VS Codeを使ってPythonコードをデバッグするための基礎知識
連載目次 前回は、mymath.pyファイルにフィボナッチ数を求める関数を3つ定義しました。今回は、Visual Studio Code（以下、VS Code）を使って、それらのコードを実行したり、デバッグしたりする手順を見ていきましょう。 コードの説明 まずは前回記述したコードを以下に示しておきます。これはmymath.pyファイルに記述しました。 def fib(n): if n == 0: return 0 if n == 1: return 1 return fib(n - 2) + fib(n - 1) def fib_l(n): a = 0 b = 1 if n == 0: return a elif n == 1: return b for _ in range(n - 1): a, b = b, a + b return b def fib_m(n, memo=None):
エムスリーが難読プログラミングオタクに送るノベルティ、Python Quineクリアファイルの作り方 - エムスリーテックブログ
早速ですが、こちらに書いてあるソースコード、実際に動くコードとして作成しました。実行結果はどのようになるでしょう？ 答えはこれから各種イベントで配られるノベルティを受け取って打ち込んでみてください！！！ まずはあすから行われるコンピュータビジョンの学会MIRU2024のスポンサーブースで配布します！！！ と、いうのは冗談で、さすがに受け取れたとして打ち込みが大変ですし、以下にソースコードを貼り付けます。 本稿では以下のQuineの作り方について解説していきます。ただし、難読プログラミングが好きな人はまずは解説を読まずに自力で読んでみてください！ exec('''m=lambda_x:exec("".join(x.split()).replace("~",chr(32)),globals())'''.replace("_",chr(32))); m("""import~base64~as~b
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編）
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命
Raspberry Piで長時間＆連続的に音声を録音する
はじめに 諸事情により、長時間＆連続的な録音を行う必要があり、Raspberry Piで実現できましたので簡単にメモしておきます。 機材 今回使用した機材は以下の通りです。Linuxが動作する環境、USBオーディオデバイスとして認識されるマイクであれば何でも大丈夫と思います。 Raspberry Pi 4 Model B 4GB版 USBマイク 環境 OSとしてはLinux、ディストリビューションとしてはRaspbianを使用しました。 随分前にセットアップしたままの環境を流用しました。（なのでRaspberry Pi OSではないです） yuya@raspi$ uname -a Linux raspi 4.19.75-v7l+ #1270 SMP Tue Sep 24 18:51:41 BST 2019 armv7l GNU/Linux yuya@raspi$ cat /etc/os-r
米ホワイトハウス「将来のソフトウェアはメモリ安全になるべき」と声明発表。ソフトウェアコミュニティに呼びかけ
米ホワイトハウス「将来のソフトウェアはメモリ安全になるべき」と声明発表。ソフトウェアコミュニティに呼びかけ 米ホワイトハウスの国家サイバー局長室（The White House Office of the National Cyber Director：ONCD）は、サイバー空間における攻撃対象領域を積極的に削減する目的で、テクノロジーコミュニティやソフトウェアコミュニティに対してメモリ安全（Memory Safe）なソフトウェアの実現を積極的に呼びかけるプレスリリース「Future Software Should Be Memory Safe」（将来のソフトウェアはメモリ安全になるべき）を発表しました。 プレスリリースの中で、国家サイバー局長Harry Coker氏は「私たちは国家として、サイバースペースにおける攻撃対象領域を減らし、あらゆる種類のセキュリティバグがデジタルエコシステムに
2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
データ分析に必要な内容を凝縮、『最短コースでわかるPythonプログラミングとデータ分析』
