クラウド時代に習得すべき言語10選
Nick Hardiman （Special to TechRepublic） 翻訳校正： 川村インターナショナル 2015-03-20 06:00 コンピュータ言語を1つ挙げろと言われたら、多くの人は広く知られた汎用手続き型言語を選ぶだろう。学校で教わる「C」「Java」「Python」などのはずだ。しかし、いつも名前が挙がるこれらの言語は、コンピュータ言語という氷山の一角でしかない。キーワードと構造を使って情報を伝達するものは言語と言える。ここでは、検討すべき10のクラウド言語を紹介する。 1. SQLデータ言語 誰もが認めるところだが、SQLは何十年にもわたってデータ言語の王者として君臨してきた。非リレーショナルデータベースサーバでさえも、何らかのSQLに対応する。クラウドでも、他のすべてのIT分野と同様、至るところでSQLが使われている。 SQLにまつわるジョークを1つ紹介しよう。
【初心者向け】MacユーザがAWS CLIを最速で試す方法 | DevelopersIO
こんにちは、虎塚です。 聞くところによると、最近 AWS コマンドラインインターフェイス（以下、AWS CLI）の人気が再燃しているそうですね。なんとAWS CLIがテーマのイベントまで開催されているではありませんか。これはすごい。 JAWS-UG CLI | Doorkeeper というわけで、今日はAWS初心者のMacユーザが最速でAWS CLIを試す手順を書いてみます。えっ、Windowsしか持ってない？ Get Mac or Linux! 以下の作業は、AWSアカウントをすでに持っていることが前提です。また、Mac OS 10.9.3 (13D65) で動作確認しました。 pipのインストール まず、pipをインストールします。pipとは、Pythonのプログラミング環境で使われるパッケージ管理システムです。 pipのインストールには、easy_installコマンドを利用します。
Python で機械学習しよう！（環境構築 on Mac編） - もろず blog
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
Python in Excel Done Right Latest xlwings release: v0.31.7 xlwings is a modern and privacy-first spreadsheet programming package with a beautiful API. Privacy-first: Python can be installed locally or on on your self-hosted server for easy deployment. Cross-platform: Supports Excel on Windows, macOS, and on the Web. xlwings Reader and xlwings Server run everywhere where Python runs, including Linu
Python Django入門 (1) - Qiita
はじめに なぜPythonを選ぶか かなり独断と偏見が入っていますが、 シンプルな言語セット 某言語のように、呪文のように短く書けることが命ではない。 それでいて、書くコード量は少なく、すっきりしている。 某言語のように、記号を多用しない。 コードを書いている間Shiftキーを押しっぱなしにならない。 学習コストが低い。 言語セットとしての文法は、わりと平易で、直感で理解できる。 難しい書き方は、後から覚えればよい。 文法書を読むのは、後からでいいでしょう。まずこの講座をやってみましょう。 Djangoフレームワークや、各種Pythonパッケージのソースを読んでも、 言語仕様を駆使した難しい書き回しは少ない。 メンテナーでなくても意外と読める。 なぜDjangoを選ぶか Pythonで作られたフルスタック・フレームワークであるということ。 必要なものはすべて揃っている。 テンプレートはあれ
Mac OSX で開発環境を構築するための環境構築 (Homebrew, Git, SVN, Ruby, Perl, Python) - Qiita
UPDATED: 2017/11/27 本記事は2014年当初の情報であり、現在は古くなっている可能性があります。 記事中で紹介している各種プロダクトの最新ドキュメントをご参照下さい。 はじめに OS X で最近流行のツールは Ruby や Python ベースのものが多いのですが もともとインストールされている各処理系はバージョンが古いです。 その更新自体にこれから紹介する Homebrew 等を使っている記事が多く、 どこから手を付けていいか迷ったりしたので、まとめておきます。 目標 パッケージマネージャ Homebrew のインストール システムデフォルトとは別に Git, JDK, Ruby, Perl, Python の最新版をインストール 大まかな流れ システムにプリインストールされている Ruby で Homebrew をインストール Homebrew から各種追加パッケージ
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Mac で Python の開発環境構築(2013.11) - methaneのブログ
しばらく Mac からおさらばしていたのですが、ゆえあって戻ってきました。 Python 3.3 ベースで Python 環境の構築をしたので、参考までに手順を残しておきます。 1. Homebrew で Python 3 をインストール とりあえずベースになる Python を用意します。いまならもう Python 3 を普段使い用にできるので、 Python 3 を用意します。 $ brew install python3 MacPorts でも大丈夫だと思います。 2. 自分用のデフォルト環境を作る システムの Python に直接自分が普段使うツール類をインストールするのは憚られるので、自分用のデフォルト Python を用意します。 Python 3.3 では venv が標準ライブラリにあるので、この手順で virtualenv を手動で準備する必要がなくなりました。 $ mk
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は、以前に比べてPythonを触る人が増えてきたような印象ですが、それでもやれeasy_installだ、やれvirtualenvだと言われても、どうやって設定したらよくわからない、という発言をちらほら見かけています。 でもぶっちゃけ超簡単なので、とりあえず初めてPythonの環境設定する人はこれをコピペで動かして下さい。 (2017.01.26追記) 注意：この記事はもう古いので、Python2をいまから使い始めるなんていう奇特な人以外は次の記事を読んで下さい。 ymotongpoo.hatenablog.com 要点 はまりどころは多分次のどれかだと思う Pythonのバージョンをどれ使っていいかわからない 「easy_installを使え」と言われるがeasy_installというパッケージが見つからない virtualenvの入れ
Macのスクリーンショットで1日の作業を記録して動画で振り返り - 西尾泰和のはてなダイアリー
スクリーンショットを10秒に1回撮影して連番の画像で保存するスクリプトを走らせて1日の作業を記録し、一日の最後にffmpegで動画にして振り返りをしてみた。結構面白いよ。 社内掲示板やメーラやエディタで文章がにょきにょき伸びていくのが見えるのも楽しいけど、一日の終わりに「ああそうそう、これを調べてたんだった、途中でインタラプトが入って忘れてた」「この調べ物をした後サイドバーに出てた記事を読みふけってしまったけど、必要ではなかったな」「この作業は今やるべきことじゃなかったな」「時間を結構無駄にしたな」などという振り返りができる。反省。 10秒に1回撮影したのを10FPSで動画にしているから1時間が36秒になる。もうちょっと速くしてもいいかも。1分に1枚にすると1時間が6秒か。その間くらいかなー。 記録用スクリプトが連番で画像を吐いているのは後でffmpegで読み込ませるため。screenca
「サーバーサイドの知識の無さに全俺が泣いた」レベルの入社当時の人に読ませたら少しはアドバイスになったであろうPythonとDjangoの前提知識メモ - 憧れ駆動開発
あの頃は青かった。教えるどころか無知をさらけ出すというのはこの事だった。死ぬほど恥ずかしいので消したかったけれど、この記事が一番アクセスがあって長い間いくらか読まれていたらしい。ためらった。ただ、かつての自分といくらかの人に参考になればうれしいけれど、そろそろ役目を終えたと信じたい。もし書きなおすのなら、もう少し違う言い方か伝え方にすると思う。 内容としては 当時の自分のスペック Pythonの言語で、当時の自分が知った方法(3項演算子とか) mercurial の基礎(init, commit, push, update, log) WAF(Django)の知識 URL(ディスパッチャ)をトリガーにして Viewで処理をかく ModelにDBの内容がある ORMでリレーションを簡単に記述できる テンプレートでViewで処理した内容を表示させる チラ裏に移動させた。
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