CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。
お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利／協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ：CS50 の学習（履修証明書の取得）を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利／無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度（春/秋）も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業（2022年） https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ！ このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
「実用的でないPythonプログラミング」がよかった - Stimulator
はじめに 2020/8/12に発売されたImpractical Python Projects: Playful Programming Activities to Make You Smarterの日本語訳書である、「実用的でないPythonプログラミング」をひょんな事から献本していただく事になった。（訳者が同僚である） 実用的でないPythonプログラミング: 楽しくコードを書いて賢くなろう! 作者:ヴォーン,リー発売日: 2020/08/12メディア: 単行本 ありがちなプログラミング初学者向けの本から1段上がった中級者向けの良い本だと感じたので、当ブログでたまにやっている筆者、訳者に媚びを売るシリーズの一貫として、感想を記す。 書籍の概要 「実用的でないPythonプログラミング」は、想定する中級レベルのアルゴリズムの問題を例に取り、Pythonでの美しいコードの書き方や、コンピュ
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
レトロゲームエンジン Pyxel でプログラミングを始めよう！ - kitao's blog
Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 [2020.4.4追記：最新版の紹介記事はこちらです] Pyxelって何？ Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開４日でGitHubのデイリーランキングで全１億のプロジェクト中１位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで１位になっています。（１位の座は48時間持ちませんでしたが…） GitHub上ではその後もスター数が増え続けており、現在は4000スターを
ネットサーフィンの壺
はじめてFirebaseを学んだときは良さがまったくわかりませんでした。 それはいまいちメリットがわかりづらか […]
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
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Scrapy + Scrapy Cloudで快適Pythonクロール+スクレイピングライフを送る - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、データ分析部の久保 (@beatinaniwa) です。 今日は義務教育で教えても良いんじゃないかとよく思うWebクロールとスクレイピングの話です。 私自身、日頃は社内に蓄積されるニュース記事データや行動ログをSQLやPythonを使って取得・分析することが多いですが、Web上にある外部データを使って分析に役立てたいというシーンはままあります。 単独のページをガリガリスクレイピングしたいときなどは、下の1年半ぐらい前の会社アドベントカレンダーに書いたような方法でやっていけば良いんですが、いくつもの階層にわかれたニュースポータルサイトやグルメポータルサイトを効率よくクロール+スクレイピングするためには、それに適したツールを使うのがすごく便利です。 qiita.com そこでPython用スクレイピングフレームワークScrapyの登場です。 Scrapy | A Fast
PythonのPyQtによるクロスプラットフォームGUIアプリ作成入門 - MyEnigma
Qt Quickスターターブック―Qt5.10対応 (SHOEISHA DIGITAL FIRST)posted with カエレバ折戸 孝行 翔泳社 2018-03-15 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに インストール Macの場合 Linux(Ubuntu)の場合 Windowsの場合 Windowを作る ステータスバーに文字などを表示する メニューバーを作る ツールバーを作る 一行のフォームに文字や数値を表示する 複数行のテキストボックスを作る 表形式のGUIの作り方 スライダーGUIを作る タブのGUIを作る プログレスバーのGUIを作る メッセージボックスを作る ウィジェットをグループ化する リスト選択のGUIを作る ラジオボタンを使う PyQtをより深く学びたい人は Pythonのその他GUIライブラリ
