文字で、文字や絵を書く技術 - Qiita
要約 あ…ありのまま 今 思った事を話すぜ！ 「文字が文字で作れたら面白いよね？」 何を言っているのか わからねーと思うが、 おれも 何を言っているのか分からない。 兎に角、下記の作例集を見れば何がしたいのかが分かる。まずは見てね Colaboratoryで、前提一切不要＆ブラウザだけですぐ動かせるよ おれは 奴の前で文字を書いていたと思ったら いつのまにか絵を書いていた。と思ったらやっぱり文字を書いていた。 頭がどうにかなりそうだった 作例集① 殺伐としたウニ これがホントの「エビカニ、クス(笑)」 殺伐としたスレに鳥取県が！！ 島根県 （ ※「矛盾塊」と呼ばれているらしい） 瀧「リューク、目の取引だ」 アイドルの方の三葉が死ぬっ！ EVA こんなとき、どんな顔をしたらいいかわからないの ごめんなさい。作例集を見ても 「何がしたいのか」は分からなかったかもしれない。 「何が出来るようにな
単純な素因数分解アルゴリズムを実装してみる - ももいろテクノロジー
「OpenSSLとPythonでRSA暗号の原理を知る」で書いたように、RSA暗号は公開鍵である整数modulusを二つの素数に素因数分解することができれば破ることができる。 ここでは、いくつかの単純な素因数分解アルゴリズムをPythonで実装し、一般的なPCで解くことができるbit数などを調べてみる。 なお、正確には素因数分解ではなく、因数をひとつ見つけるアルゴリズムについて考えるものとする。 環境 Ubuntu 14.04.3 LTS 64bit版、Intel Core i5-4200U (1.6GHz * 2 * 2) $ uname -a Linux vm-ubuntu64 3.19.0-25-generic #26~14.04.1-Ubuntu SMP Fri Jul 24 21:16:20 UTC 2015 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ ls
Djangoを最速でマスターする part1 - Qiita
初めに 最近、「機械学習に強い」、「簡単」などの理由からPythonを選ぶ人が多いと思います。 そんな人たちがWebを書こうと思った時にぶつかるのがDjangoの壁ですよね。 （あれ、そんなことない？いやいや難しいですよね！） 僕は最初、Django Tutorialだけ日本語でやって、それ以降は全部英語の文献を読んだり、会社のコードをみて勉強をしたりしましたが、結構大変でした。 webを書きたいけど、Pythonより◯ubyの方が書きやすいから◯ubyの方がいい...となってしまわないように、これまで僕が勉強したDjangoの基本や応用を詰め込んで、Djangoを最速でマスターできるような記事を書いていきます！（3, 4記事の長さになる予定です） ＊ 最速でDjangoをマスターする part2 準備 Djangoが入っていない場合は、 でインストールできるらしいです。 僕はAnacon
RunLength圧縮を学ぶ -PackBits- - 曖昧
RunLength -PackBits- 前回，圧縮技術の第一歩としてランレングス圧縮を学んだのですが，そのままでは使い勝手の悪いものなので今回少し応用を学びます． ランレングスのデメリットとして，データの内容によっては圧縮どころか膨張してしまう可能性があることがありました．これは，データのラン長が１の時にも1という符号を記録してしまうために起こるものでした．解決策は様々なものが提案されていて，簡単なものですと，ラン長が３以上の時にだけ記録するように組んだりするなどがあります．その中でも実際にも使用されている有名なものを今回やっていこうと思います． PackBits PackBitsとは，連続したデータと，それ以外の二つに分けて，それぞれでラン長を記録していく方法です．例えば 元データ： AAAAAAABCBCACCCCC PackBtis : | AAAAAAA | BCBCA | CC
『機械学習のエッセンス』はゼロからガチで機械学習を生業にしたい人が「いの一番に」読むべき一冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章 学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って
【nornir】Python 製自動化フレームワーク「nornir」かんたんチュートリアル（Ansibleと比較しながら） - てくなべ (tekunabe)
※2018/12/18 更新: nornir 2.0.0 リリース に伴い、全面的に 2.0.0 対応に更新しました。 ■ nornir とは nornir は、Python 製の新しい自動化フレームワークです。 netmiko や NAPALM も取り込んでいるため、ネットワーク機器にも対応しています。 この記事では、ネットワーク機器を対象としたチュートリアルをご紹介します。 本チュートリアルは、2018/12/18 現在 の最新バージョンである [2.0.0] を対象にしています。 nornir 1.x 系と 2.x 系ではコネクションパラメータ名の方法が異なりますので、本記事の最後記事の最後で補足します。 github.com https://nornir.readthedocs.io/en/stable/index.html 環境 nornir 2.0.0 Python 3.6.5
Python製デプロイツール Fabricを初めて使う際に役立つTips
by @dekokun on 2013/04/07 19:30 Tagged as: Python, Fabric, デプロイツール. 2013/04/09 追記 意外と反響があるようなので、Tips追加しました。 2013/05/10 追記 並列実行について調べたのでついでに追記 「次のプロダクトはシンプルなデプロイツールだと噂のCinnamonでも使ってみるかー」と言っていたら、「Cinnamonは使ってるユーザ数が少なそうだし同様のことが行えるFabricのほうがいいんじゃないですかね。」というツッコミをいただき、今回はPerlのプロジェクトでもないためFabricを使用することにしました。 初めて触るFabric、やはり初学者にはいろいろとよくわからない部分があったため、はまって解決したことや便利なTipsなどをつらつらと列挙していきます。 なお、以下情報はPython2.7及びF
デプロイツールに Fabric を選んだ理由 - Qiita
