ProjPython – index
Project Python is a free interactive book that will teach you to code in Python, using graphics, animations, and games. You’ll also learn ways to solve classical computer science problems, principles of software design, and how to analyze algorithm performance. No prior experience required; you’ll write code to draw a smiley face by the end of the first chapter. By Devin Balkcom, with significant
「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」は、10年の取り組みの集大成 - ビープラウド社長のブログ
2018年6月12日にビープラウドのメンバーで執筆した「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」が出版されます。 Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版 作者:株式会社ビープラウド出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2018/06/13メディア: Kindle版 第1版が2012年3月26日、第2版が2015年2月27日、第3版が2018年6月12日の発売で、約3年おきに版を重ねてきました。 最新技術に合わせてバージョンアップ IT技術は日々バージョンアップされ、数年もすれば技術の構成やベストプラクティスも変わってきます。 技術の進歩に合わせて、書籍も第3版としてバージョンアップしました。 主な改訂内容は以下のとおりです。 Python2.7.6→Python3.6.4 Ubuntu14.04 LTS→Ubuntu16.04 LTS Webアプリケーション(
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…
![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]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/12d034f86e09df35a63668f147c936d96829c380/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180317%2F20180317160922.png)
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でAWS Cognito認証 - Qiita
急に自分内Djangoブームが到来したので、Djangoに乗り換えはじめました。で、先日Node.jsで作ったAWSのCognito認証をPythonで作り直したので晒してみます。 事前準備 PythonでAWSにアクセスするにはIAMユーザーが必要となります。ロールにAmazonCognitoPowerUserを設定しておいてください。認証だけならロールをAmazonCognitoReadOnlyとかに落としても動くと思います。 アクセスキーも必要となりますので、認証情報タブを押してアクセスキーを作っておいてください。 つづいてAWSにPythonでアクセスするためのライブラリであるboto3を入れます AWS Cognitoで認証する .awsに設定をしていなくても、boto3を使う時にregion等の設定を行うことができます。アプリの認証用ユーザーは固定すると思いますので、.awsを
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
PyQ - 本気でプログラミングを学びたいあなたへ
必要なのはブラウザだけプログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築です。 PyQでは環境構築なしで、ブラウザをひらけば10秒でプログラミングを始められます。 読む・書く・動かすサイクルで定着PyQのエディター画面では、実際にブラウザの後ろでPythonが動いています。これにより、教材を読む→コードを書く→実際に動かすという流れを画面内で完結できます。もちろん、自分で内容を変更して、動かして試してみることもできます。 あなたの興味に寄り添う、1500問以上から選べるコンテンツPyQでの学習は、数個の問題からなる「クエスト」という単位で進みます。 600クエスト・1500問以上存在するすべてのクエストは、好きな順に学び放題。 関連の深いクエストはパート・コースにまとめられており、 直感的に様々なクエストを組み合わせて、自分の興味のある分野を学べます。
Python サーバーレスフレームワークの比較 - Zappa vs Chalice - Qiita
Pythonでサーバレスなアプリケーションを開発するためのフレームワークとしては、以下の2つが人気のようです。 awslabs/chalice: Python Serverless Microframework for AWS Miserlou/Zappa: Serverless Python Web Services 今回はこの2つをざっくり比較してみます。 ちなみにNode.jsを使用するのであれば、Serverless FrameworkやApexが有名です。 他にどういったサーバーレスフレームワークがあるかについては、以下のスライドが参考になります。 Unlimited Frameworks chalice Python Serverless Microframework for AWS Amazon製だけあってAWS専用のフレームワーク 簡単に開発できるように設計されていて、Fl
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
requests と mock を使ってみる - Twisted Mind
テストを書くときに、外部の HTTP API を叩く処理が組み込まれている場合は、何かしらモックが必要です。 どう書くのがスマートなのか良くわからないので色々試してみる 準備するモノ python 2.7.x mock simplejson requests nose covarage テストのデファクト あまりまとまってるのがないので、まとめておきます。 テストランナーは nose または py.test nose はプラグインがステキ py.test はなにやら色々嬉しい事があるらしい モック/スタブは mock テストは unittest (unittest2) カヴァレッジは covarage ? これは良くわからず、基本 Jenkins に食べさせらるタイプで出力できればおｋ この辺が今のところデファクトでしょうか、ご意見お待ちしております。 mock patch を使うと綺麗に
機械学習の情報を手法を中心にざっくり整理 - Qiita
概要 自分用のメモとして、機械学習に関する情報を浅く ( それなりに ) 広くをモットーに、ざっくり整理してみました。 少しでも、他の方の理解に役立ったら嬉しいです。 機械学習とは コンピュータプログラムが経験によって自動的に出力結果を改善していく仕組み。 機械学習の代表的な手法について記載します。 １．教師あり学習 ２．教師なし学習 ３．強化学習 に分けて記載しました。 ※概要説明は一例です。 1．教師あり学習 1-1．線形回帰 予測したい値を算出する式を連続する多項式として表し、各係数を最小二乗法や最尤推定法で求めることでモデルとなる式を決定する Pythonライブラリ：scikit-learn（sklearn.linear_model.LinearRegression） 参考：最小二乗法による線形回帰のアルゴリズム (自身のQiitaの過去記事です) 1-2．ロジスティック回帰 2択
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
またもやTensorFlowが強化！！深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】 - HELLO CYBERNETICS
新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社製であること TensorFlowと共に使える TensorFlow TensorFlowの役割 TensorFlowの追加ライブラリ Keras TensorFlow-Fold edward sonnet sonnet使ってみた記事まとめ 多分日本語最速で出た使ってみた記事 インストールから丁寧に コードに対するコメントが豊富で参考になる記事 新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社が社内で利用していた深層学習ライブラリです。 昨日これがオープンソース化されました。 DeepMind社製であること DeepMindは現在Google傘下の人工知能開発企業です。 圧倒的な専門家集団の集まりであり、深層学習の研究にGoogleが乗り切る際に、DeepMind社は買収されました。その後、資金力と研究力を
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python import path: packages with the same name in different folders
どぶお/Pythonで遊ぼう！/論理パッケージを複数に分ける - BioKids Wiki
Python openpyxlでExcelを操作 - Qiita
Pythonのデコレータについて - Qiita
GitHub - HypothesisWorks/hypothesis: Hypothesis is a powerful, flexible, and easy to use library for property-based testing.
Pythonによる機械学習入門 ～Deep Learningに挑戦～
