thinkpython.dvi
Think Python B 2 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 2nd Edition Allen B. Downey Copyright c �2018 ThinkPython: by is licensed under a Creative Commons 3.0 License 3 11 1 15 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.2 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 . . . . . . . . . .
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
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
40歳を過ぎてからプログラミングを始めて滞在者確認サービスをリリースするまでの話 - 作りたいものがありすぎる
こんにちは世界。このたびシェアオフィスやコワーキングスペース等で、滞在者が確認できるサービスを制作しリリースしました。既に複数のコミュニティで使用をしてもらっており、今後も広く皆さんに使ってもらおうと思ってます。 このブログでは40歳を過ぎてプログラミングを始めた顛末や、技術的な方法論の共有、備忘録、またサービスの発展や、今後行って行きたい事柄についてなるべく気軽に書いて行こうと思います。 コンセプト 誤字脱字気にしません。 事実誤認のご指摘あれば直します。 文章で議論とかはしません。 気軽に、軽めに、自分の負担にならない形で記事を書きます。 今回はサービスの概要とプログラミングを初めてからサービスをリリースするまでの経緯を書きます。 どんなアプリなのか？ 任意の人がある程度自由に集まる場所で『今、誰がいるか？』が、スマホに通知され確認できるサービスです。シェアオフィスやコワーキングスペー
Webアプリケーションフレームワークの作り方 in Python — c-bata.link
こんにちは、芝田 将 ( @c_bata_ ) です。 この資料はPyCon JP 2016で行った 「基礎から学ぶWebアプリケーションフレームワークの作り方」 の書き起こし資料です。 誤字等があれば、Issue or PRをお待ちしております。 はじめに¶ この資料では200行に満たないシンプルなWebフレームワークの作り方をボトムアップで解説します。 テンプレートエンジンとしてJinja2を使ったりもしますが、基本的にはPythonの標準ライブラリのみを使っています。 FlaskやDjango等を使ったWeb開発の経験があり、基本的なHTTPの知識があれば読み進められるんじゃないかなと思うのでぜひチャレンジしてみてください。 本資料を読み終えた方はBottleやDjango、筆者の公開している Kobin というフレームワークのコードを 読んでみたり、自分でWSGIフレームワークを実
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
ザッカーバーグのハーバード卒業式スピーチが感動的だったのでアプリ作った。 - 変なサービスを作るのが好き
はじまり 5月下旬 英語が話せる友達と飲み会に行く途中こんな話になった。 「どうやったら英語話せるようになる？」 「Helloは聞き取れるでしょ？ でもちょっと難しい文になると途端に聞き取れなくなる」 「Helloと同じくらい自然に聞き取れる文を自分の中に増やすといいよ」 とても当たり前なことを言われたがその時、なるほど。と思った。 ハッピーアワーの時間は料金が半額なのでブリティッシュパブによく来る。 到着すると先に着いていた別の友だちが、外国の人と英語で談笑していた。 カッコイイなあと思った。 飲み会も中盤の時、彼がザッカーバーグの動画観た？面白かったよ。と話していた。 帰ってからツイッターを見てると、 ザッカーバーグのハーバード卒業式スピーチが感動的だったので日本語訳した。 の記事を見つけた。読んでいくうちに本人が喋ってる動画を見たくなりYoutubeを開いた。あんまり聞き取れなかった
Pythonのテキスト作りました - Qiita
▲訂正とお詫び▲ テキスト本体（第3.2版以前のもの）の中のオブジェクト指向プログラミングの解説部分で，デストラクタ（ファイナライザ）に関する記述に誤りがありましたので修正しました．どうか最新版に差し替えてください． ●テキスト本体（PDF形式421ページ:3.58MB） 2024/06/18更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re, csv, functools, asyncio, sched, schedule, tra
PHPとPythonの違いについてのまとめ - Qiita
コードゴルフなるものもあり、コードを短く書く競技がある（詳細はこちら）。 対話モード Python3では対話モードという機能が利用でき、1行コードを入力すれば、その内容が評価され、実行される。エラーがある場合、その場で指摘されるため、簡易的な動作確認や計算に便利。 配列 リスト(list)、タプル(tuple)、辞書(dict)、集合(set) PHPで当たり前のように利用していた配列。Python3でもリスト、タプル、辞書、集合といった類似機能があるが利用目的によって、使い分けが必要。 集合を除き、PHPと同様に要素にオブジェクトだけではなく、リスト、タプル、辞書、集合を指定することもできる。 リスト(list) PHPで$a = [1, 2, 3];のような単純な配列であれば、Python3でもa = [1, 2, 3]で表現できる。多次元も可能。i, j, k = aとするとそれぞれ
