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Pythonで常に意識すべき非直感的な振る舞い
Pythonには独特の仕様がいくつかあります。その中には、他のLLを習得している方ほど気が付きにくく、認識を誤りやすいものがあります。そこで、Pythonで頻繁に用いる仕様の中から、意外と知る機会の少ない仕様を七つ取り上げます。 Pythonって愛嬌がありますよねはじめまして、寺坂です。ビザスクのエンジニアです。業務的にはビザスクのエンジニアの例に漏れず、主にPythonと{ECMA,Type}Scriptを喋ります。私はLinuxユーザーであることも相まって2006年頃に趣味としてPythonを触り始めたときから、なかなかに面倒くさいこの言語に日々愛嬌を感じずにはいられません。とはいえ業務で書くとなると愛嬌では済まされない部分もあります。ビザスクの開発チームでは、管理しているコードのうちプログラミング言語に限れば60%が、そこから{ECMA,Type}Scriptを除く
hohoho_ho2005 2016/11/25
python
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グラフDBのNeo4jで関連キーワード検索を試してみる
最近子供と風呂に入っては「肩まで浸かって指で6bit(63)まで数えよう」と教えています。 2進数なら両手で1023まで数えられて便利なんじゃないかと思ってます。CTOの花村です。少し前に待鳥さんにグラフデータベースの存在を教えてもらいました。学生時代に数学系研究室おり、ちょっとだけグラフ理論をかじった経験があり、興味があったので実際にグラフ構造のデータを入れてつかってみました。このエントリーは実際にNeo4ｊにデータを投入してみるところまでやったというものであり、具体的な環境構築やチューニングの話はしておりませんのであらかじめご了承ください。 Neo4jに関してグラフ構造のデータの扱いに優れたグラフデータベースで、関連性に特化した検索で優位性があるとのこと。 RDBでリレーションを貼る構成に比べると、高いスケーラビリティを実現しています。グラフデータを扱うのであれば、現状
hohoho_ho2005 2016/11/09
neo4j

docker
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Re:dashとDocker for Macでらくらく分析・可視化環境構築
Re:dashとDocker for Macでらくらく分析・可視化環境構築 analyticsdocker python Redash ビザスク開発者ブログ第一弾記事を書かせてもらうことになりました、 @shinyorke(Shinichi Nakagawa)ともうします. 我々ビザスク(https://service.visasq.com)の開発チームでは、データに基づいた客観的な観点をベースに施策を実施しています. 現状はエンジニアがGoogle SpreadsheetsやGoogle Apps Script（社内では「ガス(GAS)」と呼ばれています)、Slackを駆使して数値の可視化や共有をしていますが、ひとつの画面、いわゆる「ダッシュボード」で分析・可視化を行ってチーム全員で共有しよう！将来的にはビジネス側のメンバーにも数値出しや可視化をしてもらおう！という機運が高まり、分析・
hohoho_ho2005 2016/10/28
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