PythonユーザによるRust入門社内勉強会で使用した資料です。PythonユーザがRustに入門する際に必要となる知識やつまづきやすいポイントを記載しています。
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
Python入門（Python版 APG4b） - Qiita
本記事について 競技プログラミングサイトの AtCoder にはプログラミング入門教材の「AtCoder Programming Guide for beginners (APG4b)」があります。プログラミング入門教材として非常に完成度が高く、競技プログラミングの主流言語である C++ が使われています。 そこで、本記事では APG4b を元に、それの Python 版を書きました。基本的には APG4b を読み進めて、Python 独自の部分は本記事を参考にして頂ければと思います。 大部分が APG4b を元にしているため、本記事が問題あるようでしたらすぐに削除します。 各節の見出しが本家へのリンクになっています。 節タイトルは本家に合わせているため、Pythonの用語と一部異なる部分もあります。 目次 1.00.はじめに 1.01.出力とコメント 1.02.プログラムの書き方とエラー
Python入門
第1回 Pythonってどんな言語なの？（2023/09/11） Pythonとは シンプルで覚えることが少ない構文 1行で多くの処理を記述可能 豊富な標準ライブラリと外部ライブラリ Pythonの外部ライブラリを使えば、単回帰分析を行うコードも数行に Pythonを学ぶための環境 ［Jupyter Notebook］リンクを使ったPython環境 第2回 Hello Python：一番簡単なプログラムを作ってみよう（2023/09/11） 一番簡単なHello Worldプログラム ここまでのまとめ：関数と文字列 もう少し難しいHello Worldプログラム 1行目：変数、代入演算子、input関数 2行目：文字列の結合 3行目：実行の流れ（制御フロー） ここまでのまとめ：変数、演算子 より複雑なHello Worldプログラム 関数定義 ここまでのまとめ：関数定義 第3回 数値と算術
IronPython開発入門 ― ＠IT
日本ではあまり知名度の高くないプログラミング言語だったPythonが、ここ最近、日本を含め、世界中で人気が高まってきている。その理由は、Python開発の手軽さ＆簡単さという要因に加え、GoogleやYouTubeなど最先端IT企業が社内で一部活用していることが知られるようになってきたからだろう。 Pythonの代表的な特長をいくつか挙げてみよう。まず、Pythonは文法規則が簡潔なためコードが読みやすいということ。2つ目に、インタプリタ型のスクリプト言語であるため、煩わしいコンパイル作業が不要なこと。3つ目に、たいていのOSで動作するため、例えばLinuxでもWindowsでも同じ言語知識でプログラミングが可能なことなどだ。 Pythonは特に、ちょっとした身の回りの作業を効率化するためのパーソナルなプログラムや、社内で使う簡易なツール類を作成する場合に向いている。Windows上のほか
Hubotに疲れた人のPython製bot"Errbot"入門 - Qiita
botといえばHubotが有名ですが、個人的にはJavascriptがそんなに得意でもないし、hubot-slack moduleもv3→v4で大幅に仕様が変わって追従できなくなり、Slackとの連携では稀に接続が切れてBot自体黙り込んでしまうというつらい状況で、ほとほと疲れてしまいました。一方、Python製のErrbotが良い出来なので紹介します。 なお、既に先人の方が入門については記載されているので、「HubotでできるアレはErrbotでできるのか」という観点で紹介したいと思います(あとメリット/デメリットも紹介します)。 Errbot: Python製chatbotの基礎 | Qiita Errbotを試しに導入する これから紹介するErrbotとその機能については、以下にまとめたDockerコンテナで確認することができるようにしました。(プラグイン自体は、公式からほとんど引っ
Pandasによる実践データ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の３カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系
Redis 入門 - 巨人の肩の上に登る
Redis 使うことになったので，基礎的事項を最速でマスターできるようにまとめてみる． Redis とは Redisは，Key-Value型のNoSQLです． また，In Memory であるため，データ容量に対する制限はあるものの非常に高速に動作します． どのくらい早いのかという benchmark は，ググると結構でてくると思いますので，参考を一つ． redis、それは危険なほどのスピード MongoDB, HBaseなどのNoSQLとの，比較記事があるので参考に． Cassandra vs MongoDB vs CouchDB vs Redis vs Riak vs HBase vs Couchbase vs Neo4j vs Hypertable vs ElasticSearch vs Accumulo vs VoltDB vs Scalaris comparison 細かい話など
【大規模スマホゲー】Python未経験エンジニアとの最初の1ヶ月OJTメモ - Qiita
3. Python環境構築 Python の環境構築方法は複数存在しますが、便利なvirtualenv + PyCharm + bpython で構築する手順に沿って作業してもらいました。 virtualenv + virtualenvwrapper virtualenv を導入すると、複数のPython環境を簡単に構築・切り換えできるようになります。たとえばコマンド1つで Python2.7 + Django1.5環境と Python3.5 + Django1.7環境をworkon コマンド1つで切り替えられます。 # install sudo easy_install pip sudo easy_install virtualenv sudo easy_install virtualenvwrapper pip install pbr sudo easy_install virtual
