Pythonのセキュリティ関連ライブラリを試してみました。 - Qiita
今回は問題なしと判定されていますが、役に立ちそうなので常に利用し続けたいですね。 公式ページ 2. pylint PyLintはコードの品質とセキュリティを向上させるための静的解析ツール。スタイルガイドに従ったコードを書きやすくし、潜在的なバグを早期発見に役立つようです。 インストール・実行結果 # pip3 install pylint # pylint main.py ************* Module main main.py:10:0: C0301: Line too long (114/100) (line-too-long) main.py:97:0: C0305: Trailing newlines (trailing-newlines) main.py:1:0: C0114: Missing module docstring (missing-module-docst
画像生成AI「Stable Diffusion」による画像生成や顔面高解像化などをコマンド一発で実行できる「ImaginAIry」
画像生成AI「Stable Diffusion」は文章(プロンプト)を入力するだけで好みの画像を生成してくれますが、ローカル環境でStable Diffusionを使う場合は複雑な初期設定が必要です。オープンソースで開発されているPythonパッケージ「ImaginAIry」なら、Stable Diffusionを用いた画像生成環境をpipで簡単に構築可能で、画像生成以外にもプロンプトによる画像編集や超解像機能も利用できてめちゃくちゃ便利そうなので、その機能をまとめてみました。 GitHub - brycedrennan/imaginAIry: AI imagined images. Pythonic generation of stable diffusion images. https://github.com/brycedrennan/imaginAIry ImaginAIryは「L
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと
「写経」を自動化し、オートで功徳を積める仕組みを作ってみたのでございます。 - Qiita
#!usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- ##PyAutoGUIのモジュール #pip install pyautogui import pyautogui #クリップボードコピペ用 #pip install pyperclip import pyperclip import sys import time def GijiHenkan(kanji, roumaji, sleeptime): #roumaji文字列をタイプする（※全角モード前提） #pyautogui.typewrite(roumaji) #↑不自然に早いので不採用 #全部の文字を一文字ずつ打つ for char in roumaji: pyautogui.press(char, presses=1) time.sleep(sleeptime) #変換前にひとこきゅう time.sl
Python の基礎知識を証明できる「Python 3 エンジニア認定基礎試験」に合格した - kakakakakku blog
先週末に「Python 3 エンジニア認定基礎試験」を受験し，問題なく合格した．試験問題に関係する内容は NDA を厳守するため書かず，今回は「試験紹介（普及のため！）」と「勉強方法」にフォーカスする． Python 試験とは？ 「一般社団法人 Python エンジニア育成推進協会」が提供する Python 試験は2種類ある．現在受験できるのは「認定基礎試験」で，「認定データ分析試験」は今年開始予定とアナウンスされている． Python 3 エンジニア認定基礎試験 概要 : 文法基礎を問う試験 2017年6月開始 Python 3 エンジニア認定データ分析試験 概要 : Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法を問う試験 2019年夏開始予定 🚧 もともと「認定データ分析試験」を受験しようと考えていたけど，調べてみるとまだ開始されていないことに気付き，その前に Python の理解度確
Jupyter Notebook と VS Code でバッハの平均律第1番を分析する - miso_soup3 Blog
Jupyter Notebook で、楽譜を表示したり、その楽譜を再生してみたり、曲を分析したりしてみました。そのことについて書きます。分析といっても簡単なものです。 目次 Code, .ipynb 環境 VS Code で Jupyter Notebook music21 とは 曲の作成と表示 バッハの平均律を分析 分析 後半 参考 追記 Code, .ipynb Jupyter Notebook: https://mybinder.org/v2/gh/hhyyg/miso.py.music21bach/master ここにある2つの .ipynb ファイルから確認できます ただし、画像・音声生成部分などは再実行ができません GitHub: https://github.com/hhyyg/miso.py.music21bach 環境 Mac Visual Studio Code Pyt
Pythonで大量のExcelファイルをいじった話 - けさらんぱの自由帳
最近「100個のテキストファイルから一部を取り出して100個のExcelファイルを作る」とか、「100個のExcelファイルの一部のセルを1つのExcelファイルにコピペする」とかいう感じの作業をする必要があって、手作業では面倒すぎるのでPythonのopenpyxlを使ってみました。今回はその時のメモです。 openpyxlは、Pythonからxlsxファイルを読み書きするためのパッケージです（xlsファイルは読み書きできないはず）。Excelを操作するわけではないので注意しないといけない点があるものの、逆にExcelなしでExcelファイルをいじることができます。 準備 Pythonとopenpyxlのインストール Linuxだと標準でPythonが入っていることが多いのですが、今回はWindows環境で作業する必要がありました。WindowsでPythonを動かす方法はいくつかあるみ
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな
ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中
Excelユーザーの要望をとりまとめるサイトで、ExcelへのPython搭載の要望が相次いだ。その結果、マイクロソフトは検討のためのアンケートを開始した。 Excelは業務アプリケーションとしてもっとも使われ、普及している製品のひとつでしょう。そのExcelを今後も発展させていくために、マイクロソフトはユーザーが要望を提案できるコミュニティサイト「Excel’s Suggestion Box」（英語）を公開しています。 このコミュニティサイトに2015年11月、Excelのスクリプティング言語としてPythonを搭載してほしいという要望「Python as an Excel scripting language」がポストされました。 それから2年以上が経過し、現時点でこの要望は2位以下を大きく引き離す3862票の賛成票（2017年12月17日現在）を獲得して要望リストのトップにあがってい
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual
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