湧いてきた…。どうやら、ウェブの情報をスクレイピング(自動収集)できる。これだけでもかなり魅力的だ。さらにAI化することもできるらしい…。 ということで2018年からPython生活もスタートするためにも資料URLを集めてみたよ…。 ❏Python(パイソン)は、汎用のプログラミング言語である。コードがシンプルで扱いやすく設計されており、C言語などに比べて、さまざまなプログラムを分かりやすく、少ないコード行数で書けるといった特徴がある ❏Pythonは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムが開発した。名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』である。Pythonとい
Visual Studio Code で Hello Python3！
ようやく Visual Studio Code の 準備ができました！ さっそく Python の コーディングに入りたいと思います. まずは基本の Hello World から！ 作業環境 Windows 10 64bit Python 3.6 64bit Visual Studio Code Python サポート の 拡張機能を追加Visual Studio Code で Python の コード補完や、Lint、デバッグ を 行うには、Pyhton サポート の 拡張機能を追加します. Python サポート の 拡張機能は かなりの数 登録されています. その中から、今回は Don Jayamanne さん の 拡張機能 を 使わせていただくことにしました. レーティングが高く、インストール数も多く、また Visual Studio Code の 公式ドキュメントで紹介されている
[Python]Z3で数独パズルを解く - Qiita
はじめに 初投稿かつn番煎じです 数独について 数独とは ↑こういうやつ - 3×3のブロックに区切られた 9×9の正方形の枠内に1〜9までの数字を入れるペンシルパズルの一つ - ナンプレともいう https://ja.wikipedia.org/wiki/数独 数独のルール 空いているマスに1〜9のいずれかの数字を入れる 縦・横の各列及び、太線で囲まれた3×3のブロック内に同じ数字が複数入ってはいけない Z3について Z3とは Microsoft Research が開発したSMTソルバ MITライセンス https://github.com/Z3Prover/z3 SMTソルバとは 一階述語論理式の充足可能性を判定してくれる 充足可能(SAT)の場合は充足割り当て解の一つを出力してくれる 充足不可(UNSAT)の場合は出してくれない（そりゃそうだ） 解いてみる 準備 githubからz
![[Python]Z3で数独パズルを解く - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10d724e6421e9682bb627ac7d2d554a3ba50658c/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEWjMlRTMlODElQTclRTYlOTUlQjAlRTclOEIlQUMlRTMlODMlOTElRTMlODIlQkElRTMlODMlQUIlRTMlODIlOTIlRTglQTclQTMlRTMlODElOEYmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTE0NTJkNjU4ZTcwNzE5YTI3OWU1OGY5MWVkYzgzZjRh%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwaW5hZ2FraTE2OSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YzdjZGIxNThiNWM4NjZlM2M2OTdlZGNkNDExNzgxYTg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd6648db480e6589e6fbb528de71381a3)
世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第2版 データサイエンスとアプリケーション
関連サイト本書の関連ページが用意されています。 世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミング イントロダクション第2版（近代科学社ウェブサイト）内容紹介最新にして最強!! MIT人気講義の教科書、第2版！ 大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版。 今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに5章が追加されている。特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている。Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！ Python Ver3.5に対応。 書誌情報 著者: John V. Guttag(著), 久保 幹雄(監訳), 麻生 敏正, 木村 泰紀, 小林 和博, 斉藤 佳鶴子, 関口 良行, 鄭 金花, 並木 誠, 兵藤 哲朗, 藤原 洋志 発行日: 2017-08-31 (紙書籍版発行日: 2017
【Pythonステップアップ！】高階関数mapの便利な使い方 | 侍エンジニアブログ
filter関数と同じく、いろんなプログラミング言語で実装されている機能の一つにmap（マップ）というものがあります。これはリストのようなオブジェクトに含まれる各要素に対して、何かしらの変換を行った別のオブジェクトを作る操作になります。 やはりfilterと同じく、Pythonだけでなく他の様々な言語でも役に立つ機能です。是非とも使ってみてください！この記事では などの基本的におさえておきたい内容から、リスト内包表記との比較などのPythonを勉強している方が気になる内容についても説明していきます。それでは見ていきましょう！ ※ この記事のコードはPython 3.7で動作確認しました。 本記事を読む前に、Pythonがどんなプログラミング言語なのかをおさらいしておきたい人は次の記事を参考にしてください。 → Pythonとは？特徴やできること、活用例をわかりやすく簡単に解説 なお、その他
Pythonでゼロから機械学習/データ分析を学ぶためのサイトマップ - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 24日目。 当サイトでも、Pythonを使ったデータ分析や機械学習について、勉強しながらそれをアウトプットとして出すと言うかたちで、何個も記事を書いてきました。 記事数で言えば50とかそのくらいあるような気がします。 カレンダーも完成しつつあるので、個々では当サイトの総まとめとして、機械学習やデータ分析に触れたいという人がゼロから始めて触れられるように、記事をまとめていきたいと思います。 何か面白いことを勉強したい学生、就職までの勉強に、急に機械学習を使わなければならない社会人方々は、読んで見てください。 0. 環境構築 0.1. Pythonの導入 (Anaconda) 0.2. エディタ (Pycharm/VSCode) 0.3. バージョン管理 (Git) 1. Pythonの使い方(基本ライブラリ) 1.1. 数値計算 : numpy 1.2
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
統計学, 数学, R (R言語), Python 3
