本記事は『Pythonでレトロゲームを作ろう!』シリーズの総集編です。 本シリーズは、以下の読者を想定して書きました。 【対象読者】 Pythonでゲームを作りたい人 ゲーム開発を題材にPythonプログラミングを学びたい人 数学・物理を学び、実践としてプログラミングまでしたい人
この記事はLIFULL その3 Advent Calendar 2018の7日目の記事とされている恐れがあります 謝罪 会社の後輩の記事をパクりました。 ワイが個人的に便利だと思っていてよく使っているJavaScriptモジュール(npm)たち ここから本題 ここ1年の中で しまくったgithubリポジトリを年末調整すると同時に、 使っていて個人的に便利だなと思っているものを簡単に紹介しようと思います。 モジュール Poetry 仮想環境の管理から、ライブラリの公開までやってくれる便利な開発ツール 正直、これを紹介するためだけにこの記事を書きました BeProud Advent Calender 2018の『Poetryを使ったPythonパッケージ開発からPyPI公開まで』という記事も読んでください Pipenv 依存ライブラリの管理や仮想(venv)環境も作ってくれる便利なツール ただ
PyQチームのkamekoです。 2018年はPythonを学ぶ方が増えた一年でした。そして、今年はたくさんのPython関連の書籍が出版されました。 そこで、2018年に出版された本を中心に、 PyQ運営スタッフでオススメ書籍をピックアップしてみました。 サポートメンバーなどにもアンケートを取り、選んだ書籍を積み上げると、すごい厚みになりました。 本当に多くのPython関連書籍が出版されていますね。 まとまった時間が取れるこの時期に、本を利用して集中的に学習してみませんか? 今回の記事では、PyQスタッフが注目する【入門者・初心者むけ】Python書籍を紹介します。 初心者向けPython文法本 スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング PyQとのコラボレーション問題 Pythonスタートブック [増補改訂版] いちばんやさしいPythonの教科書 PyQでコラボレーション問
この記事はPythonエンジニア列伝第6回の1記事目です Pythonエンジニア列伝は、「Pythonエンジニアたちのインタビューを通して、Pythonを使う人達がどんな人なのか、どんな場面で活用しているのか、なぜPythonに出会ったかなどを紐解く」連載です。 連載はトピックごとになっているので記事単体でも読むことができます。 関連記事・バックナンバー プロフィール・インデックス…TenBinさんのご紹介とインデックスページです。 この記事はPythonエンジニア列伝第6回の1記事目です 関連記事・バックナンバー ご挨拶 Python学習のきっかけは同僚との出会い Pythonは、大きな業務改善につながる PyQメンタープラン Tableau pandas 次回の内容 関連記事・バックナンバー ご挨拶 この度はインタビューを受けていただきありがとうございます。今回は、PyQで特定分野の第
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです! こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典(かわい・しゅんすけ/ @vaaaaanquish )です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
多言語への翻訳は大変な作業ですが、近年は機械翻訳の精度も上がってきました。 ふと思いついて .po 形式の翻訳ファイルをGoogle翻訳を通して自動で入力するスクリプト を作ったのですが、サクッと書いた割に予想以上に便利で料金も思ったより安かったので記事にしました。また実際に自分が公開している日本語で書かれたSphinxの資料を、このスクリプトを使って英語に翻訳してみます。 追記: ライセンスについて id:beatdjam さんのコメントが気になったので共有です。 自分もGoogle Translate APIのドキュメントを読み返してみますが、利用される方も確認してからご利用ください。 以前こういった事例もあったので、OSSで利用することを推奨して良いのか心配。ドキュメントだけなら平気なのかな https://anond.hatelabo.jp/20170225195916 作ったもの
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー Pythonの標準モジュールには、簡単な機能を持ったテンプレートエンジンが内蔵されています。stringモジュールに含まれているTemplateクラスです。ここでは、そのテンプレートエンジンの使い方を簡単に解説しましょう。 ところで、Pythonには文字列テンプレートと呼ばれる機能があります。文字列の中に%s、%dといった記号を埋め込んでおくと、動的に文字列の置換を行うことができます。その他に、文字列テンプレートでは、%(key)sのように辞書のキーを指定して置換を行うこともできます。Templateクラスは、この機能をより高度にしたクラスです。
エキスパートPythonプログラミング改訂2版 作者:Michal Jaworski,Tarek Ziade発売日: 2018/02/26メディア: 単行本 はじめに — Webアプリケーションフレームワークの作り方 in Python の資料が最近になってホットエントリー入りし、思ったよりも多くの方に読んでいただけているようです。見返しているとWSGIサーバーを作りながらHTTPについて学べる章があってもいいかもとふと思いました。書くとすれば内容的には id:shimizukawa さんのPyCon JP 2018の発表をもう少し詳しく説明する資料になりそうな気がします。 PyCon JP 2018: Webアプリケーションの仕組み - 清水川のScrapbox とはいえ自分もWSGIサーバーを一度も書いたことがないので、気分転換にシンプルなWSGIサーバーを書いてみました。 4時間ぐら
