趣味プログラミングの勧め：仕事しながら1週間で作ったサービスを紹介してみる - 今日学んだこと
2019/1/1追記：メンテの気力もなくなり、でもサーバー代はかかっており・・・という状況なのでクローズしました １週間ほどブログの更新をサボっていたんですが、何をしていたかというと新しいWebサービス作ってました。 作ったもの http://www.programmerprofile.net/ ソースも公開しちゃうよ！ nakazye/ProgrammerProfile · GitHub 何コレ？ プログラマーのツイッターアカウントを言語毎に並べ立てるサービスです。コンセプトだったり作ったきっかけだったり諸々あるんですが、それは正式リリース時にとっておきます（Topに書いてある通り、まだα版の位置づけ） 趣味プログラミングのススメ ここからが本題。 デザインが酷いとか、コードが投げやりとか、色々意見はあるかと思うんですが、一応動いてます。 コレ、2/1(日)の23時から開発始めたので、休
What is Gradual Typing: 漸進的型付けとは何か - Qiita
本稿は Python に型アノテーションを追加するという PEP 483 - The Theory of Type Hinting の提案で参照されている Jeremy Siek (@jeremysiek) 氏と Walid Taha 氏が開発した漸進的型付けについての入門記事の翻訳です。 What is Gradual Typing Python 3.5 で導入された型アノテーションについて興味がある方は以下を参考にしてください。 Python と型ヒント (Type Hints) と #pyconjp [翻訳] PEP 0484 -- 型ヒント (Type Hints) Revenge of the Types: 型の復讐 私自身、型システムに明るくないため、一部未訳の部分があったり、勘違いや誤訳もあると思います。そういった誤りを見つけたら編集リクエストを送ってもらえると助かります。
機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
Python で機械学習しよう！（環境構築 on Mac編） - もろず blog
そろそろちゃんと機械学習を勉強しようと思い、ついでに Python をやり始めています そういえば、大学生のときに Python を勉強しようと思って本を買ったことがあったんですが、当時はあんまりやる気もなくちょっとしか手をつけていませんでした あの時ちゃんと勉強しとけばよかったなぁとか思ったり・・・ とりあえず、手持ちの Mac 上に数値計算や機械学習を実行できる環境を構築したのでその際の手順をまとめました ※以下の環境で動作することを確認しています OS X Mavericks (10.9) OS X Yosemite (10.10) この記事では 1. 概要 2. Python とライブラリのインストール 3. PyDev のインストールとセットアップ 4. Hello Python !!! 5. まとめ について説明します 1. 概要 今回は Python を使って数値計算、機械学
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Pythonを退職します - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
Pythonが嫌いになったの? Pythonについて嫌気が差したとか、Pythonが嫌いになったわけではありません。これからも一番好きな言語は恐らくPythonですし、実際のところ、機会があればPythonは書こうと思います。ですので、決して言語としてPythonが嫌いになったわけではありません。 そもそも、職業プログラマとして、ちゃんとしたオブジェクト志向を教えてくれたのはPythonでした。Pythonは、その言語仕様からして、出来るだけ簡潔かつ、綺麗に書けるし、Pythonについて深く知れば、プログラミングとはどういうことなのかについて、詳しく知れるほどの、わかりやすい言語であることは事実ですし、初心者向け言語として、Pythonは強く押したいという気持ちは今も変わりませんし、ずっとPythonならびにそのコミュニティに関して感謝の気持ちはずっと忘れないでしょう。 また、近年ではPy
Pythonではじめる競技プログラミング #pyconjp - ぴよぴよ.py
PyConJP2014で競技プログラミングについてLTしてきました。 発表で出した問題と、主要な競技プログラミングのコンテストについて紹介したいと思います。 発表資料 発表で紹介した問題の回答について 発表でみなさんに考えてくださいと言った問題です。 単純に全探索をすると時間制限にひっかかってしまうこの問題。 a + b + c + d = 0 は、 a + b = - (c + d) というのを利用して解いた例がこんなかんじになります。 Pythonではじめる競技プログラミング 例題の解答例 create_pairsの関数でAとB，CとDをそれぞれ足し合わせた数を計算し、それがいくつあるかをカウントしておきます。 あとはAとBの合計値をfor文でまわして、CとDの合計値のなかに-(A+B)がいくつあるかを探しています。 この解法だと計算量はO(N **2)なので、Nが200でも間に合いま
