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PEP8の検索結果1 - 17 件 / 17件

  • データ分析のためのSQLを書けるようになるために

    はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ

      データ分析のためのSQLを書けるようになるために
    • 主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO

      ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル2つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文(スニペット)を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう! また後述するSnippet Gen

        主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
      • 【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita

        📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです

          【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
        • pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita

          1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能(AI)の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル(イ・セドル)九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950~1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか? AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201

            pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
          • 【レポート】AWS における安全な Web アプリケーションの作り方 #AWS-55 #AWSSummit | DevelopersIO

            この記事では、5月12日に行われた AWS Summit Online 2021 のオンラインセッション『AWS における安全な Web アプリケーションの作り方(AWS-55)』の模様をレポートします。 セッション概要 情報処理推進機構(IPA) の公開している「安全なウェブサイトの作り方」をはじめとしたセキュリティを考慮した安全なウェブアプリケーションの設計ガイドラインがいくつか知られています。本セッションでは、アプリケーション開発者向けにガイドラインに則ったアプリケーションを AWS 上でどのように実装するのかを AWS プラットフォームレイヤーとアプリケーションレイヤーのそれぞれの観点から項目ごとに解説し、アプリケーション導入前、または導入後のセキュリティ対策の指標となることを目指します。 登壇者 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテク

              【レポート】AWS における安全な Web アプリケーションの作り方 #AWS-55 #AWSSummit | DevelopersIO
            • 【読書】『独学プログラマー』の心得 - Qiita

              優れたプログラマーは、金銭的な報酬や人々から賞賛を浴びる目的でコードを書くのではない。単純にプログラミングを楽しむためにコードを書くんだ。 リーナス・トーバルズ(Linuxカーネル開発者) コーリー・アルソフ氏の『独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで』(清水川貴之氏、新木雅也氏による邦訳は2018年発行)を読んだので、本のタイトルの通り独学でプログラマーを目指している方や、新人エンジニアの方に一読をお薦めできると感じたので紹介します。 かく言う私もソフトウェアエンジニアリングを独学し、肩書きとしてエンジニアの職を得て2年目の身。 『独学プログラマー』を読んで初心に返り、至らぬ点を内省できました。 (エンジニアとして就業できてからも独学は続くので、経験を重ねてからでもこの本を読む価値はあると思います!) 本書の対象となる方 プロのプログラマーになる際に必要な知識や技術

                【読書】『独学プログラマー』の心得 - Qiita
              • 開発やデバッグが捗るPythonライブラリ6選 - Qiita

                目次 概要 動作環境 紹介するPythonライブラリ flake8 pyformat isort mypy bpython ipdb 最後に 概要 仕事でよくつかうパッケージからプライベートで開発するときに、必ずインストールしているパッケージをまとめて紹介してみた。 データサイエンス系の人はJupyterを使うと思うのでWeb開発向きだと思います。 DjangoなどWebフレームワークを使うときは便利な専用のパッケージもありますが本記事には記載してないです。 パッケージ管理はPipenvやpoetryなど有名なものがあるがこの記事では書いてないです。 動作環境 筆者の動作環境。 環境に依存したパッケージはないはずだが念の為。 MacOS Python 3.8.0 anyenv 1.1.1 pyenv 1.2.15-1-g49bf5952 紹介するPythonパッケージ flake8 プロジ

                  開発やデバッグが捗るPythonライブラリ6選 - Qiita
                • pythonのアンダーバーこれなんやねん - Qiita

                  ってなんでアンダーバーいるねん。みたいな。 今回はそういうお話です。 今回も悩んで調べてる間に神記事見つけたのでそれをもとに肉付けしたり噛み砕いたりしてまとめようと思います。 悩み解決してくれた神記事はこちら 「Pythonic色々」 Pythonのアンダースコア( _ )を使いこなそう! return値を無視するための _ まさに最初に例に挙げたこれがそれにあたります。これがそれ... これは.shapeの三番目のreturn値を無視するよーのアンダーバー 引用元が過不足説明してくださっているので引用 曰く Pythonはライブラリが沢山あって、関数をインポートして使う事が多いです。そういう時、もし関数からのreturn値が複数あって使わない部分があったらアンダースコアを使ってreturn値のメモリの占用をしないまま廃棄ができます これで無駄なメモリを使わずにプログラムが組めるというわけ

                    pythonのアンダーバーこれなんやねん - Qiita
                  • Software Design連載 2022年2月号 大規模Webアプリケーションの開発環境をモダナイズする - MonotaRO Tech Blog

