“If you don’t know how compilers work, then you don’t know how computers work. If you’re not 100% sure whether you know how compilers work, then you don’t know how they work.” — Steve Yegge There you have it. Think about it. It doesn’t really matter whether you’re a newbie or a seasoned software developer: if you don’t know how compilers and interpreters work, then you don’t know how computers wor
Created 10 February 2004, last updated 19 November 2021 An older version of this document is also available in Russian. Cog is a file generation tool. It lets you use pieces of Python code as generators in your source files to generate whatever text you need. This page describes version 3.3.0, released November 19, 2021. The sections below are: What does it do?DesignInstallationWriting the source
Python haters always say, that one of reasons they don't want to use it, is that it's slow. Well, whether specific program - regardless of programming language used - is fast or slow is very much dependant on developer who wrote it and their skill and ability to write optimized and fast programs. So, let's prove some people wrong and let's see how we can improve performance of our Python programs
Python - 100天从新手到大师 作者:骆昊 说明:从项目上线到获得8w+星标以来,一直收到反馈说基础部分(前15天的内容)对新手来说是比较困难的,建议有配套视频进行讲解。最近把基础部分的内容重新制作了一个名为“Python-Core-50-Courses”的项目,用更为简单通俗的方式重写了这部分内容并附带了视频讲解,初学者可以关注下这个新项目。如果需要Python基础视频,可以在“B站”搜索《Python零基础快速上手》,这套视频是我讲课的时候录制的随堂视频,画质尚可、音质一般,但是对初学者应该会有些帮助,欢迎大家留言、评论、发弹幕。学习之后觉得有收获的小伙伴可以“一键三连”来支持UP主(千锋Python)。国内用户如果访问GitHub比较慢的话,可以关注我的知乎号Python-Jack,上面的“从零开始学Python”专栏比较适合初学者,其他的专栏也在持续创作和更新中,欢迎大家关
3 行まとめ GIMP の機能拡張用スクリプト (Python-Fu) のショート・チュートリアルです。 Python から GIMP を操作する基本的な方法をご紹介します。 習うより慣れろ式のチュートリアルですので、難易度は低めです。 まえがき GIMP について GIMP はオープンソースのお絵かきツールです。 分類的には、ピクセル単位で画像を操作するペイント系のツールです。 たくさんの機能が備わっていますが無料で使うことができます。 数年前から Mac OS X でもネイティブに(X11 不要で)動作するようになりました。 Mac にはデフォルトでお絵かきツールが入っていませんので、入れておくと良いアプリの一つです。 このチュートリアルは GIMP 2.8 を前提としています。 2.8 に近いバージョンであれば変更不要で実行できると思います。 Python-Fu について GIMP
※タイトルで煽るのは良くないと思ったのでタイトルを変えました。 まだExcelで消耗してるの?Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiitaを読んでいて(Rのが絶対便利…!)というお気持ちが強まってきたので勢い余って書きました。 はじめに PythonはColaboratoryで手軽に試せて非常に良いです。実は、RもColaboratoryから使うことができます。ColaboratoryにはRのカーネルが既に入っているのですが、表から見えないようになっているだけなのです。 そこで、見えるようにしたものを用意しました。 R Example - Colaboratory このノートブックを使えば、Rだってすぐ試せます(もうちょっと詳しい説明はColaboratoryでRやSwiftを使う - Qiitaをどうぞ)。 試して下さい。今すぐ。 使用するパッケージ 主にdplyrを使います