Python Django入門 (1) - Qiita
はじめに なぜPythonを選ぶか かなり独断と偏見が入っていますが、 シンプルな言語セット 某言語のように、呪文のように短く書けることが命ではない。 それでいて、書くコード量は少なく、すっきりしている。 某言語のように、記号を多用しない。 コードを書いている間Shiftキーを押しっぱなしにならない。 学習コストが低い。 言語セットとしての文法は、わりと平易で、直感で理解できる。 難しい書き方は、後から覚えればよい。 文法書を読むのは、後からでいいでしょう。まずこの講座をやってみましょう。 Djangoフレームワークや、各種Pythonパッケージのソースを読んでも、 言語仕様を駆使した難しい書き回しは少ない。 メンテナーでなくても意外と読める。 なぜDjangoを選ぶか Pythonで作られたフルスタック・フレームワークであるということ。 必要なものはすべて揃っている。 テンプレートはあれ
Python のコーディング規約 PEP8 に準拠する - Qiita
この Qiita の連載記事ではデータ分析のための主要言語として Python を利用してきました。ところでみなさんは Python のコーディング規約 PEP8 をご存知でしょうか。 ソースコードスタイルガイド PEP8 ソースコードは一般に「書かれる時間」よりも「読まれる時間」の方が長い、そのような事実に基づいて、「スタイルを統一し読みやすいコードを書こう」というアイデアのもとに作られたのがこのガイドです。 Style Guide for Python Code http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/ 本家は当然ながら英語ですが有志の方が日本語に翻訳してくださっています。 PEP8 日本語訳 https://github.com/mumumu/pep8-ja どちらにせよ Python を利用する方は必ず一読するべきかと思います。 自動的
ノイズの話 - Pentanium Blog?
これはレイトレ合宿2!!アドベントカレンダーの4週目の記事です。 梅雨真っ盛りでぱっとしない天気が続きますがレイの追跡の具合はいかがでしょうか。 7月に入ったとはいえアドベントカレンダーはまだまだ序盤。 後のほうにガチな人がいらっしゃるのでレイトレと関係あるのか微妙なネタでもまだ許されると信じていきます。 さて、レンダリングしているとテクスチャが欲しくなって、とりあえずチェッカーをつくってみたりします。 それに飽きてきたらノイズです。ノイズですよねッ!? もうノイズがあるだけでそれはそれはCGらしくなります。 しかも模様だけにとどまらず、バンプやディスプレイス、プロシージャルなオブジェクトと使い道もたくさんある素敵なやつです。 そんなわけでちょっとノイズでも作ってみようかと思います。 とりあえず2Dの画像をつくることにして、深いことを考えずに乱数で埋め尽くすとこんな感じになります。 flo
Pythonデバッガ(pdb)とテスト(pytest)についてのメモ - c-bata web
はじめに 今までテストを書くどころかデバッガを使ったことがなかったのですが、id:Kesinさんの↓の記事を読んで、このままではマズイと思ったので勉強しました。 研究のプログラミングにおける悲劇を無くすためのGitとテスト デバッガ Pythonには標準でpdbというデバッガが付いてるらしい。 pdb — Python デバッガ Pythonのpdbモジュールでデバッグする こちらによると、 使い方はいろいろあるみたいだけど、とりあえず set_trace は便利なのですぐにでも使ってみるべき。pdb.set_trace() でデバッグ用の対話シェルが実行される。 とのこと。他のサイトでもプログラムの気になる所にpdb.set_trace()を埋め込んで使っていました。 import pdb pdb.set_trace() 使い方 PyCon JP 2012 hands-on セッション/
Pythonのコマンドライン引数処理の決定版 docopt (あとJuliaに移植したよ) - りんごがでている
Pythonをよく使う人にはよく知ってる人も多いのですが、docoptという便利ライブラリがあります。 docoptはargparseやoptparseのようなコマンドライン引数をパースするライブラリなのですが、その発想がコロンブスの卵なのです。 例えばPython標準のargparseだと、argparseのAPIを組み合わせてパーサを組み立てるわけです。するとパーサと一緒にヘルプも作ってくれて、"program --help"などとすると自動生成されたヘルプを表示してくれるようになります。 しかし、そのAPIを覚えるのが大変で、毎回ドキュメントを読まないと忘れちゃうわけです。 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') parser.add_argument