すべて以下エントリーの受け売り。せっかく自分でまとめるので良い感じに変更しようと思ったけど元エントリーが良すぎてほぼ同じ内容のエントリーになった。 複数プロジェクトを抱えるチームでのデプロイ自動化 Fabric を選んだ理由 もともとはシェルスクリプトで自動化されてた。大きな問題はなかったけど、シェルスクリプトが得意な人がメンテするという感じになってたのでもっと気軽にだれでも修正できるようにしたかった。 Capistrano とどっちにするかという問題は今いる会社が Python メインで Ruby さわれる人がほぼいないので消去法で Fabric を選択。 戦略 元のエントリーにも書いてあるけど、Fabric でめんどくさいのはベースのフレームワークがないので自分で一から書かないとダメなところ。最小のフレームワークを作ってチームに提供することにした。 ├── README.md ├──
pathlibとかいう優秀すぎる標準ライブラリ(python) - 備忘録とか日常とか
自分は今までpythonでファイル操作を行うときはos.pathとかglobとかを使っていたが、pathlibという優秀なものがあると聞いて使ってみた。 python3.4以降なら使わない手はない。 以下優れている点 os, glob の組み合わせで行ってきた操作が大体pathlib一つでできるようになる メソッドチェーン的に記述でき、可読性が上がる open()などのファイル読み込み系の操作と親和性が高い windowsだとファイルパスにエスケープ二つ\\入れる必要があるが、/区切りで解釈してくれる 以下もうひとつな点 一部ライブラリではPathオブジェクトを受け付けず、str()でキャストする必要がある copyなど一部未対応のメソッドがある 公式ドキュメントはこちら 主な使用方法 import, インスタンス生成 基本はPath オブジェクトを生成して操作することになる。 インスタン
PyCon JP 2018: Webアプリケーションの仕組み - 清水川のScrapbox
Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 26 2018, 19:50:54)
Welcome to Fabric! — Fabric documentation
Welcome to Fabric!¶ Fabric is a high level Python (2.7, 3.4+) library designed to execute shell commands remotely over SSH, yielding useful Python objects in return. It builds on top of Invoke (subprocess command execution and command-line features) and Paramiko (SSH protocol implementation), extending their APIs to complement one another and provide additional functionality. To find out what’s ne
Fabric2 へ移行した際の雑Tips - kumak1’s blog
更新履歴 2018/08/20 コマンドのエラーを無視して後続処理する方法を追記 2018/10/24 接続先でシェルを使いたい場合のオプションを追記 はじめに Python 製タスクランナーの Fabric 2 が公開され、Mac の brew でもこのバージョンになりました。 Fabric 1 の記法では動かなくて私は阿鼻叫喚したのですが、みなさんはいかがでしょうか？ まだまだ日本語ドキュメントも少ない（ほぼない？）し、移行事例があまりなかったので、雑なものですがメモを残しておきます。 なお、ここでは英語ドキュメントで大々的に示してるメイン機能（Connection や Group など）の使い方を説明するものではなく 「あれ、v1 でやってたこの処理、どうやってやるんだろ？」という細かなものを中心をしています。 Fabric 1 と 2 って、ゆうてそんなに変わらんのやろ？ めっちゃ
Pythonで例外を投げるときのベストプラクティス - Qiita
目的 ライブラリ開発やデータ分析ツールの作成の際に適切に例外処理を行うことで、頑健かつバグの発見をしやすいシステムを作れるようになる。Pythonは他言語と比べて例外処理のオーバーヘッドが軽いので積極的に利用することで、高速かつ安全なコードを書くことができます。 推奨行為 例外処理を定義する際に従うべき項目についてまとめました。 投げる例外は適切に文書化する 最も重要なことです。定義した例外がどういうものなのかを適切にドキュメント化しましょう。毎度毎度書くのは面倒なので、名前だけで伝わるような命名にする、__str__ に詳細な説明を書く、もしくはSphinxなどのドキュメント自動生成ツールを使うのがオススメです。ドキュメント生成の自動化については、マスターブランチのマージと同時にドキュメントをS3に公開する。が参考になります。 ライブラリ共通の例外を作成し、全てそれを継承させる これをす
REST API で Jira Software を操作してみる（Server版）
こんにちは。リックソフトのプリセールス担当の樋口です。 今回は、お客様からよく寄せられる質問をご紹介します。 Q：「他のシステムからJIRA課題を作成したり、JIRAの情報を参照するにはどうしたらよいでしょうか？」 JIRAとほかのシステムと連携して双方向でデータを取得しあいたいという方です。ほかのシステム上でJIRAの課題を作りたい、JIRAの情報を見たいという方は多くいらっしゃいます。 A:「 REAT API が用意されていますので、ご利用下さい」 この説明で「あ～、RESTが使えるんですか、RESTでパコーンとデータをPOSTすれば、バシッと課題が作られるのですね」とすぐ納得していただけることも多々あります。 「参照する場合、条件指定したりできますか？」 「はい、JQLを指定できますので」 「あ～ そうすると、JQLを指定すれば条件に合致する課題をズルズルッと引っ張ってこられる訳で
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DjangoをDocker Composeでupしよう！ - Qiita
ライブラリに頼らない機械学習プログラム(Python, k近傍法)
fabric2 入門
Fabricでステージごとにenvを切り替える
Python: プロジェクト別に依存モジュールの管理 - 文系プログラマー
Python3.7からは「Data Classes」がクラス定義のスタンダードになるかもしれない - Qiita
