Python環境構築ベストプラクティス2019
Python環境構築ベストプラクティス2019 Published at: 2019-02-18 / Updated at: 2019-05-14 Web上には新旧さまざまなPython環境の構築の方法が乱れており, 正しい情報にたどり着けない人がいて不憫なので2019年2月現在のベストプラクティスをPythonを使いたい人の属性ごとに紹介したいと思います. 自分がどのような環境を作ればいいかわかったなら公式ドキュメントというほぼ絶対的な1次資料を元に最高の環境を作っていきましょう. For Beginners とりあえずPythonを勉強してみたい, 手軽に手元にあるデータを解析してみたいという人はこちらです. プログラムをガリガリ書いていくのではない場合, 自分のPCに環境構築する必要はありません. Googleが提供しているColaboratoryを使いましょう. 苦労することなくP
elliptium.net - elliptium リソースおよび情報
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#pyfes 2013.11に遊びに行ってきました。 - 納豆ペペロンチーノ日記
pyfes/201311.rst at develop · pyspa/pyfes Python Developers Festa 2013.11 - connpass Pyfesに行ってきました。土日に昼まで寝ている自分としては9時45分の開場期限に間に合っただけで快挙でしたが、Go, HTTP2.0, ストレージ, 構成管理と、今個人的に興味のある分野の話が聞けて有益な一日でした。会場のオラクル青山センターはトイレがオシャレでした。以下、発表内容メモ（聞き漏らし聞き間違いあり） Go ハンズオン @ymotongpoo 教材：Talks - The Go Programming Language P2Pチャットシステムを実装するハンズオン。自分は参加資格であるA Tour of Goが半分までしか終わらなかったので、参加するでもなく話を聴いてました。A Tour〜終わらせてから改めて挑
関数型志向Python - LLまつり2013
高専カンファ in 三重2の発表資料です。高専生向けなので、入門と言いつつアレな感じですので注意してください。
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
Shibu's Diary: Pythonはなぜ？str.join(seq)なのか？
渋日記@shibu.jp 渋川よしきの日記です。ソフトウェア開発とか、ライフハックを中心に記事を書いていきます。 PythonのAPI設計の中で、たまに思い出したように話題が出てくるのが、配列に入った文字列を結合するメソッド。Pythonではstr.join(iterable)です。他の言語(僕がよく知っているRubyとJavaScript)はArray.join(String)となっています。どちらでもありえる話ですが、個人的にはPythonの方が自然だな、と感じていました。ですが、他の言語の方がいいという人も多く、Pythonプログラマーの中でも好き嫌いが出たりもします。せっかく、弾さんがPerlの国からやってきて適度にガソリンをまいて炎上したところなので、Pythonの歴史を紐解いてみました。 軽くjoinの歴史について語っているサイトはないか探してみる 軽くぐぐってみると、何箇所か
Code Puzzle
このサイトについて このサイトと"Code Puzzle"は、任天堂株式会社が採用広報活動のために運営しているものであり、商品・サービスの宣伝や新作ゲーム情報の提供を目的としたものではありません。 掲載内容に関するすべての著作権は任天堂株式会社に帰属します。法律により認められた範囲を除き、コピー等の利用は固くお断りします。 このサイトで掲載している"Code Puzzle"は、興味を持っていただいた技術者の方々に楽しんでいただくために公開しているものですが、"Code Puzzle"を 解かれた方々に対して、景品をお渡ししたり採用におけるメリットを提供することはありません。 また、"Code Puzzle"の解法や内容に関するお問合せには回答いたしませんので、あらかじめご了承ください。
Rubyの会社でPythonistaが3ヶ月生き延びた話
2. 自己紹介 @tokoroten 好きな言語はPythonとawk 画像処理、セキュリティ、自然言語処理、機械学習 2012年2月 ドリコム中途入社 前職は某通信会社研究所、会社を三年で辞めた若者 入社時点でRuby経験ゼロ うんこ部屋入社 http://onk.bz/data/2008-02-24/1000speakers2.html ソーシャルゲーム基盤開発本部 R&D&火消し&インフラ＆データ収集&データ解析 ＝高機能雑用 3. 本日のアジェンダ データ解析の仕事の紹介 データ解析の基盤の紹介 データ解析の仕事の流れ データ解析の恐怖 ソーシャルゲーム屋の仕事の速さ Rubyの会社でRubyを書かないお仕事 リクルーティング的な何か 4. ドリコムのデータ解析基盤 データ解析 Hadoop Hive MySQL Rubyでゴリゴリ Pythonでゴリゴリ VBAでデータ加工 詳し
朝日新聞デジタル：グーグル、クラウドの貸し出しサービスを日本で本格展開 - 日刊工業新聞ニュース - デジタル
印刷 関連トピックスグーグル グーグル（東京都港区、有馬誠代表取締役、０３・６３８４・９０００）は、米グーグルがインターネット経由で世界展開しているクラウド基盤の貸し出しサービス「アップ・エンジン」を日本で本格展開する。企業や自治体を対象とする法人向け事業の目玉として、２０１２年中に国内サポート体制を整備。企業が作成したウェブアプリケーション（応用ソフト）をクラウド基盤で預かり、稼働率などをサービス品質契約で保証し、企業が安心して利用できるようにする。 アップ・エンジンはアプリケーションを稼働させるためのストレージ（外部記憶装置）や中央演算装置（ＣＰＵ）などのＩＴ資源を時間単位で提供する。ストレージ容量や月間接続回数が一定水準以下ならば無料で利用できる。 試しサービスとしては、最大５００メガバイトのストレージ容量、月間約５００万の接続回数に対応できるＣＰＵと帯域幅を用意した。 契約
unittest.mock — mock object library — Python 3.7.1 documentation
Source code: Lib/unittest/mock.py unittest.mock is a library for testing in Python. It allows you to replace parts of your system under test with mock objects and make assertions about how they have been used. unittest.mock provides a core Mock class removing the need to create a host of stubs throughout your test suite. After performing an action, you can make assertions about which methods / att
Bottle: Python Web Framework — Bottle 0.14-dev documentation
Bottle: Python Web Framework¶ Bottle is a fast, simple and lightweight WSGI micro web-framework for Python. It is distributed as a single file module and has no dependencies other than the Python Standard Library. Routing: Requests to function-call mapping with support for clean and dynamic URLs. Templates: Fast and pythonic built-in template engine and support for mako, jinja2 and cheetah templat
wikivs.com - wikivs リソースおよび情報
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Pythonでグラフ構造を扱うには - nokunoの日記
Pythonでグラフ構造を扱うには，networkxというライブラリが便利です．Overview — NetworkX v1.5 documentation# 使い方$ sudo easy_install networkx$ python>>> import networkx# ノードとエッジの貼り方>>> graph = networkx.Graph()>>> graph.add_node("youzaka")>>> graph.add_node("seiryo")>>> graph.add_edge("youzaka", "seiryo")>>> print graph.nodes()['youzaka', 'seiryo']>>> print graph.edges()[('youzaka', 'seiryo')]# 隣接ノードへのアクセス>>> print graph.neighb
Python and vim: Two great tastes that go great together
Presentation Overview 10 to 15 minutes of slides and examples. 15 to 20 minutes audience-directed. What? Python scripting in vim. (Not coding Python with vim) vim compiled with "+python" As present in: Fedora/CentOS (vim-enhanced) Debian/Ubuntu (vim-python) "Macros" in vim, but with a serious language behind them Like Emacs use of LISP (but, you know, better :-) More powerful than "vim script" Muc
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