Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、最近Pythonをまた書き始めたマンです。なんか古い記事が参照されててだいぶ害があるので現状にあったやつにします。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog 要点 これからPythonを使い始める人、という前提に立っているので今更Python2系を使い始める意味はない。*1ということでPython3系（現時点最新安定版のPython3.6.0）を使いましょう。 標準を使うのがよい（venv + pip） 自分がよく分かってないツールは使わないほうがいい Python2系を使う人は、上にリンクしてある記事にあるとおりなんですが、Python2.7を使うのであれば pip + virtualenv 一択だと思います。やり方は下にある内容と変わりません。 以下コピペ macOS Homebrew
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル -
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
最近の Python-dev (2017-01) : DSAS開発者の部屋
@methane です。 compact dict が Python 3.6 が9月（ベータになる直前）にマージされ、それのおかげで推薦をもらい 10月ごろから Python の Core Developer になりました。 「PythonのフルタイムコミッタとしてKLabに雇われている」という訳ではないのですが、 もともと自己裁量で業務時間の大半をOSSへの貢献やコードを読むことに費やし、特にこの3ヶ月位は Python ばかり触っていたので、実質的には近い状態です。 そちらでの活動をあまり日本で共有する機会がないので、 Money Forward の卜部さんが書かれている 最近の ruby-core という記事をリスペクトして、 最近の Python の開発状況を紹介する記事を書いてみたいと思います。 Python 3.6 リリース 12/23 に Python 3.6 がリリースされ
PythonをEmacsで書く+α - やったことの説明
はじめに 環境 python mode jedi autopep8 pyflakes (flymake-cursor) yasnippet 気に入っているパッケージ helm 見た目 Emacsを再起動したときに、終了時の状態に戻す 今後やろうと思ってる設定 参考 はじめに この記事を書いてから早1年。 暇なときにちょこちょこといじっているうちに、helmを導入したり、tabbarを入れたりと色々変わっていた。 全部書いていると多すぎるので、中でも一番変わったpythonを書くための設定について書く。 加えて気に入っているパッケージについても書く。 全体の設定のgithubのレポジトリはこちら。 github.com elispのコードを多少書いたけど、その部分だけでなく、common.elに書いてある部分がないと動かないものもあると思う。 動画メインの記事を書いた ksknw.haten
PythonでWebアプリケーション作る練習をした - はこべにっき ♨
最近流行っている雰囲気があるPythonだけど、僕も年末にふと気分が高まったので、練習をしてみた。 自分にとってはPerlやRubyよりも先に勉強した、初めてのスクリプト言語がPythonだったので、ちょっとだけ思い入れがある。とはいえ、何年も前に初めてのPythonで勉強した後は、稀に使うくらいだったのでPythonならではの良い書き方とか、良いライブラリの知見とかは全然持ってなかった。 そこで、Pythonに入門しなおしてPython流を思い出した後、自分が気になっているWeb開発をやってみてどういうもんなのかを一通りやってみた。 このエントリは、GoでWebアプリケーション作る練習をしたの続編です(さらに続きはないでしょう)。 入門 Python3 を読んだ 入門 Python 3 作者: Bill Lubanovic,斎藤康毅,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日:
Pythonプログラムをデーモン起動する（Raspbian） – テクニカルタイムアウト
Pythonで実装したプログラムを、Raspberry Pi（Raspbian）でデーモン起動させるときのメモ。 python-daemonのインストール python-daemonは、Pythonプログラムをdaemon化できるパッケージである。 sudo apt-get install python-daemon デーモンプログラム Pythonプログラムはこんな感じ。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import serial import time from daemon import DaemonContext from daemon.pidlockfile import PIDLockFile if __name__ == '__main__': # 以下がデーモンプロセスとして実行される # pidfileが/tmp
