Welcome to Snakemake’s documentation! — Snakemake 4.3.0 documentation
The Snakemake workflow management system is a tool to create reproducible and scalable data analyses. Workflows are described via a human readable, Python based language. They can be seamlessly scaled to server, cluster, grid and cloud environments, without the need to modify the workflow definition. Finally, Snakemake workflows can entail a description of required software, which will be automati
[Python]可読性を上げるための、docstringの書き方を学ぶ（NumPyスタイル） - Qiita
日々Pythonの色々な記事がアップされているものの、あまりdocstringに触れている日本語の記事が少ないな・・ということで書きました。 そもそもdocstringって？ Pythonの関数だったりクラスだったりに記述するコメントです。 JSDocだったりのPython版です。 書き方は、最初結構他の言語と違うな・・という印象を受けました。 docstring書くと何が嬉しいの？ 後で見直したときに、すぐ内容が把握できるよ Guido の重要な洞察のひとつに、コードは書くよりも読まれることの方が多い、というものがあります。 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント 最初は少し時間がかかっても、書いておくと後でコードを読み直した時の負担が減ります。 関数などを扱う際に、内容を見たりできるよ jupyter などであれば、nbextentionsでhinterlandを有効化する
![[Python]可読性を上げるための、docstringの書き方を学ぶ（NumPyスタイル） - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/dfaa047843f04e332970c0a74f1e00605d8ee219/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzaW1vbnJpdGNoaWUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTAzNTFhOWFiMzVlNjQwNDIxNzY0MDEzZTMzZTZhNmZk%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2c9035999f00da0029accbe8604c4563)
Frequently Asked Questions - mypy 1.10.0 documentation
First steps Getting started Type hints cheat sheet Using mypy with an existing codebase Type system reference Built-in types Type inference and type annotations Kinds of types Class basics Annotation issues at runtime Protocols and structural subtyping Dynamically typed code Type narrowing Duck type compatibility Stub files Generics More types Literal types and Enums TypedDict Final names, methods
Variable Annotation と Cython でお手軽高速化 - Qiita
みなさん Cython 使ってますか？私は使っていません. というのも次の理由があったからです. コンパイルが面倒... C じゃなくて Python が書きたいんだけど... Python のコードを実行不可にしたくない or デコレータが見にくい... これらのうち上記2つはこれまでも解決されていました. IPython の Cython Magic を使う Pure Python Mode を使う 最後の一つに関しては先日 Cython 0.27 によって解決されました。 Variable Annotation を使う Python は v.3.5 より Type Hints (PEP 484) が追加され, v.3.6 より Variable Annotation (PEP 526) が追加されました. そして, 現在最新版である Cython 0.27 より Variable A
Pythonを速くするTIPS集（計測・ビルドインの各機能・Cython・Numba・etc） - Qiita
色々Pythonを速くするための世の中に方法はありますが、本記事ではCythonやPyPyなどの高速化のTIPSに触れていきます。 この記事で触れること プロファイラーなどの計測関係 ビルドインモジュールなどの機能 Pythonのキャッシュ関係 Cython Numba PyPy（紹介だけ） その他一部のサードパーティーのライブラリ関係 この記事で触れないけどそのうち書くかもしれない内容 並列処理（multiprocessing）、並行処理（threading）、非同期処理（asyncio）、それらの組み合わせ（concurrent.futures）など Dask関係 PyPyの踏み込んだ検証内容など 話題のVaex 記事で使う環境 Windows10（ローカルのJupyter）とUbuntu（クラウド上のカーネル）で進めていきます。 言語はPython3.7.1（win）とPython3
PythonのDaskをしっかり調べてみた（大きなデータセットを快適に扱う） - Qiita
PandasやNumPyの並列処理だったり、メモリに乗り切らないデータを扱う際などによく見かけるDaskライブラリ。 ただ、細かいところまで触れている日本語の資料があまり無かったので、公式ドキュメントなどをしっかり読んでみてまとめてみました。 ※Daskのドキュメント既に読まれている方はご存知かと思いますが、ドキュメントがかなりのボリュームなのと、細かい所まで把握するのを目的とするため、本記事も長めです。仕事などの都合でさくっと使われたい方には向いておりませんので、そういった場合は別の記事をご参照ください。 どんなライブラリなのか Pythonで並列処理・分散処理などを簡単に扱ってくれる。 Pythonでよく使われるライブラリとかなり近いインターフェイスを提供している（NumPy、Pandas、Scikit-Learnを中心に、他にもTensorFlow・XGBoostなども）。 必要な場
