Djangoメモ(1) : 掲示板アプリを作成するチュートリアル - もた日記
チュートリアル一覧 Django公式 Django Girls Tutorial MDN Web Docs Simple is Better Than Complex Mariana Mele's site Django for Beginners A Complete Beginner's Guide to Django Django（PythonのWebアプリケーションフレームワーク）のチュートリアルを参考にDjangoで掲示板アプリケーションを作成してみる。 チュートリアル一覧 最初にチュートリアルを調べてみたところDjangoのチュートリアルとしては以下のものがあるようだ。 Django公式 （英語）Writing your first Django app, part 1 | Django documentation | Django （日本語）はじめての Django アプリ作
探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方 - Qiita
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
スマートメーターの情報を最安ハードウェアで引っこ抜く - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 電力自由化にともない、スマートメーターの設置が進められています。 電力会社が設置したスマートメーターと、各社から販売されているHEMS見える化端末的なモノを導入すると消費電力などをリアルタイムに見ることができるようになります。 しかし！、HEMS見える化端末的なモノは住宅リフォーム業界的なプライス設定ですんごくお高いんです。 そこで、HEMS見える化端末的なモノを安価に自作しちゃおうというのがこの記事の趣旨です。 おことわり 東京電力供給区域での話を前提としていますが、他社供給区域にお住まいの場合は電力会社名を読み替えてくださ
Pythonメモ : pandas-profilingでDataFrameのプロファイリング - もた日記
pandas-profiling インストール 使い方 プロファイリング結果 pandas-profiling github.com pandas-profilingというpandasのDataFrameのプロファイリング結果を出力するライブラリがあったので試してみる。取得したデータの概要を知りたいときに使えそう。 プロファイリング結果として表示されるデータについてはJupyter Notebookでのデモ（隕石落下データ）で確認できる。 インストール pipやcondaでインストールできる。 $ pip install pandas-profiling $ conda install pandas-profiling 使い方 Jupyter Notebookで使用するのが簡単。 流れとしてはデータを読み込んで、 import pandas as pd import pandas_prof
機械学習の前に重要なデータ抽出・加工に便利なPythonライブラリ「pandas」の基本的な使い方のチュートリアル
機械学習の前に重要なデータ抽出・加工に便利なPythonライブラリ「pandas」の基本的な使い方のチュートリアル：Pythonで始める機械学習入門（6）（1/4 ページ） 最近流行の機械学習／Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説する連載。今回は、データ分析の前処理などで便利に使えるオープンソースソフトウェア（OSS）のPythonライブラリ「pandas」を紹介します。 プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、その
Google Colaboratoryが便利・高速で凄過ぎる - Itsukaraの日記
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
テキストでネットワーク図を作ろう！nwdiag | DevelopersIO
nwdiagって何？ ブロック図生成ツール blockdiagシリーズの1つです。きれいな論理ネットワーク図を作成することができます！ 公式サイト(http://blockdiag.com/ja/nwdiag/introduction.html) 特徴 テキストベース 自動レイアウト SVG出力可能 インストール方法 Pythonで動き、Win・Mac・Linuxすべて対応しています。今回はMacでのインストール方法を紹介します。 Windowsの場合は事前にPythonのインストールを行ってください。2系、3系はお好みでどうぞ！ インストール 一行で簡単にインストール完了です。 pip install nwdiag サンプルコードを使って動作を確認します。 まず以下のファイルを作成してください。 sample001.nwdiag nwdiag { network dmz { addres
Eel - PythonによるElectron代替
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました Electron代替になるソフトウェアが幾つも出てきています。Goであればgo-astilectronが使えます。HTML/JavaScriptでUI側は処理しますが、ローカルコンピュータとの接続部分は別な言語（Electronであればnode）が使えます。 今回紹介するEelはnodeの代わりにPythonが使えるようになるソフトウェアです。 Eelの使い方 簡単なウィンドウ表示の例。UIはGoogle Chromeが使われています。 ファイルを選択する例。フォルダを指定してローカルのファイルをランダムにピックアップします。 Eelを使えばJavaScriptからAPIを実行し、Pythonで処理を書けます。スクリプトを呼び出したり、サーバとの通信をおこなったりすることもできるで
pip の constraints の正しい用途 - Qiita
$ pip install -r requirements.txt $ pip install flask Collecting flask Downloading Flask-0.12.2-py2.py3-none-any.whl (83kB) 100% |████████████████████████████████| 92kB 3.7MB/s Collecting Jinja2>=2.4 (from flask) Using cached Jinja2-2.10-py2.py3-none-any.whl Collecting click>=2.0 (from flask) Downloading click-6.7-py2.py3-none-any.whl (71kB) 100% |████████████████████████████████| 71kB 3.8MB/s ...