【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
Pythonのオブジェクトとクラスのビジュアルガイド – 全てがオブジェクトであるということ | POSTD
Python開発者が大好きな言葉があります。それは”全てはオブジェクトである”です。実際、私自身もPythonのクラスを教えているときに何度も口にしています。多くの人が何度も聞いた言葉かもしれないのですが、私が言う度に生徒は賛同の相槌をしてくれます。結局のところ、Javaにおいて全ては（対象がそうでない場合を除いて）オブジェクトであり、.NETにおいても全てはオブジェクトであると、よく言われています。 しかしPythonにおいて全てがオブジェクトであると言う時、（私の生徒は驚いていましたが）「 全て 」にはクラスも含まれているのです。これはとても筋が通っていて、オブジェクトシステム全体が理解しやすくなります。しかしそれでも、広い視野で物事を見ることは難しいのです。 今回のブログ記事では、Pythonのオブジェクト間のつながりをざっと見ていきたいと思います。そして”全てはオブジェクトである”
Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
Python基礎講座(はじめに) - Qiita
この記事を書いた動機 僕の住む静岡県では、2010年から「静岡Developers勉強会」という ITエンジニアを対象とした勉強会が開催されています。 2010年：「Programming in Haskell」 2011年：「JavaScript: The Good Parts」 2012年：「HTML5＆CSS3実践入門」 2013年：「入門 機械学習」 2014年：「実践 コンピュータビジョン」 昨年の「実践 コンピュータビジョン」ではPythonを使用したため、 多くの人に勉強会に参加してもらうために、Pythonの基本を学べる スライドを作成しました。 その後、勉強会に参加したメンバーから、「自分もそのスライドの発表を聞きたい」と 要望があり、せっかく初心者用の資料を作成したのならば、Webで公開したほうが 多くの人が見ることが出来て良いのではないかと考え、今回Qiitaを利用し
言語処理100本ノック with Python（第1章） - Qiita
はじめに 自然言語処理と Python のトレーニングのため，東北大学の乾・岡崎研究室 Web ページにて公開されている言語処理100本ノックに挑戦していきます．その中で実装したコードや，抑えておくべきテクニック等々をメモしていく予定です．コードについてはGitHubでも公開しています． 教科書は『Python入門 2&3対応（細田謙二ら著，秀和システム）』を使用しています． スタートアップに際して参考にさせていただいた記事をご紹介いたします．参考にしすぎてる感も否めないので，不快に感じられたらご連絡ください． http://qiita.com/tanaka0325/items/08831b96b684d7ecb2f7 ズブの素人なので記法が統一されてなかったり，Python 2/3 関係が混在していたりと大変お見苦しいのですが，ご指摘いただければ幸いです．実行環境自体は Python 2
Pythonの開発環境を構築 (pythonz, virtualenv, direnv) - Qiita
やりたいこと Pythonでアプリケーションプログラムを開発するための環境を構築します。 目標は、さしあたり以下のように設定します。 開発プロジェクトに応じて、自由にPythonのバージョンやライブラリを変えることができるようにすること プロジェクトの切り替えを手軽にできること 他のプロジェクトとは異なるバージョンのPythonを導入する際など、開発環境の構築の手間が面倒でないこと 従来、このような用途には、pyenv-virtualenv などが使われてきました。 pyenv-virtualenv は便利なのですが、コマンド引数の与えかたなどがイマイチ私の直観に合ってなかったことから、今回は pythonz , virtualenv, direnv を組み合わせて使うことにします。 direnv を使うことで、Python以外の環境構築にも役に立つというメリットもあります。 各ツールの役
pythonで美しいグラフ描画 -seabornを使えばデータ分析と可視化が捗る その1 - Qiita
Pythonでのグラフ描画 Pythonチャートを描く場合の定番は「matplotlib」ですが、その見た目のやや野暮ったい感じと、表記法のややこしさが指摘されています。 そこで、この記事ではMatplotlibの機能をより美しく、またより簡単に実現するためのラッパー的存在である、「Seaborn」の使い方を取り上げます。 ◆ Overview of Python Visualization Tools http://pbpython.com/visualization-tools-1.html 上記の記事ではMatplotlibとSeabornについて下記のように書かれています。 matplotlibについて Matplotlib is the grandfather of python visualization packages. It is extremely powerful b
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
【やじうまPC Watch】 2次元美少女がPythonを無料レッスンしてくれる動画が公開 ～cvに上間江望さん起用
http://openbook4.me/projects/147