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必要なのはブラウザだけプログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築です。 PyQでは環境構築なしで、ブラウザをひらけば10秒でプログラミングを始められます。 読む・書く・動かすサイクルで定着PyQのエディター画面では、実際にブラウザの後ろでPythonが動いています。これにより、教材を読む→コードを書く→実際に動かすという流れを画面内で完結できます。もちろん、自分で内容を変更して、動かして試してみることもできます。 あなたの興味に寄り添う、1500問以上から選べるコンテンツPyQでの学習は、数個の問題からなる「クエスト」という単位で進みます。 600クエスト・1500問以上存在するすべてのクエストは、好きな順に学び放題。 関連の深いクエストはパート・コースにまとめられており、 直感的に様々なクエストを組み合わせて、自分の興味のある分野を学べます。
NGINX Unit ホームページは以下 www.nginx.com もしくはミラーだけどGitHubが以下となる github.com RestAPIやJSONで設定できる、phpのPHP-FPMやpythonのwsgiサーバーなど言語ごとのアプリケーション・サーバーを集約したアプリケーションサーバーという感じ。なのでNginxの後ろで動くサーバーという認識で大丈夫なのかな? まだversionは0.1なので、今後どんどん成長していくはず。 現状は以下に対応しているとのこと Python 2.6, 2.7, 3 PHP 5, 7 Go 1.6 or later ざっくりとした所感 プロダクトに関して 言語ごとのミドルウェア運用がNGINX Unitに集約されて嬉しい可能性がある Docker + NGINX Unit も嬉しいが、NGINX Unitだけでも十分に嬉しいかも ベンチマーク
いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 機械学習を勉強するときは、Pythonの環境を構築し、JupyterNotebookを使って、実際に手と頭を動かしながら行うのが効率的です。が、アルゴリズムの理論そのものの理解がすでにしんどい上、過学習対策のための正則化、汎化性能の評価、クロスバリデーション、不均衡データや少ないデータはどうすればいいか、などなどいちいち難しいことを数多く勉強しなければなりません。 その上、、、、機械学習での学習は、1度やれば終わり!ではなく、パラメータチューニングしたり、データを増やしたり加工したりしながら、繰り返しなんども行う必要があります。一見ビジネス寄り&アカデミックな雰囲気を醸し出していますが、実際のところは、非常に泥臭い作業のオンパレードです。 が、、、、、
http-prompt インストール 使い方 操作例1 操作例2 その他の操作例 http-prompt github.com HTTP Prompt - An interactive command-line HTTP client(公式ページ) HTTP Promptは自動補完、シンタックスハイライトが効くインタラクティブなコマンドラインHTTPクライアント。 説明に書いてあるようにHTTPie (HTTPクライアント)+ prompt_toolkit(インタラクティブコマンドラインライブラリ)のようなツール。 prompt_toolkitを使ったツールには下記ツールもある。 wonderwall.hatenablog.com wonderwall.hatenablog.com インストール pipでインストールできるので下記コードを実行。 $ pip install http-pro
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「~してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05: 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 外出した資料を会社へ提出するために報告書を作っています. 聴講した講演のスライドを探しているのですが,まとめたくなったのでまとめてみます. (2016/9/23現在) 2015年版はTechStarsBlogにありました PyCon JP 2016 講演全体スケジュール PyConJP yotuube チャンネル PyCon JP 2016 公開済みスライドまとめ #pyconjp #pyconjp2016 PyCon JP 2016 招待講演 / Invited Talk] Pythonを含む多くのプログラミング言語を扱う処理フレームワークとパターン (ja) Blockchain for Pythonistas (ja) マイクロサービスを利用する側のパフォーマンス向上策 (ja) 週末サイ
今回はソケットプログラミングについて。 ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。 ホスト間の通信やホスト内での IPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている。 そんな幅広く使われているソケットだけど、取り扱うときには色々なアーキテクチャパターンが考えられる。 また、比較的低レイヤーな部分なので、効率的に扱うためにはシステムコールなどの、割りと OS レベルに近い知識も必要になってくる。 ここらへんの話は、体系的に語られているドキュメントが少ないし、あっても鈍器のような本だったりする。 そこで、今回はそれらについてざっくりと見ていくことにした。 尚、今回はプログラミング言語として Python を使うけど、何もこれは特定の言語に限った話ではない。 どんな言語を使うにしても、あるいは表面上は抽象化さ
はじめに こんにちは、Python界のテリー・ギリアムです。こんな記事を見かけて、Pythonの開発環境を作るのが面倒という認識が広まるのは良くないなあと思って書きました。ただの突っ込み記事です。 qiita.com そのツールほんとに要りますか? 出だしにこんなセクションタイトルがありました。 その仮想環境本当に必要ですか? たしかに仮想環境要らないひとは要らないよねっていうのは同意です。その場合、入ってるPythonのsite-packagesにどんどんパッケージがインストールされるだけなので、手動で消せる人はそれでいいし、そもそもパッケージのバージョンとか知るかって人はそのままパッケージインストールすればいいと思います。 とはいえ、複数のプロジェクトでパッケージのバージョンがぶつかったら困る人とかいるし、そういう人は仮想環境を使うことになるでしょう。で、件の記事ではいろいろなツールを
