Python と Playwright でブラウザを自動操作させるコードを自動生成したよ - Qiita
Playwright が昨年１年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン
リーダブルRspec - Qiita
はじめに リーダブルRspecというタイトルつけましたが、そんな大それたものではないです テスト書くときでも名前付け重要だからちゃんとしよう!っていうだけの内容です RspecがBDDのためのツールであることを意識しつつ、 Rspecの流儀に則って適切に名前付けをして書くと読みやすいテストがかけるはずです describe/context/exampleのメッセージに適切に名前つける これが出来るだけで当然読みやすいテストになる describe->テスト対象 context->テストする状況 example->テスト(itやspecify) なので、 『aaaはbbbの時cccになる』 というテストを書くときは次のようになる 重要なのは describe/context/exampleだけでテストの概要を説明すること 理解しやすい状態になっていないと、負債になってしまう 1つのdescr
PythonによるDeep Learningの実装（Dropout + ReLU 編） - Yusuke Sugomori's Blog
久しぶりのブログ更新となります。 今回は、Dropout + ReLU のコード（python）を紹介します。 最近の Deep Learning 界隈は、もっぱらDropoutと新しい活性化関数の組み合わせが多いみたいですね。 しばらく触れないでいる内に、以前は最前線だった Deep Belief Nets や Stacked Denoising Autoencoders がすっかり下火になってしまったようで…。 Dropout + ReLU や Dropout + Maxout などが流行っているみたいですが、これは結局、いかに疎な（sparseな）ニューラルネットワークを構築できるかが学習の鍵になっている、ということなのでしょう。シンプルが一番というべきなのでしょうか…。 ともあれ、Dropoutは実装が難しくないのは嬉しい限りです。 ReLU (Rectified Linear U
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