Dask — Dask documentation
Dask is a Python library for parallel and distributed computing. Dask is: Easy to use and set up (it’s just a Python library) Powerful at providing scale, and unlocking complex algorithms and Fun 🎉 How to Use Dask¶ Dask provides several APIs. Choose one that works best for you: Dask Futures parallelize arbitrary for-loop style Python code, providing: Flexible tooling allowing you to construct cus
Home - scrapbook 0.5.0 documentation
Welcome to scrapbook¶ scrapbook is a library for recording a notebook’s data values and generated visual content as “scraps”. These recorded scraps can be read at a future time. This library replaces papermill’s existing record functionality. Use Case¶ Notebook users may wish to record data produced during a notebook execution. This recorded data can then be read to be used at a later time or be p
Home - papermill 2.4.0 documentation
Welcome to papermill¶ Papermill is a tool for parameterizing and executing Jupyter Notebooks. Papermill lets you: parameterize notebooks execute notebooks This opens up new opportunities for how notebooks can be used. For example: Perhaps you have a financial report that you wish to run with different values on the first or last day of a month or at the beginning or end of the year, using paramete
PapermillでJupyter Notebookをコマンドラインから実行する - Qiita
使い方 CLIで実行する CLIで次のように実行します。第1引数が実行するNotebookで、第2引数が各セルの出力結果を保存するNotebookです。 $ papermill papermill_example.ipynb papermill_example_output.ipynb Input Notebook: papermill_example.ipynb Output Notebook: papermill_example_output.ipynb 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1/2 [00:01<00:01, 1.56s/it] Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/anaconda3/bin/pap
zipapp — Manage executable Python zip archives
Command-Line Interface¶ When called as a program from the command line, the following form is used: If source is a directory, this will create an archive from the contents of source. If source is a file, it should be an archive, and it will be copied to the target archive (or the contents of its shebang line will be displayed if the –info option is specified). The following options are understood:
jinja2入門 その1 | Python学習講座
基本的な使い方 文字列の埋め込み プレースホルダに{{変数名}}を使用します。 from jinja2 import Template tpl_text = '僕の名前は{{ name }}です！！{{ lang }}が好きです！！' template = Template(tpl_text) data = {'name': 'Kuro', 'lang': 'Python'} disp_text = template.render(data) # 辞書で指定する print(disp_text) # 僕の名前はKuroです！！Pythonが好きです！！ プレースホルダをもった文字列tpl_textから、テンプレートオブジェクトを生成します。renderメソッドで値を指定すると、戻り値として文字が埋め込まれたデータが返されます。 テンプレートファイルの読み込み さて、通常、上のコードのように
シリアライズ - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "シリアライズ" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2020年8月） コンピュータプログラミングにおいて、シリアライズ (英: serialize) もしくはシリアル化という用語は、次のような異なる2つの意味を有する。 コンピュータ実行時の用語として：一つあるいは複数の「コンピュータ資源」（コンピュータ作動時に必要なもの、通常プログラム実行時に要求されるコンピュータリソース。具体例：CPU、メモリ、入出力先など）を、複数の主体（具体例：プログラム）が利用しようとする際、一時点に一つの主体だけが利用するように、順番づけて調整するこ
