PythonでDICOM画像をなんとかする - Qiita
DICOM画像とは、簡単にいうと、医療用の画像を装置間でやりとりするための通信プロトコル(DICOM)上で扱われる画像のことで、画像にいろんな付加情報(患者さんの情報であったり、装置の種類であったり、その画像そのものの情報であったり、いろいろなメタデータ)をつけたもののことである。 お医者さんで、CTやMRIなどの検査をした時に、病院によってはお願いすると画像をデータとしてくれることがある。この時のフォーマットが拡張子.dcmだったらDICOM画像だ。 PythonでDICOMを扱うための準備 PythonでDICOM画像を扱いたい場合は、pydicomを使うことになるようだ。 % anaconda show conda-forge/pydicom Using Anaconda API: https://api.anaconda.org Name: pydicom Summary: Pur
Announcing Support for Native Editing of Jupyter Notebooks in VS Code - Python
Announcing Support for Native Editing of Jupyter Notebooks in VS Code With today’s October release of the Python extension, we’re excited to announce the support of native editing of Jupyter notebooks inside Visual Studio Code! You can now directly edit .ipynb files and get the interactivity of Jupyter notebooks with all of the power of VS Code. You can manage source control, open multiple files,
Building Minimal Docker Containers for Python Applications
This post was last updated September 19th, 2019. A best practice when creating Docker containers is keeping the image size to a minimum. The fewer bytes you have to shunt over the network or store on disk, the better. Keeping the size down generally means it is faster to build and deploy your container. Each container should contain the application code, language-specific dependencies, OS dependen
Python at Netflix
By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
PyFormat: Using % and .format() for great good!
Python has had awesome string formatters for many years but the documentation on them is far too theoretic and technical. With this site we try to show you the most common use-cases covered by the old and new style string formatting API with practical examples. All examples on this page work out of the box with with Python 2.7, 3.2, 3.3, 3.4, and 3.5 without requiring any additional libraries. Fur
Pythonでzipファイルを解凍せずに中身のテキストファイルを読み込む - Symfoware
10万件程度のテストデータが欲しい時、よく郵便番号のデータを使わせてもらっています。 郵便番号データダウンロード http://www.post.japanpost.jp/zipcode/dl/kogaki.html 今までlzh形式で圧縮されたデータしか公開されていないと思っていたのですが、 よくみるとzip形式のデータも公開されています。 zip圧縮されたファイルは約1.8MB。 解凍すると12.2MB。 zip圧縮したファイルを直接読み込んで、直接郵便番号と住所の情報を 加工できないか考えてみました。 以前、zipファイルの作成は試したことがあります。 Pythonでrarファイルを解凍し、zipで圧縮する http://symfoware.blog68.fc2.com/blog-entry-908.html 同じノリで、zipファイルの情報を取り出してみます。 # -*- codi
docs.python.jpでのドキュメント公開終了 - atsuoishimoto's diary
これまで、python.jpではPythonの日本語ドキュメントを公開してきたが、この度、ドキュメントのホスティングを終了し、docs.python.org へのリダイレクトのみをおこなうようになった。 www.python.jp 実に喜ばしいことである。これまで、日本語ドキュメントは python.jp においてある私家版でしかなかったが、python.orgで公開されることで、一定の公式っぽさを得ることができる。 また、python.jpは私が一人でほそぼそと、さくらインターネットの一番安いVPSで管理運用してきた。しかし、これからはPython本家の運用チームできっちり運用していただけるのである。 別に難しいことをしていたわけではないが、python.jp運営のプレッシャーはちょっとしたものだった。ここ近年のPythonブームも、私がちょっとしくじってドキュメントを参照できなくなる、
Red Hat Enterprise Linux 8 のPython事情 - 赤帽エンジニアブログ
