2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Google Colaboratoryを使えば環境構築不要・無料でPythonの機械学習ができて最高 - karaage. [からあげ]
Google Colaboratoryが便利 最近、Google Colaboratoryがちょっと気になっていたのですが、タダケン (id:tadaken3)さんの以下記事に分かりやすく使い方が書いてあったのをきっかけに試して見ました。 結論から言うと、これ良いですね。Google Colaboratoryには以下の特徴（利点）があります。 ローカルPCに必要なのはブラウザ（Google Chrome）のみ クラウド上にPython環境がありPython2/3 両方使える 機械学習に必要なライブラリは、ある程度プリインストールされている（numpy, matplotlib, TensorFlow等） 必要なライブラリは !pip installでインストールできる 日本語フォントも（ちょっと工夫すれば）使える 無料で使える。なんとGPUも12時間分を無料で使える！ これ死角無さすぎでは…
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【永遠にWIP】Bash on Ubuntu on Windows の 環境整備等あれこれ Ver. 20170505 - Qiita
はじめに Bash on Ubuntu on Windowsの、Creators Updateでの強化点＆新機能【Insiders Preview版】 - Build Insider 上記記事を見ててBoWのインストール、アンインストールを繰り返したり、環境を作り直したりしまくったので、ここにメモを残しておく。 Versionは Windows 10 Pro ver 1703(Creators Update) 適用後です 前述記事で「Bash on Ubuntu on Windows」をBoWと略していたので、この記事も同じように略していく BoWの下にあるシステムを「Windows Subsystem for Linux (beta)」といいますが、これもこの記事内は「WSL」と表記します(一部題名とか除く) Windows Subsystem for Linux (beta) の有効化
Python3のtkinterによるクロスプラットフォームGUIアプリ作成入門 - MyEnigma
Pythonではじめるデスクトップアプリ開発入門 目次 目次 はじめに tkinterのバージョンを確認する Windowを作る ラベルやフォントを使う ステータスバーに文字などを表示する ボタンを作る 画像の表示とWidgetのグリッド配置 Canvasに図形を描く メニューバーを作る チェックボックスを使う 一行のフォームに文字や数値を入力できるようにする Frameでウィジェットをグループ化する リストボックスを作る メニューバーを作る スクロールバーを作る タイトル付きフレームを作成する ファイルダイアログでファイルを選択する メッセージボックスを作る Widgetにマウスをホバーしたときに、説明文を表示させる MatplotlibのグラフをtkinterのWidgetとして埋め込む Pythonのその他GUIライブラリ pyqt kivy 参考資料 MyEnigma Suppor
Pythonのテキスト作りました - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ▲訂正とお詫び▲ テキスト本体（第3.2版以前のもの）の中のオブジェクト指向プログラミングの解説部分で，デストラクタ（ファイナライザ）に関する記述に誤りがありましたので修正しました．どうか最新版に差し替えてください． ●テキスト本体（PDF形式474ページ:3.84MB） 2024/10/11更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, multiprocessing, concurrent, requests, Beaut
Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog
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 - Qiita
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 Pythonの環境構築について調べていると、タイトルに挙げたツール名を見かけることがあると思います。要は環境の隔離ツールなのですが、こういったツールは移り替わりが激しく、初級者にとっては何が何やらわかりません。僕自身そこま
Mac OSX SierraでPython環境を整える (Python2系とPython3系の共存 + おまけでOpenCVの導入) - つばめの巣
Mac OSX SierraにPython環境を構築したときの記録です。 今回は以下の順に入れていきます。 Homebrew : Mac用のパッケージマネージャ。Pythonの使用の有無に関わらず入れておくと便利です。 pyenv : 複数バージョンのpythonを管理するツール。今回はPython2系とPython3系を切り替えるときに使用します。 anaconda : 複数のパッケージがひとまとめになっているPythonのディストリビューション。これを入れるだけで基本的な科学技術計算は問題なくできます。パッケージをいろいろ入れるのがめんどくさいので、今回はanacondaを利用します。 Homebrewをインストール ターミナルを起動したら、以下のコマンドを打ち込みます。それにより、Homebrewがインストールされます。 /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL
Docker上のCentOSにPython3と、関連ライブラリpip, virtualenvとフレームワークDjango, bottle, Flaskのインストール！これらをまとめたDockerfile付き！ - Qiita
Docker上のCentOSにPython3と、関連ライブラリpip, virtualenvとフレームワークDjango, bottle, Flaskのインストール！これらをまとめたDockerfile付き！PythonDjangoFlaskDockerbottle はじめに 「優しいIT」という理念の基、ITコンサルタントをしている亀井亮介と申します！ 現在、仕事では要求分析・要件定義を中心に上流工程をしていますが、プログラムも書きます！ 2016年7月17, 18日に友人と「Pythonハック会」をしています。 Python3系のDockerイメージは既にあると思いますが、今回作成したDockerfileを使えば、常に最新版のCentOSでPython環境を構築できるので、意味があるかと思います！ フレームワークはDjangoだけでなく、bottleとFlaskのインストールも記載して
