PythonでChromeのヘッドレスブラウザを利用してみた。 - Qiita
VXFD 仮想ヘッドレスト、Chrome Headless の違い。 ブラウザ操作の自動化を行うのにLinux Server上でSeleniumでChromeを動かしたい！ってことで メモ書き。 今までの方法としてはVXFDを利用して、仮想ディスプレイ上でSeleniumを利用してChromeを操作するといのが一般的？だった。 環境構築は割愛・・・。 ※Sampleなので、べた書きなのはご愛嬌 VXFD利用 from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.options import Options from pyvirtualdisplay import Display display = Display(visible=0, size=(800, 600)) display.start() browser_pa
Amazon Linux2にvenv/Anacondaで隔離されたPython3環境を構築 | DevelopersIO
Amazon Web Services (AWS) が提供しているAmazon Linuxに新世代のAmazon Linux 2(以下AL2)がリリースされました。 AL2にはデフォルトでは Python 2.7 系がインストールされているため、Python3 を利用したい開発者向けに Python インストール後に venv で環境構築 Anaconda で Python まるごとまるっとインストール それぞれで Python 3.6 向けの環境を構築する方法を紹介します。 環境構築は一部宗教論争的な側面もありますが、個人的には venv : Python で何かやりたい人向け Anaconda : ソフトウェアが Python で書かれているので Python 実行環境が必要な人向け というような印象を持っています。 AL2デフォルトのPythonは2.7.14 AL2にはデフォルトで
PythonでMacOS Xデスクトップアプリを作るときの選択肢【rumps/PyObjC】 - Ren's blog
この記事は、python Advent Calendar 2017【22日目】の記事になります。 本記事では、pythonでMacのデスクトップアプリを作成できるライブラリrumpsとPyObjCを紹介します。 pythonでMac固有の機能を持つアプリを実装する デスクトップアプリケーションをpythonで作る場合、以下のようなGUIツールキットの使用が検討できると思います。 Tkinter PyQt wxpython kivy PySide ... GUIツールキットを使うことで、MacだけでなくWindowsやUbuntu等、複数OSをサポートする形でアプリを作成できます。しかし（通知やメニューバーアプリなどの）Mac固有の動作がアプリに求められる場合、上記のようなツールキットだけでは実装できない場合があります。 じゃあSwiftで書けよという話になってくるのですが、どうしてもpyt
PyQ - 本気でプログラミングを学びたいあなたへ
必要なのはブラウザだけプログラミングを始める時に、最初につまづくのが環境構築です。 PyQでは環境構築なしで、ブラウザをひらけば10秒でプログラミングを始められます。 読む・書く・動かすサイクルで定着PyQのエディター画面では、実際にブラウザの後ろでPythonが動いています。これにより、教材を読む→コードを書く→実際に動かすという流れを画面内で完結できます。もちろん、自分で内容を変更して、動かして試してみることもできます。 あなたの興味に寄り添う、1500問以上から選べるコンテンツPyQでの学習は、数個の問題からなる「クエスト」という単位で進みます。 600クエスト・1500問以上存在するすべてのクエストは、好きな順に学び放題。 関連の深いクエストはパート・コースにまとめられており、 直感的に様々なクエストを組み合わせて、自分の興味のある分野を学べます。
仮想通貨自動取引入門 - Qiita
本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに 年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても
負荷試験のためのノウハウと Webフレームワークの負荷試験 (Python,Node,Go,PHP) - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はRetty Advent Calendar 2017 における 22日目の記事です。 昨日は @saku さんの swiftで丸画像をパフォーマンス高く表示する方法 でした。 はじめに 趣味のBot開発から気づけばWebフレームワークの負荷試験を行なっていました。 Software Engineerの@tkngueです。普段業務としては、Data Engineer/Web Service開発/データ分析やってます 「速さは正義」 とは皆の共通の認識で、言うまでもないことだと思うのですが 本記事では、速さってなんだろうって考えて