                    こんにちは。モノタロウの八木(t_yagi)です。 モノタロウのECシステムは創業から20年以上ずっと動き続けており、絶え間なくビジネスを支え続けています。 その間、周囲のIT技術も大きく進歩してきました。 そんな中、開発者が増えたり機能も拡張され続けた結果、当初はさほど問題にならなかった開発に関する課題が浮き彫りになってきました。 今回はそんなレガシーな開発環境にモダンなIT技術を取り入れることで「当時は出来なかったことを現代の技術で実現する」を書きました。 流行りのモダンな技術がイケイケだから乗り変えるといったような輝かしいものではなく、長年積まれ続けてきた課題が現代の技術だから解決できたという時代の恩恵にうまく乗れるかを率直に記事にしています。 どうするとデメリットを抑えながらメリットを得ることができるか読んでいただける人に少しでも感じ取っていただければ嬉しいです。 サーバアプリの開

                      Software Design連載 2022年2月号 大規模Webアプリケーションの開発環境をモダナイズする - MonotaRO Tech Blog
                    • VS CodeによるPython開発環境のテンプレ - Qiita

                      0. はじめに sublime使いだった僕が(使い込んではいなかったけど)社内のPython開発環境を統一するためにVS Codeの色々を調べたので,そのまとめです. 以下ができるような開発環境の構築を目的としています. 複数人がローカルで開発する時に,環境を揃えたい. ローカルからリモートサーバーにアクセスして開発したい. プロジェクトごとに依存関係を整理したい. コーディングスタイルや型などのチェックを入れたい. Pythonの環境周りはPipenvで管理し,ローカルでdockerを立ち上げてその中で開発するためのテンプレです. 1. install Setting up Visual Studio Code 2. Extension 2.1. 必須 以下は必須. python Remote Development Remote SSH git lens 2.2. オプショナル その他

                        VS CodeによるPython開発環境のテンプレ - Qiita
                      • Python開発者のためのセキュアコーディングのコツ10個 - Qiita

                        本記事は2021年9月27日に公開したPython security best practices cheat sheetを日本語化した内容です。 2019年、Snykは最初のPythonチートシートをリリースしました。それ以来、Pythonのセキュリティの多くの側面が変化しています。開発者向けセキュリティ企業として学んだこと、そしてPython特有のベストプラクティスに基づいて、Pythonのコードを安全に保つために、この最新のチートシートをまとめました。 【チートシート】2021年版Pythonセキュリティベストプラクティス 本記事では、下記に関するPythonのセキュリティに関するヒントを紹介します。 外部データを常にサニタイズする コードをスキャンする パッケージのダウンロードに注意 依存先パッケージのライセンスを確認する システム標準版のPythonを使用しない Pythonの仮

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                        • Pythonのアンダースコア( _ )を使いこなそう!

                          Pythonは一番書きやすいプログラミング言語と知られ、多くの人の第二外国語(英語に次ぎ)です。でもGithubやGitlabで他人のコードを参照した時や自分でclassを書いてる時、こういう疑問はあったでしょうか: 「def __init__(self): の__init__のアンダースコアは何故二つなのか?」 「def _func(x): と def func(x): とdef func_(x): に違いはあるのか?」 「y, _ = func(x)のアンダースコアは何か?」 そんな色んな所で使われてるアンダースコアの使い方を、今回整理して説明してみました! アンダースコアの使い場所Return値を無視する。関数の名付けで使い方を区別する。数字を読みやすくする。インタプリタで最後に表示された値を代表する。以上4種類の状況でアンダースコアを使いこなす事により、読みやすいpythonicな

