（改訂版）三項演算子は本当に読みにくいのか。TypeScript で分かった 後置 else if メソッド の効果
本記事はこちらの改訂版です。コードも改良しています。 三項演算子は本当に読みにくいのか コードをドキュメントのように読みやすくすることは非常に多くのメリットがあります。 そして、プログラミング言語自体にも読みやすくするためだけに存在する構文があります。 その１つが三項演算子です。 いやいや、三項演算子は読みにくいだろう、と思われた方は多いと思います。 しかし、読みやすいケースがあることも私は経験しています。 あなたも経験しているかもしれません。 なぜ、読みやすさに差が出るのか。調べていった結果、ポイントが分かりました。しかし、それを言語仕様として持っているものはありません。 そこで、TypeScript で読みやすい三項演算式を書くためのメソッドを開発したのでご紹介します。 そのメソッドを使った TypeScript のコードは、次のようになります。 Python の条件式（三項演算子）に
Excelを自動化できる！Pythonのモジュール「OpenPyXL」で効率化してみた
DX(デジタルトランスフォーメーション) Excelを自動化できる！Pythonのモジュール「OpenPyXL」で効率化してみた 現在では表計算ソフトのExcelは企業の業務に欠かせない存在となっていますよね。 ですが、実際に活用していくと不便さを感じる場面もあり、これが業務の足かせとなって効率を下げてしまうことも。ところが今このExcelはプログラミング言語「Python」と組み合わさることで、操作を自動化して業務の効率化を行えるようになっています。 ちなみにどうやって自動化を行うのかというと、ExcelとPythonを結び付けるモジュール「OpenPyXL」を活用していくのです。 今回はこのExcel＋Pythonで何ができるのかからExcel＋Pythonを実現する「OpenPyXL」の基礎や準備について。また、簡単なExcelファイル、「シート」「セル」の操作方法をそれぞれ説明して
Pythonでも簡単にGUIは作れる - Qiita
PythonだってGUIを作りたい Pythonで書いたプログラムを実行して使う場合、**『GUIで入出力できたら便利なのに…』**と思うときはありませんか？ 誰かにプログラムを配布する場合でも、CUI(コマンドラインから入出力)はあまり親切とは言えません。 特にITスキルの高くない人にとっては、CUIは拒絶反応を起こすこともあります。 Pythonでも簡単にGUIを作れたら… そんな場合、PySimpleGuiを使ってみてはいかがでしょうか？ PySimpleGuiは誰でも簡単にGUIを実装できるのが特徴で、PySimpleGui公式ドキュメントによると、PySimpleGuiはすぐに習得でき、コード量も他のGUIライブラリ(Tkinter、Qt、WxPythonなど)の1/2～1/10程度で済むとのこと。 百聞は一見にしかずなので、まずは下記のコードと実行結果をご覧ください。 impo
Coconut Programming Language
Coconut Simple, elegant, Pythonic functional programming. GitHub Tutorial Documentation FAQ Coconut is a functional programming language that compiles to Python. Since all valid Python is valid Coconut, using Coconut will only extend and enhance what you're already capable of in Python. Coconut aims to enhance the repertoire of Python programmers to include the tools of modern functional programmi
【Python】もうprintデバッグはいらない？ / PySnooperで楽々デバッキング - フリーランチ食べたい
Hacker NewsとRedditでバズっていたPythonのデバッグツールが便利だったので紹介です！ PySnooperというライブラリです。 Hacker News - PySnooper: Never use print for debugging again Reddit - PySnooper: Never use print for debugging again ※追記 想像以上にたくさんの方に読んでいただき、printデバッグなど他のデバッグ方法との比較について追記として文末に補足しました。釣りタイトルですみませんでした…🙇 何ができるライブラリか 一言で言うと「デバッグがめちゃくちゃ簡単にできるライブラリ」です。 github.com 例を見たほうがわかりやすいと思うので見てみましょう。 インストールは pip で行えます。 pip install pysnooper
シェルスクリプトの代わりにPythonを使う - オープンソースこねこね
これまで、開発や運用時に使う、ちょっとしたコマンドラインツール、自動化スクリプトは、主にBashのシェルスクリプトで実装していたのですが、最近このような用途にはPythonを使うようにしています。 Bashスクリプトへの不満 スクリプトの実装方針 ポータビリティ重視のための縛りPythonプログラミング Tips __future__モジュールでバージョン2、3両方に対応させる バージョン2、3で異なるモジュールを、同じ名前で読み込む バージョン2、3を判別する関数を用意する よく使うスニペット 文字に色をつける 赤い文字でエラーメッセージを出力して終了する 外部コマンド実行する テキストをファイルに出力する ファイルに実行権限をつける スクリプトの同時、多重起動防止する コマンドライン・オプションの解析 HTTPリクエスト まとめ Bashスクリプトへの不満 Bashのスクリプト実装にお