シェルスクリプトの代わりにPythonを使う - オープンソースこねこね
これまで、開発や運用時に使う、ちょっとしたコマンドラインツール、自動化スクリプトは、主にBashのシェルスクリプトで実装していたのですが、最近このような用途にはPythonを使うようにしています。 Bashスクリプトへの不満 スクリプトの実装方針 ポータビリティ重視のための縛りPythonプログラミング Tips __future__モジュールでバージョン2、3両方に対応させる バージョン2、3で異なるモジュールを、同じ名前で読み込む バージョン2、3を判別する関数を用意する よく使うスニペット 文字に色をつける 赤い文字でエラーメッセージを出力して終了する 外部コマンド実行する テキストをファイルに出力する ファイルに実行権限をつける スクリプトの同時、多重起動防止する コマンドライン・オプションの解析 HTTPリクエスト まとめ Bashスクリプトへの不満 Bashのスクリプト実装にお
AnsibleやServerspecより使いやすいサーバ構築・テストツールを作る[FastHandle] - Qiita
2021年3月、FastHnadle2として、作り直しました。 https://github.com/kuritaka/fasthandle2 Python Fabricを使うのではなく、fhコマンドを自作しています。 #FastHandleとは FastHandleは、サーバ構築、サーバテストのオペレーションをサポートするツールです。 サーバ構築をより早く、より正確にすることを目指して作っています。 自動化のために、Fabricコマンド、Expectコマンドなどを利用しています。 現状、こんな感じにしようという枠組みはできましたが、まだまだ作成途中です。動かないこともあると思いますが、少しずつ増やして、テストをしていきます。(2018/01/11) 今はLinuxサーバ向けですが、Windowsサーバも検討していきたいと考えています。(2018/01/11) WindowsやVMware
![AnsibleやServerspecより使いやすいサーバ構築・テストツールを作る[FastHandle] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b011e6e09f37bd2ba0d36027739e9c9b0f120e1f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTU2MzY4JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTE2MjA0NDE5P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPTJlMTYyMmU2OWM3NGNiNGMzOWFkMDQyYjc4MDA3NGUx%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Df21819db83a79d83955186a098db4aea%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB0YWthYWtpX2t1cmloYXJhJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9ZTc4ZTg0ZTk3ZDMwM2NhZjZiNDdlOWZkNzE2NmVjN2Q%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8f896280709cb71a3e7295f825e49e52)
Pythonによるデザインパターン5原則 - Qiita
#参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c #概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython #デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ #デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う（実装に対して行わない） 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな（YAGNI） #変わるものを変わらないものか
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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もあります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 Ov
Pythonのfor文は遅い？ - atsuoishimoto's diary
bicycle1885.hatenablog.com こちらの記事を拝見していて、ちょっと気になったので注釈。 PythonやRを使っている人で、ある程度重い計算をする人達には半ば常識になっていることとして、いわゆる「for文を使ってはいけない。ベクトル化*1しろ。」という助言があります。 これは、PythonやRのようなインタープリター方式の処理系をもつ言語では、極めてfor文が遅いため、C言語やFortranで実装されたベクトル化計算を使うほうが速いという意味です。 昔からよくこういう言い方がよくされるが、本当にPythonのfor文は遅いのだろうか。 聞くところによるとRのfor文はガチで遅いそうだが、Pythonの計算が遅いのはインタープリタ方式だからでも、for文が遅いからでもない。もちろん、Pythonはインタープリタなので遅いし、for文だって極めて遅い。しかし、これはPyt
Pythonでパワポの説明資料（報告書）を生成する - Qiita
Pythonでパワポの報告書を生成する この記事の対象者は以下のような人である。 パワーポイントで説明資料を作って偉い人に報告する人 何を思ったか偉い人（経営層）がマイクロマネジメントに目覚めて毎日報告しろと言われている人 ディープラーニングの学習進捗を毎日報告しなければいけない人 あらまし だいたい上記で察すると思うが、偉い人がマネジメントの病に憑りつかれ、 毎日データを報告しなければならなくなった人を想定している。 しかも、紙媒体で報告するのにパワーポイントで作成しなければならないという縛りつきである。 余談であるが、こういった状況はペーパーレスブームの際にパワーポイントで説明する文化が出来上がったものの、機材や場所の都合でプロジェクターでの説明が減り、パワーポイントの資料作りだけが残ったものと思われる。 ※ なお、上記のような状況はフィクションであり、実在の企業や団体とは関係ないと信
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Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応@追記あり6/12 - Qiita
Python3.4以降ならos.pathはさっさと捨ててpathlibを使うべき - Qiita
Python 3でのファイルのimportのしかたまとめ - Qiita
Pythonのデコレータについて - Qiita
Python3.2以降でのマルチタスク処理はThreadではなくconcurrent.futuresを使え - Qiita
