Mac SierraでPython2.7をPython3.xに切り替えて使用する
こんにちは。グラフブース@中山です。 Mac SierraにPython3.xをインストールしてメインで使えるよう環境を整えました。Macを購入すれば既にPython2.7がインストールされている状態なのですが、今回はこれを削除せずに残しておいて（残しておく必要はいまのところないのですが）、新たにPython3.xをインストールして切り替えを行い、必要であれば2.7に戻して使える状態にしています。簡単にできるのですが、はじめてやってみる人には.bash_profileの編集あたりで時間がかかってしまうかもしれません。 あらかじめXcodeは最新のものにしておきます（インストールされていない場合は最新のものをいれておきます）。 おおまかな流れ 1.念のためバージョンの確認 2.Xcodeをインストール 3.Homebrewをインストール 4.pyenvをインストール 5..bash_prof
Pythonメモ : better-exceptionsで例外情報を見やすくする - もた日記
better-exceptions インストール 使い方 better-exceptions github.com better-exceptionsを使用すると例外情報が図のようにみやすくなる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install better_exceptions 使い方 以下のようにbetter_exceptionsをインポートすればよい。 import better_exceptions 試しに下記コードを実行した場合の出力を比べてみる。 import better_exceptions foo = 52 def shallow(a, b): deep(a + b) def deep(val): global foo assert val > 10 and foo == 60 bar = foo - 50 shallow(b
オライリー『退屈なことはPythonにやらせよう』 プログラミング未経験者向けの技術書 - はてなニュース
オライリー・ジャパンは、単純作業を自動化する方法が学べる技術書『退屈なことはPythonにやらせよう──ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』を発売しました。プログラミング未経験者を対象にしており、手作業だと時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方が紹介されています。価格は3,996円（税込）です。 ▽ O'Reilly Japan - 退屈なことはPythonにやらせよう Pythonは、さまざまなプログラムを分かりやすく簡潔に書けるという特徴を持つプログラミング言語です。『退屈なことはPythonにやらせよう──ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』は、ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった単純作業を一瞬でこなせるプログラムの作り方を学べるというもの。基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも「面倒な単純作業を苦もなくこな
Emacsでvirtualenvに入れたライブラリも考慮したPythonの補完環境を作る - $shibayu36->blog;
新言語を使うときは、その言語の補完ができるかどうかで学習効率が変わってくるので、ひとまずPythonの補完環境を作った。基本Pythonではvirtualenvを使うのが一般的なようなので、環境ごとに入れたライブラリも考慮して補完できるようにした。 色々調べたところ、次の三つを使うのが良さそうだった。 python-mode jedi auto-virtualenvwrapper 今回の設定で以下のように補完が出来るようになった。 python-mode とりあえず編集モードを入れる。M-x package-install RET python-mode RETしたあと、以下の設定を入れる。 (require 'python-mode) (setq auto-mode-alist (cons '("\\.py\\'" . python-mode) auto-mode-alist)) jed
AndroidのBuildを別マシンで行うスクリプト書いたった - Qiita
追加 2017-06-21 これを使ったほうがcoolです。 gojuno/mainframer: Tool for remote builds. Sync project to remote machine, execute command, sync back. 2016-11-21 23:44 テストに対応 2016-11-14 13:12 クラウドでの実行方法追記 この記事を３行で Androidはビルドが重い。 CPU100%なので開発マシンがその間使えない。 別のマシンでビルドする。 問題 遅い、遅い、AndroidStudioのビルドが、遅い。 とりあえずビルドを始めるとこうなる。 これが、これくらい続く この間はAndroidStudioでコード入力も出来ない。ブラウジングもできない。本を読むしか無い。お陰で積ん読が減った。でも納期はやってくる。 ビルドが重いのは仕方ない。
GitHubで使われている実用英語コメント集 - Qiita