見よ！これが Python製の WordPress風フルスタックCMSフレームワーク「Mezzanine（メザニン）」だ！ - akiyoko blog
この投稿は 「Python Advent Calendar 2015 - Qiita」 の 23日目の記事です。 煽っておきながら先に言い訳しておきますが、「Mezzanine（メザニン）」は WordPress公式 が作ったものでもサポートしているものではありません。 しかしながら、Mezzanine の 概要ページ の説明を見ると、 In some ways, Mezzanine resembles tools such as Wordpress that provide an intuitive interface for managing pages, blog posts, form data, store products, and other types of content. Mezzanine は、いくつかの点において、ページ、ブログ記事、フォームデータ、ショップ商品、お
CentOS7にpython3系のインストール - Qiita
CentOS7にはデフォルトでpython2系が入っています。 python3を勉強用で使いたいので最新版をインストールしますが、python2系も共存させてどちらも使えるように設定します。 環境 CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) 必要な依存関係をインストール $ yum install gcc zlib-devel bzip2 bzip2-devel readline readline-devel sqlite sqlite-devel openssl openssl-devel git pyenvインストール pyenvをインストールすることで複数のバージョンのpythonを共存させて簡単に切り替えることができます。 $ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv bash_profi
とほほのPython入門 - とほほのWWW入門
とほほのPython入門 トップ > Python入門 目次 索引 概要 Pythonとは 参考リンク インストール Pythonの実行 対話モード キーワード Python 3 構文 Hello world! 文・式 コメント(#) インデント エンコードルール(coding:) print文 数値・文字列・型 整数(int) 長整数(long) 浮動少数点数(float) 虚数(complex) 論理値(bool) 値無し(None) 文字列(str) エスケープシーケンス(\x) 文字列のフォーマット(%) 変数・定数 変数 定数 ドキュメントストリング(__doc__) リスト・タプル・辞書 リスト(list) タプル(tuple) 辞書(dict) リスト関数(map(), filter(), reduce()) リストの内包表記 セット(set) 演算子 算術演算子(+, -,
基本構文
前項まででインストールおよびプログラムの実行方法を学びました。ここでPythonの基本構文について触れておきます。なおPythonでは関数やクラス、その他命令が書かれたファイルをモジュールと呼びます。今後は作成したファイルをモジュールと書きますのでご注意ください。 ※関数やクラスは応用編で紹介します。 プログラム構造 もう一度新規でファイルを作成しましょう。下記コードを書き込んでください。 ※Python 2系と3系で異なります。 Python 3系 print('モジュールのロード') def test(): print('関数：testを呼び出しました') if __name__ == '__main__': print('python-izm') # print('パイソンイズム') test() Python 2系 # -*- coding: utf-8 -*- print u'モ
【チュートリアル】機械学習を使って30分で固有表現抽出器を作る - Qiita
はじめに 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。固有表現抽出は、質問応答システム、対話システム、情報抽出といった自然言語処理を用いた応用アプリケーションの要素技術としても使われています。 今回は機械学習技術を使って固有表現抽出器を作ってみます。 ※注意事項 理論的な話は一切出てきません。理論を知りたい方は他を当たってください。 対象読者 固有表現抽出を少しは知っている方 固有表現抽出器を作ってみたい方 Pythonコードを読める方 固有表現抽出とは？ ここでは、固有表現抽出の概要と方法について説明します。 概要 固有表現抽出は、テキストに出現する人名や地名などの固有名詞や、日付や時間などの数値表現を抽出する技術です。具体例を見てみましょう。以下の文から固有表現を抽出してみます。 上記の文に含まれる固有表現を抽出すると人名と
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