googletrans
Googletrans is a free and unlimited python library that implemented Google Translate API. This uses the Google Translate Ajax API to make calls to such methods as detect and translate. Compatible with Python 3.6+. For details refer to the API Documentation. Features Fast and reliable - it uses the same servers that translate.google.com uses Auto language detection Bulk translations Customizable se
psutil 3.3.0 : Python Package Index
View statistics for this project via Libraries.io, or by using our public dataset on Google BigQuery Meta License: BSD License (BSD-3-Clause) Author: Giampaolo Rodola Tags ps, top, kill, free, lsof, netstat, nice, tty, ionice, uptime, taskmgr, process, df, iotop, iostat, ifconfig, taskset, who, pidof, pmap, smem, pstree, monitoring, ulimit, prlimit, smem, performance, metrics, agent, observability
細かすぎて伝わりにくい、Pythonの本当の落とし穴10選＋α - Qiita
Pythonはコードが書きやすい？ご冗談でしょう ・とにかくコロンを忘れまくる ・Pythonでは、関数が返す値には明示的に「return」を付ける必要がある ・リストに対してmapやfilterといった関数を適用した結果が、リストではなくイテレーターのオブジェクトになっている こんなのを槍玉にあげてるの？ご冗談でしょう。 今こそあの記事を復活させなきゃいけない気がしたので、自分の昔のブログからサルベージ1しました。またせっかくなので、新しく加筆しました。Python の本当の落とし穴、ご査収ください。 自作の test.py を import しようとしてもできない 多くの初心者がハマることですが、自分で test.py というファイルを作って実行しようとしても、うまくいかないことがあります。 bash$ vi test.py # test.py というファイルを作った bash$ ca
たぶん知らないPythonマイナー文法の世界 - Qiita
概要 私はPythonが好きで10年ぐらい使っています．QiitaでもPythonの記事を結構読みますが，その中で，あまり見かけないPythonのマイナーな文法．マイナーな記法について紹介したいと思います． 実用性は・・・あるかどうかは知りません．マイナーな文法なんて趣味の世界でしかないですし．それはマイナーじゃねぇ！と言われるかもしれませんが，あくまで筆者が他の人のコードで見たことないものです． リスト以外の内包表現 軽いジャブということで，リスト型以外の内包表現を取り扱いたいと思います． 辞書型 >>> {i:"a%03d"%i for i in range(3)} {0: 'a000', 1: 'a001', 2: 'a002'}
「写経」を自動化し、オートで功徳を積める仕組みを作ってみたのでございます。 - Qiita
#!usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- ##PyAutoGUIのモジュール #pip install pyautogui import pyautogui #クリップボードコピペ用 #pip install pyperclip import pyperclip import sys import time def GijiHenkan(kanji, roumaji, sleeptime): #roumaji文字列をタイプする（※全角モード前提） #pyautogui.typewrite(roumaji) #↑不自然に早いので不採用 #全部の文字を一文字ずつ打つ for char in roumaji: pyautogui.press(char, presses=1) time.sleep(sleeptime) #変換前にひとこきゅう time.sl
文科省のPythonはPythonじゃねぇ - Qiita
TL;DR 文科省によるプログラミングの教材はダメダメ。PEP8読め。 追記 もちろん、この指摘が普通のコードに対するものだとすれば 「重箱の隅をつつきすぎ」 だというのは全くその通りだと思います。こんな指摘をするつもりはさらさらありません。 しかし、これが文科省という権威ある機関が発表するものならば話は全く違います。 全ての日本の教育を一身に背負うくらいの気持ちと成果を伴わなければならないとも思います。 そういう理由での、厳しい(というか細かい)指摘です。 追記2 自分の説明が足りませんでした(すみません)。ちなみにこの教材は「教員研修用」です。 この教材で研修を受けた教師にプログラミングを教えられると思って考えてみてほしいと思います。 追記3 (2019/9/25 文科省の改訂を受けて) この度文科省がPythonに関する資料の改訂版を発表しました。 文科省に対して改善を求める当初を行
Revenge of the Types: 型の復讐 - Qiita
本稿は Python に型アノテーションを追加するという提案が行われたときに起こった Python コミュニティの議論の後、2014年8月24日 (日) に Armin Ronacher (@mitsuhiko) 氏によって書かれた記事の翻訳です。 Revenge of the Types Revenge of the Types by Armin Ronacher : Python (REDDIT) Revenge of the Types | Hacker News Python 3.5 で導入を検討している型アノテーションについて興味がある方は以下を参考にしてください。 mypy で静的型付け Python プログラミング 私自身、型システムや他言語に明るくないため、一部未訳の部分があったり、勘違いや誤訳もあると思います。そういった誤りを見つけたら編集リクエストを送ってもらえると助か
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
全プログラマに捧ぐ！図解「ノートブック」 - Qiita
Jupyter Notebookを使い始めて半年経ちました。最初は機械学習のためのツールとして触り始めましたが、徐々にデータサイエンティストだけの玩具にしておくのは勿体無いと思うようになってきました。本記事では一般のプログラマにも伝わるようになるべく図解で「ノートブック」を解説してみたいと思います。 (本記事は自分のブログからの転載記事です。) はじめに 本記事はJupyter Notebookにおける「ノートブック」という機能に着目して解説したものです。「ノートブック」は、REPL1の進化形態であり、仮にデータサイエンティストでないとしても全プログラマが知っていて損はないアイデアだと思います。 ノートブックとは ノートブックとは以下の図のように「コード」と「実行結果」と「コードのメモ」をまとめたものです。コードのメモは恐らくプログラマの方にはおなじみのMarkdown形式で記述することが
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
dg — it's a Python! No, it's a Haskell!