[Python] MySQLに接続してデータ操作を行う - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 Python3系でMySQLに接続するには、PyMySQLがサクッと使えていいみたいですね。簡単に使い方をまとめておきたいと思います。 目次 Githubページ PyMySQLはピュアなPython製のMySQLクライアントで、Githubページは以下にあります。GithubのReadMeでは使い方の説明があります。 https://github.com/PyMySQL/PyMySQL/ インストール パッケージ管理を使って簡単に導入することができます。 $ pip install PyMySQL PyMySQLの使い方 PyMySQLを使ってみます。今回は以下のデータがMySQLに入っているとしてお話を進めたいと思います。 CREATE TABLE user ( id INT(11) PRIMARY KEY, name VARCHAR(255) N
![[Python] MySQLに接続してデータ操作を行う - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/35066dbf3440f6fdeb0a7347793fbf1e34b6cc15/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F382.jpg)
configparser モジュールを使う【Python3】 - 39Si
configparser を利用 configparser とは Python の Module 設定言語を実装したクラス Windows の ini ファイルに似た構造を持っている。 簡易的な設定ファイルを作るときに便利 Python version python 3.4.3 設定ファイルの構造例 設定ファイルの構造の例を示す。 記号は 「=」と「:」のどちらでも OK。 また、記号の前後にスペースを入れても入れなくてもどちらでもいい。 config.txt [defalt] user = inner [info] directory : dir mode : 0 ファイルの作成 config.txt と同じファイルを作成する。 config_write.py import configparser default = {'user': 'inner'} info = {'directo
Pythonコードをデーモン化する（Systemdとinit.dの違い） - DreamerDreamのブログ
プログラムを書いたらやはり「システム起動時に自動的に実行」ということがしたくなる。 pythonの場合、プログラム自体はシェルから python sample.py とすると実行できるが、実行中は他の作業が出来ない。 ctrl+zで一時停止させて jobs で表示されたナンバーを bg 1 等とするとバックグラウンドで実行されるが面倒くさい。 元々 python sample.py& とすると最初からバックで実行されるようになるが、ユーザーがログアウトしたら終了してしまう（のかな？） 最初から自動的にバックグラウンドアプリとして実行させるには「デーモン」というプログラムにする必要がある。 （こりゃデビルか・・・） Linuxではデーモンとして作ってサービスに設定することでシステム起動時に自動で実行したり、killされた場合は再度実行されたり、システム終了時に自動で読み出すように設定すること
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
Python製フレームワークDjangoの使い方を入門・勉強できるYoutube動画まとめ。Webアプリ開発の方法を解説している無料のオンライン講座 - モバイル通信とIT技術をコツコツ勉強するブログ
プログラミング言語Pythonを使って， Webアプリを簡単に作れるMVCフレームワーク「Django」（ジャンゴ）。 その使い方を，入門段階から独学で習得できるYoutube動画をまとめた。 thenewbostonさんによる「Django Tutorials for Beginners」 sentdexさんによる「Django Web Development with Python」 Mike Hibbertさんによる「Python Django Tutorials」 thenewbostonさんによる「Django Tutorials for Beginners」 聞きやすい英語，画面を拡大しながらの説明。 １回の動画の長さは，数分～１０分ほど。 インストール方法から始めて，REST APIまで。顔出しなし。 最終更新日: 2016/04/07 1. Django Tutorial
【初心者向け】Jupyter+Pandas+matplotlibを使ったデータ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、データ分析部でバイトをしている子田（id:woody_kawagoe）です。 ニュースパスのログを集計して分析するといった業務を行っています。Gunosyで分析に利用しているツールとしては主にJupyter, Pandas, matplotlibがあります。 この組み合わせは非常に相性が良く、研究でも役立つと思います。 そこで今回のブログではデータ分析に役立つtipsや学んだことをまとめます。 Jupyter Pandas matplotlab データ分析の基本的な流れ 参考資料 Jupyter jupyter.org ブラウザ上で利用できる開発環境です。 対話型で、作成したスクリプトと出力結果の対応関係が非常に見やすいです。 スクリプトでprint文をかかなくても最終行に変数おけば表示してくれます。 またgithub上にJupyterで作成できるipynbファイルを置くと他の