この記事はリクルートライフスタイル Advent Calendar 2015 - Qiita の17日目です。 こんにちは。現在、ホットペッパーグルメのエンジニアをやっている敷地@shikicheeです。 gitで英語のコミットメッセージどう書けばいいの？ と思ったことはありませんか？ 英語で書きたいなーって思っても、いざ書くとなると躊躇しますよね。 ネイティブはどう書いてるのでしょうか。 そこで、github上で実際に使われているコメントを解析し、 よく使われている例をまとめてみました。 解析したデータ github上で1万スター以上を獲得している169リポジトリのコミットメッセージを対象としました。 bootstrap、jquery、react、d3、docker、node、tensorflowなどの有名なプロジェクトばかりなので、良いコメントが期待できます。 解析するコミットメッセー
virtualenvでpython環境を管理する - Qiita
はじめに pythonにはvirtualenvという仮想環境が簡単に作れるモジュールがある。お試しに何かモジュールをインストールしたい場合、virutalenvで環境を作ってそちらにインストールして試せば、システム環境は無傷で使える。いくつも環境が作れるのでpythonのバージョンで分けたりと色々と便利なのだ。 気に入らなければその環境を消すか使わなければいいだけ。 virtualenvとそれを簡単に管理できるvirtualenvwrapperをセットで導入するのが便利なのでそちらをメモ。 ubuntu14.04 Mac OSX Yosemite（10.10.3） install and setup ubuntu # pipがなければインストール $ sudo apt-get install python-pip # pythonを使うなら依存関係でエラーが出るかもしれないのでこちらもイン
#PokemonGO で捕まえたポケモンを呟く Twitter bot を作ってみた - Qiita
序文 Pokemon GO，ようやく日本でもローンチされましたね 海外勢は リバースエンジニアリングしたり， 内部APIをこねくり回したり， 遊んでいるようです その甲斐あってか，GitHub にはごまんと Pokemon GO 関連のレポジトリがあります ...これは自分もいじくり回して遊ぶしかないな！ よし Pokemon GO で捕まえたポケモンを呟く Twitter bot を作ろう と，思い立って作りました 試すときには自己責任でお願いします 3846masa/Tweet-PokemonGO-Journal 書いたコードを GitHub に載せておきます 動かすとこんな感じ tejado/pgoapi API を叩けるライブラリっぽいものはいろいろありましたが， なんとなく tejado/pgoapi を選んでみました Dockerfile まで用意されているので，手軽に遊べます
さくらVPS（CentOS）のPythonのバージョンを上げる | つくばで働くWebプログラマの日記
さくらインターネットのVPS（以下、さくらVPSと呼ぶ）を追加で借りて、PythonのバージョンをPython 2系の最新バージョン（Python 2.7.11）に上げてみました。pipのインストールで微妙にハマったので、作業内容をメモしておきます。 さくらVPSのコンソールから「標準OSインストール」をした状態で、ローカルからサーバーにSSHでアクセスして作業します。管理者権限で作業しているので、管理者権限を持っていないアカウントで作業する場合、必要に応じてコマンドの先頭にsudoを付けます。 CentOSのバージョンは6.7。さくらVPSの標準OSはこれのようです。 # cat /etc/redhat-release CentOS release 6.7 (Final) Pythonのバージョンは2.6.6。このPythonを2.7.11にしていきます。 # python --vers
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
たった数行のPythonコードで打者大谷翔平がどれだけ凄いのかを見てみる - Lean Baseball
先に言っておくと、 あくまでもネタです 機械学習とか高度なネタは出てきません. あくまで参考程度に、ただし世の中のスポーツ系サイトや新聞よりまっとうにデータで見ている(と思われる) そんな感じで気楽に見てもらえればと. 打者「大谷翔平」の2016年 打撃成績 前日(2016/7/2)までの成績. .336/9/24(打率/本塁打/打点) .440/.638/1.078(出塁率/長打率/OPS) 0/0/0(三塁打/犠打/盗塁) 本日(2016/7/3)は「１番(投)」で二刀流スタメン起用、プレイボール弾(初回初球先頭打者本塁打)を決めるなどして、打撃成績は向上しています. ここでクエスチョン 大谷翔平の何が変わったのか? 三振が減った 四球が増えた パワーがついた キャリアハイな成績を残す(と思われる)打者大谷の強みはナンだ!? なお、 二刀流した結果打撃に良い効果が? 相手が弱くなったo
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
Excelで佐々木希を描く with python - Qiita
【環境】 windows8.1 Excel 2013 python2.7 opencv3 【概要】 佐々木希の写真から色の情報を取得して、Excelのセルに塗りつぶします。 【フォルダ構成】 |---sasaki_excel |---sasaki_excel.py |---sasaki_nozomi.jpg（佐々木希の画像） |---sasaki_nozomi.xlsx（描画用のエクセル） こちらの画像を使用しました。 【プログラム】 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import PatternFill # 画像読み込み image = cv2.imread("sasaki_nozomi.jpg") # エクセルファイル読み込み wb = lo
JavaScripthon - Pythonで書いてES6のコードを生成