この１０年間のプログラミングの変化｜山本一成🚗TURING
はじめましてnoteの皆さん、名人を倒した将棋プログラムPonanzaというものを作っていた山本一成と言います。この度ははてなから引っ越してきました。2018年になったので新しくブログ書いてみようかなぁ〜ってはじめました。 私がプログラミングをはじめたのは大学生だった時ちょうど10年前でした。そして今2018年になって、同じプログラミングにしても色々変わったなぁという印象です。今日はそのへんを皆さんと共有できたらなぁ〜と書きました。 あくまで私の観測範囲内での話をすればですけど、10年前のプログラミングの世界は速く動くことがかっこよかったです。実際にかっこいいだけでなく、必要とされる場面も多かったような気がします。私が愛用しているプログラミング言語はC++(シープラスプラス)と言って、まあそれは高速に動作することだけを意識して作られた言語でした。 加えて、今から考えれば一体なんでそんなトリ
Scrapy | A Fast and Powerful Scraping and Web Crawling Framework
pip install scrapy cat > myspider.py <<EOF import scrapy class BlogSpider(scrapy.Spider): name = 'blogspider' start_urls = ['https://www.zyte.com/blog/'] def parse(self, response): for title in response.css('.oxy-post-title'): yield {'title': title.css('::text').get()} for next_page in response.css('a.next'): yield response.follow(next_page, self.parse)EOF scrapy runspider myspider.py
「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました - orangain flavor
2016-12-23更新: 電子書籍書籍版の情報を更新しました。電子書籍版も好評発売中です！ Pythonを使ってクローリング・スクレイピングを行い、データを収集・活用する方法を解説した書籍です。 Pythonの基本から、サードパーティライブラリを使ったスクレイピング、様々なサイトからのデータ収集・活用、フレームワークScrapyの使い方、クローラーの運用までを扱っています。 Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログ (3件) を見る クローリング・スクレイピングとPython Pythonは言語自体の書きやすさ、ライブラリが充実していること、データ解析との親和性が高いことなどから、クローリング・スクレイピングに向いている言語です。
pyenv + venvでPython3環境を構築する - $shibayu36->blog;
機械学習のモチベーションを上げるためにTensorFlowを触ろうとしている。まずは環境設定でしょうということで、ひとまずPython3環境を作る。今はpyenv + venvで作るのが良いみたいなので、それでやってみたメモ。 pyenvでpythonをインストールする pyenvが必要かどうかフローチャート - Qiita も参考にしたのだけど、まあ細かくPythonのversionを指定したくなる時もありそうだし、とりあえずpyenvを入れておく。 自分は anyenv を使っているので、それでpyenvをインストール。 $ anyenv install pyenv 次にpyenvでpython 3.6.1をインストール。 $ pyenv install 3.6.1 $ pyenv versions system * 3.6.1 (set by /Users/shibayu36/.an
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
Pythonエンジニアが紹介する、Pythonの超便利なライブラリ・フレームワーク13個 -
Photo by hoerner_brett 秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、今回はPythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介していきたいと思います。 といっても割と定番のものを中心に使っているので、既にPythonをがんがん使っている人にとっては「知ってるわ！」というものも多いかと思います。「最近Python書くようになりました～」という人たちにも「これ良い！」ってものが見つかればと思います。 ちなみに前回はPython2系と3系の違いについて書いてますので、「3系に移行しよっかなー」と考えている人は合わせて見てみてください。 paiza.hatenablog.com ■Pythonの便利なライブラリやフレームワーク ◆Web開発系フレームワーク ◇Django みんな大好き有名なDjango。RubyでいうところのRailsのような……全部のせ的な
【Ruby】PythonプログラマーがRubyを触って感じたこと - 歩いたら休め
Pythonプログラマーというか、元々Python（ときどきR、C言語）で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。 もし自分と同じような立場の人（これから後輩としてもどんどん増えていくかも！）がいたら、「ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ」と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も「どこが分かってないのか説明できない」状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。 たまに2ちゃんねるのオカルト板である「見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ」みたいな感覚で、なかなか面白い経