12.1. pickle — Python object serialization — Python v2.6.4 documentation
pickle — Python object serialization¶ Source code: Lib/pickle.py The pickle module implements binary protocols for serializing and de-serializing a Python object structure. “Pickling” is the process whereby a Python object hierarchy is converted into a byte stream, and “unpickling” is the inverse operation, whereby a byte stream (from a binary file or bytes-like object) is converted back into an o
Python3.xのアスタリスク逆引き - Qiita
前書き 意外と簡潔にまとめた記事が無かったので書いた。 Python初心者がさっくり理解できることを目的としている。 関数を呼び出すとき アスタリスク *
Pythonのフレームワークを理解するために必要な知識メモ - Qiita
Pythonの本を読んで学んだことをメモしてきます Pythonの勉強中です。読んだ本に関しては、以下ブログ記事参照下さい。 内容的には、この記事では、特にPythonで書かれたフレームワーク（具体的にはTensorFlow、PyTorch等のディープラーニングのフレームワーク）を理解するのに必要だった知識を中心にメモしています。 以下は前提です。 当方、永遠の初心者です。優しくして下さい Pythonの基礎中の基礎は理解している読者を想定しています printの次行の#行は、出力結果を意味します コメント、編集リクエスト歓迎です しばらくは、随時追加、修正していく予定です。 全体的な話 Pythonは全てがオブジェクト Pythonは全てがオブジェクトらしいです。雰囲気でオブジェクト指向をやっているので、あんまり意味がわかってないです。 クラスすらオブジェクトらしいですが、それがどういう
刑事裁判を考える：高野隆＠ブログ:彼が見たもの
2020年01月04日 彼が見たもの 私の依頼人カルロス・ゴーン氏は、2019年12月29日、保釈条件を無視して、日本を密出国した。同月30日付けワシントン・ポストによると彼は次の声明を出した: 私はいまレバノンにいる。もう日本の八百長司法制度の人質ではない。そこでは有罪の推定が行われ、差別がまかり通り、そして基本的な人権は否定される。これらは日本が遵守する義務を負っている国際法や条約に基づく義務をあからさまに無視するものである。私は正義から逃れたのではない。私は不正義と政治的迫害から逃れたのである。私はようやくメディアと自由にコミュニケートできるようになった。来週から始めるのを楽しみにしている。 彼が日本の司法制度についてこうした批判を口にしたのは今回が初めてではない。東京拘置所に拘禁されているときから、彼は日本のシステムについて様々な疑問を懐き続けた。彼は日本の司法修習生よりも遥かに法
GitPython Tutorial — GitPython 3.1.43 documentation
GitPython Tutorial GitPython provides object model access to your git repository. This tutorial is composed of multiple sections, most of which explain a real-life use case. All code presented here originated from test_docs.py to assure correctness. Knowing this should also allow you to more easily run the code for your own testing purposes. All you need is a developer installation of git-python.
Pythonのコマンドライン引数処理の決定版 docopt (あとJuliaに移植したよ) - りんごがでている
Pythonをよく使う人にはよく知ってる人も多いのですが、docoptという便利ライブラリがあります。 docoptはargparseやoptparseのようなコマンドライン引数をパースするライブラリなのですが、その発想がコロンブスの卵なのです。 例えばPython標準のargparseだと、argparseのAPIを組み合わせてパーサを組み立てるわけです。するとパーサと一緒にヘルプも作ってくれて、"program --help"などとすると自動生成されたヘルプを表示してくれるようになります。 しかし、そのAPIを覚えるのが大変で、毎回ドキュメントを読まないと忘れちゃうわけです。 import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Process some integers.') parser.add_argument
docopt—language for description of command-line interfaces
Command-line interface description language docopt helps you: define the interface for your command-line app, and automatically generate a parser for it. docopt is based on conventions that have been used for decades in help messages and man pages for describing a program's interface. An interface description in docopt is such a help message, but formalized. Here is an example: Naval Fate. Usage:
ArgumentParserの使い方を簡単にまとめた - Qiita
はじめに Pythonの実行時にコマンドライン引数を取りたいときは，ArgumentParser (argparse)を使うと便利です。 様々な形式で引数を指定することができます。 初めてargparseを使おうとして調べていた時にいろいろな記事を読みましたが，細かいオプションまで解説している記事が多く，やりたいことの方法がすぐに分からなかった記憶があります。 そこで必要最低限な内容に絞り，読んですぐに使えるような記事を書きたいと思います。 ArgumentParserとは？ プログラム実行時にコマンドラインで引数を受け取る処理を簡単に実装できる標準ライブラリです。 ArgumentParserを使うと
