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
きれいなPythonプログラミング（パイソニックなコードを書こう）を読んでみた - Qiita
はじめに 日頃、Pythonを使う機会があるのですが、「もう一歩詳しくなり、中級者を目指したい！」という思いから、2022/2/15に発売された書籍「きれいなPythonプログラミング ~クリーンなコードを書くための最適な方法」を読みました。 特に、第6章にある「パイソニックなコードを書こう」が非常に勉強になったので自分なりの解釈／調査結果を含めてメモを残しておきます。 ※解釈が誤っている箇所もあるかと思います。誤りがあればご指摘いただけると幸いです。 誤用の多い構文 Python以外の言語を使ったことがある人は、その言語と同じ考え方／手法でコードを書くかもしれません。 Pythonにおける標準的なアプローチを学ぶことで時間と労力を削減することができます。 ループ処理ではrange()ではなくenumerateを使う 慣習的にrange(len())とインデックス番号でループを回すのは単純
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
pandas でメモリに乗らない 大容量ファイルを上手に扱う - StatsFragments
概要 分析のためにデータ集めしていると、たまに マジか！? と思うサイズの CSV に出くわすことがある。なぜこんなに育つまで放っておいたのか、、、？ このエントリでは普通には開けないサイズの CSV を pandas を使ってうまいこと処理する方法をまとめたい。 サンプルデータ たまには実データ使おう、ということで WorldBankから GDPデータを落とす。以下のページ右上の "DOWNLOAD DATA" ボタンで CSV を選択し、ローカルに zip を保存する。解凍した "ny.gdp.mktp.cd_Indicator_en_csv_v2.csv" ファイルをサンプルとして使う。 http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?page=1 補足 pandas の Remote Data Access で WorldBan
あのアルゴリズムはどこ？ Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題（ACコード付き）を紹介！ - Qiita
あのアルゴリズムはどこ？ Pythonを使用してAtCoderの緑色や水色を目指す方に、30以上のアルゴリズムスニペットと100問以上の問題（ACコード付き）を紹介！PythonアルゴリズムAtCoder競技プログラミングPypy 0.はじめに 2020年の5月よりAtcoderのコンテストに参加してから一年経った、現在水色コーダーとなりました、H20と申します。 AtCoderではPythonを使用して参加しており、水色になるまでに様々なアルゴリズムを使用しました。 アルゴリズムについてはほとんど自作せず、有識者の作成されたスニペットを調べては、ある程度理解しながら使用していました。 この記事では、Pythonにてあるアルゴリズムを使用する際にお勧めな書き方の説明をしているスニペットの記事に、それを利用してACしたコードを添えて紹介していきたいと思います。 （ただ、私のACコードは極力見
Pythonのみで業務スーパーの各店舗と気象状況を可視化する - Qiita
みなさん、業務スーパー使ってますか？私は、朝ごはんに業務スーパーのインスタントフォー（チキン味）を食べるようにしていることから、週1回は業務スーパーに通っています。最近、全都道府県に店舗が出店されたそうです（パチパチパチ）。 というわけで、業務スーパーの全店舗の位置をプロットしてみようかと思いました。あと可視化だけだとちょっと退屈なので、気象データを使っていくつかの店舗の気温の比較を行います。foliumで作った可視化は次のようになります。 開発環境: Python 3.9.1 folium 0.12.1 pandas 1.2.3 requests 2.25.1 requests_html 0.10.0 xarray 0.16.2 ハンズオン開催します はんなりPythonで、この記事であったrequests / requests-htmlを使ったデータ取得ハンズオンを行います。ご関心をお
Qiitaでたぶんもっとも参考にしてはいけないPythonの導入方法 - Qiita
はじめに Pythonは今最も習得希望人口の多い言語である。 それはヘビーなデベロッパーからライトなオフィスコンピューティングまで多岐にわたる。 おそらく「Pythonを使えば○○ができる」と喧伝されているのを見聞きしているからだろう。 この記事ではそんなPythonを一から導入し開発できるようにすることを主にする。 OSのセンテイ Pythonの開発でもっとも優れたOSはWindowsである。 単純にPython.orgの公式から対象のバージョンをいくつか選んでダウンロードして適当にインストールすればそれですべてを始められるので、MacやLinuxのようにシステムデフォルトと別verとのインストール共存やパッケージ管理ツールを意識する必要はない。 パスは通るし、複数のバージョンを同時に入れてもビルドバージョンですら分けて共存できるので簡単。 処理系 Pythonはインタプリタ界の変態言語
Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita
1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Class Recta
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
0.1は浮動小数点数で正確に表せないのに、printしたときに0.1と表示されるのはなぜか - Qiita
当たり前のことに感じますが、0.1は浮動小数点数(IEEE 754)では正確に表現できません。 なのにprintをしたときに0.1と表示されるのは不思議です。 このことについて分かったことを書いておきます。 環境 この記事ではPython 3.7を使用しています。 【前提】浮動小数点数 この記事で、以降"浮動小数点数"という場合は、"IEEE 754 倍精度"のことを指します。 浮動小数点数のフォーマットは、数を以下の形式に変換し、sign、exp、fracを順に並べたものです。
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
環境変数PATHを設定する | Pythonインストールと環境設定
Python で提供されているプログラムをコマンドプロンプトから実行する場合、 PATH を設定しておくと便利です。ここでは PATH の設定方法について解説します。(インストール時に自動で PATH を設定するようにチェックしていた場合には不要です)。 Python で記述したプログラムを実行する時に必要となる python.exe は Python をインストールしたディレクトリに保存されています。 任意のディレクトリから python.exe を実行するには、 python.exe が保存されているディレクトリへ PAHT を設定しておきます。今回は Python を C:\pg\Python\Python311 ディレクトリにインストールしていますので、このディレクトリを PATH に追加します。 ※ なおインストーラーで Python をインストールした時に「Add python