TopCoderで世界と渡り合う日本IBMの異才――夷藤勇人
もしあなたが美しい（あるいはトリッキーな）コードが飛び交う世界を知りたいと願うならそれはTopCoderに参加することで容易に実現することができる。このTopCoderに参加している数少ない日本人で、生涯プログラマーを宣言する人物にTopCoderの魅力を聞いた。 世にハッカーと呼ばれる人は数多く存在すれど、日常生活においてわたしたちがそうした人たちのコーディングを目の当たりにする機会はまれである。 しかし、美しい（あるいはトリッキーな）コードが飛び交う世界を知りたいと願うならそれは容易に実現することができる。そこには国籍、年齢、過去の栄光……そのいずれもが何の意味も持たない、コードのみが支配する世界が広がっている。 そんな世界の1つとしてTopCoderが挙げられる。世界中からトップレベルのプログラマーが参加するプログラミングコンテストとして知る人ぞ知るTopCoder。日本ではいまひと
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Python のバージョン毎の違いとその吸収方法について - CUBE SUGAR CONTAINER
この記事の目指すところ 現在 Python はバージョン 2.x 系と 3.x 系という、一部に互換性のないふたつのメジャーバージョンが併用されている。 その上で、この記事にはふたつの目的がある。 ひとつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いについてまとめること。 現状、それぞれのバージョン毎の違いはまとまっているところが少ない。 自分用に、このページだけ見ればひと通り分かる！っていうものがほしかった。 ふたつ目は、2.x 系と 3.x 系の違いを吸収するソースコードの書き方についてまとめること。 こちらも Web 上にナレッジがあまりまとまっていない。 これについては今 python-future というパッケージがアツい。 尚、サポートするバージョンは以下の通り。 2.x 系: 2.6 と 2.7 3.x 系: 3.3 と 3.4 本題に入る前に、最近の Python 事情についてまとめ
Visual StudioでPythonを書くべき理由 | POSTD
最近、 Visual Studio 2015 がリリースされました。Pythonにも対応しており、 Python Tools for Visual Studio （PTVS）を使うことで、編集やインテリセンス、デバッグ、プロファイリング、Azureへのパブリッシングなど、ほとんど全ての機能が利用可能です。その詳細や ビデオチュートリアルの一部、ドキュメンテーション、その他のソース はvisualstudio.comで見ることができます。また、 Python Tools 2.1 や Python Tools 2.2 beta についてはリンク先のブログ記事をご覧ください。今回の投稿では、Pythonで仕事を始める際にVisual Studioの使用を検討すべき理由について話していきたいと思います。 非常に便利なインテリセンス 何だかインテリセンスについてはいつも話していますね。Visual
Scrapy 1.0が公開されました - orangain flavor
Pythonの有名なWebスクレイピングフレームワークのScrapyがバージョン1.0になりました。*1 0.24からの主要な変更点は下記のとおりです。 SpiderでItemの代わりにdictを返せるようになった Spiderごとにsettingsを設定できるようになった Twistedのloggingの代わりにPythonのloggingを使うようになった CrawlerのコアAPIがリファクタリングされた いくつかのモジュール配置場所が変更された 他にも数多くの変更点がリリースノートに記載されています。 Scrapy 1.0の感想 大きな機能の追加よりも、APIの整理と安定性の向上がメインのようです。これまではバージョンを重ねるごとに便利になっていくものの、あまりAPIが安定していない印象でしたが、APIを安定させた区切りのリリースと言えるでしょう。1.0というメジャーバージョンに到
【長編ポエム】関数型言語が分からんお前でもPythonなら分かるやろ：第2回 関数を生成する関数はすごいよ編 - Qiita
はじめに これは、関数型プログラミングの特徴を Python で説明した長編ポエムです。 Python を知らなくてもなんとなく分かるように書いたので、PHP や Java や JavaScript の人も読んでみてください。 【ゴール】 「なぜ関数プログラミングは重要か」という文章で重要とされている「高階関数」と「遅延評価」について理解してもらうこと (遅延評価の説明は次回) 【執筆動機】 関数型な人による関数型の説明がつらいため (関数型の利点を関数型言語で説明されても、関数型言語を知らん人には伝わらんわな) 関数型界隈の騒動を利用して漁夫の利を狙うため (関数型で騒動が起きる → 関数型に注目が集まる → 関数型を勉強するニワカが増える → SICP や OCaml や Haskell に挑む → みんな挫折する → もっとわかりやすく説明してくれ → さっそうと Python が登
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Microsoft、「Visual Studio Code」の新しい拡張機能「Jupyter」を発表／「Python」言語拡張と切り離して、それ以外のプログラミング言語でも利用可能に