Overthrow the oppressive dictatorship! Guido rejecting your awesome syntactic proposals? He's not in charge anymore. (This point has not aged well, has it?) Annoy advocates of the category theory! With Haskell's syntax but none of its type system, dg is the best way to make fans of static typing shut up already. Be on the verge of progress! Syntactic sugar is the most important thing nowadays. And
Welcome to Hy's documentation!
The Hy Manual¶ PyPI https://pypi.python.org/pypi/hy Source https://github.com/hylang/hy Discussions https://github.com/hylang/hy/discussions Stack Overflow The [hy] tag Hy is a Lisp dialect that’s embedded in Python. Since Hy transforms its Lisp code into Python abstract syntax tree (AST) objects, you have the whole beautiful world of Python at your fingertips, in Lisp form. To install the latest
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Jupyter 知っておくと少し便利なTIPS集 - Qiita
今まで仕事で使ってきた、メジャーなものからマイナーなものまで含めたJupyter NotebooksのTIPS集です。 入力補完 とりあえずこれが無いと生きていけません。 Nbextensions（Jupyterの拡張機能）自体が未設定であれば、一旦そちらをインストールして、その後にHinterlandという機能にチェックを入れると有効化されます。 AnacondaのJupyter notebookでnbextensionsを使う ※Nbextensionsインストール後、Jupyterのファイルリスト的な画面で、タブで「Nbextensions」という選択肢が追加されます。 Azure Notebooksなどだと、最初からインストール不要で選択できるようになっています。 Google Colaboratoryなどでは、そういった設定ができるのかまだよくわかっていません。（ご存じの方コメン
早く知っておきたかったmatplotlibの基礎知識、あるいは見た目の調整が捗るArtistの話 - Qiita
English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな
Pythonでパワポの説明資料（報告書）を生成する - Qiita
1. パワーポイントを生成するPythonライブラリの導入 世の中便利なもので大体のものはすでに存在している。 python-pptx そして先駆者が使っている。 https://qiita.com/daiki7nohe/items/11019e90cd43c82095fa https://qiita.com/pocket8137/items/3d8fda2c47664bf9130b 以下のコマンドでインストール。 pip install python-pptx 2. サンプル：基本的なスライド まずはGetting Startedから基本的なスライドの生成プログラムを見る。 このスタートアップガイドで図や表の挿入方法について触れられている。 プログラムの流れは 1. レイアウトの読み込み 2. スライドの追加 3. タイトルや本文の挿入 4. 保存 となっている。 from pptx i
Kivy: Cross-platform Python Framework for NUI
Kivy has been built to be easy to use, cross-platform and fast. With a single codebase, you will be able to deploy apps on Windows, Linux, macOS, iOS and Android. Business Friendly Kivy is released under the MIT License, is 100% free to use, and is professionally developed, backed and maintained. Companies and individuals are using Kivy for their projects every day.
ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita
はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通に使う、コンソール出力の表示 : print() そのような「基本」の説明の後「上級」チュートリアルになってようやく、Python言語付属のロギングメカニズムの説明が始まります。「上級」では4+1種類のデータ構造が紹介され、ここで「基本」で多用されていたlo
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