問題文の意味がわからない人のための 言語処理100本ノック 第8章 機械学習 - Qiita
第4章 形態素解析、第5章 係り受け解析と言語処理100本ノックをPython3で解いてきました。 私はさしあたって、「第6章: 英語テキストの処理」、「第7章: データベース」あたりの内容は必要としていないので、それらはスキップして「第8章: 機械学習」を進めていきます。 私の知識レベルとしては、Pythonは仕事で使ったことはなく、Courseraで入門的な授業を一つとった程度、自然言語処理/機械学習は全くの素人だが、これから仕事で使おうとしているといった感じです。 この章からは、いよいよ問題文が言っていることを全く理解できなくなって来たので、用語の説明もメモしていきます。 この章で使うデータ 1万件ぐらいの映画の英文レビュー。肯定的なレビューと否定的なレビューがそれぞれ約5千件づつ含まれている。 この章でやっていること 各レビュー文から各レビューが肯定的か否定的かを予想するモデルを作
PythonとMeCabで形態素解析（neologdやユーザ辞書の使い方）
PythonプログラムからMecabを使用して、形態素解析を行う。 Mecabの使い方は基本本家サイトを参照。 PythonとMecabのバインディングや各種辞書の追加は以前の記事を参照。 Ubuntu14.04にpyenv,Anaconda,MeCabをインストールしPython3環境構築 Ubuntu14.04(15.04)にmecab-ipadic-neologdをインストールできなかった※追記あり Ubuntu14.04でmecabの辞書にWikipediaとはてな単語を追加 1. 通常のmecabを使う場合とりあえず本家サイト読んで使い方学ぶ。 MeCab::Tagger というクラスのインスタンスを生成し, parse (もしくは parseToString) というメソッドを呼ぶことで, 解析結果が文字列として取得できます. MeCab::Tagger のコンストラクタの引数
Ubuntu14.04にpyenv,Anaconda,MeCabをインストールしPython3環境構築
Anacondaで入れたPython3からMeCabを使いたい。 Vagrant上のUbuntu14.04に構築する。 目次 VagrantでUbuntu14.04環境を作成pyenvでAnacondaをインストールMeCabをインストールmecab-python3をインストール1. VagrantでUbuntu14.04環境を作成こちらのサイトから、Ubuntu14.04のboxを追加。 色々あったけどOfficialにした。 vagrant box add ubuntu1404 https://cloud-images.ubuntu.com/vagrant/trusty/current/trusty-server-cloudimg-amd64-vagrant-disk1.boxVagrantfileの作成。 mkdir ubuntu cd ubuntu vagrant init ubu
形態素解析エンジンMeCabをPython3でも使えるようにする（Macの場合） - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
MeCabのPythonバインディングはPython3で使えない？ 日本語の文章を解析する際には欠かせない、形態素解析エンジン"MeCab"の導入に関するエントリを以前書きました（過去エントリ）。 MeCabの公式サイトにいくとPythonバインディングというのが配布されていて、Python上でMeCabを使うことができるのですが、これだとPython2系でしか使えません。 もともとこのPythonバインディングは、MeCabのプログラムからSWIGというツールを用いて自動生成したものらしく、この生成をやり直せばPython3系でも使うことができるようになります。 [追記]じつは、コメント欄で指摘を頂き、pipでmecab-python3というのが配布されていることが分かったので、公式サイトに置いてあるやつを使わずに、後述のとおりpipからインストールすれば全て解決しますｗ[/追記] ここ
python3対応 Mecabの紹介 - Python, web, Algorithm 技術的なメモ
python3対応 Mecabの紹介 4月から大学院に来て，授業やらなんやらでブログを3ヶ月程放置していました．なんかすみません． 今，MeCabとか使っているのですが，デフォルトではpython3に対応していないため，python3に対応させinstallもpipで出来るようにしました．（github経由だけど） 今日は，python3に対応したMeCabをインストールする方法を紹介します． と，その前に１つ言わせて下さい．皆さん，もうそろそろpython3にした方がいいですよ． python3はpython2のゴミを取ったよりpythonicなpythonです． python3こそpythonです．皆さんpython3に移行しましょう！ MeCabのinstall 私がMecab python3 のレポジトリに書いたように，インストールは以下の通りにすればできます． pip insta
Python3でmecabを使う - Qiita
公式サイトに書いてあったsetup.pyを使う方法がうまく行かなかった。 ダメ元でpip searchしてみたらパッケージが見つかって、使ってみたらとりあえず動いたので共有。 Python 3.4.3 :: Anaconda 2.3.0 mecab 0.996 mecab-ipadic 102 $ python3 >>> import MeCab >>> mecab = MeCab.Tagger("-Ochasen") >>> print(mecab.parse("今日はいい天気ですね。")) 今日 キョウ 今日 名詞-副詞可能 は ハ は 助詞-係助詞 いい イイ いい 形容詞-自立 形容詞・イイ 基本形 天気 テンキ 天気 名詞-一般 です デス です 助動詞 特殊・デス 基本形 ね ネ ね 助詞-終助詞 。 。 。 記号-句点 EOS
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Install Python with NumPy, SciPy and Matplotlib on macOS Big Sur (Intel version) | Solarian Programmer
Pythonの環境構築 on Mac ( pyenv, virtualenv, anaconda, ipython notebook ) - Qiita
Amazon.co.jp: Python3ではじめるシステムトレード ──環境構築と売買戦略 (Modern alchemists series): 森谷博之: 本
https://qiita.com/shuntaroy/items/9caaf304861fe8d88997
pythonidae/AI.md at master · svaksha/pythonidae