Pythonエンジニアが紹介する、Pythonの超便利なライブラリ・フレームワーク13個 -
Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な
Pythonクローラー本の決定版か！？ 『Pythonクローリング&スクレイピング』 - プログラマでありたい
Pythonクローリング&スクレイピングを頂きました。ありがとうございます。まだざっとしか読んでいませんが、Pythonのクローラー本で一番バランスが良いのではないでしょうか？ Pythonクローリング＆スクレイピング ―データ収集・解析のための実践開発ガイド― 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 本書の内容 PythonでスクレイピングするのであればBeautiful Soup、クローラーフレームワークとしてはScrapyが定番です。この2つをしっかり抑えながら、ブラウザを操作するためのRoboBrowser、ブラウザ＋JavaScriptに対処もできるSelenium+PhantomJS、PDFからのテキストの抽出など多岐に渡るテーマを扱っています。またデータ収集術だけではなく、分析を助けるた
Pythonで株価データを取得し、Matplotlibで可視化する。 - Fire Engine
はじめに 株価データは、代表的な時系列データの一つですが、Pythonはこの時系列データを取り扱うのを非常に得意としています。特に、Pythonライブラリの一つであるpandasはもともと金融データを扱うために開発されたため、時系列データの分析に強力な機能を数多く備えています。 今回やることは非常にシンプルで、下記の２点だけです。（すべてIPython Notebook上で行っています。） １. Google Financeからトヨタの株価データを取得する。 ２. 取得した株価データを時系列データとしてプロットする。 株価データの取得 まず始めに、下記のように必要となるライブラリをインポートします。 import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np import matplotlib.py
Pythonを使った音楽解析をやってみる - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 本記事はPythonのアドベントカレンダー第6日です。 qiita.com 本日はPythonを使った音楽解析に挑戦します。 偶然にも音楽解析に便利なライブラリを発見したので、試してみたいと思います！ 音楽解析 librosa librosaとは 音楽を解析してみた。 音楽を取得する。 データ読み込み 音楽情報を取得する。 時間の計算 ピッチやテンポの計算 スペクトラム分析をやってみる。 音楽特徴量を取得する。 音楽を加工する。 時間の引き伸ばし、短縮 要素の抽出 打楽器要素の抽出 ハーモニック要素の抽出 音楽の保存 参考文献 音楽解析 本日の挑戦は特徴量抽出と一部の音楽の加工です。 基本的な音楽ファイルの読み込みや特徴量抽出、音楽の加工分離です。 音楽解析に便利なライブラリ、librosaを紹介します。 librosa librosaとは
CUBE SUGAR CONTAINER
最近、情報を記録するのに Obsidian を使い始めた。 ただ、使い始める上で問題が一つあった。 それは、複数のデバイスでデータを同期する方法について。 Obsidian は、基本的にローカルのファイルシステムで Markdown を管理する。 そのため、複数のデバイスでデータを同期したい場合には、その方法を考える必要がある。 公式には Obsidian Sync という同期のためのサービスがあるものの月額で料金がかかる。 まずはもうちょっと気軽に始めたかったので、それ以外の選択肢を検討し始めた。 そして、ひとまず GitHub にプライベートリポジトリを作って管理する方法に落ち着いた。 このやり方には、次のような利点があると思う。 複数の異なるプラットフォームのデバイスで同期しやすい ファイルの世代管理ができる 今回は、そのやり方で Android を使ってデータ (Vault) を同
JavaScript と Python (tornado) を使った匿名チャットツールを作った - 私が歌川です
github.com サークルの新入生プロジェクトで、JavaScript を基礎から学習して、ゲームを作れるようになる、というものがある。 で、そのプロジェクトの部内のページに、 オンラインゲーム作れるようになるとｲｲﾈ!! と書いてあったので、どういうふうに作るとよいのか、とりあえず通信部分はどうするとよいのかを知るために、WebSocket について学んだ。 WebSocket って何だろう(ざっくり) サーバー→クライアントと、クライアント→サーバーの双方向の通信をサポートするプロトコル。メッセージを双方向で送り合うことができる。(雑) とりあえず接続してみる JavaScript で、 var ws = new WebSocket('ws://example.com/ws'); というふうに書く。そうすると、クライアントからサーバーに、「WebSocket 通信を開始する」という
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Pythonを使った最適化計算の方法を調べてみた | Androidアプリ開発＠つくばの日記