Python3 コード limit4.py #!/usr/bin/env python3 """(docstring) """ import sympy as sym class MathProblem: """(docstring) """ @staticmethod def print_math_problem(): """(docstring) """ print('関数の極限を求めよ。') print('') class Limit4: """(docstring) """ def __init__(self, expr, num): """(docstring) """ self.__expr = expr self.__num = num def limit_func4(self): """(docstring) """ x = sym.Symbol('x') f = expr
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
10分でPythonの科学計算環境構築(anaconda+ Visual Studio Code） - tata色々な備忘録
10分で科学計算＋pythonのコーディング環境構築（自動補完）まで。 anacondaとVisual Studio Codeの組み合わせになる。 Visual Studio Code（VScode）はMS製のIDEだがmac、linuxでも動く。 Markdownでも優秀なツールであり、少しマイナーだがお勧め。 環境構築10分はダウンロード時間を除く。 確認はWindows10だが、mac、linuxも同じ手順、時間で行ける。 1.anacondaのインストール Download Anaconda Now! | Continuum 2.Visual Studio Code（VScode）のインストール code.visualstudio.com 3.Visual Studio Codeの設定 ① python用設定のインストール （下図のようこそ→pythonをクリック→はい） ② フォ
【1万部突破】Pythonクローリング&スクレイピングの発売から約1年 - orangain flavor
先月ツイートしましたが、Pythonクローリング&スクレイピングは第5刷となり、累計発行部数が1万部を突破しました。 【1万部突破！】Pythonクローリング&スクレイピングの増刷（第5刷）が決まり、発売1年足らずで累計発行部数が1万部を突破しました！読者の皆様、書評を書いてくださった皆様、レビュワーをはじめとする関係者の皆様に改めてお礼申し上げます。今後ともよろしくお願いします。 https://t.co/jrJxo9iCuC— かと (@orangain) 2017年11月10日 評価 1万部突破にあたって http://scraping-book.com/ を更新する際に、ブログでの書評をまとめたのですが、とても良い評価をいただけていて嬉しく思います。 Amazonのカスタマーレビューは13件も書いていただき、★4.3と高い水準が継続していて本当にありがたいです。 「Rubyによるク
Python初心者が独学でも入門できる6つの学習サイトを紹介 -
Photo by Kenny Louie こんにちは。谷口です。 プログラミング初心者の中には、最初の言語としてPythonを学習している人も多いのではないでしょうか。 特に最初の言語の習得で難しいのが「まず何から始めたらいいか」かと思います。 独学でどう勉強したらいいのか分からない 経験者向けの解説を読んでも難しい といった悩みを持つ人も多いと思います。 そんな人におすすめなのが、プログラミング学習ゲームなど、遊び感覚でやる勉強です。楽しみながらできるだけでなく、反復練習で確実に基礎文法を身につけることができます。 そこで今回は「初心者だけどPythonについて楽しく勉強したい！」という方のために、ゲーム感覚で楽しくPythonを学べるサイトを紹介していきます。 最近は、こういった遊び感覚でプログラミングについて学べるサイトやサービスがかなり増えてきましたので、以前より学習のハードルはか
クリーンインストールしたmacOS High Sierraに0からHomebrew、LaTeX、zsh、Python、Rなどの科学技術計算開発環境を整える（2017/11版） - nakachanのブログ
macOSをHigh Sierraにアップグレードをしようとしたら失敗し、クリーンインストールしました。そのため0からHomebrew、LaTeX、zsh、Python、Rなどの環境を整えることとなったので、個人的メモも兼ねて残しておきます。 ハードウェア macの使用目的 & Pythonなどの導入理由 High Sierraのインストール Time Machineの設定 AppStoreから欲しいアプリを入れる Homebrewを入れる AppStoreからXcodeをインストール Homebrewのインストール Homebrew-Caskを使えるようにする Homebrew-Caskで各種プログラムをインストールする 文書作成環境を整備する MacTeXをインストールする Office 2016をインストールする zsh + Prezto + Solarized で使いやすいターミナ
はてなブックマークの人気エントリーの情報を抽出する - ohmemo
この記事は CAMPHOR- Advent Calendar 2017 9日目の記事です. こんにちは, ohmurakenです. スクレイピングの練習も兼ねて, はてなブックマークの人気エントリーの情報を抽出してみたよという記事です. 人気エントリー はてなブックマークでは以下のようなURLで日にち毎の人気エントリーがまとめられています. http://b.hatena.ne.jp/hotentry/{category}/{YYYYMMDD} 例えばテクノロジーカテゴリに関する, 2017年12月5日の人気エントリーの一覧ページのURLは以下のように定義されています. http://b.hatena.ne.jp/hotentry/it/20171205 一覧ページのHTML構成 人気エントリーのページは1つのタイル内にエントリーの情報が埋め込まれています. それぞれのタイルはHTMLのl
Pythonでシスコルータの型名とシリアル番号の収集を自動化してみた - kooshinlab / コーシンラボ
ネットワークの自動化ネタのとして、シスコルータにログインして、型名とシリアル番号を自動的に収集してCSV形式でファイル保存するPythonスクリプトを試作してみました。 今回はPythonライブラリのnetmikoとtextfsm+ntc-templatesを利用しました。 シスコルータの型名とシリアル番号の一覧（CSV形式） やること ネットワークのオペレーションを自動化するために、Pythonスクリプトの試作をしました。 シスコルータ(IOS、IOS XE、IOS XR、NX-OS)の型名とシリアル番号を収集して、CSV形式でファイルに出力します。 Pythonライブラリのnetmikoで、ルータにSSHでログインし、CLIでshow inventoryコマンドを実行して、型名とシリアル番号を取得します。 Pythonライブラリのtextfsm+ntc-templatesを利用して、コ
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Pythonで大量データ処理！PySparkを用いたデータ分析のきほん #pyconjp #pyconjp_202
Visual Studio CodeでAnacondaの仮想環境を利用する – My Reference Blog
【連載】Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門
Intro to CFD: 12 steps to computing Navier Stokes