thinkpython.dvi
Think Python 2 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist Allen B. Downey Copyright c �2013 ThinkPython: by is licensed under a Creative Commons 3.0 License 3 11 1 13 1.1 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Python による Web スクレイピングにようこそ！ — Python で行う Web Scraping ドキュメント
Python による Web スクレイピングにようこそ！¶ このドキュメントの資料は https://github.com/takahiromiura/web-scraping にあります。 データ分析をするときにデータをどこから取ってきますか？ Web から？その場合は、どうデータにしますか？ 手作業で？ 少々のデータなら、手作業でできるでしょうが、大規模なデータをとるには、このアプローチは時間か金銭のどちらかを犠牲にしなければならないでしょう。 このドキュメントでは、Python で Web スクレイピング、Web クローリング、つまり、自動で Web からデータをとってくるという作業を行うための基本的な知識を書いてます。 まず最初に、Python とは何かを学んでいきます。 それから、Python の基礎的な文法を学んでいきます。 Python の基礎を学んだら、Python でデー
Cisco Catalyst IOS-XEでのPythonやBash - Qiita
これは何？ Catalyst 3850や3650といった普及版（企業向け）L3スイッチのIOS-XE16.5.1aにて、ゲストシェル（Bash）やPythonスクリプティングがサポートされたらしいので、取り急ぎどんなモノか確認するメモ。 Cisco IOS XE Everest 16.5.1aのリリースノート 該当部分は以下。スイッチ上でLXC（Linux Container）が動くらしい。 Guest Shell—A secure LXC container that is an embedded Linux environment and enables you to develop and run Linux and custom Python applications for automated control and management of Cisco switches. G
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
Mac と GNU/Linux でトレーディング環境を用意する | 774::Blog
トレーディングツールといえば Windows 用のソフトウェアが多く、多くのトレーダーも多数のモニターを備えた Windows を使うというのが比較的多いと思う。そんな中、 Mac を始めとする iOS や GNU/Linux の環境でどのように相場を監視したら良いだろうか。このたびトレーディング環境を整えたのでちょっと書いてみようと思う。 Mac/iPad まず Mac でのトレーディングツールといえば楽天証券が強い。 iOS で利用できる iSPEED はかなり高機能だし、それと連携して監視銘柄を共有できる MARKET SPEED for Mac もなかなか便利。 楽天証券で発注するかどうかはともかく、監視ツールとしてはなかなか良い感じですね。特に後者の MARKET SPEED はチャートや板も見やすいし、リアルタイムで監視するのにはちょうどいい。 GNU/Linux じゃあ GN
Pythonメモ: Tweepyのややこしいレスポンスデータの読み方 〜Twitter API活用の最初の難関〜 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
Twitterのbot作りは良い勉強になる 以前のエントリで紹介したように、Tweepyというライブラリを使うと、かなり簡単にPythonでTwitterを自動操作出来るようになります。 www.statsbeginner.net つぶやいたり、フォロー／アンフォローしたり、RTしたりふぁぼったりといったアクションをTweepyを使って記述し、自動で実行できる環境に置けば、自前のbotが出来上がります。botといえば、ブログ記事の紹介ツイートを定期的に流したり、新しいフォロワーにフォロバするといった使い方がよくされていますが、自作のプログラムであれば例えば特定のキーワードを含むツイートをしているユーザを検索してそのプロフィールを取得してデータベース化するとか、ふぁぼやRTをよくしてくれる人を一定の基準を設けてリストに登録していくといった複合的な作業も、自動化できて手間が省けます。 私は自分
Hey社のサーバールームにキンコンチャイムを設置してみる - あっきぃ日誌
先日作ったRaspberry Piで鳴らすキンコンチャイムをHey社(弊社)のサーバールームに設置しました。 akkiesoft.hatenablog.jp その前に、自作のリレーモジュールの回路を盛大に間違えていたので修正しました。が、小さい基板相手に奮闘したら指をハンダゴテでジュゥ〜しました。つれぇ。内容的には、前のは繋いだ時点でダイオードの向き次第で導通してしまうという問題を直しました。多分これでいいはず。 裏面。シール基板はついでにやめました。昨日アキバ行ったら専用ボンドなくて泣いた。 さて、サーバールームへの設置ですが、当初はスチール製パーティションにマグネットフックをかけてRPiもぶら下げるのをイメージしてましたが、電源の配線の都合とか、そもそもマグネットフックがなかったなどの理由から床置きとなりました。 あとはここを人が通ればキンコンが鳴るようになります。しかし今時キンコンチ
自然言語処理の最新手法"word2vec"で艦これ加賀さんから乳を引いてみる - あんちべ！
概要 この記事は自然言語処理という分野の最新手法word2vec を利用して誰でも遊べるようにするための手順を説明するものです。 word2vecを利用すると意味の計算が実現できます。 例えば"king"から"man"を引いて"woman"を足すと"queen"が出てきたり、 "東京"から"日本"を引いて"フランス"を足すと"パリ"が出てくるという面白い手法です。 自然言語処理とは人間が日常的に用いる自然言語をコンピュータに処理させ、 翻訳や要約、文字入力支援や質問応答システムを作るなどに活用されている分野です。 自然言語処理と言うと耳慣れない言葉かもしれませんが、 実は検索や推薦などで私たちが日常的に利用しているなじみ深い技術でもあります。 自然言語処理の適用範囲や要素技術は幅広いのですが、 その中でもword2vecの特色は、 冒頭でも挙げたように「意味の計算」が出来ることです。 これ
テキストマイニングの前処理。名詞抽出、ストップワード除去、珍しい単語の除去
pythonを使ったテキストマイニングの前処理メモ。名詞を抽出し、ストップワードや珍しい単語を除去する方法。 名詞を抽出し、ストップワードや珍しい単語を除去する テキストマイニングにおける定番の前処理らしいです。pythonで試してみました。 もっと膨大な文章集合を実践的に扱う場合は、「10%以上の文章にでてきた単語を除去」とかもやるみたいです。正解があるわけではなく、扱うデータと目的に合わせて適宜変えるとよいと思います。 #coding:utf-8 import MeCab def extractKeyword(text): u"""textを形態素解析して、名詞のみのリストを返す""" tagger = MeCab.Tagger() encoded_text = text.encode('utf-8') node = tagger.parseToNode(encoded_text).n
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Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
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https://www.unixuser.org/~euske/doc/python/python-lisp-j.html