argparse — Parser for command-line options, arguments and sub-commands
argparse — Parser for command-line options, arguments and sub-commands¶ Source code: Lib/argparse.py The argparse module makes it easy to write user-friendly command-line interfaces. The program defines what arguments it requires, and argparse will figure out how to parse those out of sys.argv. The argparse module also automatically generates help and usage messages. The module will also issue err
How to parametrize fixtures and test functions — pytest documentation
How to parametrize fixtures and test functions¶ pytest enables test parametrization at several levels: pytest.fixture() allows one to parametrize fixture functions. @pytest.mark.parametrize allows one to define multiple sets of arguments and fixtures at the test function or class. pytest_generate_tests allows one to define custom parametrization schemes or extensions. @pytest.mark.parametrize: par
pytest ヘビー🐍ユーザーへの第一歩 - エムスリーテックブログ
蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ
pytest: helps you write better programs - pytest documentation
pytest: helps you write better programs¶ The pytest framework makes it easy to write small, readable tests, and can scale to support complex functional testing for applications and libraries. pytest requires: Python 3.8+ or PyPy3. PyPI package name: pytest A quick example¶ $ pytest =========================== test session starts ============================ platform linux -- Python 3.x.y, pytest-8
PythonでJupyterノートブック「.ipynb」を生成する - Qiita
import nbformat nb = nbformat.v4.new_notebook() title = "# タイトル" code = """ %matplotlib inline from sympy import * # to print with mathjax on jupyter notebook init_printing() """ nb["cells"] = [ nbformat.v4.new_markdown_cell(title), nbformat.v4.new_code_cell(code) ] with open("output.ipynb", "w") as f: nbformat.write(nb, f) これで、色々便利なことができそうですね。 PyCharmでカスタムした.ipynbを生成する PyCharmはPythonの統合開発環境(IDE)で
mypy で静的型付け Python プログラミング - forest book
Pythonへの型アノテーション導入を目指すGuido van Rossum氏 mypy の型アノテーションの構文を Python に取り込もうとメーリングリストで提案したニュースが話題になりました。今夏に話題になったニュースを今冬にフォローするという季節外れ感ですが、ずっと興味はあって「あとで読む」状態になっていたのを調べてみました。 基本的には mypy のドキュメントから自分の興味のあるところをかいつまんで説明しています。分かりにくいところがあれば原文を参照してください。 Welcome to Mypy documentation! mypy とは mypy は Python の静的型チェッカー (static type checker) です。wikipedia:静的コード解析 や wikipedia:en:Lint (software) ツールの一種だと説明されています。 Pyt
PEP 484 – Type Hints | peps.python.org
PEP 484 – Type Hints Author: Guido van Rossum <guido at python.org>, Jukka Lehtosalo <jukka.lehtosalo at iki.fi>, Łukasz Langa <lukasz at python.org> BDFL-Delegate: Mark Shannon Discussions-To: Python-Dev list Status: Final Type: Standards Track Topic: Typing Created: 29-Sep-2014 Python-Version: 3.5 Post-History: 16-Jan-2015, 20-Mar-2015, 17-Apr-2015, 20-May-2015, 22-May-2015 Resolution: Python-De
mypy - Optional Static Typing for Python