                            Pythonのアンダースコア( _ )を使いこなそう!
                          • 実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう! アンチパターンとベストプラクティス|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

                            ハイクラス求人TOPIT記事一覧実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう! アンチパターンとベストプラクティス 実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう! アンチパターンとベストプラクティス Pythonで広く利用されているWebアプリケーションのフレームワークにDjangoがあります。Djangoで開発を始める際に、プロジェクトの設定ファイルをどのように記述すれば運用が楽になるのか。『Python実践レシピ』の著書もある筒井隆次(ryu22e)さんによる寄稿です。 Djangoは、Python製のWebアプリケーションフレームワークです。もともとニュースサイトを管理する目的で開発が始まり、2005年7月にOSSとしてリリースされました。 Python Software Foundation(PSF)による調査「P

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                            • 【初心者向け】無料でPythonの基本文法を5時間で学ぼう! - Qiita

                              はじめに この記事は、AI AcademyのPython文法速習編とPython プログラミング入門編の内容をベースに一部修正を加えたものです。 この記事を読み進めることで、Pythonの基本文法の基礎を学ぶことが出来ます。 Pythonを学び終わった方は、無料(一部のコンテンツのみ有料だが基礎コンテンツはほぼ全て無料)でAI・機械学習が学べるAI Academyも活用ください。 オンライン機械学習スクールはこちら なぜPythonなのか? AI Academyでは人工知能(AI)分野を中心とした学習コンテンツを扱っており、その人工知能分野においてPythonは機械学習・ディープラーニングを容易に扱うことができるからです。 また、The 2018 Top Programming Languagesの記事でも、プログラマーの年収は1位でした。 The 2018 Top Programming

                                【初心者向け】無料でPythonの基本文法を5時間で学ぼう! - Qiita
                              • PEP 8騒動について - methaneのブログ

                                今週PEP 8の小さい変更についてMLで騒動が起こってしまいました。 該当のコミットはこれです。 PEP 8: Change requirement to adhere to Standard English (#1470) · python/peps@0c6427d · GitHub 変更点はごくごくシンプルなものです。 - When writing English, follow Strunk and White. + Ensure that your comments are clear and easily understandable to other + speakers of the language you are writing in. 今まで知らなかったのですが、変更前の "Strunk and White" とは The Elements of Style というすご

                                  PEP 8騒動について - methaneのブログ
                                • Python開発を円滑に進めるためのツール設定 Part.1

                                  2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python開発を円滑に進めるためのツール設定」に登壇したのは、Atsushi Odagiri氏。講演資料はこちら 開発を効率的に進めるためのツール設定 Atsushi Odagiri氏:この時間はビギナーセッションで、内容はPythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定です。 まず「ツール設定」という趣旨の説明と、あとは今日説明するツールがflake8、black、mypy、pytest、toxなどがあります。そしてそれぞれを使うためにエディタ設定をするという流れになっております。 先に自己紹介させていただきま

                                    Python開発を円滑に進めるためのツール設定 Part.1
                                  • Pythonのコード改善のためのツール5つを試してみた - minus9d's diary

                                    Pythonのコードを改善するためのツールについて一通り試してみました。各ツールのインストール方法や使い方については Pythonのスタイルガイドとそれを守るための各種Lint・解析ツール5種まとめ! - Sider Blog に詳細にまとまっているのでおすすめです。 サンプルコード 以下のサンプルコードを対象に、各ツールの出力を確かめてみます。 import time import sys import fractions def func1(varA,varB): '''return sum of a and b''' varC = 42 return (varA + varB) print(func1(fractions.Fraction(1, 2), fractions.Fraction(1, 3))) 3 + 5 sys.exit(0) このスクリプトをsample.pyという名

                                      Pythonのコード改善のためのツール5つを試してみた - minus9d's diary
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