クラウド時代に習得すべき言語10選
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。 2. XMLデータ言語 XMLは命令ストリームの実行でなく、文書の記述に使用される。通常、コンピュータに命令を出すことはないため、コンピュータ言語とみなされることはあまりない。 XMLは人気の
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
The document discusses various aspects of Python programming within the context of Cisco Systems and includes information about learning resources, technical details, and programming concepts. It covers multiple Python functionalities such as ping operations, program structure, and installation on different operating systems. Additionally, it highlights the significance of Python in network manage
Python 3 のオブジェクト文字列表現 - O'Reilly Japan Community Blog
2008年にリリースされたPython 3。さまざまな機能が追加、更新されている中に私たち日本人にとっては嬉しい機能が追加されています。今回はその機能を提案・設計したご本人に解説をご寄稿いただきました。 また、本記事の内容はPython Hack-a-thon 2010.07でのプレゼンテーションを元にしています Python 2.x までのオブジェクト文字列表現 Pythonを使ってプログラムを開発していると、デバッグ中などにこんな感じの文字列をよく目にします。 >>> "abc\tdef" 'abc\tdef' >>> datetime.datetime.now() datetime.datetime(2010, 7, 9, 13, 37, 49, 107000) "abc\tdef"やdatetime.datetime.now()という式を評価した結果が、'abc\tdef'とdat
Pythonチュートリアル 第2版
TOPICS Programming , Python 発行年月日 2010年02月20日 PRINT LENGTH 244 ISBN 978-4-87311-442-2 FORMAT 本書には改訂版（第3版）があります。 プログラミング言語Python（パイソン）の作者Guido氏が書き下ろしたPython入門者のための手引き書。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトを解説する。さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介することで、読者がこの言語の雰囲気とスタイルをつかめるよう配慮している。本書第2版ではPython 3に対応。また、Python 2の構文にも対応できるよう、2.xシリーズとの違いや注意点についての付録も追加掲載している。本書を読めば、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざま
概説Tornado
Michael Dory, Adam Parrish, Brendan Berg 著、中川真宏 監訳、笹井崇司、株式会社トップスタジオ 訳 本書はPythonで書かれた、パワフルでスケーラブルなWebサーバTornadoの概要を紹介する書籍です。インストールから、シンプルなWebサーバとしての使い方。また、DBとの連携からはじまり、Tornadoを有名にしたノンブロッキングの機能、また認証モジュールやデプロイの方法まで、Tornadoの全体像をつかむのに役立つでしょう。なお本書はEbook版のみの販売となります。 監訳者まえがき まえがき 謝辞 1章 はじめに Tornadoとは何か？ 単純なWebサービス 2章 フォームとテンプレート 単純な例：Poem Maker Pro テンプレート構文 複雑な例：Alpha Munger 3章 テンプレートの拡張 ブロックと代入 UIモジュール ま
Python & AWS クックブック
TOPICS クックブック , Programming , Python 発行年月日 2012年07月17日 PRINT LENGTH 81 ISBN 978-4-87311-543-6 原書 Python and AWS Cookbook FORMAT Amazon Web Servicesを操作するPythonのAPIライブラリbotoを使った、さまざまなコードを紹介するクックブック。AWSの多様なサービスのうち、特に利用頻度の高いEC2とS3に焦点をあてたコンパクトな一冊です。EC2ではインスタンスの起動、タグを使った追跡。またSSH鍵ペアの同期化、固定IPアドレスの関連づけや起動時のカスタムスクリプトの実行。S3ではバケット作成からストレージ容量の計算、別のバケットへのコピー、有効期限付きURLの生成、大きなオブジェクトのアップロードなどを紹介しています。 本書のサンプル（まえがき
Community Blog - CDBを利用した簡易KVS - ログ処理編
大量のリクエストを捌くWebサイトを構築するには、さまざまなノウハウがあります。例えばオライリーの書籍『ハイパフォーマンスWebサイト』では、クライアントに配信するコンテンツを最適化することでパフォーマンスの向上を図っています。今回は、Pythonを使って月間10億を超える（！）リクエストを捌いている、株式会社クロスリスティングの方に、そのノウハウの一部を寄稿していただきました。 また、本記事の内容はPython Hack-a-thon 2010.07でのプレゼンテーションを元にしています 自己紹介 現在、私はクロスリスティングという会社で、広告配信システムとか、その周辺の新規商品関連の研究開発をやっています。メインのプログラミング言語はPythonです。自社でのシステム開発は基本的に全てPythonを使っています。自分は研究開発的なポジションですが、技術チームが開発しているプロダクション