Red Hatの森若です。 今回はRHEL8でのPythonがどのようにパッケージされているかを見ていきます。 Red Hat Enterprise Linux 8には"python"コマンドがない!? Red Hat Enterprise Linux 8 はインストール直後のデフォルト状態では "python" コマンドが存在しません。(ほとんどの場合"python3"コマンドはあります。) pythonコマンドがない……!? RHELは各種のシステムツールがPythonで実装されており、RHELであれば "python"コマンドが利用できるという状況が続いてきました。RHEL 8では少し様子が違うようです。詳しくみていきましょう。 3つのPython処理系 RHEL 8 Betaでは、Pythonの処理系は3種類存在します。 platform-python: RHELに同梱の各種システ
2016-06-04 - uokadaの見逃し三振は嫌いです
racchai.hatenablog.com 初心者向けのpdbの紹介記事を見かけたのでバット読んだけど、 このやり方も書いて欲しいなと思ってこのエントリを書いてみた。 #!/usr/bin/env python import sys def log(args): print args def main(args): log(args) #import pdb;pdb.set_trace() main(sys.argv) import pdb している行をコメントアウトしたスクリプトを用意しました。 % python2.7 -mpdb sample.py > /private/tmp/sample.py(3)<module>() -> import sys (Pdb) b 12 # <= 12行目のmain()にブレイクポイントをセットします。 Breakpoint 1 at /priva
Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
LL2018 LT Pythonパッケージマネージャーはどれがおすすめ？
A passwordless future! Passkeys for Spring Developers
Python 3.7とVisual Studio Codeで型チェックが捗る内作Pythonアプリケーション開発環境の構築 - Qiita
ちなみに、3.7としているけど、ほぼ3.6でも問題なくいくかと思います。 本エントリーの方針 このエントリーではPython 3.7で動くアプリケーションの開発環境を作りますが、その過程で必要なツール（Python本体、pip、pipenv）をそれぞれの場所にインストールします。とりあえず次の方針でやります。Python本体以外はPythonのエコシステムでやっていきます。イージーよりはシンプルという方針です。 管理者権限が必要なシステムへの変更は最低限にする。ユーザー権限で入るものはユーザー権限で入れる。 PATHや環境変数への変更も最低限にする。 Python本体以外はOS固有のツールには依存しないようにする。 curlで取ってきたスクリプトをパイプでsudoで実行するみたいな頭に虫が湧いているようなマジキチなことはしない。 Python処理系環境構築 (システムごとに1度だけ実行）
パッケージングを支える技術 pyconjp2016
3. 2 これまでのお話 • 2013 パッケージングの今と未来 • 2014 パッケージングの今 • 2015 Packaging最前線
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- 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
Python: ソケットプログラミングのアーキテクチャパターン - CUBE SUGAR CONTAINER
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
wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog 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 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
How to scrape a website that requires login with Python
I’ve recently had to perform some web scraping from a site that required login. It wasn’t very straight forward as I expected so I’ve decided to write a tutorial for it. For this tutorial we will scrape a list of projects from our bitbucket account. The code from this tutorial can be found on my Github. We will perform the following steps: Extract the details that we need for the login Perform log
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
営業出身の30代おっさんがプログラミングで人生を変えた話
俺の半生大学の一般教養でPascalを習った程度。専門課程に入る前に文法はすっかり忘れた。専攻は都市工学だからその後プログラミングとは縁はなかった。卒業前に第一種情報処理技術者の資格だけはとれてたのでプログラミングの何たるかとかオブジェクト指向なんかも知識としては知ってた。 大学卒業後にデスクトップユーティリティーのメーカーで技術営業をやった。顧客に製品仕様を説明するのが主な仕事なのでパワポばかり使ってた。その会社ではLinuxのソフトも販売してたから、Linuxのコマンドは打てるようになった。そこでシェルスクリプトを習得しようと思ったがあえなく挫折。 その後ネットワーク機器のメーカーに転職。トラブルシューティングでLinuxをさらに使うようになった。そこではHTTPプロキシを主に扱っていたので、HTTPプロトコルについては一通り知識を身につけた。その知識を実際にLinux上でシミュレーシ
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GitHub - kubernetes-client/python: Official Python client library for kubernetes