Pythonのバグトラッカーに、「Avoid master/slave terminology」という要望が寄せられている。これは「多様性のため」に奴隷制度を連想させる「master」「slave」という単語を削除するほうが好ましいという提案だ(Slashdot、Motherboard、Register)。 そもそも「master」という単語は非常に多くの場所で使われており、たとえばバージョン管理システムGitでは「masterブランチ」という概念がある。そのため、これを変更するのは容易なことではない。また、master/slaveという単語は電子回路やソフトウェアアーキテクチャにおいて奴隷制とはまったく関係ない文脈で使われている。そして、「slave」を置き換えられる単語で適切かつ広く普及している単語はいまのところ存在しない。こういった理由から反対の声も出ていたが、最終的には「salve
みなさん、初めまして、お久しぶりです、こんにちは。 フューチャーアーキテクト2018年新卒入社、1年目エンジニアのTIG(Technology Innovation Group)所属の澤田周吾です。大学では機械航空工学を専攻しており、学生時代のインターンなどがキッカケで入社を決意しました。 実は、本記事でフューチャーテックブログの2記事目となります。インターン時代も ジャガイモARの記事 を書かせて頂きました。入社してからもこうして業務で学んだIT技術を記事に書くという機会を貰え、なんだか懐かしいやら感慨深いやらの思いで一杯です。 さて、3ヶ月の新人研修後にすぐに配属されたプロジェクトで、AWSを使ったビックデータ分析のための基盤構築をお手伝いしています。わたしは分析のための前処理であるETL(Extract、Transform、Load)処理部分をちょっと変わった性格の先輩方と一緒に開発
はじめに 標準入力 input と sys.stdin.readline ソート sort と sorted ソートの key ループ for と while リスト リストの初期化 二次元配列の場合 リストの値参照 リストへの値追加 それぞれの処理速度 まとめ はじめに 最近、PythonでAtCoderなどの競技プログラミングに挑戦しています。これまであまりに気にしなかったけど、ちょっとした書き方で処理速度が変わってくることに気づいたので、これを気に少し調べてみました。 目次にあるように、標準入力、ソート、ループ、リストについて、計8個の処理の速度比較を行いました。処理速度の計測方法は、Mac Book Pro*1を使い、timeitでそれぞれ100回計測*2し、平均と標準偏差を求めています。 結果だけ知りたい方は、まとめへどうぞ。 計測に用いたコードは以下にあります。 github.
本書は、Pythonの基本レベルの習得者を対象に、コンピュータービジョンと機械学習のためのオープンソースライブラリーである OpenCVによる画像や動画の処理を、Pythonで行う方法についての解説書だ。 データサイエンス向けのPythonパッケージ 「Anaconda」のインストール、統合開発環境 「Spyder」の起動、OpenCVのインストールなど、開発環境の準備と動作確認用の簡単なプログラム作成から始まり、グラフィックス、アフィン変換、色の処理、フィルタ処理、画像合成、動画処理、オブジェクト検出などの処理方法を、サンプルプログラムとともに提示して説明している。学習に使えるサンプルファイルのダウンロードサービスも用意されており、機械学習のディープラーニングを利用したカメラで撮影した手書き数字の解析例の紹介や、関数などについても説明している。 付録には、本書のプログラムをLinux環境
概要 現在に至るまで、UnitTestの実行はvim-quickrunかC-Zで戻ってからターミナル叩いてた。 現状だとVimでテスト駆動開発するのにつらみがある。 テスト用の設定を作り込むときが来たのだ。 ちな実行するのはPythonのUnitTest 現状の問題点 :QuickRun QuickRunはテスト全体実行しかできない。と思う(テストランナーではないからね) 頑張ればできるのかもしれない。 時間のかかるテストとか遅いテストだと全体実行を何度もするのはつらい。一つのメソッドだけとかサクッとやりたい。 ターミナル実行 ターミナルに戻るのはだるい。 ターミナルでクラス単位やメソッド単位のテストを実行するには、パッケージ階層を打たなきゃいけない。つらい。 QuickFixでRedに飛びたいよね。ターミナルのエラー見る→Vim戻る→ターミナルにエラー見に戻るとか愚行だよね。 :make
はじめに 統計開始以来最も暑い夏を生きる皆様,お疲れ様です.あまりに暑くてムシャクシャしたので,気象庁から約140年分(1872年1月1日-2018年7月21日)の東京の気温データを入手し,Prophetで分析しました. 以下は,過去365日分の最高気温の実測値と,2018年7月22日から1ヶ月先までの予測値を表したものです. また,以下は,最高気温のトレンドと年単位の周期性を表したものです. 分析の結果,平均・最高・最低気温の全てに関して,1920年付近から上昇し続けており,そのトレンドを考慮してもなお,ここ数日は特に暑いことを確認しました.分析に用いたNotebookはこちらです. 注:本記事は,2018年7月22日に個人サイトに投稿した記事を,Qiita向けに再構成したものです. 環境 macOS Sierra, 10.12.6 Python, 3.6.6 Prophet, 0.3
FROM python:3 USER root RUN apt-get update RUN apt-get -y install locales && \ localedef -f UTF-8 -i ja_JP ja_JP.UTF-8 ENV LANG ja_JP.UTF-8 ENV LANGUAGE ja_JP:ja ENV LC_ALL ja_JP.UTF-8 ENV TZ JST-9 ENV TERM xterm RUN apt-get install -y vim less RUN pip install --upgrade pip RUN pip install --upgrade setuptools
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