Compile-time type checking Static typing makes it easier to find bugs with less debugging. Easier maintenance Type declarations act as machine-checked documentation. Static typing makes your code easier to understand and easier to modify without introducing bugs. Grow your programs from dynamic to static typing You can develop programs with dynamic typing and add static typing after your code has
mypyやっていくぞ - Qiita
$ mypy test.py test.py: note: In function "func": test.py:2: error: Incompatible return value type (got "str", expected "int") アノテーションを元に型をチェックして、戻り値の型がintなのにstrを返しているのでエラーになります。 やっていく気持ち "mypyやっていく"というのは、PEP 484に対応した型アノテーションを付け、mypyを実行し静的チェックをパスすることを指します。なぜやっていく気持ちになったかというと、Static types in Python, oh my(py)! この記事を読んだことが大きいです。やっていけそうな気がしました。担当している案件が規模が大きく既存機能の変更頻度も高いものだったので、信頼できる型アノテーションが有ると、修正する
Python's @classmethod and @staticmethod Explained
Python is a unique language in that it is fairly easy to learn, given its straight-forward syntax, yet still extremely powerful. There are a lot more features under the hood than you might realize. While I could be referring to quite a few different things with this statement, in this case I'm talking about the decorators @classmethod and @staticmethod. For many of your projects, you probably didn
11.1. pathlib — Object-oriented filesystem paths — Python 3.4.9 documentation
Source code: Lib/pathlib.py This module offers classes representing filesystem paths with semantics appropriate for different operating systems. Path classes are divided between pure paths, which provide purely computational operations without I/O, and concrete paths, which inherit from pure paths but also provide I/O operations. If you’ve never used this module before or just aren’t sure which cl
Hans Ulrich Obrist - Wikipedia
Hans Ulrich Obrist (born 1968) is a Swiss art curator, critic, and art historian. He is artistic director at the Serpentine Galleries, London. Obrist is the author of The Interview Project, an extensive ongoing project of interviews. He is also co-editor of the Cahiers d'Art review. He lives and works in London. Life and work[edit] Obrist was born in Weinfelden, Switzerland on May 24, 1968.[1] Obr
ghqで仕事用と趣味用でディレクトリ分けしてリポジトリ管理しやすくなりました | おそらくはそれさえも平凡な日々
2020年1月5日追記: v1リリースしました https://songmu.jp/riji/entry/2020-01-05-ghq-v1.html https://github.com/motemen/ghq 最近のghqの状況と、v1リリースに向けた非互換変更などのアナウンスです。現状の最新のv0.17.4を前提に書きます。 ghq.<url>.root 設定により細やかにclone先を設定可能に 例えば、gitconfig上に以下のように設定すれば、デフォルトでは"~/src/hobby" に、仕事用は"~/src/work"にcloneされます。 [ghq] root = ~/src/hobby [ghq "https://github.com/myorg"] root = ~/src/work [ghq "https://myvcs.example.com"] root = ~
兄弟姉妹 - Wikipedia
兄弟姉妹（けいていしまい、きょうだいしまい、英: siblings[1]）は、同じ父と母から生まれた子供たちの総称。一般には呉音で「きょうだいしまい」と読まれることが多い。法律用語としては漢音で「けいていしまい」と読む。同胞（音:どうほう、訓:はらから）ともいう。教育学などではきょうだいというひらがな表記が兄弟姉妹の意味で使われることがある。 特に続柄では、同じ父と母から生まれた子供たちのうち、自分を除く者を指す。2親等の傍系親族に相当する。 呼称[編集] 続柄では、親が同じ先祖という関係の相手で、日本語では以下のような様々な呼び方がある。 同胞[編集] 父親と母親が共通。 兄弟 - 年上の者も年下の者も男性。もしくは3人以上の同胞で全員が男性。 兄で弟 - 3人以上の兄弟の中間。最年長（長子）と最年少（末っ子）以外にあたる男性が該当する。 姉妹 - 年上の者も年下の者も女性。もしくは3人
インボイスの経過措置による負担軽減や取り消しをQA解説！ | 全国商工団体連合会
