『ゲームセンターあらしと学ぶPython』を読んだ | Colorful Pieces of Game
実はPythonのとても古いユーザーだった。 僕が2000年ごろからしばらくPoser（というソフトがあるのだ）にハマりにハマっていたとき、Poserが実装していた拡張ツール用の言語がPythonで、またモデラーのメタセコイアにもPythonが採用されていたので、ずっとPythonを使っていたのだ。 そのあとしばらくして使う機会がなくなっていたのだけどオライリーから出版された『退屈なことはPythonにやらせよう』という本を読んで、最近のPythonのライブラリの充実ぶりと使い方を知って、Anacondaをインストールして使うようになった。 これがまたVS codeと組み合わせると、実にイロイロ書きやすくて、ちょっとしたツールを書くのにやたらとPythonを使うようになっていた。 excelからナニからともかくpytyonでイロイロできるのである。あまりに便利なもので、ともかくチョコチョコ
Pythonのエラーの見方とよくあるエラー - ガンマソフト
プログラムに文字列のクォートの閉じ忘れのような「構文エラー（SyntaxError）」があるとPythonはすぐさまエラーを表示します。 一方、構文エラーを修正し、無事プログラムを実行できても、予想外のデータが入力されたりすると今度は「例外（Exception）」発生をエラーで通知します。例外とはプログラム実行時に生じた想定外の「例外」です。例えば、文字列を入力すべき箇所に数値が入力された、読み込むファイルがない、などの「例外」が検知されるとエラーで教えてくれます。 このようにPythonでは構文エラーと例外発生時にエラーを表示します。 エラーの対策は必須ですが、その前にまず原因を把握する必要があります。講座のなかでも適時説明しましたが、今回「見方とよくあるエラー」をまとめましたので、参考にしてください。 構文エラー、例外、バグは区別してください 構文エラーがあるとプログラムを実行できませ
[Lambda] Python 2.7 のサポートが2021年7月15日に終了します | DevelopersIO
Python 2.7自体のサポートは2020年1月1日に終了しましたが、AWS Lambdaでは引き続き使えていました。 しかし、2021年7月15日にAWS Lambdaでもサポートを終了する旨が発表されました。 Announcing end of support for Python 2.7 in AWS Lambda | AWS Compute Blog 時系列を整理 Lambda(Python 2.7)について整理しました。 2021年7月15日： Lambdaのサポートや新規作成が終了 セキュリティパッチやその他の更新を終了する テクニカルサポートの対象外になる Python 2.7を使って、新しいLambda関数の作成ができなくなる 既存のLambda関数を更新することはできる 既存のLambda関数を実行することはできる 2021年9月30日: 既存Lambdaの更新が終了
![[Lambda] Python 2.7 のサポートが2021年7月15日に終了します | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/25fe5c76b0259f67cfbb0286bc1fd48c715f810f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Faws-lambda.png)
ゼロからはじめるPython(99) ブラウザでも気軽にPythonが動かせる時代になった！Pyodideを試してみよう
Web惣明期からブラウザで使えるプログラミング言語はJavaScriptと決まっていたが、最近はWebAssemblyが普及し、いろいろな言語がブラウザ上で動かせるようになってきた。今回は、ブラウザでPythonを動かしてみよう。 ブラウザでPythonが動くってどういうこと？ 一般的にPythonはPCにインストールして使うのが一般的だ。本連載でも多くのプログラムを紹介したが、いずれも自分のPCに保存したプログラムを実行するものだった。しかし、Pyodideを使うと、ブラウザ上でPythonのプログラムを動かすことができる。別途サーバーを用意したり、アプリをインストールしたりすることなく、Pythonのプログラムが動かせる。今回は、このPyodideについて紹介しよう。 PyodideのWebサイト Pyodideはどういう仕組みで動いているのか？ 昨今のWebアプリ、Webサービスでは