Python基礎講座(はじめに) - Qiita
この記事を書いた動機 僕の住む静岡県では、2010年から「静岡Developers勉強会」という ITエンジニアを対象とした勉強会が開催されています。 2010年：「Programming in Haskell」 2011年：「JavaScript: The Good Parts」 2012年：「HTML5＆CSS3実践入門」 2013年：「入門 機械学習」 2014年：「実践 コンピュータビジョン」 昨年の「実践 コンピュータビジョン」ではPythonを使用したため、 多くの人に勉強会に参加してもらうために、Pythonの基本を学べる スライドを作成しました。 その後、勉強会に参加したメンバーから、「自分もそのスライドの発表を聞きたい」と 要望があり、せっかく初心者用の資料を作成したのならば、Webで公開したほうが 多くの人が見ることが出来て良いのではないかと考え、今回Qiitaを利用し
Pythonで学ぶ 基礎からのプログラミング入門(2) プログラミングの環境を整えよう
今回は、Pythonをどのように自分のPC(Windows/Mac)に導入して使用するか、解説していきます。インストールの方法自体はWindowsとMacにほとんど違いはなく、非常に簡単です。そのため、インストール方法については簡単な説明に留めます。Macでは最初からPythonがインストールされていますが、Pythonのバージョンを最新のものにして「IDLE」という実行環境を入れるために、改めてインストール作業を行います。Windowsでは、そもそもインストール作業をしないとPythonを使うことができません。 なお、インストールする環境(とくにWindowsのバージョン)ごとにPythonのインストール方法や実行方法に若干の違いがあるかもしれません。わからない場合はGoogleなどで検索すると、解決すると思います。検索して問題解決をするのも、プログラミングの重要なテクニックですので、そ
Pythonで学ぶ 基礎からのプログラミング入門(1) Pythonでプログラミングを学ぶ理由とは?
みなさんはプログラミングは得意ですか。わざわざこのような記事を見ているということは、もしかしたら得意なかたかもしれませんね。ただ、何年もプログラミングを仕事や研究で経験されていないと「得意でない」「わからない」という場合がほとんどではないでしょうか。 本連載ではそのようなプログラミングを得意としていない人を対象に、Pythonと呼ばれるプログラミング言語を使ってプログラミングの概念や文法について学んでもらいたいと考えています。そこで、Pythonの文法について教科書のように詳細に記載するというよりも、「プログラミングの普遍的な概念を理解したうえで、Pythonのコードを実際に書く」という実践的なスタイルで解説していきます。最終的には、Python以外の、CやJavaといった言語を学びたい方でも有用なコンテンツとなるよう、心がけていきます。 なお、本連載はシスコシステムズ Japanの社内で
Pythonを始める人への日本語情報集 - None is None is None
@mopemopeさんからバトンを渡されました、2011 Pythonアドベントカレンダー(Python3) 16日目担当のおもけん（@doloopwhile）です。 Q「RubyとPythonどちらが初心者向けでしょうか？」 A「Pythonは日本語情報が少ないので、Rubyがおすすめです」 質問掲示板などで、しばしば見かけるやり取りです。しかし、本当にPythonは日本語情報が少ないのでしょうか？ 確かに、かつてはRubyの情報量の方が圧倒的だったでしょう。しかし、現在ではPythonも日本で広く使われ、Pythonプログラマーのブログも多数あります。少なくとも初心者がPythonを始めるのに情報不足ということはありません。 そこで、明日のPythonプログラマーのため、日本語情報を列挙しておきます。ワリと無難というか、常識的な資料ばかりです。 結局、何を読めばいいの？５つの日本語情報
機械学習クソ素人の俺がプロダクトをリリースするまでの2ヶ月で覚えたこと - Qiita
scikit-learnでちょっとした機械学習をするのは、LAMPでちょっとしたWebアプリをつくるよりも簡単です。 下記に自分が入門してから2ヶ月間で覚えたことをまとめました。 ハイライト 重要だと思ったこと3つ 機械学習の概要 scikit learnについて Google Prediction API,Mahout,Spark,Cythonについてそれぞれ一言所感 重要だと思ったこと3つ 1.機械学習に明るい友人をもつこと どんな技術でもそうだけど、友人に聞いて概要を先に掴んでおくと自信を持って進めることができます。この自信を持っていると心が折れにくくなります。 @fukkyyに「入門サイトは難しい用語つかってビビらせてくるけど、ライブラリを使えば機械学習はこわくない」と教わり、巷にある入門サイトを無視してライブラリをたたき始めたので入りやすかったです。 @ysks3nに次元削除や各
Python 事始め
[Home] [Setting up Mac OS X] Python: [ファイルを読む] [日本語を使う] Python 事始め Pythonとは Python は、非常にシンプルで、強力で、かつ美しい言語です。 Perlよりも体系立って作られており、 簡単にスクリプトを書く事ができ、 かつ、はるかに読みやすいコードになります。 Mac OS X でのPython Mac OS X には既にPythonが入っていますが、豊富なパッケージを取りそろえるには Enthoght Python を入れることをお勧めします。 これにより、科学計算に便利なIPythonやnumpy, scipyなども入ります。 Python のソースを編集するに使う、自分の気に入ったエディタを用意します。 日本語の使えるEmacs editorの場合 日本語の使えるVi editorの場合。そこの例に従い、~/.
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