前回、Flask appを作ってみたので、Zappaを使って、AWS環境にデプロイしてみました。 Flaskで英単語を数えるアプリケーションを動かしてみた Zappaとは ZAPPAを使うと、Pythonアプリケーションを AWS Lambda と API Gatewayに構築、デプロイしてくれます。 Zappaはプロジェクトの仮想環境にインストールしますので、pyenvとpyenv-virtualenvをインストールしておきます。 pyenv pyenv-virtualenv 仮想環境を用意してZappaを使ってみましょう。 $ pyenv local [your_venv_name] Zappaを使ってみる インストール 仮想環境でインストールします。 $ pip install zappa 初期設定 $ zappa init ███████╗ █████╗ ██████╗ █████
1. はじめに 今回はflaskでRest API(json形式)におけるファイルアップロードの方法について説明したいと思います。一般的なファイルアップロードであるmultipart/form-dataを利用したファイルアップロードについては前回の記事を参照ください。 なお、クライアント側については「Pythonのrequestsを利用してRest API(json形式)にファイルアップロードする方法」を参照ください。 2. ソースコード # -*- coding: utf-8 -*- from flask import Flask, request, make_response, jsonify import os import werkzeug import base64 from datetime import datetime # flask app = Flask(__name_
Quart has moved! See https://github.com/pallets/quart
EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 (spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより) こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「本体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ
トピック SQL のクエリと、Pandas のメソッドの対応表を作成する。 SQL 勉強中のため、備忘録代わりに箇条書き(殴り書き)で書いていく。 Udemy のこちらのコースで勉強していました。 DBやテーブル自体の更新・操作に関するものはこちらにまとめている。(SQL のクエリだけを書き散らかしているだけ) 順序 記述順序 select from join系(+on) where group by having order by limit 実行順序(※) from join系(+on) where group by select having order by limit (※)追記 @nora1962jp さんからご指摘をいただきましたので、コメント内容を追記します。 実行順序 from join系(+on) where SQLについてなら実行順序はonとwhereの順序はonが先
Pythonの標準ライブラリのjsonモジュールを使うと、JSON形式のファイルや文字列をパースして辞書(dict)などのオブジェクトとして読み込んだり、JSONに相当するオブジェクトを整形してJSON形式のファイルや文字列として出力・保存したりできる。 json --- JSON エンコーダおよびデコーダ — Python 3.11.4 ドキュメント すべての引数について触れているわけではないので詳細は公式ドキュメントを参照されたい。 JSON形式の文字列やファイルをpandas.DataFrameとして読み書きする場合は以下の記事を参照。 関連記事: pandasでJSON文字列・ファイルを読み込み(read_json) 関連記事: pandas.DataFrameをJSON文字列・ファイルに変換・保存(to_json) また、JSON形式のWeb APIを取得するにはRequests
python ベースのテストフレームワーク。ネットワークテスト自動化に特化した(ネットワークだけではないが)作られている。 DevNet : pyATS (メインページ)pyATS ドキュメント(英語)CiscoDevNet GitHub レポジトリ(サンプルコード等)CiscoDevNet/pyats-sample-scripts CiscoDevNet/pyats-ios-sample CiscoDevNet/pyats-coding-101CiscoDevNet/pyats-plugin-examplesCiscoDevNet/pyats-gui-sampleCiscoTestAutomation/solutions_examplesDocker イメージ(DockerHub)ciscotestautomation/pyatsDocker File の GitHub レポジトリCis
この投稿の完成度と今後 書き足りてない。評価も足りてない。検証も不十分。つまりかなり書きかけ。 ので、2016-08-01 に初投稿としてあげるが、必要に応じて追記や更新していく予定。 そもそも後述のとおり、「android の python」に関する情報が現在とても時期的に中途半端なことになっていて、まさに「今」が一番わかりにくいことになってるんじゃないかと思う。(おそらく3年ほど前には少し状況がわかりやすかったんではないかと想像する。) ので、こうして記録しとくだけでもありがたい人はいると思うので、ワタシの情報もまだ中途半端だけど、あげてしまおうと思った。 Python の前に、android の基本 Python を android で動かすための現在の状況を正しく理解するためには、「そもそも android って?」の理解が少しは必要。 とはいえ基本はこうなのだ、てほどにはワタシは
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