現在仮想通貨botの開発をClojureで書いてますが, なぜPythonでなくてClojureなのかを自分の中で言語化しておきます. Pythonが主流だし, そんななかで意味不明のリスクを取ることは本音は不安です. なので日記に書いておきます. システムトレードのヒカキンになりたい人生だった# 2014年にFXのシステムトレードをPythonでやっていた# 2015年夏, 今から7年前にわたしがFXのシステムトレードをPythonでやろうとしたとき, Pythonでシステムトレードをしている人がとても少なかった. 夏休みの自由研究 は OANDA APIを利用して FX システムトレード | Futurismo 日本語で情報を探すとほとんど情報がないかもしくはtickを取得してみた系の入門記事のみ. Pythonでシステムトレードを組む情報は英語しかなかった. わたしは3万円くらいの怪
今回はコーディングや数式はないです。 Qiitaに初めて量子コンピュータのプログラミング記事を投稿したのが 2020/12/17 でした。そこから2ヶ月。手を動かして感じたことを書いてみます。1 量子力学を専門的に学んだこともないですし、pytyonも書けない状況からスタートしました。 量子プログラミングは、ひたすら面倒。 量子プログラミングは、ひたすら面倒です。何が面倒かというと、 非常に低レベルな部分からのフルスクラッチを強いられる ということが、まだそれなりにあるということです。AND,OR,XORなどを並べて アルゴリズムを実装しているような感じです。これだけでも面倒です。 ライブラリを使うのにもある程度知識は必要 幸いにも、ライブラリがあったりします。ただライブラリといっても optimize() みたいな ものではなく、アルゴリズム１つ１つが存在します。 なので、そのアルゴリズ
タイトルの通り。忘備録。 機械学習の学習素材に使いたい大量の画像を準備するのに苦労したので。 Google Chrome拡張アプリと、Finderの名前変更機能を使います。 かっこよくpytyon書いたりとか、スクレイピングとか、一切やりません。 環境 macOS Mojave 10.14 手順 拡張をインストールする こちらのChrome拡張を使います。 Chrome拡張: Image Downloader インストールページリンク ほしい写真を検索する 今回はサンプルとして橋本環奈さんの写真を集めてみます。 機械学習にイラストなどは不要なので、検索ツールで「顔」などと絞り込むといいと思います。 写真リンク元URLの共通文字列を調べる ページソースを検証します。 ※検証は、cmd+alt+iで表示されます。 写真リンク元のURLがなんとなくわかります。 encrypted-tbn0.gs
Jenkins で Airetest を Device Farm でE2Eテスト実行するCIを作った - Qiita
本記事は、ソフトウェアテストの小ネタ Advent Calendar 2023 20日目の記事です。 概要 AWS Device FarmでAppiumをPytestでE2Eテストするにあたって基本的な情報をまとめています。 導入 まずは、一般的な使い方やハマりやすいポイントを解説します。 Console ・プロジェクトを用意後に新しく実行を設定する際に新たにアプリファイルをアップロードかすでにアップロード済みのアプリを指定 ・テストの種類を指定するセレクトから Appium Python を選んで公式にある通り作成した test_bundle.zip をアップロードかすでにアップロード済みのZipファイルを指定 ・TestSpecの設定はConfigure画面上で表示されているテキストを編集しても適応されないためEditボタンからEdit your YAML上で編集してSave as N
0.0.0.0/0 以外で IP 全てを表すには
cles::blog 平常心是道 blogs: cles::blog NP_cles() « IPアドレスのリストからCIDR表現を作る（Ruby編） :: どうしてみんな firewalld で --runtime-to-perman... » 2019/01/11 0.0.0.0/0 以外で IP 全てを表すには networking 321 0へぇ ipset を使ったブラックリストに Deny ALL を設定しようと思って 0.0.0.0/0 を入力してみたら、ipset が受け付けてくれませんでした。 # ipset add BLACKLIST 0.0.0.0/0 ipset v6.38: The value of the CIDR parameter of the IP address is invalid ネットワーク全てを 0.0.0.0/0 以外で表す方法がないかと思っ
パッケージって、プログラムの初心者はあまり使わない（？）ですし、練習でコードを書くのにもフォルダを複数作る必要があり、面倒です。その割に、本を目で追うだけでは、わかったつもりになってしまう内容が多いです。この記事では、初心者が勘違いしたり、見落としそうな内容を整理し、ピックアップしたいと思います。 パッケージの理解には、自分でもコードを入力し実行してみることをお勧めします。なお、一度、importしたモジュールはPythonのインタプリタを、終了させなければimportしたままになるため、コードを検証する場合には、再起動する必要がありますので注意してください。 １．パッケージとは パッケージを使うと、関係のある複数のモジュールをディレクトリ（フォルダ）にまとめ、整理することができます。 通常はモジュールを使用するときにはモジュールが入ったディレクトリにPATHが通ってなければなりません。し
