本教材は、個人的な用途で自由に使用できるだけでなく、「Python ゼロからはじめるプログラミング」を大学や専門学校での授業、または企業などでの研修の教科書として採用された教員・指導員が、授業などで活用することもできます(授業の進め方などに応じて改変いただいて結構です)。 ただし、民間企業が商用、ビジネス目的で利用する際には別途許諾が必要ですので、著者までご連絡ください。
先日発売になった『手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた』を、一通り目を通していました。感想を記しておきます。なお感想は、例のごとく全体に軽く目を通して、いくつかサンプルプログラムを写経してみた程度の上でのものです。あらかじめご了承ください。 手を動かして考えればよくわかる 高効率言語 Rust 書きかた・作りかた 作者:クジラ飛行机ソシムAmazon Python から Rust に入門するという切り口 最近はRustの本が多く出版され始めており、読むよりも買うほうがだんだん多くなってきてしまっています。とくに単なる言語の入門にとどまらず、さまざまな切り口から解説する本が増え始めているように思います。本書もそのひとつで、Python から Rust に入門しようという非常に特異な切り口の一冊です。 Python から Rust という切り口は、多少なりと
2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで(ECの本屋さんも好きですが), 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました! 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス
この記事を読むことで、csvファイル読み込みで1分5秒かかっていたものが4秒程度でデータを読み込めるようになります。大幅な速度・パフォーマンスの向上が期待できます。以下がその結果です。 読み込み時間 Wall time: 1 min 5 sec 読み込み時間 Wall time: 4 sec 今まで、Python 遅い と思っていたものが、こんなに早くなる と驚くことになるのではないでしょうか。使い方によってはすごく速くなります。 内容 Pythonでの作業の効率化の小技で、並列DataFrame処理で有名なDASKとオブジェクト保存のpickleを紹介します。以下の記事で、初心者、ビギナーの方が、Pythonを使ってcsvファイルの読み込みの速度・パフォーマンスを改善・向上することができます。 いわゆる時間のかかる前処理を”爆速化・高速化”し、分析の方により注力し、開発効率をあげるための
TL;DR GitPodを利用すると、iPadでIDEもjupyterも使えるから最高やんけ! GitPodの特徴 GitPodは以下のような特徴があります。 VS codeライクなIDEを利用可能 chromeとfirefoxで使用可能 GitHubとアカウント連携して利用可能 publicリポジトリは無料、privateリポジトリは有料(9$/月〜)で利用可能 今回のゴールと手順 iPadのchrome上で Pythonのプログラミング環境(IDEとjupyterlab)構築をします。 大まかな手順は以下の通りです。 GitHubにリポジトリを作成し、3つのファイルを置く GitPodへアクセス jupyterlabを立ち上げる GitHubでの準備 適当なリポジトリに以下の3つのファイルを置きます。 1ファイル目は、GitPod上で利用するdockerファイルです。
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
RubyKaigi Takeout 2021 に参加して、typeprof などをフルに利用するには LSP を使えるようにしておく必要があるな、と気づきました。 思い立ったが吉日ということで、自分の vim 環境を ALE から LSP に乗り換えることにしました。 その過程で、mypy による lint を有効にするのに苦労したので、備忘録としてメモを残します。 前提 python 使い ALE は lint 用に使っていて、formatter としては使っていない flake8, isort, mypy を linter として使っている vim の plug-in manager には dein を使っている LSP を有効にする 本体である vim-lsp を使います。 細かい設定をやってくれる mattn/vim-lsp-settings も合わせて入れます。 # LSP (L
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う(行った)ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
地理空間情報を扱う上で知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~応用編・衛星データと組み合わせ~ 地理空間情報を解析する上で有用なPythonライブラリGeoPandas。後編では、衛星データとシェープファイルを組み合わせて解析することで、テーブルデータを作成することにチャレンジします。筆ポリゴンを任意の大きさのベクターデータで切り取り、切り取ったデータを用いて、衛星データをその範囲で取得し、NDVIの推移を求めます。 前編ではシェープファイルのような地図に重ねることのできる幾何的な情報を含んだデータと、単なるテーブルデータ(ただし、そのシェープファイルと同様のデータを含む場合。例えば都道府県の名称)を重ねて、作成したデータを描画するということを学びました。 後編となる本記事では、シェープファイルと同様に幾何的なデータを含みつつ、ラスターデータとして扱われているもの(代
この記事では、 Python で作成したアプリケーションを動かすのにオススメのVPSサーバーをランキング形式で紹介します。 ・DjangoやFlaskで作成したWebアプリを公開したい ・仕事や研究で作成したPythonプログラムを24時間稼働させたい こういったニーズを持つ方はぜひ最後まで読んでみてください。 1位 ConoHa VPS メリット 初期費用無料かつ月額料金が安い 利用者数の多いのでネット上に情報が豊富で、何かでハマっても対応しやすい クレジットカードを持っていなくても支払いが行える デメリット 最安プランだと制限が多い ConoHa VPSは東証一部上場企業のGMOグループが運営するサービスで、国内のVPSサーバーの定番といった位置づけです。 まず第一に料金的にオススメなサービスです。 月額料金は最も安いものだと600円代ですし、初期費用も発生しません。 (ただし、最安プ
Pythonでお仕事する前提で、現在のところで自分が最適と考えるチーム開発のための環境整備についてまとめてみました。今までももろもろ散発的に記事に書いたりしていたのですが、Poetryで環境を作ってみたのと、過去のもろもろの情報がまとまったものが個人的にも欲しかったのでまとめました。前提としては次の通りです。 パッケージ管理や開発環境整備でPoetryを使う 今時はコードフォーマッター、静的チェックは当たり前ですよね? コマンドでテスト実行、コードチェックとか実行とかができる(CI/CD等を考えて) VSCodeでもコマンドで実行しているのと同じコードチェックが可能(ここコンフリクトすると困る) デプロイはDockerイメージ コンテナのデプロイ環境でコンテナに割り当てられたCPU能力を比較的引き出せて、スケールさせたら線形にパフォーマンスアップできるようなasyncioを前提とした環境構
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも(昨今のトレンド・流行りも手伝ってか)Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. (このエントリーを執筆した12/19時点で)Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍(と抑えておきたいサービス) をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
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