●価格：3190円（税込）●ISBN：9784296201129●発行日：2022年12月19日●著者名：赤石雅典 著●発行元：日経BP●ページ数：408ページ●判型：A5変 身近なデータをPythonで分析できるようになるための知識を、最短コースで身に付けられる本です。Pythonのホントの基本から、データ分析に必要なPythonライブラリの使い方、データ分析の実践例までを一気に学べます。プログラミングの経験がない方もこの1冊を読めば、実際のデータ分析を始められます。 ベストセラーの『最短コースでわかる ディープラーニングの数学』『Pythonで儲かるAIをつくる』などを執筆した著者が送るデータ分析＆AI書籍の第4弾。いつもの平易な解説で、初学者も安心して学べます。 本書は次のような方に最適です。 （1）プログラミング言語自体を知らないが、データ分析のためにこれから勉強したいという方 （
プログラミングをするプログラマー、需要が激減か…すでにノーコードが当たり前に
「gettyimages」より AI（人工知能）の台頭によって仕事が奪われる――このようなSF的ディストピア世界の到来を予見する人は多い。たとえば、2022年ごろから流行した「Stable Diffusion」「Midjourney」などのAI画像生成サービスは、そのイラスト生成の精度の高さ、手軽さからイラストレーターの仕事を奪うのではないかといわれていた。人類の歴史上、写真、映像、コンピュータなどの登場によってなくなった仕事も多いが、今存在する仕事もAIの発展によっていずれなくなる可能性はある。 そして、それはクリエイター界隈に限らず、エンジニア、プログラマーの世界でも起こる可能性があるという。ニュースサイト「Business Insider Japan」が昨年12月1日に報じたところによると、グーグルが「AIにコードの書き方を教える」極秘のプロジェクトを進行中だという。このプロジェクト
元Microsoft社員の「雇ってはいけない人」の基準の切れ味が鋭すぎて泣ける「頭はいいが物事を成し遂げない」
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PythonとRPAで遊ぶ
テレワーク 最適化 テレワークに関する最適化問題を考えます。 次のような条件があるとします。 🔹従業員は５人います。 🔹月曜日から金曜日までの５日間とします。 🔹各従業員は週に1日オフィス勤務を行う必要があります。 🔹従業員ごとにテレワーク希望日が存在します。 解法 テレワークに関する最適化問題を解くために、PuLPを使用します。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 from pulp import * # ①従業員の数と曜日のリスト employees = range(5) weekdays = ['Monday', 'Tuesday',
今も開発が継続しているオープンソースのWikiソフトウェアは何があるか - YAMDAS現更新履歴
少し前に仕事場のローカルに立てている、今や主力でなくなったウェブサーバに久しぶりにアクセスしたら、Wiki が PukiWiki なのに懐かしくなってこれまた久しぶりに公式サイトを見てみた。すると、今年バージョン1.5.4がリリースされており、開発は継続しているのに少し感動した。 かつてはそれこそ雨後の筍のごとく開発されていた Wiki ソフトウェア（エンジン、クローン）だが、Wiki が広義の開発環境の一つに統合されているのもあり、単体のソフトウェアとして今も開発が続いているところはだいぶ少なくなった印象がある。 果たして今も開発が継続しているオープンソースの Wiki ソフトウェアに何があるか、ざっと調べてみた。 具体的には、Wikipedia の Comparison of wiki software に名前があるもので（それくらいの知名度があり）、オープンソース、なおかつ安定最新版
VSCodeをメインのエディタにして半年たったので入れてある拡張機能を紹介します - 海波パソコン
VSCodeの画面編集という仕事柄、テキストエディタは毎日触る大事な仕事道具です。仕事の内容にあわせて設定などを変えると非常に捗ります。しかし、日本語を書きながら同時にはてな記法やらMarkdownやらCSSやらを書くという環境のため、なかなかテキストエディタのデフォルトの設定では痛し痒しといったところで、それなりにカスタマイズをしないといい感じになりません。 半年前に、それまでかなり長いこと使ってきた秀丸エディタからVSCodeに乗り換えてみたら、案外日本語をあれこれ書いたり編集したりするのにいい案配にすることができました。そこでなんとなくなじんだ今のカスタマイズ方法を書き残しておこうと思い立ちました。たぶんもっともっと拡張機能で便利にできるはずなので、ドラクエでいう「ひのきのぼうからこんぼうにそうびを変えた」くらいの気持ちで見ていただけるとうれしいです。 テーマ アイキャッチにしたのは
中1の5割以上「プログラミングできる」 民間調査 - 日本経済新聞