概要 Python Flaskで構築されたWebアプリケーションにおいて、アップロードされたファイルが想定しているContent-Typeのファイルなのかチェックしたい場合があります。 その際には、アップロードされたファイルのMIMEタイプを識別してバリデーションを行うことが一般的です。 Python Flaskで構築されたWebアプリにおいて、MIMEタイプを識別する主な方法は以下が挙げられます。 Flaskのファイルアップロード Python標準ライブラリのmimetypes 外部ライブラリのpython-magic 本記事では、それぞれの懸念点や導入時に困ったことについて記載します。 そもそもMIMEタイプとは MIMEタイプとは、メールやWEBアプリのデータ転送の際にデータの種類を識別するためのコードです。 これらのコードは「タイプ名/サブタイプ名」の形式で表されます。 （参考）M
概要 venv 環境 (pipenv や Rye で作成した環境など) にインストールした pyright の language server を使って支援を受ける方法を探していたので書き残します。 環境 neovim v0.10.0 (Release) nvim-cmp, lspconfig 設定 bash -c で .venv/bin/activate を呼び出して仮想環境に入り、.venv/bin/pyright-langserver のバイナリを呼び出します。 require("lspconfig").pyright.setup { on_attach = on_attach, capabilities = capabilities, filetypes = { "python" }, root_dir = util.root_pattern(".venv"), cmd = { "
世にRPAが出てからというもの、Power Automate for DesktopやPythonでExcel自動化なんて記事が出回るようになりました。前者はシステム全体の自動化につながるものであるため、個人的には推奨しています（年間何百万もするRPAなど愚の骨頂です）。 しかし、PythonでExcel自動化は推奨しません。そもそも、Excelの自動化は以前よりVBAやVBSで出来ている事。それ以外も含めてならば話は別ですが、世に出てる記事の殆どは「VBSで出来ることをわざわざPythonでやらせてる」という無駄と無用な手段に他なりません。ちなみにVBSはシステムの操作も可能であるため、Seleniumでスクレイピングでもしない限りほぼ、現状PythonでExcel自動化は非推奨です。 今回はVBSでのExcel自動化の一片を記述してみたいと思います。 概要 VBScriptの非推奨化
ZBrushのZScript入門
//RECORDED ZSCRIPT 2021 [IButton,Play,"Press to play this ZScript. ZScript can be aborted at anytime by pressing the eesci key.", [IConfig,2021] [IPress,Movie:Doc] [IPress,Movie:Large] [ISet,Movie:Modifiers:Recording FPS,30] [IPress,Movie:TimeLine:Auto] [ISet,Movie:Overlay Image :Opacity,0] [ISet,Movie:Title Image :FadeOut Time,0] [ISet,Movie:Title Image :FadeIn Time,0] [IPress,Movie:F History] ]/
Python入門 (3) -マルチスレッド｜npaka
1. Pythonのスレッドの実行 Pytyonのスレッドの実行手順は、次のとおりです。 (1) スレッドで実行する関数の準備。 (2) 関数を実行するスレッドの準備。 (3) スレッドの開始。 使用例は、次のとおりです。 import threading import time # スレッドで実行する関数の準備 def worker1(): print('start worker1') time.sleep(5) print('end worker1') # スレッドで実行する関数の準備 def worker2(x, y): print('start worker2') time.sleep(5) print('end worker2', x, y) # 関数を実行するスレッドの準備 t1 = threading.Thread(target=worker1) t2 = threading