Pythonの仮想環境構築(2017年版) pyenvとpyenv-virtualenvとvirtualenvとvirtualenvwrapperとpyvenvとvenv Pythonvirtualenvpyenv 追記 2017/01/29 突っ込み記事を書いていただきました。ありがとうございます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 コメント欄で@shibukawaさんも述べられていますが、virtualenvとvenvはほぼ同じなので、実質はpyenv or virtualenv(venv)の2択だけど、virtualenvが既にデファクトスタンダードとして地位を確立しているとのこと。 記事内ではpyenv推しをしていますが、virtualenvを使うことにします。僕はライトPythonユーザなので周辺環境はできるだけデファクトに乗っかって楽をしたいので。 はじめに Pyt
はじめに こんにちは、最近Pythonをまた書き始めたマンです。なんか古い記事が参照されててだいぶ害があるので現状にあったやつにします。 Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog 要点 これからPythonを使い始める人、という前提に立っているので今更Python2系を使い始める意味はない。*1ということでPython3系(現時点最新安定版のPython3.6.0)を使いましょう。 標準を使うのがよい(venv + pip) 自分がよく分かってないツールは使わないほうがいい Python2系を使う人は、上にリンクしてある記事にあるとおりなんですが、Python2.7を使うのであれば pip + virtualenv 一択だと思います。やり方は下にある内容と変わりません。 以下コピペ macOS Homebrew
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
gistfile1.md CVE-2016-7401 https://www.djangoproject.com/weblog/2016/sep/26/security-releases/ https://hackerone.com/reports/26647 pythonのcookie parserが ; 以外もpairsの区切り文字として解釈するので、google analyticsのreferrer経由でsetされるcookieを使ってCSRF tokenを上書き可能だったという問題。 django側でcookie parser自前で実装、python本体は直ってないようだ https://github.com/django/django/commit/d1bc980db1c0fffd6d60677e62f70beadb9fe64a 多くのcookie parserは、pairsの区
PyCon JP 2016の面白かったTalkをまとめる。今年も最高だった。やっぱりこうやって社外のコミュニティに参加して、新鮮な情報や知識を入れることは大事なことだ。モチベーションも自然と高まるので、より技術力向上に精が出るだろう。ではでは、Talkのまとめ。 週末サイエンティストのすすめ PyConJP2016: 週末サイエンティストのススメ from Yuta Kashino www.slideshare.net 研究リテラシーをもって、週末に研究する。オープンデータはWebに転がっているので誰でも週末に研究ができる。こういうことをやらないとデータ解析とかのスキル上がらないなぁと思う今日この頃。kaggleとか始めるのもよいと思っていたが、こういうのを始めて、blogに研究を公開するのもありか。 Pythonで作るWebクローラ入門 speakerdeck.com 違うTalkを聴き
プレゼンテーション:HTTPプロクシライブラリproxy2の設計と実装 | PyCon JP 2016 in TOKYO PyCon JP 2016で以前作ったPython製HTTPプロクシライブラリについて発表した。 HTTPプロクシライブラリproxy2の設計と実装 from inaz2 きちんとPython 3対応にした状態で発表できなかったのが少し心残りではあるが、以前の発表であまり触れられなかった実装面のあれこれについてまとめることができてよかった。 また、Accept-Encodingの扱いが雑で、うまくいかないケースが出てきていることに気づけたという点でも、よい機会だった。 スタッフ、参加者の方とも交流することができ、楽しいイベントでした。 PyCon JPスタッフのみなさま、ありがとうございました。
Pythonで作るWebクローラ入門の発表資料 https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/32/
概要 CentOSでのpyenv, pyenv-virtualenvの環境構築おぼえがきです。システム全体で使う事を想定し、pyenvはよくあるユーザhome下の.pyenvではなく/usr/local/pyenv配下に入れます。 インストール ※ sudo設定が変更されます。検証無しにクリティカルなサーバに実行するのはやめてください ansibleでインストールします (GitHub) ansibleが実行できる環境は事前に用意しておいてください site.ymlの変数値を変えるとユーザをvagrant以外にしたり、インストール先を/usr/local/pyenv以外にできたりします。 sshパスワードが必要な場合は-kオプションを付与してください sudoパスワードが必要な場合は-Kオプションを付与してください 192.168.33.11は適当なアドレスに変えてください 「,」はゴミで
自分の環境を構築する方法のメモ リモートで作業する時に必要になったのでメモる 参考にしたサイトの方がわかりやすい可能性あり 環境は、mac OSX: Yosemite です。 pyenvはpython環境を管理するものです。 標準とは違う環境のpython環境を作成できます。 参考URL: pyenvおよびvirtualenvの使い方 pyenvでPython環境を管理する方法 pyenvとvirtualenvを使ってみる 説明とか読みたくない人(知識のある人) https://github.com/KodairaTomonori/Qiita/blob/master/shell/construct_pyenv.sh これをコピーして、実行するとホームに環境が構築される ホーム以外に構築したい場合は、~/の部分を任意のpathに書き換えたらできます。 ※~/.bash_profileに追加書
ずっとPython2.7を愛用してきたが,人からもらった言語処理系のスクリプトがPython3を使用していたので,これを機に3.X系に乗り変えようとした. 乗り換える前に2.X系と3.X系の違いを調べてみると,どうも思っていたのと違う. 結局どっち使い続けるのがいいのだろ?と思い,いろいろと漁ってみると公式サイトに,「どのバージョンを使うかは,何をしたいかにほぼ依存する」といった記述があった笑. そこで,ぼくも食わず嫌いしていたpyenvを使ってみることにした. そんなこんなで,先駆者達の知恵を拝借し,自分の環境にpyenv-virtualenvを導入した時のメモを残しておく. pyenvとvirtualenv pyenv Pythonのバージョン切り替えに使用 基本的にPythonのバージョンごとに管理 同一バージョンで複数のPython環境を管理不可能(パッケージが混在する) 数値計算
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