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2024/04/15 · オブジェクト指向を理解する上で欠かせないキーワードが「クラス」と「インスタンス」です。 みなさんがネコを飼いたいと思ってペットショップに行っ ...
2023/11/01 · リストの内包表記の中でif句と条件式(if式)を利用して、より柔軟な形で新たなリストの要素を計算する方法を見る。if句と代入式を組み合わせる方法も紹介 ...
2022/01/12 · リスト内包表記(List Comprehensions)とは、既存のリストから新しいリストを作ることができる、リスト作成方法の一つです。
リストを生成するための表記方法。リストに対して繰り返し処理を行う場合にも使用出来る。従来のmap, filterの代わりになる。だいたいの場合for文でループするよりも高速に動作する。 繰り返し処理でリスト生成する時の構文 >>> aray = [1, 2, 3] >>> [x*2 for x in ary] #aryの各要素を*2してリストを生成する。 [2, 4, 6] >> ary [1, 2, 3] #aryに変更はない リスト内包表記をfor文を使わない同等の記述 記述すると以下のようになる。(ただしこの処理の場合Pythonインタプリタで処理するのでリスト内包表記よりも低速。リスト内包表記は構文からcライブラリで処理するのでより高速に生成することができる。) >>> ary = [1,2,3] >>> newary = [] >>> for x in ary: ... newa
Pythonではwhile, forのループにelseを使えます。 これは他の言語には珍しい機能で、ありがちなケースでは「ループ処理で何かを探索して見つけたらbreakする、breakしなかったら見つからなかった」といったケースでフラグ変数を使う必要がなくなります。 elseを使わないループ elseを使わない、ありがちなループ探索処理の場合は、見つかった場合にフラグを更新してbreakし、ループの外側でフラグの状態をチェックしたif文を記述します。 ary = [1, 3, 9, 2, 1] exist = False for n in ary: if n == 9: exist = True break if exist: print "Found! 9" else: print "Not found 9.." elseを使うループ elseを使った場合は、existフラグを使用する必
Python で繰り返し処理を行う時に利用できる for 文の使い方について解説します。 for 文は別途指定したイテラブルなオブジェクトの要素の数だけ要素を 1 つずつ取り出してながら繰り返しを行います。
みんなのPython熟読中。ジェネレータの解説に出てきたコードでおもいっきりハマった。 #エラトステネスのふるい def get_prime(x=2): while True: for i in range(2,x): if x % i == 0: break else: yield x x += 1 i = get_prime() for c in range(5): print i.next()↑をパッと見たときelseのインデント位置に違和感があったので↓の間違いだろうと思って 書き直して実行してみたらおかしなことになった。 def get_prime(x=2): while True: for i in range(2,x): if x % i == 0: break else: yield x x += 1 i = get_prime() for c in range(5): p
最近よく耳にする“自炊”。食事を作ることではない。本や書類をスキャナで読み取り、PDFなどデジタルデータに変換するというIT用語だ。携帯性と閲覧しやすさを兼ね備えたタブレット型端末やスマートフォンの普及で、瞬く間にブームになった。 富士通グループのスキャナビジネスを担うPFU販売推進部の大浦精さんによると、「2001年から販売するスキャナ『スキャンスナップ』シリーズの販売台数が目立って伸びたのは昨年6月、iPadの日本発売直後」とのこと。同4月~翌1月の国内出荷台数は、前年比約2倍を記録したという。 多くの人は何をスキャンしているのか。1つ目は所有する漫画や書籍だ。データ化すれば省スペースになるし、大概は文面の「キーワード検索」もできる。一般に分厚い本はスキャンしにくいが、今年2月に発売されたノバックのスタンド型スキャナ「シンプリースキャン」なら多少の厚みも問題なし。電気スタンドと見間違う
2022/02/08 · メモをテキストで打つだけでなく、写真などの画像や Web サイトのスクリーンショットを保存したり、「関数の解説サイト」を Web クリッパーで保存し ...
相変わらずジェネレータではまってるわけです。今回は自分で実装する際に詰まったところ。 ジェネレータを使って再帰関数を作るというのは、心持ちとしては関数型言語の遅延評価を利用した無限リスト表現なんかと通ずるところがあると勝手に思ってるわけですが、その実装の前にまずは普通の再帰関数を書いてみたわけです。 def test(query): if len(query) == 0: return else: print query test(query[1:]) ここでたとえば test("hoge") なんてやると結果は hoge oge ge eなんてなるわけです。test()をジェネレータを使って実装するとどうなるかというと def test(query): if len(query) == 0: return else: yield query # ここでyield文 for q in te
イテレータ,ジェネレータ,リスト包括表記と集合構成記法 私は今Think Complexityでアルゴリズムと複雑系について勉強しています. 今回は,自分の勉強を兼ねてThinkComplexity(chap2とchap3)で勉強した iterator(イテレータ)とlistの違い generator(ジェネレータ) list comprehension(リスト包括表記) プログラマのための集合構成記法(Set-builder notation) についてまとめを行いたいと思います. Think Complexity は無料で読む事もできます! iteratorとは pythonでいうiteratorとは __iter__メソッドと次の要素を返す __next__メソッドを持つオブジェクトの事です. __next__メソッドは要素が無くなると StopIteration例外を送出します.