この記事は朝日新聞社 Advent Calendar 2021の第8日目の記事です。 こんにちは。朝日新聞社デジタル機動報道部でデータジャーナリズムの取り組みに携わっている山崎です。もともとエンジニアとして入社した背景を武器に、データの分析やそのビジュアライゼーションを記事の執筆に活かしているところなのですが、１０月にあった衆院選で配信した「候補者つぶやき分析」の種明かしをしたいと思います！ １．目指すこと 執筆したのはこちらの記事↓↓ この中の後半に登場する、与野党の候補者でツイッターの投稿内容にどのような違いがあるのかについて表した、散布図のビジュアライゼーションを作ることがゴールです。 ２．つぶやきの収集 収集には、pytyonライブラリ「tweepy」を活用しました。tweepyは、投稿、取得、いいね、リツイートなどの情報を簡単に集めることができるライブラリです。 まず、衆院選に立
出典：基礎試験 | Python試験・資格、データ分析試験・資格を運営する一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会のページです。 学習方法について 自分が実際に行った学習方法について記載します。 参考までに、受験前の自分のスペックはざっくり次のような状態でした。 数年前にJavaの本をひととおり読んで、プログラミングの基本構文やオブジェクト指向の概念などはなんとなく理解している 実務ではSQLを書くことが多く、プログラミング言語をゴリゴリコーディングすることはあまりない Pythonは実務で使用したことはないが、趣味では触ったことがある 勉強時間 10日間、毎日1～3時間程度 使用教材 教材 Python チュートリアル — Python 3.11.4 ドキュメント 試験の出題範囲はPythonチュートリアルの目次に沿っているため、これを読めば試験範囲は網羅できます が、機械翻訳ぽい
Vtuberも、にじさんじも知らないという人はココにたどり着かないと思いますが、 「さんばか」を識別できるような機械学習をしてみたく、まずはアンジェの画像ダウンロード、顔検出してみました。いろいろ参考サイトはあるんですが、以下のサイトをベースにしています。 プログラム：pytyon3.7 環境：ubuntu18.04 使用ライブラリ：BeautifulSoup(スクレイピング)、opencv(顔検出)、urllib(画像ダウンロード) コードのメイン処理は以下。 if __name__ == '__main__': downloads = ImageDownloader('アンジェ・カトリーナ').go() for i, d in enumerate(downloads): FaceDetector(d).cutout_faces('image/faces/faces_{}.jpg'.fo
vSphere にホストを追加しようとすると「ライセンスには "vSphere vMotion" が含まれていません」と言われたとき
cles::blog 平常心是道 blogs: cles::blog NP_cles() « 今度はマルウェアへのリンク付きになった脅迫メー... :: スーパーにサバ缶がない » 2018/12/14 vSphere にホストを追加しようとすると「ライセンスには "vSphere vMotion" が含まれていません」と言われたとき esxi 80 0へぇ しばらく無償版で使っていた VMWare ESXi のホストを、vSphere 6 を購入して vCSA に追加しようとしたら、ライセンスのエラーでハマってしまったのでその顛末を忘れないうちにメモ。 始めは vCSA の HTML5 版で作業をしていたのですが、単に「ライセンスを割り当てることができませんでした」という理由が表示されないエラーしか出ないので困ってしまいましたが、念のためと思って FLEX 版に切り替えたところ、以下の
MNISTとは MNISTとは手書き数字を認識するために用いられる画像データセットである。 今回はそんなMNISTを使って、手書き数字を識別できる学習モデルの作成に挑戦する。 MNISTデータ 手書きで書かれた数字を画像にした画像データ(image)と、その画像に書かれた数字を表すラベルデータ(label)から構成される。 それらのペアは、学習用に60,000個、検証用に10,000個の数だけ提供されている。 実際の画像データの中身 学習モデルをより深く理解するために、実際にどんなデータがMNISTに入っているのか確認してみる。 import sys import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from PIL import Image (X_train, y_tr
素人が量子プログラミングをやって感じたこと - Qiita