予備校の東進ハイスクールを運営するナガセは全国の中学・高校生を対象にプログラミングに関する調査を実施した。中学1年生の5割以上がテキスト入力やマウス操作などのプログラミングができることがわかった。小学校でプログラミング教育が必修化されたことから、低学年ほどプログラミングのスキルを習得している傾向が明らかになった。調査は2021年10月と11月に実施した「全国統一高校生テスト」と「全国統一中学生
Rustでファミコンとスーパーファミコンのエミュレーターを書いた
ゲームボーイエミュレーター、ゲームボーイアドバンスエミュレーターに続いて、Rustでファミコンエミュレーター"Sabicom"とスーパーファミコンエミュレーター"Super Sabicom"を書きました。 名前にRustっぽさを出してみました。 前回作ったマルチエミュレーターMERUのコアとして実装したので、ステートセーブや巻き戻しなどの機能も使えます。MERUの対応コアはこれで4つになりました。 こちらからWindowsとLinuxのプリコンパイルバイナリがダウンロードできるようになっています。 他のプラットフォームおよびソースコードからコンパイルする場合は ファミコンとスーパーファミコンどちらも一通り本体の機能は実装してあるつもりです。スーパーファミコンは割と細かいところまでちゃんと動くようにしてあるはずなので、動かなかったり表示がおかしかったりするソフトがあればバグですので、ぜひご報
トレノキャンプ
1．PythonでExcelを操作できるってほんとう？ 2．PythonでExcelを操作するメリット 3．PythonでExcelを操作するデメリット 4．PythonでExcelを操作してみよう 1．PythonでExcelを操作できるってほんとう？ PythonでExcelを操作できるのは、ほんとうです。正確に言うと、Excelそのものを操作する場合とExcelファイルに対しての操作をする場合とありますが、いずれにせよ、PythonからExcelを読み書きしたり、グラフを描いたり、Excelのマクロを実行したりできます。 この記事では、PythonでのExcel操作のライブラリから、PythonでExcelを操作するメリット・デメリット、操作の具体例までを詳細に解説します。 ではまず、どのようなライブラリがあるのか見ていきましょう。 ①openpyxl PythonのExcel操作で
Pythonで表データを並び替える方法 - ガンマソフト
この名簿は以下のdict_listのような辞書のリストとしてPythonに取り込みます。 >>> dict_list = [ {"学籍番号": "020", "名前": "中山勇一", "クラス": "B"}, {"学籍番号": "026", "名前": "石原孝行", "クラス": "C"}, {"学籍番号": "041", "名前": "田中五月", "クラス": "B"}, {"学籍番号": "017", "名前": "大友純二", "クラス": "A"}, {"学籍番号": "034", "名前": "高田紗希", "クラス": "B"}, {"学籍番号": "010", "名前": "重松秀一", "クラス": "A"}, {"学籍番号": "008", "名前": "柳田愛結", "クラス": "C"} ] 一般にデータを処理するには、並び替え（ソート）の必要が生じることがよく
個数制限付きナップサック(Knapsack-Limitations)
説明 個数制限付きナップサック問題を解く。 $N$ を荷物の種類数, $W$ をナップサックの容量, $w_i$ を荷物の重さ, $m_i$ を荷物の個数, $v_i$ を荷物の価値とする。 この問題はスライド最大値を用いることで 「dp[重さの和]:= 価値の和の最大値」 を $O(NW)$ で解くことができる(a)。 またDPのkeyとvalueを入れ替えるテクも使えて, 「dp[価値の和]:= 重さの和の最小値」 を $O(N \sum {m_i v_i})$ で解ける。dp[$k$] が $W$ 以下となる最大の $k$ が答え(b)。 これらを解く実装例を、実装例1に示した。 また, がんばると $O(N^2 \max(v_i)^2)$ でも解ける。まず「dp[価値の和]:= 重さの和の最小値」をある程度の大きさ($N \max(v_i)^2$)まで (b) のDPを使って求める
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これまでと違う学び方をしたら挫折せずにRustを学べた話 / Programming Rust techramen24conf LT
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日付、住所、文字列、辞書、翻訳……なんでもござれの「ExcelAPI」がスゴい／「Excel 2013」以降で利用できる「WEBSERVICE」関数と組み合わせて使う無料のWeb API【やじうまの杜】