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 今のところ、Webブラウザで適切に動作が保証されているプログラミング言語はJavaScriptしかありません。そのため、Webアプリケーションを開発する上でJavaScriptの習得は必須なのですが、なるべくなら書きたくないという方も多いです。 もしあなたがPythonプログラマーであれば使ってみたいのがJavaScripthonです。PythonコードからECMAScript2016（ES6）へ変換してくれるソフトウェアです。 JavaScripthonの使い方 コード例です。普通にPythonのコードに見えます。 # -*- coding: utf-8 -*- # :Project: metapensiero.pj # :Author: Andrew Schaaf <andre
機械学習のライブラリ dlib - Qiita
機械学習のC++ Pythonのライブラリの１つdlibに気づいた。 PythonにはScikit-learnという強力なライブラリがあるが、 選択肢の１つとして考えておこう。 機械学習のライブラリ dlibのアルゴリズムの選択ガイド 機械学習のライブラリ dlibのアルゴリズムの選択ガイドが 図にしてありました。 こちらはscikit-learnのガイド ![Choosing the right estimator] (http://scikit-learn.org/stable/_static/ml_map.png) dlibの記事 SlideShare 20160417dlibによる顔器官検出 YouTube [dlib vs OpenCV face detection] (https://www.youtube.com/watch?v=LsK0hzcEyHI) YouTube Fa
ソシャゲエンジニアの自分がコードレビュー時に重視する箇所33選 【随時追加】 - Qiita
コードレビューで土日に安寧を ソーシャルゲームは、ユーザアクセス集中と、それに伴うユーザデータ増加によって劇的に負荷が上がり、（主に土日に）サービスに影響を与えがちです。 問題があるコードは、たとえ負荷テストを行っても、作成したシナリオによっては見つけられない可能性もあります。 そういった見えない不安を払拭するという意味でも、コードレビューは重要だと思っています。 【ステキポイント】 ・ ソースを見ることにより、時限爆弾が土日に爆発するのを解除 ・ スキル共有によってメンバーがレベルアップすることにより、土日に爆発する時限爆弾の設置確率低下 まぁまとめると これに尽きます（4歳の息子談） 今は、gitのプルリクエストという強力なレビューツールもあり、敷居がかなり低くなったのでオススメです！ チェックするポイントは5つ コードレビューを行うにあたり、「どんなところをチェックすればいいのか分か
ズンドコキヨシ with python / ruby / Lua - Qiita
元ネタ - 正直これを思いつくのがスゴい。 - fizzbuzzより少し複雑なので言語の勉強によい気がする。 python版 最終コード 基本的なところで間違っていたので、指摘をいただきました。 あわせて少しリファクタリングもいただきました。 ズンは四回 def kiyoshi(): zd=deque(list(),5) while ''.join(zd)!='ズンズンズンズンドコ': word=choice(['ズン','ドコ']) print(word) zd.append(word) print('キ・ヨ・シ！') from collections import deque from random import choice def kiyoshi(): zd=deque(list(),4) while True: if "".join(zd)=='ズンズンズンドコ': print(
Python SimpleHTTPServerでローカルWebサーバをたてる - まめーじぇんと@Tech
AngularJSでコードを書いていて、 テンプレートはどうやらWevサーバ経由でないと使えないらしい・・・とわかり、 そのときにPython SimpleHTTPServerを使ったら便利だったのでその情報。 Step 1: Pythonをインストールする。 Macの場合は最初から入っていると思いますが、 Windowsは入ってない場合もあると思うので、一応。 https://www.python.org/から、Downloadsの文字をクリック。 そこから、2015年1月時点では3.4系と2.7系が選べますが、 調べたところ今のところ2.7系を使っているところがまだまだ多い ・・・ということだったので、僕の場合は2.7.9をクリックし、 python-2.7.9.msiをインストール。 インストールの手順は、通常のWindowsのように、Nextを押していけば問題ないかと思います。 ※
macでhomebrew・pyenv・pipを使ってsphinxの環境を構築する - 文系プログラマによるTIPSブログ
ドキュメント生成ツールであるsphinxをmacのローカル環境にインストールし、動作するところまでまとめてみます。 sphinxとは sphinx-users.jp sphinxはPython製ドキュメンテーションビルダーで、markdownのようなフォーマットに従ってテキストを書いてビルドすると、htmlやwordやpdfやtex等が生成できます。詳細はsphinxのサイトをご覧下さい。 では早速環境構築をしてみましょう。 pyenv OSのバージョンによって初期インストールされているpythonのバージョンが異なったりするので、OSに依存せず初期インストールとは別に別途pythonをインストールするため、pyenvを導入します。macの場合はhomebrewでインストールすると楽です。homebrewならアインインストールも簡単です。 インストール tree-no-iMac:~ tre
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開発用ローカルサーバを立ち上げる方法 - Qiita