今回はコーディングや数式はないです。 Qiitaに初めて量子コンピュータのプログラミング記事を投稿したのが 2020/12/17 でした。そこから2ヶ月。手を動かして感じたことを書いてみます。1 量子力学を専門的に学んだこともないですし、pytyonも書けない状況からスタートしました。 量子プログラミングは、ひたすら面倒。 量子プログラミングは、ひたすら面倒です。何が面倒かというと、 非常に低レベルな部分からのフルスクラッチを強いられる ということが、まだそれなりにあるということです。AND,OR,XORなどを並べて アルゴリズムを実装しているような感じです。これだけでも面倒です。 ライブラリを使うのにもある程度知識は必要 幸いにも、ライブラリがあったりします。ただライブラリといっても optimize() みたいな ものではなく、アルゴリズム１つ１つが存在します。 なので、そのアルゴリズ
cles::blog 平常心是道 blogs: cles::blog NP_cles() « eth1 の名前が「有線接続 1」になっているのを修正... :: ざくろ 室町店 » 2018/12/20 Raspberry Pi で bluetooth の RSSI を取得してみる raspberrypi python bluetooth 536 0へぇ bluetooth で信号の受信強度を表す Received Signal Strength Indicator (RSSI) という値があり、これを使うとデバイスとの距離の推定ができるようなので、Python から取得する方法を調べてみました。 † 取得は ewenchou/bluetooth-proximity で ちょうど ewenchou/bluetooth-proximity: Bluetooth Proximity De
ユーザー企業と言っても、総合商社とか、自動車系とか有名すぎるところはダメ。 つよつよエンジニアのいなさそうな会社が良い。 不動産、サービス、メーカー。エンジニアを持たずにITの仕事の大半をコントラクターにやらせてるところがいい。 こういうところはたくさんある。当たれば上場企業にも入れる。 だいたい社内のIT部門がコントラクターの管理をしていて、IT部門の人ができるのはSQLぐらい。 コントラクターより社員エンジニアがやってくれたほうが安いし、信頼できる。 ということで、 「AWSみて。は?クラウド初めてなの?まあいいや。とりあえずググってやって」 「Pytyonできる?ちょっとできるんだね。クラスってなんだかわかるかい?よし、じゃあこのバッチ作って。」 「SQLかけるね?じゃあデータベース見てよ、最近なんか知らんけど止まるんだよ。え?どうやって見たらいいかって? まあいいからさ。やってよ。
データ分析で最初に行うことは、項目（変数）ごとに平均、標準偏差、ヒストグラムを知ることです。なかでも、ヒストグラムは「値の分布傾向」を視覚的に把握できるので重宝します。 例えば、今まで左右対称な山型の分布をしていた月間売上高のヒストグラムが、ある頃から山が右に偏り始めたとすれば、特売日への依存増大を疑うことができます。このようにデータをヒストグラムで可視化することで、ビジネスの異変にいち早く気付くことが可能になります。 非常に重宝するヒストグラムですが、エクセルで書くのは結構面倒です。本当ならば、複数のヒストグラムを比較したい場合が多いのに、作成の手間を考えると躊躇してしまいます。 Pythonであれば、matplotlibライブラリを使用して簡単にヒストグラムを作成できます。しかも、プログラムを一度作成すれば、再利用できるので、次回からは実行するだけで再現できます。 今回は、エクセルとP
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
🖊なぜ仮想通貨botをPythonではなくClojureで書くのか
素人が量子プログラミングをやって感じたこと - Qiita
Google Chrome検索結果画像をコマンド使わず一括でダウンロードした話 - Qiita
Python♪パッケージは、本を目で追うだけではわかりにくい。
FlaskでアップロードされたファイルのMIMEタイプを識別しようとしたら困った話 - Qiita
neovim で venv 環境の pyright LSP を使う - Qiita
Excel自動化ならばPythonよりもVBSを使いましょう 🌴 officeの杜 🥥
データジャーナリズムの種明かしするよ（衆院選の争点分析） - Qiita
Python3 エンジニア認定基礎試験 受験記 - Qiita
アンジェの画像を集めて顔検出する。 - Qiita
MNISTを用いた学習モデルの作成 - Qiita
Raspberry Pi で bluetooth の RSSI を取得してみる
ITスクールでエンジニアになれなかったら、ユーザー企業に行けばいい
ヒストグラム作成方法をエクセルとPythonで比較する - ガンマソフト