Python で音楽を作って楽しもう - Qiita
概要 この記事では、Python を使って シンセっぽい音を合成したり、MIDI 入出力をいじったり、和音を扱ったりして、音楽を楽しむ方法を紹介します。音楽や MIDI に関する基本的な知識は持っているけどプログラムから制御する方法は分からないという方や、Python で音が出せるのって面白そうだと思う方に読んでいただけると嬉しいです。 Python でシンセっぽい音を合成する Python でアナログシンセのような波形を生成して再生したり、音声ファイルとして書き出したりできる synthesizer というライブラリを作りました(macOS と Ubuntu しかサポートしていません、Windows の方、ごめんなさい)。このライブラリは Python から簡単に波形を生成・編集できるのが特徴ですが、サポートしている機能は現在のところ非常に限定的です。オープンソースのアナログシンセシミュ
シミュレータを作りながら量子コンピュータの仕組みを理解する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は 量子コンピュータ Advent Calendar 2017 第18日目の記事です。 最近、量子コンピューターが流行っています。僕自身もそうなのですが、「なにかすごいらしい。でもなにができるのかわからない」とモヤモヤされている方も多いと思います。そこで、今回はいわゆるゲート方式(回路方式)の量子コンピュータのシミュレータを作成しながら、量子コンピュータの基礎の基礎を押さえていこうと思います。 なお、作成したコードはGistで公開しているので、興味のある方はいじってみてください。 対象読者 量子力学にあまり詳しくないが、量子コン
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
AWS FargateとLambdaでサーバーレスなクローラー運用 - orangain flavor
これはWebスクレイピング Advent Calendar 2017の7日目の記事です。こんな感じでAWS FargateとAWS Lambdaを使ってサーバーレス（EC2レス）なクローラーを作ります。 この記事はFargateでのクローリング処理にフォーカスしており、クロールしたHTMLをS3に保存するところまでを主に解説します。Lambdaの方はおまけ程度の扱いで、スクレイピングしたデータの扱い（データベースへの格納など）はスコープ外です。 長くなったので目次です。 背景 AWS Fargateの登場 クローラーの構成 やってみる 1. ScrapyのプロジェクトでSpiderを作る 2. Scrapy S3 Pipelineをインストールする 3. Scrapy S3 Pipelineをプロジェクトに追加する 4. ScrapyのプロジェクトをDockerizeする 5. Amazo
datasette - SQLiteをJSON API化
社内システムであればMS Accessの代わりにSQLite3にデータを入れても良いでしょう。MS Accessと同じように単一ファイルで動きますし、多彩なプログラミング言語から利用できます。 さらにそのデータを閲覧するのであれば、datasetteを使ってJSON API化すると便利です。 datasetteの使い方 実行したところです。インデックスでテーブルが一覧されます。 テーブルを表示したところ。通常はHTMLで取得できます。 JSONでデータ閲覧も可能です。 datasetteはSQLite3のファイルを読み取り、その内容をJSON API化します。更新、削除はなしでデータ取得のみですが、閲覧やJavaScriptなどのフロントエンドからデータ利用したい場合に便利です。 datasetteはPython製のオープンソース・ソフトウェア（Apache Licnese 2.0）です。
ちょっとしたツールを作るのに便利なPythonライブラリ - Qiita
この記事は、LIFULL Advent Calendar 2017の2日目の記事です。 おはようございます。新UX開発部の二宮( @ninomiyt )です。 LIFULLではデータ解析や最適化の用途、もしくはAWS Lambda上の簡易ツール実装用途などでPythonがそれなりに普及してきました。数値計算寄りの（いわゆるデータサイエンティスト的な）メンバーも今はPythonを使うことが多く、コード量としては小規模なプロジェクトが多く、簡単なAPIやバッチ処理の実装までやってもらうこともあります。 そのレビューをやっていく中で、「これ使うともっと簡単に実装できるよね」っていうライブラリがいくつかまとまってきたので紹介します。 click コマンドラインパーサー用のライブラリで、デコレータを使って関数を簡単にCLI化できます。 標準ライブラリのargparseがありますが、clickではバリ
