PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
Loggingモジュールではじめるログ出力入門 / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
Pythonのログ出力にlogzeroを使う - kumilog.net
Python その2 Advent Calendar 2018 10日目の記事です。 はじめに インストール 使い方 基本 ログレベルの設定 ファイルに出力 ログローテーション フォーマット変更 まとめて設定 おわりに はじめに Pythonでログ出力する際に何を使っていますか、printでしょうか。それともloggingでしょうか。ロギングは奥が深いようで、以下の記事ではloggingの使い方を詳説されています。 ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita logging入門 - Qiita 標準ライブラリのloggingでも良いのですが、今回はより簡単にログ出力が可能なlogzeroというライブラリを紹介したいと思います。 インストール インストールは他のライブラリと同じくpipでできます。 $ pip install logzero
Logging in Python – Real Python
Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Logging Inside Python Logging in Python lets you record important information about your program’s execution. You use the built-in logging module to capture logs, which provide insights into application flow, errors, and usage patterns. With
Python: scikit-learn のロジスティック回帰を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
最近、意外とロジスティック回帰が使われていることに気づいた。 もちろん世間にはもっと表現力のある分類器がたくさんあるけど、問題によってどれくらい複雑なモデルが適しているかは異なる。 それに、各特徴量がどのように働くか重みから確認したり、単純なモデルなのでスコアをベンチマークとして利用する、といった用途もあるらしい。 今回は、そんなロジスティック回帰を scikit-learn の実装で試してみる。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.6 BuildVersion: 17G65 $ python -V Python 3.6.6 $ pip list --format=columns | grep -i scikit-learn scikit-learn 0.19.2 下準備 まずは scikit-
迫り来る「forおじさん」と呼ばれる時代 - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに 今となっては、プログラマにとってなんとなく理解して利用できることが当たり前になりつつあるオブジェクト指向ですが、しかし、それこそ今から数年前には、この「オブジェクト指向」というのは、いわばおじさん達が変な方針を打ち出したりして「え、それ変な実装方針じゃねえの」というツッコミが入ったりしていました(ちなみにそのあたりの雰囲気については、この記事を読むと分かりやすいでしょう)。 もちろん、これはこれなりにメリットがあるのかもしれませんが、しかしそれはまた別のオブジェクト指向を利用したモデリングと比較してのことであって、「これだけでいい」と考える人はいないでしょう。 原則: だってそのほうが開発しやすいから まず最初に原則を考える必要があります。まずひとつに、必ずしもオブジェクト指向が正しいモデリングの方法ではないこと。少なくとも自分が思うに、オブジェクト指向を使うべき理由というのは、
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