JSON形式による書誌情報の提供をはじめました
「O'Reilly Japan Ebook Store」サイトのオープンからもうすぐ2年経過します。販売タイトルも、当初はわずか20タイトルほどだったのですが、現在では160タイトルほどになり、カタログに掲載されている書籍の半分弱くらいになっています。 ところでこのEbook、ご購入後にサイトからダウンロードしていただくと、ファイル名が「<16進数の羅列>-<書籍のISBN>.pdf」という形式になっています。もちろん変更はできるのですが、そのまま電子書籍リーダーなどに読み込むと、画面が英数字の羅列だらけになってしまいます。 かく言う私たちも、イベント出展にサンプルのEbookを持って行くことがあるのですが、イベント会場でISBNだけがズラ―っと並んだ画面をお見せするのをとても心苦しく思っていました。 以前は手作業でファイル名を変更していたのですが、100タイトルを超えた辺りで心が折れまし
O'Reilly Japan - リバースエンジニアリング - Pythonによるバイナリ解析技法
Pythonはリバースエンジニアやソフトウェアテスターといったセキュリティのプロにも人気の言語です。本書では、ハッキングツールやテクニックの概念を解説したうえで、Pythonを使ったバイナリ解析技法について詳しく解説します。読者は、独自デバッガの構築、バグを発見するためのツールの作り方、オープンソースのライブラリを活用した処理の自動化、商用ソフトとオープンソースのセキュリティツールを連動させる方法などについて学ぶことができるでしょう。日本語版では、本書をより深く理解するための補足情報とリバーシングに役立つツールについての解説を加筆しました。/ART/OF/REVERSINGシリーズ第1弾。 関連ファイル サンプルコード（.zip） サンプルコード（.lzh） 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書
MongoDB & Python
TOPICS Programming , Database , Python 発行年月日 2012年05月31日 ISBN 978-4-87311-544-3 原書 MongoDB and Python FORMAT NoSQLデータベースMongoDBをPythonと組み合わせて使う方法を概説した書籍です。Python 2.7とpymongoを利用してMongoDBのさまざまな機能にアクセスします。MongoDBへの接続、データの読み書き、削除といった基本的なものから、サブドキュメントの利用、位置情報の操作、アップサートなどMongoDBに特化した機能までを紹介します。またPylons、Pyramid、DjangoとMongoDBを組み合わせて利用するための基本的な情報も掲載しています。なお本書はEbook版のみの販売となります。 まえがき 1章 使ってみる はじめに 参照ドキュメントの
アジャイルデータサイエンス
本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニングを行うためのサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluentdによるログの収集」と「Elasticsearch + Kibanaによるログの可視化」を追加。データの特性に対応したモデルの構築について学べる本書は、ビッグデータマイニングを実践したいエンジニア必携の一冊です。 目次 訳者まえがき はじめに I部 セッ
初めてのコンピュータサイエンス
Jennifer Campbell, Paul Gries, Jason Montojo, Greg Wilson 著、長尾 高弘 訳 本書は、現実世界の問題を解決するプログラムを開発、利用する方法を説明しながら、コンピュータとプログラミングの基礎を解説します。例題のほとんどは科学技術分野のものですが、考え方はあらゆる分野に応用できます。また、プログラミングについての系統的、方法論的な考え方について、特に複雑な問題を単純な問題に分割し、それら単純な問題の解決方法を組み合わせて複雑なアプリケーションを作る手順を学びます。 本書を読み終えるころには、プロフェッショナルなプログラマが物事をどのようにとらえて発想するのか、つまりプロフェッショナルなプログラマのように考える方法を手に入れられるでしょう。 1章 イントロダクション 1.1 プログラムとプログラミング 1.2 若干の定義 1.3 インス
Think Bayes
サンプルコードを動かして統計の直観的な理解を促した『Think Stats ―プログラマのための統計入門』の著者によるベイズ統計・ベイズ推論の解説書です。ベイズ統計は、不確実な問題を扱い、条件を付けた予測が必要なときに威力を発揮する統計手法の1つ。メールのフィルタやカーナビで使われていることは有名です。本書は『Think Stats』と同様、数学的な観点での記述は最小限にとどめ、実例を多く使って実用的観点からベイズ手法を解説します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながらベイズ統計を学ぶことができますが、プログラミングを知らない人にも役立つ内容です。 目次 まえがき 1章 ベイズの定理 1.1 条件付き確率 1.2 結合確率 1.3 クッキー問題 1.4 ベイズの定理 1.5 通時的解釈 1.6 M&M'S問題 1.7 モンティ・ホール問題 1.8 議論 2章 計
Python文法詳解
Python Enhancement Proposals（PEP） 3138の執筆者でもある日本人著者が、プログラミング言語としてのPythonの文法や、組み込みのオブジェクトに焦点を絞って解説する書籍。最新のPythonを深く理解し、使いこなすために必要な基礎を知る1冊。シンプルさを特長とし、できるだけ機能を絞り、覚えやすく、使いやすい言語をモットーとしてきたPythonが、20年にわたる進歩の結果として得た高機能さと複雑さの中から、入門書やチュートリアルではあまり触れられないその内部や仕組みに関するトピックを盛り込んでいます。本書によって、最新のPythonを深く理解し、使いこなすために必要な基礎を知ることができるでしょう。 著者による正誤表 はじめに 第1章 イントロダクション 1.1 Python の特徴 1.1.1 読みやすさ 1.1.2 シンプル 1.1.3 高レベル言語 1.