Visual Studio Codeの設定「虎の巻」：Python編
前回までは、Visual Studio Code（以下、VS Code）のIDEの全般的な設定方法や、ワークベンチやエディタの配色、構文ハイライトのカスタマイズについて見てきた。今回はVS CodeでPythonプログラミングを行う上で必須となるPython拡張機能と、その使い方と設定項目などについて取り上げる。 なお、ここではWindows版のVS Code 1.22.2と、Python.orgからインストールしたPython 3.6.5で動作を確認している（macOS版のVS Codeでも一応の確認はした）。 Python拡張機能 VS CodeでPythonを使ってコードを書こうという場合、Microsoft自身が提供しているPython拡張機能をインストールするのがお勧めだ。この拡張機能をインストールせずに、Pythonファイルを作成すると、VS Codeのウィンドウ右下にPyth
ざっとわかるPython
Beyond_the_Prompt__Evaluating__Testing__and_Securing_LLM_Applications.pdf
Jupyter Notebookでプレゼンをするとっても便利な方法 - Qiita
Jupyter Notebookを簡単にプレゼンスライドにする方法 Jupyter Notebookを使ってプログラミングのプレゼンをする方を頻繁に見かけます。 多くの場合、Notebookをそのまま使って、画面を少しずつスクロールダウンながらプレゼンをしているようです。 プログラムを実行しては、ブラウザ画面を少し下に移動して、またプログラムを実行する、という流れです。 私もよくやります。 Jupyter Notebookはプログラムを順次実行して結果を見せながら説明できるため、この流れで話すとわかりやすいのですが、しかしこのやり方、案外不便でプレゼン中にマゴマゴすることが多々あります。 原因は２つあると思います。 プログラムの文字が小さい ブラウザを程よい位置に下げるのが難しく、画面端が切れる 実際にやってみるとこの図のようになります。 プレゼンしてる側もプレゼンを見ている側も、案外不便
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ - Qiita
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri
日本語版最速！? jupyter notebookをgoogleが神改造 colaboratoryについてまとめてみた。 | Aidemy | 10秒で始めるAIプログラミング学習サービスAidemy［アイデミー］
こんにちは、たくやです。最近すっかりニュース担当として定着してしまいましたね。 今回はgoogle が公開した教育と研究のための研究ツールである Colaboratory について解説していきたいと思います。 ざっと検索してみたところ英語版でしかまだ記事が出ていないようでしたので、日本語版最速と題させていただきました。 ニュース概要 ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクト。現在、ColaboratoryはChromeのデスクトップ版でのみ動作する。優れたユーザーエクスペリエンスを提供するために、当初はノートブックの作成や編集へのアクセスを制限して いる。そのため、利用するには申し込みをしなくてはいけない。ColaboratoryノートブックはすべてGoogleドライブに保存される。既存のJupyter / IPythonノ
機械学習を1ヵ月で実践レベルにする #1 (とっかかり編) - 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 会社から1ヵ月の自由研究期間を頂いたので、かねてより興味のあった機械学習の勉強を始めました。せっかくなので学習の記録をつけていこうと思います。1日目の今日は、機械学習を学ぶ上での文献や、学び方へのまとまりのないリファレンスとなりました。 過去記事一覧 1日目 とっかかり編 2日目 オンライン講座 3日目 Octave チュートリアル 4日目 機械学習の第一歩、線形回帰から 5日目 線形回帰をOctave で実装する 6日目 Octave によるVectorial implementation 7日目 ロジスティック回帰 (分類
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
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
Amazon Web ServiceでJupyter notebookを立てるまでのメモ - Qiita
GitHub - euske/pyrexecd: Standalone SSH server for Windows