毎週木曜日に社内でC#の勉強会をやっていて、そこで yield なる文がなにをやっているかわからないという話題に。そういえば Python で フィボナッチ数列 を取得するときに yield 使っていたっけ。同じかな?って思ったので試してみました。 結論 C#(イテレータブロック) と、Python(ジェネレータ)は非常によく似ている。 Rubyは異なる(主従が異なる感じ)。 C# C#の場合、yieldはイテレータブロック内で列挙子オブジェクトに値を生成する場合に、 yield return 式として使用します。 yield break として反復処理の終了を通知することもできるらしい。 using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Linq; // f.Tak
Pythonは、リスト内包式(list comprehension expressions)を使ってリストを生成することができる。 しかし、生成したリストの要素の最初のほうだけを使って、後は使わない場合があるプログラムを考えると、一度に全て計算してしまうのは無駄だ。計算コストとメモリ領域の無駄がある。 できれば、必要になった時に、必要な分だけ計算したい。 こういう計算方法を遅延評価と言うが、Pythonには遅延評価を行う仕組みが用意されている。ジェネレータ式(generator expressions)がそれだ。 ジェネレータ式はこう書く。 >>> squares = (x ** 2 for x in range(5)) ジェネレータ式が生成するリスト要素は、イテレータ(上の場合はsquares)のnextメソッドが呼ばれる度に計算される。 >>> squares.next() 0 >>>
back [English] 概要: ある種の問題は、再帰を使うと非常に効率的に記述できる。 しかし大量のデータを生成するような再帰的手続きは厳密に制御する必要があり、 そういったプログラミングは難しい。Python 2.2 以降から使用可能になった ジェネレータを使うと、簡潔なコードを維持しつつ、 こうした手続きをかんたんに制御することができる。 この文書で使われているソースコードは こちら。 プレインテキスト版は こちら。 はじめに 再帰は非常に強力なメカニズムです。 時にこれは混乱を招くこともありますが、ふつう再帰を使うと、問題を簡単に記述することができます。 ある手続きが扱うデータ量が指数的に増えるような場合、これはとくにあてはまります。 木構造の探索がいい例でしょう。木の各節点はひとつ以上の子を持っていますが、 下へ下へとたどっていくにつれて、節点の数は指数的に増えていきます。
はじめに¶ このパートではコールバックに主眼を置き直します。 Twisted で generators を使ってコールバックを記述するもうひとつのテクニックを紹介しましょう。 このやり方がどうやって動くのかを示し、純粋な Deferred を使う場合と照らし合わせてみます。 最後に、このテクニックを使って詩のクライアントのひとつを書き直しましょう。 とはいえ、なんでこの手法がコールバックを生成するのにふさわしいかを理解するために、まずはジェネレータの動作を復習しておきましょうか。 ジェネレータに関する簡単な復習¶ ご存知のように、Python のジェネレータは関数内で yield を使って生成できる “restartable function” (TODO: 公式ドキュメントの和訳を見ておく) です。 こうすることで、ある関数は、一連のステップ内で実行するために利用できる iterator
イテレータを生成するための構文。 yieldで値を返却することで、関数が繰り返し処理を行う状態を保持できるようになる。 >>> def gentest(): #3つの文字列を返すgenerator関数 ... yield "hello" ... yield "world" ... yield "finish" ... >>> [s for s in gentest()] #繰り返し処理を行う ['hello', 'world', 'finish'] yieldを実行すると、値を返却しつつ、現在の処理を中断したまま保持するようなイメージ。 関連記事: map, reduce, filterによるシーケンス操作 リスト内包表記 timeitで実行時間計測 文字列の正規表現マッチング re.match re.search 非同期IOをつかったHTTPリクエストの処理 aiohttp
AM 08:00 さーて、頼まれてたクローラー、サクサクつーくろ ( ・ω・)ノ オー PM 01:00 ふーむ、あらかたscrapyで用意することできたわ 単純なクローラーだったらサクッて作れるね ( ^ω^)おっおっおつ PM 01:15 でも、ちっと連続でクローリングするbotみたいなもの 作りたいから、もうちょいやってみよう。 そうだ、別関数を用意して回すのはどうかな? ( ・ω・)? PM 01:30 英語・・・。んん?この「yield」ってなんやねん。 ふむふむ、ジェネレータがうんちゃらかんちゃら? ( ・ω・)? まぁ、使わなければいいでしょ。 PM 08:00 ( ・ω・) ( ;ω;)ブワッ できなかったよ!! なんかしらんけど、英語圏のQ&Aってだいたいが「yield」 使っているから、回避できへん!! クッソ、こうなったら徹底的に理解してやる・・・・!! 1. 「yi
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