Pythonコーディングで私が気をつけてること：コメント・型アノテーション・データクラス・列挙型（enum） - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Ubuntu20.04 Python開発環境を作る ~その１：pipenvで自分専用のpython実行環境を作る~｜ogs-digilife
この記事は、Linuxで初めてPythonを使ってみよう、という人向けに、Ubuntu20.04 LTSのデスクトップで自身のPython開発環境を作る手順について説明します。 自由に使えるLinuxサーバを手に入れたら、デスクトップ上でpythonのアプリケーション開発環境を作ってみましょう！ Ubuntu20.04 Python開発環境を作る その１：pipenvで自分専用のpython実行環境を作る(この記事) その２：VS Codeのインストール その３：VS CodeをPython IDEとして使ってみる 関連マガジン 自宅にLinuxサーバを構築しよう １．Ubuntu組み込みのPython Ubuntu20.04 LTSには、Python3.8のプログラム実行環境が最初から組み込まれています。構成の把握も兼ねて、まずはこれをみてみましょう。 Ubuntuデスクトップから「端末
2024年版 Python標準ライブラリ完全網羅ガイド - Qiita
はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2024の23日目の記事です。 Pythonの標準ライブラリについて全てまとめた記事になります！ 標準ライブラリでちゃんとサポートされているのに、サードパーティのものを利用してしまっていたり、自分で車輪の再発明をしてしまったという経験をお持ちの方もいると思います。 Pythonも幾度のバージョンアップによって、標準に組み込まれた機能も増えてもきました。 全てを暗記する必要も全くありませんが、どんなことができるのかを頭の中に入れておくだけで、来年からのPython生活の選択肢が広がることと思います！ 1つ1つ解説したことで、相当なボリュームになってしましたので、いいねやストックをして何回かに分けてお楽しみください。 本記事が少しでも皆様のお役に立てば幸いです！ 弊社Nucoでは、他にも様々なお役立ち記事を公開しています。よかったら
【Python】基本文法/リスト/ソート - Qiita
print("Hello World") // 半角スペース区切り print("Hello", "World", "paiza")
【必見】Pythonプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリ 10選
はじめに 今回の記事では、学習・開発でPythonを使うプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリを10個紹介する。本記事の対象は主に以下の通り。 実務でPythonを使っているプログラマー Pythonの情報収集に困っている人 Pythonの学習・開発の効率をアップさせたい人 Pythonのフレームワーク・ライブラリを確認しておきたい初心者 Pythonは1991年にリリースされてから今年で30年以上も経過している歴史のあるプログラミング言語なので、情報量が非常に多くどのように開発を進めればよいかわからない人も少なくないだろう。 そこで、本記事では個人の独断と偏見で学習・開発でPythonを使うなら必ず確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。Pythonで実装できるプロダクトは多岐に渡るので、本記事では分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 必見 awe
【機械文芸入門】GPT-2でTwitter小説を呟くbotを作ってみた｜葦沢かもめ
2．学習済みモデルの利用今回は、日本語の学習済みモデルを提供してくれているgpt2-japaneseを使います。ありがたい。小説を学習させたモデルも用意されているので、ちょうどいいですね。 本章ではローカルにクローンして、試しに動かしてみます。README.mdを読んでできる方は、この章は読まなくて大丈夫です。 2-1. モデルはv1の小説モデルを使います。新しいv2もありますが、短い入力にはv1が良いらしいので、何も考えずにv1を選択。 2-2. ダウンロードしたら解凍しておきます。Windowsなので、解凍用のフリーソフト（7-Zipなど）を使います。 2-3. GitHubからgpt2-japaneseをcloneします。 PyCharmの場合は、VCS>Checkout from Version Control>Gitを選択。 URLには、GitHubのページの「Code」をクリッ
ディープラーニングで文章・テキスト分類を自動化する方法
※サンプル・コード掲載 1. あらすじ 人工知能という言葉が、昨今、ますます身近になってきており、Siriなどの対話システムも日々発達してきています。 また、人間の言語を人工知能に解釈させる対話システムの需要が増えると共に、NLP（自然言語処理）のニーズも日に日に高くなって来ています。 NLP分野では、画像処理系や、音声処理系と比較すると、まだ技術的なブレークスルーが起こっているという状況では無く、他の分野に比べて人工知能関連の技術適用は、限定的と言えるかもしれません。 しかしながら、NLPの分野でも、当然、機械学習は使用されますし、ディープラーニングをNLP分野に使おうとする動きも多く見られています。 今回は、その中で対話システムの制御等に使われる、入力文章の意図、主に対話カテゴリーの分類を、NLP、及び、機械学習を用いて、なるべくシンプルな手法で実装してみます。 文章のカテゴリー分類と
Flask入門~公式ドキュメントを読み解く~ Day 2 ~ - 下町エンジニアの雑多ブログ
前回の内容 完成イメージ アプリケーションのセットアップ まとめ 前回の内容 前回の記事では、Anacondaのインストールと最初のFlaskアプリケーション作成を行いました。 今回からいよいよ、公式サイトのチュートリアルを進めていきます。*1 完成イメージ チュートリアルでは、以下のようなブログアプリが作成できます。 インデックス画面 ログイン画面 編集画面 アプリケーションのセットアップ まずは、アプリケーションのセットアップを行います。Ubuntu上でhomeディレクトリに「flask-tutorial」というディレクトリを作り、その中で「fraskr」というディレクトリを作ります。そして、flaskrディレクトリの中に__init__.pyを作ります。 cd ~ mkdir flask-tutorial cd flask-tutorial mkdir flaskr vi ./fla