VS CodeでPythonするために必要なこと
なお、本稿の内容は基本的に、Windows版のVS Code（64ビット版）で動作確認し、必要に応じてmacOS版でも確認をしている。 VS CodeでPythonする理由 PythonをサポートするエディタやIDE（統合開発環境）は数多く存在する。例えば、JetBrainsのPyCharmは優れたIDEであり、恐らく、VS CodeでできることはPyCharmでもできるだろう。それでもなお、VS Codeを使う理由とは何だろう。筆者もちょっと考えてみた。 VS Codeは無償で使える、軽量なエディタである（上に挙げたPyCharmにも無償で利用できるCommunityエディションはあるし、オープンソースプロダクトとして無償で利用できるエディタも数多いが） Python拡張機能をインストールすることで、IntelliSenseを利用したコード補完が可能になる 同じくPython拡張機能によ
あると便利？ VS Codeで使えるPython関連の拡張機能
この拡張機能のREPL環境では「python -u」コマンドを使用するため、事前にpythonコマンドへのパスが通っている必要がある。また、仮想環境を作成して、それをワークスペースのPython環境とするときには、次の2つの方法がある。 後者の方法では、コマンドパレットから［Python: インタープリターを選択］コマンドで設定した環境のpythonコマンドへのパスを指定するように気を付けよう。このコマンドによりpython.pythonPath項目に「${workspaceFolder}」を使用したパスが設定されるが、現状ではAREPL.pythonPath項目はこの形式のパス指定を解釈してくれないので、フルパスを指定する必要があることにも注意。 その後、コマンドパレットから［AREPL: eval python in real time (current doc)］などのコマンドを実行
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
[AtCoder] 橙(2400+)になりました | maspyのHP
AtCoder Rating History(1) AtCoder Rating History(2) AtCoder ChartsAtCoder ScoresAtCoder Problems(1)AtCoder Problems(2) テンプレネタですね。 各回のコンテストについては別途記事にしていますが、レーティングがキリの良いところを迎えたこのタイミングで、1度総括的な記事を書いておきます。解いた問題数や、コンテスト成績の推移については上の画像参照で。 AtCoderを始める (2019/04) まで 数学 平均的な競プロ上級者と比べても、数学を強みに出来る寄りだと思います。 大学受験数学は全て（ほぼ全て、かも）できる。大学数学科学部レベルの数学は大体理解している。IMO（国際数学オリンピック）が7～8割くらい？解ける（金メダルボーダーくらい）。 ※ 競プロとの親和性が高そうな、組み
![[AtCoder] 橙(2400+)になりました | maspyのHP](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d3b83cb0b151f85f4ab582d54745629884ec04db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmaspypy.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F01%2F5Dth6Yjz_400x400.jpg)
【まとめ編】Responderを使ってDjangoチュートリアルをやってみた – 株式会社ライトコード
Responderを使ってDjangoチュートリアルをやってみた～まとめ～ ライトコード社長も今、イチオシのWEBフレームワークである「Responder（レスポンダー）」。 「Responderの具体的な実装例の記事を検索しても少ない」と感じた社長が、「それなら、充実しているDjangoのチュートリアルを、Responderでやってみよう！」とスタートした企画でした。 充実しているDjangoのチュートリアルを、Responderでやってみよう！ 【はじめての Django アプリ作成】 https://docs.djangoproject.com/ja/2.2/intro/ Django のチュートリアル「はじめての Django アプリ作成」を、Responderで追う形で進んでいきます。 内容としては、Djangoのチュートリアルと同じように簡単な「投票Webアプリ（Pollsアプ
Webスクレイピングする際のルールとPythonによる規約の読み込み - Stimulator
- はじめに - この記事は Webスクレイピング Advent Calendar 2017 - Adventar の1日目の記事です。 近年では、Pythonが様々な場面で使われるようになりました。 Webからデータを取ってくる際のスクリプトとして利用し、そのままデータを機械学習における学習データとするといった案件も多く見るようになっています。 ありがたい事に本年度書きました以下の記事は、はてなブログに投稿されたPython関連の記事の中で歴代はてブ数1位だそうです。 Webスクレイピングも日に日に情報が増え、様々なパッケージやフレームワークによって手軽になっています。 本記事は、スクレイピングやクローラを記述する際に抜けがちな、「規約」について記載するものです。 スクレイピングの間隔はどうすればいい？規約は？違法でないの？という人のために法律等もまとめています。 追記2019/01/0
勉強会・もくもく会に参加する際に守ってほしい２つのこと - Webスクレイピングと立ちふるまいの話 - Lean Baseball
人によっては割と耳に痛い話かもですが、エンジニアのコミュニティやイベント、ひいてはインターネットを私達が平和に優しく渡り歩くためにも、ちょっと言っとかないとアカンかも、と思い書きます. 具体的には先日、私が主催しているイベント（Pythonもくもく自習室）でちょっとしたヒヤリハット*1があったので、注意喚起および、もう同様のトラブル・事故が起きませんように！という訴えでもあります. TL;DR 大前提として、ネットもオフライン（勉強会・もくもく会）も社会に迷惑をかける行為は行わない WebサイトやAPIに対する大量アクセス（Webスクレイピング）をもくもく会・勉強会の会場から行うのはご法度（会場じゃなくても注意すべき） もくもく会・勉強会でのコミュニケーションで「粘着」「押し付け」はやめて、自然に距離をとって「相手を認め」てあげよう もくじ TL;DR もくじ 勉強会・もくもく会で社会に迷
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Python中級者への道しるべ - Qiita