Python の名前空間とスコープ
プログラムのロジックを考え、実装を行う上で、変数の名前空間やスコープはとても重要です。 これらはロジックを組み立てる上での複雑さに直結し、ソースコードの読みやすさにダイレクトに関係してくるためです。 この記事では、私が Python で開発をする上で気をつけるようにしている名前空間やスコープに関するお話をします。 コーディングスタイルについて 名前空間やスコープの前に、まずは基本的なコーディングスタイルについて軽くお話しします。 Python のコーディングスタイルというと、 PEP 8 – Style Guide for Python Code (日本語訳は こちら )が有名です。 これは、 Python でプログラムを書く上で守っておくとよいお作法について書かれており、 Python のコーディングスタイルとしてはデファクトスタンダードといえるでしょう。 この PEP8、例えば以下のよ
Sphinxをはじめよう
本書には改訂版があります。 Officeツールを使用していて、思うようにならずストレスを感じる事はありませんか？あるいは、印刷用の資料を見ている時に、Webブラウザで閲覧しやすいフォーマットになっていて欲しいと思ったりはしませんか？ 本書はPythonで標準的なドキュメント作成ツールとして利用されているSphinxの入門書です。Windows、OS X、Linux（Ubuntu）を例に、Sphinxの概要からインストール、基本的な利用法について。またSphinxからLaTeXを経由してPDFを作成したり、EPUBフォーマットの電子書籍を作成する方法を、初めて触れる方にもわかりやすく紹介しています。 なお本書はEbook版のみの販売となります。 はじめに 本書を読むにあたって必要な環境とバージョン 本書が想定する読者 本書で使用されている表記規則 サンプルコードの使用について 本書に関するお
オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
本書は社会ネットワーク分析の基礎理論への理解を、オープンソースのプログラミング言語Pythonを使って体感しながら深めるための書籍です。ソーシャルネットワーク分析の背景となる理論を学びたいスタートアップ企業や、社会学の理論をプログラミング言語を使って実践的に研究したい研究者などにとって、役立つ知識を学ぶ助けとなります。なお本書はEbook版のみの販売となります。 2012/7/20 誤植等を修正してファイルをアップデートしました。2012-7-20版をダウンロード可能です。 2013/5/20 誤植を修正してファイルをアップデートしました。2013-5-20版をダウンロード可能です。 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷数をご確認の上、ご利用ください。 第1
実践 コンピュータビジョン
コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。サンプルプログラムはPython 2.7で書かれています。OpenCVを使うだけではコンピュータビジョンの本質を理解できません。forループでピクセルを操作し行列を計算する時代でもありません。Pythonの数値演算ライブラリを使えば、ほどよい粒度でコンピュータビジョンの基礎を学べます。各章末には演習問題が用意してあります。演習問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 ●本書で扱うサンプルプログラムの説明（サンプルコードは「関連ファイル」タブページからダウンロード可）。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報
エンジニアのためのフィードバック制御入門
「フィードバック制御」の歴史は古く、18世紀に起こった産業革命に起源を持ちます。本書は産業界では常識であってもソフトウェア業界では知られていなかったこの概念を、ソフトウェアエンジニアたちに広く紹介し、品質や生産性を上げることを目的に執筆された画期的かつ野心的な一冊です。著者は著名なPythonプログラマであり、ソフトウェアエンジニアの視点に立ち、理論よりも実用に重きを置いており、特に事例の多さは圧巻です。シミュレーションのコードがすべてPythonで書かれており、実際に試して、現場のプロジェクトに応用して生かすことができる実践的な内容です。 日本の読者のみなさんへ 監訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 フィードバック制御への誘い 1.1 実例 1.2 最良解を見つける 1.3 制御器を構成する 1.4 偏差を累積する 1.5 まとめ 1.6 シミュレーション用のコード 2章 フィー
Think Stats
TOPICS 発行年月日 2012年08月25日 PRINT LENGTH 196 ISBN 978-4-87311-572-6 原書 Think Stats FORMAT 本書は「プログラミングのスキルを統計の理解に役立てよう」というコンセプトで書かれたものです。数学的な観点から語られることが多い統計について、計算処理の観点から説明。実際にPythonのコードを示し、実データを分析しながら統計の基礎を解説しています。日本語版では豊富な数学関数ライブラリを提供するPythonの科学技術計算用モジュールNumPyとSciPyに関する解説を付録として追加。NumPy/SciPyが持つ統計関数の解説のほか、本書に登場した問題をNumPy/SciPyを使って解く方法を紹介します。Pythonで書かれたサンプルコードを使って実際に手を動かしながら統計が学べる、プログラマのための統計入門の決定版です。
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