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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめまして。mayocornです。 先日のABC281で青コーダーになりました! 経歴 20代の主婦。旦那は競プロやってないです。 中学卒業→高校入学→高校中退→バイトを転々とする(ITに関してはSESで半年ほど働いた経験あり)→今の住所に引越してきてからは無職 趣味はゲームで、最近やっているタイトルはファイアーエムブレムエンゲージ、Splatoon3です。音ゲーやカードゲームに熱中してた時期もありました。CHUNITHMは旧レートでベスト枠15.3くらい。でものめりこむほどお金がかかるのでやめました。競技プログラミングは何問解いても
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 私はUdmeyに年間50万??ぐらい教材に投資して常に、Udemyに貼り付いて良い講座ができるのを監視しています。その中で、最後まで講座を受講してその講座の感想を書きたいと思います。私は、優良だと思わない講座は即返金処理を行うので、ここに紹介される講座は、とてもわかりやすいものしか基本的に載せてありません。この記事は更新されていきますので、ご興味ある方はいいねとストックをお願いします。(よかったやつ証明書とかコピペしてここに貼るの正直まじでめんどくさいので、更新するモチベーションに繋がります)。下記に書いてあるものは全部、優良のものだが
class Cat: def __init__(self,name,gender,age): self.name = name # クラス外からもアクセス可能 self._gender = gender # クラス外からアクセス可能だが、慣例的にアクセスしてほしくない self.__age = age # クラス外からアクセス不可 def info_name(self): # クラス外からもアクセス可能 print(f"この猫は名前は{self.name}です") return 0 def _name_change(self,rename): # クラス外からアクセス可能だが、慣例的にアクセスしてほしくない self.name = rename print(f"この猫は名前は{self.name}です") return 0 def __name_change2(self,rename):
記載日:2023/02/05 pythonのclassやmoduleについて、自分なりに考えてみました。 そんなに知見があるわけではないのですが、実際のコードを書いてみて感じたことを記載します。同じ疑問を感じた方にとって、少しでも疑問解消の助けになればと思います。 流れ 以降では、以下のように進めていきます。 ・まず、classとmoduleのそれぞれで同じ機能を書いてみる。 ・次に、それぞれを比較して分かることを考えてみる。 結論を書くと、それぞれに良いところがありました。使う状況によって使い分けていくことになりそうです。 ・moduleのメリット module(__init__.py)のコード量が少なく、Main.pyでの呼び出しもシンプル(インスタンスを作ってない) ・classのメリット classではインスタンスを作ることで、複雑な機能をMain->classへ委任(委譲)できる
import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな2面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuffer2 = [] # ログファイル出力数 logFileNum = 0 # 1ファイルあたりのデータ数 dataNumMax = 100 # 仮のファイル名 MACAddress = "12:34:56:78" # 2面のデータバッファを指定してバッファ格納 def storeDataBuffer(buffNo, dataStr): if (buffNo == 0): DataBuffer1.append(dataStr) else: DataBuffer2.append(dataStr) # 非同期で動かすがasyncは付けない def writeDataToFile(targetBuffNo)
はじめに Elixirが、Qiitaアドベントカレンダー2022プログラミング言語ランキングで断トツのトップなのを知って、Elixirを学び始めたという方も多いかとおもいます。 私も昨年学び始めました。Elixirはとても楽しい言語です。 どこが楽しいのか? introductionに書いてある説明をみたり、パイプ演算子や、Enumの使い方を理解し、Elixirのデータの処理をプログラムで記述する術に触れてみて、この半年間で、Elixirの「虜」になってきました。 しかし、私がいままで使ってきた、Python,JavaScript等にあった、Classがありません。 虜になったからといって、Classの無い言語でいままでのように、プログラムを作れるだろうか? 今までの、クラスを使ったプログラミングパラダイムを捨てて、Elixirに移行していいのでしょうか? Elixirには、Classはな
はじめに どうもこんにちは。データアナリストをしているkunishouです。2022年も残すところ今日、明日のみ。皆さん年の瀬をいかがお過ごしでしょうか? 私は先日無事に仕事を納めることができましたが、仕事も勉強も何もしなくていい日が数日続きすでにソワソワしてきました。この禁断症状を抑えるべく、2022年の技術動向の振り返りもかねて、 2022年のPython/データ分析関連の人気記事をまとめてみることにしました(完全に思い付きです)。 本記事では、2022年にQiitaに投稿された Python/データ分析関連の記事の中から いいね数の多かった150記事をピックアップし表にまとめました。 年末年始の暇つぶしがてらにでも読んでもらえたら幸いです。 モチベーション 実はQiita公式からも毎年1月にQiitaの人気記事のランキングが公開されています。ただ、Qiita全カテゴリでのランキングで
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダ
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち(個人的にそう思う) そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった! 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
はじめに 皆さんVisual Studio Code(以下VSCode)使ってますか? 私はメインで使っているのですが、自分なりにしっくりくる設定や拡張機能がある程度揃ってきたので公開しちゃいます。 おすすめ設定だけではなく、おすすめの機能もできる限り紹介したいと思いますので、最後までぜひお付き合いください。 ※プログラミング言語固有の設定の解説は軽めですのでご了承ください。 GIF画像が小さい場合は、クリックして頂けると拡大して表示が可能です デフォルト機能編 Local History機能 Gitは非常に便利なので、皆さん使われていると思います。 Gitはコミット単位で履歴が管理できますが、保存単位で履歴が見れると嬉しいな、保存単位で復元できると嬉しいな、と思うことはないでしょうか。 私はVSCodeは自動保存をオフにして、手動で保存するので、保存単位で履歴が見れると嬉しいなと思うこと
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
0.はじめに 2020年の5月よりAtcoderのコンテストに参加してから一年経った、現在水色コーダーとなりました、H20と申します。 AtCoderではPythonを使用して参加しており、水色になるまでに様々なアルゴリズムを使用しました。 アルゴリズムについてはほとんど自作せず、有識者の作成されたスニペットを調べては、ある程度理解しながら使用していました。 この記事では、Pythonにてあるアルゴリズムを使用する際にお勧めな書き方の説明をしているスニペットの記事に、それを利用してACしたコードを添えて紹介していきたいと思います。 (ただ、私のACコードは極力見ないで自力で解いてください。綺麗とは言い難いので…) 1.目次 ※各アルゴリズムで紹介している問題は、感覚的な難易度順に並べています。基本的に後半は解けたら凄い!くらいの想いで載せてます。 解き方は多種多様であり、特に難易度の低い問
はじめに Pythonは今最も習得希望人口の多い言語である。 それはヘビーなデベロッパーからライトなオフィスコンピューティングまで多岐にわたる。 おそらく「Pythonを使えば○○ができる」と喧伝されているのを見聞きしているからだろう。 この記事ではそんなPythonを一から導入し開発できるようにすることを主にする。 OSのセンテイ Pythonの開発でもっとも優れたOSはWindowsである。 単純にPython.orgの公式から対象のバージョンをいくつか選んでダウンロードして適当にインストールすればそれですべてを始められるので、MacやLinuxのようにシステムデフォルトと別verとのインストール共存やパッケージ管理ツールを意識する必要はない。 パスは通るし、複数のバージョンを同時に入れてもビルドバージョンですら分けて共存できるので簡単。 処理系 Pythonはインタプリタ界の変態言語
オブジェクト指向 1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Cl
Information 2024/1/8: pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12: 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
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