Ｑ１：インボイス制度が開始されました。経過措置があるそうですね？ Ａ：インボイス制度については、多くの経過措置が設けられました。 自分がどの制度を使えるのか、かなりややこしいですから、頑張りましょう。 最初は、消費税の簡易課税制度を利用されている方についてです。仕入税額控除は「みなし仕入率（図1）」で計算するため、そもそも支払先の領収書が適格請求書であるかどうかは関係ありません。 次に、消費税を原則課税方式で計算している方が、免税事業者と取引する場合についてです。下の図2をご覧ください。今年の10月から3年間は、免税事業者からの仕入れであっても、仕入れ金額に含まれる消費税相当額の80%を仕入税額控除することができます。その後3年間は50%の仕入税額控除をすることができます。 Ｑ２：親会社からインボイスが欲しいと言われました。どうすればいいですか？ Ａ：①インボイス対応のために課税になった場
インボイス制度を図解でわかりやすく解説！制度対応においてのチェックポイントや注意点は？ | 請求書ソフト「マネーフォワード クラウド請求書」
インボイス制度とは？図解でわかりやすく解説インボイス制度とは、事業者が正しく消費税を納めるための制度として、適格請求書（インボイス）に基づいた仕入税額控除により消費税を計算するものです。 インボイス制度における「インボイス」とは、以下の要件を満たした請求書を指します。 ※この記事では、「適格請求書」は基本的に「インボイス」と記載しています。 インボイス制度における仕入税額控除課税事業者がインボイス制度において仕入税額控除を受けるためには、制度の概要やインボイスの要件などを把握し、必要な対応を取ることが求められます。 （株式会社マネーフォワード 執行役員／経理本部長 松岡 俊） インボイス制度理解のためにまず、消費税の仕組みを理解しましょう。 消費税は、売上に係る消費税から仕入に係る消費税を差し引いて計算します。この差し引くことを「仕入税額控除」といいます。 インボイス制度開始前にも消費税は
DB instance classes - Amazon Relational Database Service
DB instance class types Amazon RDS supports DB instance classes for the following use cases: For more information about Amazon EC2 instance types, see Instance types in the Amazon EC2 documentation. General-purpose instance class type The following general-purpose DB instance classes are available: db.m7g – General-purpose DB instance classes powered by AWS Graviton3 processors. These instance cla
少額投資非課税制度 - Wikipedia
概要[編集] 日本における個人の株式や投資信託の売買から生じる所得への課税を、この少額投資非課税制度が適用される口座（以下、非課税口座）において投資を行った場合、譲渡所得と配当所得が制度にしたがって非課税になる制度である。 2003年（平成15年）1月に5年間の時限措置で、上場株式などの配当や売却益にかかる税率は、本来の20%から10%に軽減される制度が導入され、延長が行われたが、2013年（平成25年）12月に打ち切ることになったことや[12]、個人の金融資産を他国と比べて突出している預金から株式投資へシフトさせ、さらなる経済成長を企図する意味合いもあり[13]、2014年（平成26年）1月から、年間限度額を100万円として開始された[6]。 イギリスにおいて、居住者に対する類似の少額投資を優遇する制度（非課税制度）として、個人貯蓄口座(Individual Saving Account
普通の人が資産運用で 99 点をとる方法とその考え方 - hayato
はじめに 資産運用で 99 点をとる方法とその考え方について説明します。この記事の対象はいわゆる「普通の人」です。 資産運用は趣味ではない。 資産運用を始めてみたいが何をしてよいのかわからない。 資産運用をすでに行っているが毎年ころころと方針を変えてしまっている。 資産運用に無駄に時間ばかり費やしている。 今のところ資産はすべて銀行の普通口座や定期預金にいれている。このまますべて現金でおいておくのも何か損しているみたいでモヤモヤする。だけど難しいことは勉強したくないし時間も使いたくない。 といった人たちです。 記事では最初に結論、すなわち「やるべきこと」を述べます。資産運用で 99 点の投資効率を達成するためにはこの結論部分だけを実行するだけでよいです。 次に、それだけでどうして 99 点といえるのか、その裏付けとなる考え方や理論を中心に説明します。 99 点をとるにあたってこれらの知識を
清 - Wikipedia
19世紀には、清の支配が衰え、繁栄が翳った。清朝は、大規模な社会動乱、経済停滞、食糧の供給を逼迫させる人口の爆発的増加などに苦しんでいた。これらの理由に関しては様々な説明がなされるが、基本的な見解は、清は、この世紀の間ずっと、従来の官僚組織、経済システムでは対処しきれない人口問題と自然災害に直面したということである。 19世紀の中国にとっての主要な問題の一つはどのようにして外国と付き合うかということであった。伝統的に、中国は東アジアにおいて覇権を握っており、中華思想に基づいて、歴代王朝の皇帝が『天下』を支配し、冊封体制の下で東アジアの国際秩序を維持するものと考えていた。しかし、18世紀後半になると、西欧諸国が産業革命と海運業によりアジアに進出していった。イギリス商人は18世紀末に西欧の対清貿易競争に勝ち残って、開港地広州で茶貿易を推進した。また、アメリカも独立戦争後の1784年にアメリカの
SARSコロナウイルス - Wikipedia
SARSコロナウイルス（サーズコロナウイルス、英: Severe acute respiratory syndrome coronavirus, SARS-CoV）は、一本鎖プラス鎖RNAウイルスで、SARS関連コロナウイルス (SARSr-CoV) に属するコロナウイルスである。中華人民共和国から発見され2003年に流行した重症急性呼吸器症候群 (Severe acute respiratory syndrome = SARS) の病原体として同定された。通称 SARSウイルス。飛沫感染により広がるとみられている。 感染状況[編集] 当初、中国政府の対応の遅れ[1]により中華人民共和国外でも多数の感染者と死者が確認された。その後もアジアやカナダ、アメリカ合衆国を中心に感染拡大、2003年3月12日に世界保健機関（WHO）からグローバルアラートが出され、同年7月5日に終息宣言[2]が出され
武漢の「原因不明の肺炎」について - 黒色中国BLOG
