Current notebook solutions, like Jupyter and Zeppelin, are lacking in some fundamental features: Code editing – the code editing capabilities in most notebook tools leave plenty to be desired. Why can't a notebook tool have modern editing capabilities like those you'd find in an IDE? Polynote provides useful autocomplete, parameter hints, and more – we're planning to add even more features, like j
from urlparse import urlparse import urllib def toGSBL(str_url, character_code) scheme, netloc, path, params, query, fragments = urlparse(unicode(str_url, character_code, 'ignore')) netloc = netloc.encode('idna') path = urllib.quote_plus(path.encode('utf-8'), '') if len(path) > 0 else '/' query = urllib.quote_plus(query.encode('utf-8'), '') if len(query) > 0 else '' return scheme + '://' + netloc
Google Safe Browsing APIは特定のURLやバイナリが安全か否かをチェックするAPI。さっと調べるときに便利なようにJupyterから使えるようにしてみた。 普通のURLを入れると何も値が出てこないので「安全でないURL」を探したのと、ヒアドキュメントにURLを埋め込むあたりに苦労の跡が。 import pycurl, io, json url = 'http://malware.testing.google.test/testing/malware/' api_key = 'your_api_key' data = ''' {{ "client": {{ "clientId": "your_client_name", "clientVersion": "0.1" }}, "threatInfo": {{ "threatTypes": ["THREAT_TYPE_UNS
2018年6月7日 10:31 PM ACT_loginは<input type=”image”>つまり画像ボタンなので画像がクリックされた位置(左上がx,y=0,0)をサーバーに送ることになっています。 ACT_loginのx座標とy座標はボタン画像の大きさ以下で自由に決めればよいです。 モニターの大きさとは関係ありません。 この内容はMDN web docsに有りますので該当ページから引用します。 These are the X and Y coordinates of the image that the mouse clicked on to submit the form, where (0,0) is the top-left of the image. developer.mozilla.org
Anacondaはインストールできましたでしょうか? インスールできたら、(Windowsなら)スタートメニューから、"jupyter notebook"を選べば、ブラウザベースで動く、Pythonのインターフェースが起ち上がるはずです。この"jupyter notebook"が、Pythonで統計解析するためのインターフェースになります。なかなかよくできています。 さて、Pythonでいじくるデータをまずは用意しないといけません。流行りのビットコインの価格を分析することにします。ビットコインの日足データは、このサイトで手に入ります。データソースや信頼性はよくわかりませんが、とりあえずはこのデータで遊んでみましょう。 ●CryptoCurrency Market Capitalizations: Historical data for Bitcoin https://coinmarketc
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは? ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
最近少しずつJupyter Notebookやpandas, matplotlibに慣れてきて、PythonによるData Scienceが面白くなってきたと感じてます。今日はMySQLのデータをSQLで持ってきて、Jupyter Notebook上でグラフにしてみる話。 セットアップ Python3はインストールされていることを前提。jupyterなどの必要なソフトウェアを入れる環境を作って、pip でインストールする。 python3 -m venv jupyter source jupyter/bin/activate pip install jupyter pandas matplotlib pymysql インストールが成功したら、こんな感じでJupyter Notebookを立ち上げる。 ./jupyter/bin/jupyter notebook 立ち上がったらブラウザから適
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