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FastAPI framework, high performance, easy to learn, fast to code, ready for production Documentation: https://fastapi.tiangolo.com Source Code: https://github.com/tiangolo/fastapi FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python based on standard Python type hints. The key features are: Fast: Very high performance, on par with NodeJS and Go (thanks to Starl
画像処理が初めての人のための問題集をつくったりました。(完成!!) 研究室の後輩用に作ったものです。 自然言語処理100本ノックがあるのに、画像処理のがなかったので作ってみました。 あくまで趣味ベースで作ったものなので、プルリクエストは受け付けてますが依頼などは一切受け付けません そこをご理解頂けた方のみご利用下さい 画像処理の基本のアルゴリズム理解につながると思います。 pythonのnumpyの練習にもなると思います。(2019.3.8 C++もつくってますーー) ぜひぜひ下のgitをやってみてください。 [HP]https://yoyoyo-yo.github.io/Gasyori100knock/ [Git]https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock ★追記 2020.5.8 環境構築の手間をなくすために、Google Colabに修正
(編注:2020/08/18、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう? 答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言
この記事では、Visual Studio のインストールをどう構成すれば、リモートの Linux コンピューターで Python コードをデバッグするのをサポートできるかについて説明します。 このチュートリアルは、Visual Studio 2019 バージョン 16.6 に基づいています。 Visual Studio は、Windows コンピューター上で Python アプリケーションをローカルおよびリモートで起動し、デバッグすることができます。 Visual Studio は、さまざまなオペレーティング システム、デバイス、または CPython 以外の Python 実装を、debugpy ライブラリを使用してリモートでデバッグすることをサポートもします。 Visual Studio 2019 バージョン 16.4 以前では、ptvsd ライブラリを使用しています。 Visual
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Red Hat Enterprise Linux 7.5 がリリースされ、そのリリースノートで "Python 2 has been deprecated" とアナウンスされました。 Chapter 54. Deprecated Functionality - Red Hat Customer Portal Python 2 has been deprecated Python 2 will be replaced with Python 3 in the next Red Hat Enterprise Linux (RHEL) major release. 次のメジャーバージョンでは Python 2 が Python 3 に置き換えられるから、 RHEL 7.5 から Python 2.7 が deprecated 扱いになるということです。 Ubuntu 18.04 LTS では m
NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴(利点)があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ(Google Chrome)のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている(numpy, matplotlib, TensorFlow等) 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも(ちょっと工夫すれば)使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える! これ死角無さすぎでは…
PyConJP2017の資料 Python Spark PySpark PyConJP 2017 Apache Spark
Puppeteer というJavaScriptでchromeを自動操作するライブラリが最近話題になっていました。 私もPythonでSeleniumの代わりに使えるものがほしかったので、puppeteerをPythonに移植し、pyppeteerという名前で公開しました。 Puppeteerについては下記Qiitaの投稿が参考になるかと思います。 –headless時代の本命? Chrome を Node.jsから操作するライブラリ puppeteer について - Qiita 使用上の注意 まだ作ったばかり&テスト不十分なのでバグがあると思います。 なので試す時は「うまく動いたらラッキー」くらいの人柱精神でお願いします。 特にwindowsでは全くテストしていないので動かないかもしれません。 一応自分でwdomのテストに使ってみましたが、Webページのテストに使う分には意外と大丈夫です。
Python製インフラテストライブラリTestinfraの環境を構築した 背景 社内ではサーバ系のテストは、手動メインで行われているようなので自動化の仕組みを導入して効率化したい。 以前の職場ではサーバテストツールとしてRuby製のServerspecとInfratasterを取り入れようとしたが、構成管理ツールのAnsibleやFabricと合わせてPython製に統一したいと思った。調べるとTestinfraというテストツールが見つかった。 公式サイトでもTestinfraはRubyのServerspecのようなツールと書かれていたたため使ってみた。 今回は環境構築から動作テストまでの導入部分の手順を記した。 1. インストール手順 1-1. 前提条件 下記環境ができていることとする 1. pipがインストールされていること 2. SSHで接続できるサーバが最低2台あること 1-2.
この記事は 2016年 Schoo Advent Calendar の18日目の記事です。 今日はSchooと特に関係ないですが、2016年の圧倒的Pythonブームを、出版された書籍を中心に振り返り、タイプ別Python系オススメ本をエンジニアが勝手に選んでみたいと思います。 2016年はすごい一年だった こちらはAmazonで「Python」を検索した結果ですが、ほとんどが2016年に発売されたものです。 2015年12月に発売された O’Reillyの「入門 Python3」を皮切りに今年だけで、有名出版社などから10冊以上発売されているのを観測しています。 なぜなのか これは肌感ですが、やはりデータ分析、機械学習の人気に引っ張られる形で、それらをやるならPythonらしい…!ということが認識されてきたのが大きい理由ではないかと感じています。 例えば Caffe, Theano, T
この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2
Pythonは、習得が容易で、より大きく複雑なアプリケーションの開発にすぐに適用していけることから、コンピューティング環境に広く普及し、勢いを強めています。ただ、あまりに明瞭で親しみやすい言語なので、ソフトウェアエンジニアやシステムアドミニストレータが警戒を解いてしまい、セキュリティに重大な影響を及ぼすコーディングミスを誘発する可能性はあるかもしれません。主に、初めてPythonを使う人を対象とするこの記事では、この言語のセキュリティ関連のクセに触れます。ベテラン開発者にとってもその特異性を意識するきっかけになればと思います。 入力関数 Python 2に多数存在するビルトイン関数の中で、 input はセキュリティの面で完全に難点です。この関数をひとたび呼び出すと、標準入力から読み込んだものが即座にPythonコードとして評価されます。 $ python2 >>> input() dir
pyspaの統合思念体の渋川です。 「pyenv使いましょう!」系の記事、全部ゴミ — Yoshifumi YAMAGUCHI (@ymotongpoo) September 29, 2016 これはpyenvがダメではなくて、pyenvをとりあえずインストールしておきましょう記事がダメという意味だそうです。すでにとんぷーが5年前にこの問題について書いています。これを読んで分かる人には不要です。 この記事では「便利」と「必要」は分けて考えています。後者にフォーカスしています。 前提知識 Environment Isolation Tool(環境分離ツール)というカテゴリの開発補助ツールがあります。pip install Sphinxとか書いたら、ライブラリはグローバル空間に入っちゃいます。複数バージョン入れられません。そんなときに使うのが、この環境分離ツールです。最近はいろいろな言語がこれ
みなさんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabを紹介したいと思います。 ※7/17 誤字脱字、一部画像を修正 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabのインストール Jupyter Labの凄い点 1.画面分割が可能 2.タブによる画面切り替え 3.ファイルの操作機能 4.コマンドの検索機能 5.csvを綺麗に表示する 6.Widgetが1度のみの表示がされる。 感想 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabはJupyter Notebookをベースに拡張したものである。 所謂IDEと呼ばれるツールと同様である。 現在はAlpha版がリリースされています。 ※Scipy2016のカンファレンスビデオはこちらにあります。 JupyterLab: Building Blo
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