【警戒】『中国で原因不明の肺炎患者相次ぐ 武漢、政府が調査』 病院は患者の隔離措置を取った。中国のネット上では、03年に大流行したSARSが発生したとの情報が出回ったが、当局は「現時点で原因は不明」と否定https://t.co/3blhUN0uxW — 黒色中国 (@bci_) 2019年12月31日 ▲昨年の大晦日に報道があった武漢の「原因不明の肺炎」。ずっと連投で進捗をお伝えしていますが、情報量がかなり多くなってきましたので、ブログの方で情報をまとめ直しつつ、細部を検証することにしました。 ※この記事は随時更新です。 ※基本、ツイッターでの連投で最新情報を追加しているので、この冒頭にあるツイートをクリックすれば、今までの経緯と最新の情報が見られます。 ※新しい情報があり次第、追記をしていますが、この後にある「目次」でクリックをすれば、任意の項目へ飛ぶことができます。 【目次】 （1）
武漢市 - Wikipedia
武漢市（ぶかんし/ウーハンし、簡: 武汉市; 武漢語: /u˦˨xan˧˥si˧˥/; 拼音: Wǔhàn Shì; 英: Wuhan City）は、中華人民共和国（中国）の中部、湖北省の東部、長江とその最大の支流漢江[1] の合流点に位置する都市である。中国中部地方及び長江中流域唯一のメガシティ[2]で、湖北省の省都および華中地方唯一の副省級市でもある[3]。また、中国有数の工業都市、文教都市及び交通要衝でもある。市の総面積は8569.15平方キロメートルであり[4]、人口は1108万人である。（2018年）市政府の所在地は江岸区沿江大道188号である。 概要[編集] 武漢市は湖北省に位置する。湖北省は直轄市である重慶市に隣接する。重慶・湖北区域は極めて人口の多い地区である。武漢市は華中地域ないし長江中流域の中心都市[5] であり、華中地方唯一の「副省級市」[3]であり中国の「国家中心都
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GitHub - apache/airflow: Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows
GitHub - pypa/flit: Simplified packaging of Python modules
Futures — Dask documentation
Dask-ML — dask-ml 2024.4.4 documentation
Dask | Scale the Python tools you love
Python API for working with notebook files — nbformat 5.10 documentation
Execute - papermill 2.4.0 documentation
GitHub - nteract/scrapbook: A library for recording and reading data in notebooks.
GitHub - nteract/papermill: 📚 Parameterize, execute, and analyze notebooks
cookiecutterを使ってみる - Qiita
Cookecutter Data Science
cookiecutter package — cookiecutter 1.7.0 documentation
Cookiecutter: Better Project Templates — cookiecutter 2.6.0 documentation
GitHub - cookiecutter/cookiecutter: A cross-platform command-line utility that creates projects from cookiecutters (project templates), e.g. Python package projects, C projects.
Jinja2｜Pythonテンプレートエンジン - Qiita
Jinja — Jinja Documentation (3.0.x)
Joblib: running Python functions as pipeline jobs — joblib 1.5.dev0 documentation
https://scikit-learn.org/stable/model_persistence.html
Persistence — joblib 1.5.dev0 documentation
pandas.read_pickle — pandas 2.2.2 documentation
pkgutil — Package extension utility
GitHub - gitpython-developers/GitPython: GitPython is a python library used to interact with Git repositories.
GitHub - py4ds/nbless: Construct, deconstruct, convert, execute, and prepare slides from Jupyter notebooks
API Reference — pytest documentation
GitHub - jupyter/nbdime: Tools for diffing and merging of Jupyter notebooks.
GitHub - jupyter/nbconvert: Jupyter Notebook Conversion
Built-in types - mypy 1.10.0 documentation
Dynamically typed code - mypy 1.10.0 documentation
GitHub - psf/black: The uncompromising Python code formatter
GitHub - pythonic-emacs/blacken: Python Black for Emacs
Pythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定
GitHub - realpython/pytest-mypy: Mypy static type checker plugin for Pytest
Class method vs Static method in Python - GeeksforGeeks
GitHub - osl-pocs/skdata: Python tools for data analysis
Known issues and limitations for Amazon RDS for MySQL - Amazon Relational Database Service
自分の将来とお金のこと、真剣に向き合おう!楽天証券✕iDeCo(イデコ) | 楽天証券
iDeCo公式サイト｜iDeCo(イデコ・個人型確定拠出年金)【公式】