Viewfinder: フォトシェアリングアプリのソース25万行を公開 - ワザノバ | wazanova
http://corner.squareup.com/2014/05/open-sourcing-viewfinder.html 1 comment | 0 points | by WazanovaNews ■ comment by Jshiike | 約3時間前 Viewfinderは、プライベートソーシャルネットワークでの写真共有サービス。実際に利用したことはなかったですが、1年ほど前のTechCrunchの記事によると、Google出身者が立ち上げたサービスで、写真のタイムライン表示のUIなどに面白い工夫がされてて、当時はそれなりに注目されていたスタートアップだったようです。 同社は昨年末にSquareに買収されています。いわゆるAcqui-hiringと呼ばれる人材確保目的のディールだったようで、Viewfinderのサービスは現在休止され、チームはSquareの開発チームに入っ
Pythonによる CLI ツールの実装と配布 - WonderPlanet DEVELOPER BLOG
こんにちわ。日々の作業の80%がターミナルで完結する原です。 最近、他チームに向けてCLI（コマンドライン・インタフェース）ツールを作成する機会がありました。 ツール動作環境がOS Xである点、モジュールのインストールが簡単である点、内部DSLの実装が比較的用意である点などを考慮し、Pythonで実装・配布しました。 また、自分自身も、普段の開発で行うような定形作業をPythonでスクリプト化することで、効率化しています。 シェルスクリプトでは実装が面倒くさいような外部サービスとの連携も、Pythonであればサードパーティのモジュールや例がたくさんあるため、実装が容易です。 当エントリでは、このように色々なシーンで活用できるPython製CLIツールの実装および配布方法をご紹介します。 サンプルとして「wonder_tool」という名前のCLIツールを作ってみましょう。 サンプルの仕様 こ
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
本日は少し趣向を変えて、機械学習や統計に関する情報収集源についてまとめてみたいと思います。 機械学習 機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思
Django Best Practice への道 #3
DjangoのWebアプリを開発している際、リファクタ/テスト拡充のために集めた情報をまとめます。本記事は三部作の三つ目となります。 #1 Djangoプロジェクト/アプリケーション/設定ファイル構成 #2 Djangoテスト戦術 #2 補足編 #3 Django Model/View/From/Template戦術 書くこと Djangoの基本的な構成要素である、models.py, views.py, urls.py, forms.pyに関して、最初から知ってればよかったと思った事を書いていきます。だいぶ文章にもっさり感と字が多い感がでてますが、自分の言葉で説明することで理解を深めるという目的もあるのでご容赦ください。 あと、是非意見が欲しいっす。Django使ってる人日本に沢山いるはずなのにこの類の情報ってあんまり無いイメージがあり、以下に書いてある事を考えている人たちとお話してみた
Python Tutor - Visualize Code Execution
Visualize code execution for Python, Java, C, C++, and JavaScript This is the only tool that lets you debug code step-by-step and get personalized AI tutoring. Python Tutor is designed to imitate what an instructor in an introductory programming class draws on the blackboard: Instructors use it as a teaching tool, and students use it to visually understand code examples and interactively debug the
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http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2014/08/24/python-pitfalls/