PythonでもPythonじゃなくても使える汎用的なMicroservice実行環境 / nikkei microservicePythonでもPythonじゃなくても使える汎用的なMicroservice実行環境 / nikkei microservice
Pythonからはじめる数学入門
Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日本語版まえがき 謝辞 はじめに 1章 数を扱う 1.1 基本数学演算 1.2 ラベル：名前に数を割り当てる 1.3 さまざまな種類の数 1.3.1 分数を扱う 1.3.2 複素数 1.4 ユーザ入力を受け取る 1.4.1 例外と不当入力の処理 1.4.2 分数と複素数を入力 1.5 数学を行うプログラムを
asyncioを用いたpythonの高速なスクレイピング | POSTD
ウェブスクレイピングについては、pythonのディスカッションボードなどでもよく話題になっていますよね。いろいろなやり方があるのですが、これが最善という方法がないように思います。本格的な scrapy のようなフレームワークもあるし、 mechanize のように軽いライブラリもあります。自作もポピュラーですね。 requests や beautifulsoup 、また pyquery などを使えばうまくできるでしょう。 どうしてこんなに様々な方法があるかというと、そもそも「スクレイピング」が複数の問題解決をカバーしている総合技術だからなのです。数百ものページからデータを抽出するという行為と、ウェブのワークフローの自動化（フォームに入力してデータを引き出すといったもの）に、同じツールを使う必要はないわけですから。私は自作派で、それは融通が利くからですが、大量のデータを抽出する時に自作はふさ
PyPIデビュー2015
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Pythonのlambdaだけで、Schemeのcond(条件分岐)っぽいものを実装する長い道のり - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 最近はずっとScheme（いわゆるLispの方言）とかそういうのをいじっていたせいなのか、「あー、関数型っぽく考えてえなあ」という、いわゆる関二病（関数型言語を勉強して二ヶ月目にかかる病気）になってしまっていた。で、そういった「関数型」によくあるアプローチをPythonで書き直した場合は、どういう形になるのだろうか、と思ったので、興味がてら、幾つかのサンプルを書いてみる。最初に、condを実装してみようと思う。 ちなみに、同じようなことを過去に考えていた人はいたようで、fn.pyという名前で公開されていたりします。 実装 例えば、今から階乗を算出する関数を定義してみます。この場合、関数を定義するのに、lambdaだけしか使えない、という縛りをつけます。もちろん、既存の階乗を求める関数を使ってもいけない、とします。 まず、単純に関数のテンプレートを考えてみます。関数のテンプレートは
OLの事務vim日記 - 藻ログ
4月から都会でOLとして働き始めたので, OL的windowsの事務処理環境を手探りで作ってみました. OLとWindows 事務処理といえばOffice, 当然Windowsで行うことになります. 今時のOLは家ではLinuxを使っているはずなので, 自然とシェル環境で困ることになります. Windowsが本当にわからない linuxコマンド使いたい（DOS音痴） Cygwinは嫌い MinGW+MSYS にしてみたい(けど未だによくわかってない) 事務PCなので, 大掛かりな環境は入れたくない（入れられない） WSL ? そもそも Windows7 なので（ry） などのモチベーションから 色々見ていてcmderが良さそうだなと思ったのですが cmder.net 所属機関でフィルタされて落とせなかった（つらい）ので, ConEmu + msys bash の組み合わせで端末環境を整える
Vimを最強のPython開発環境にする2 - Λlisue's blog
本気でPythonをやりたいならあわせて読みたい「え？君せっかく Python のバージョン管理に pyenv 使ってるのに Vim の補完はシステムライブラリ参照してるの？」 2013-06-23 21:30 おしりに追記しました 2013-06-24 10:00 設定等微修正しました 2013-06-24 15:20 quickrunの設定を修正しました 2013-07-03 14:30 間違い等を修正しました 様々な開発環境を試してきましたが、結局Vimに落ち着いてしまっているAlisueです、どうも。 Vimを最強のPython IDEにするを書いてからかれこれ二年ほどが経ちます。 二年もあると新しいVimプラグインが増えるなどし、先の記事内容では最強ではなくなってしまいました。なのでこの辺でもう一度現在の最強をまとめてみたいと思います。 基本方針 プラグイン関係はすべてNeoBu
ソフトシンセを作りながら学ぶPythonプログラミング
PyCon JP 2012のハンズオンセッションで使用したスライドです。ハンズオンに参加して、その場で解説を聞きながら眺めるというようなものなので、あまり自習向けではないです。自習用の資料などは、なんらかのかたちで提供できればと考えています。Read less
PythonによるDeep Learningの実装（Deep Belief Nets 編） - Yusuke Sugomori's Blog
前回、前々回とそれぞれロジスティック回帰（Logistic Regression）、制約付きボルツマンマシン（Restricted Boltzmann Machine, RBM）を紹介しました。 手法の説明については、各記事を参照してください。 今回は、これら２つを組み合わせて実装されている Deep Belief Nets (DBN) について紹介します。今回のコードは長いので、記事の最後の方に載せています。 DBNは Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks [Bengio 2007] で提案されている手法ですが、こちらがDeep Learningのパイオニアと言っても過言ではありません。 DBNは多層ニューラルネットワークの形をしています。従来の研究では、多層にするほど精度が下がるという問題が指摘されていましたが（多層のため誤差の重みが少
Pythonの定番モジュール集 — TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー wiki.python.orgにはUsefulModules(Pythonの定番モジュール集)というリストがある。「開発者に有益な情報を提供するため」と注意書きがあるだけあって，これがなかなか網羅的で便利なので，翻訳しながらご紹介しましょう:-)。 リストを見ると，Web開発やテキスト処理はもちろん，数値解析，ビジュアライズ，ゲーム，GUIライブラリなどバリエーション豊かで，Pythonの全方位ぶりがよく見えてくる。他のカテゴリページへのポインタは，適宜リストをインラインに展開してあるものもあります。べたっと訳しちゃったので，間違いなどあるかも。コメントなどでご指摘いただけるとありがた
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