Python3でTwitterAPIを使い方をどのサイトにも負けないくらい丁寧に解説してみた
Python3でTwitterAPIを使う方法をどのサイトよりも丁寧に解説する 最近Python3を使って日々の作業を便利なスクリプトにまとめたり自動化しているのですが、 ターミナル(シェル)からTwitter触れたら便利じゃね？っと思ったのでまとめてみました。 めちゃくちゃ丁寧に解説しましたのでこれさえ読めば、 今日からPython3 DE Twitteのタイムラインを表示することができます。 TwitterクライアントをPythonで作ってみたい方はぜひ参考にしてください。 TwitterAPIへつなぐための認証情報(トークン)を用意 TwitterAPIを使用するには認証情報(トークン)が必要です。 ですが、このトークン情報を取得するのが思ったより敷居が高いので、 トークンを取得する方法を順をおって解説します。 すでにトークンを取得済みの方はこの手順を飛ばしてコードを組んでいきましょ
【Twitter API】Twitter 情報取得・返信・リツイート【Python】 ｜ enjoyall
Mar 2, 2020/mod: May 4,2020 - 4 min read - プログラミング 【Twitter API】Twitter 情報取得・返信・リツイート【Python】 前回の記事「Twitterで予約投稿」で使ったPythonのTwitter向けライブラリTweepyには投稿以外にもいろいろな機能があります。 使いそうなところをざっくりみて組み合わせるとどんなことができるか見てみましょう。 プログラミングしないで予約投稿をしたい場合はSocialDog使いましょう。 紹介記事: 【フォロワー数向上】Twitter便利アプリSocialDogを参照してください。 Tweepyで扱うオブジェクト Tweepyでは２つの情報が主に使われます。 Statusオブジェクト: メッセージを表すオブジェクト Userオブジェクト: ユーザを表すオブジェクト どのような情報が含まれてい
コードで学ぶAWS入門
各方面でご好評をいただいている本講義資料ですが，この度増補・改訂のうえ書籍として出版することが決定いたしました！ 書籍限定の書き下ろしの３章 (約100ページ分！)を新たに追加して，2021年9月27日に発売予定です． この資料を気に入っていただいた方は，手に取っていただけるとありがたいです． ここで公開している資料は引き続きオンラインで無料で読めますので，ご安心ください🙇
Python multiprocessing vs threading vs asyncio - JX通信社エンジニアブログ
エンジニアの鈴木（泰）です。 今回は、multiprocessingとthreadingとasyncioの違いとはなんだろう？という問に挑戦してみたいと思います。 この問の答えをグーグル先生に聞いてみると、非常にたくさんの情報がヒットします。しかしながら、どの情報も断片的なものばかりで（本記事もそうなのかもしれません）、色々と本を読んだりネットを漁ったりして、情報を補完しなければなりませんでした。 本記事は、僕が調べた限りの情報を集約し、この問に対する結論を１つの記事にまとめたものとなっています。 前提 マルチプロセスとは マルチスレッドとは Pythonにおけるマルチスレッド 本題 マルチプロセス（multiprocessingライブラリ）を利用したほうが良い場合 cpu_sec.py cpu_multiprocessing.py cpu_threading.py cpu_asyncio
爆速で幼稚園児並みのFlaskアプリをHerokuにデプロイしていくぅ！↑↑↑ - Qiita
はじめに 本記事は爆速（1日）でHerokuに幼稚園児並みのアプリをデプロイしていくまでの軌跡である。 Herokuへのデプロイの仕方が主で、Flaskについては幼稚園児並みにしか触れないので注意されたい。 環境 動作OS：Windows10 home ターミナル：Powershell 言語：Python 3 実施手順 venvでの環境構築 Herokuへのデプロイ パイプラインの実装 venvでの環境構築 任意のディレクトリに任意名のフォルダを作成する。 kindergartenというのは幼稚園という意味である。 幼稚園児でも理解できる記事にしていきたいと思う。 pythonでvenvを実行しアクティベートしていく。 WindowsやMac、Linuxでコマンドに差分があるので注意。 ターミナルがPowershellかCOMかでも差分があるので注意。 今回はWindows-Powersh
個人出版した電子書籍の表紙画像をプログラムで生成してみた - karaage. [からあげ]
個人出版した本の表紙をどう作るか問題 先日KDP(Kindle Direct Publishing)で「ゼロから始める情報発信」という書籍を個人出版しました。 ゼロから始める情報発信: No Output, No Value 作者:からあげAmazon 書籍を個人出版したとき、何に一番悩んだかというと装丁ですね。電子書籍の場合は、ずばり「表紙画像」そのものです。書籍の表紙は、顔のようなものですからね。いくつかKindle個人出版関係の書籍も読みましたが、読まれる数に直結するのが表紙のようです。 表紙の重要性は、出版社から出る商業誌でも同じです。出版社から出す場合は、出版社が、それはもう力を入れて表紙を作ってくれるので、作者は悩む必要はありません（作者が表紙まで意図的にコントロールしたい場合は別）。前に、出版社から出した書籍「AI自作教室」の装丁に関しては、詳しくは以下ブログ記事参照ください
![個人出版した電子書籍の表紙画像をプログラムで生成してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1a551164d3f8c9806d746114ba3160d06c458307/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20210702%2F20210702093543.png)
Qiita: 非プログラマーのための Webアプリお手軽開発法
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MeCabとPythonを使用した日本語テキスト分析入門 - Qiita
【初心者必見】Python中級者になるためのテクニック29選 - Qiita
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Flask入門練習日記 Pythonフレームワーク｜物理・プログラミング・Python、Web制作・自己啓発｜note
