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「コメントを全く書かない」プロジェクトに1年従事して思ったこと - Qiita
初めに 私はSESでエンジニアをしています。そのためいろいろな現場に参画して開発をすることが仕事なのですが、コメントを全く書かないどころかドキュメントもあんまりないという思想のチームに1年従事したときに感じた事を書いた記事です。 開発にはJava,Pythonを利用しているので、これらの言語でサンプルを記載しています。 良かったこと まずは良かったことです。大きく分けては 自身のコーディングスキルの向上 文章力の向上 の2点です。 自身のコーディングスキルの向上 コメントがまったくない。という状態でコードを書いていく場合には、変数名、メソッド名等の命名が非常に重要です。もはや命名さえちゃんとできればコーディング自体はそんなに大変でないといってもいいかもしれません。 SIerの案件ではコメントは多く書けという思想が多いです。そのため、これまでのコードは以下のような感じでした。
Python研修の作り方 -Teaching Is Learning-
PyCon JP 2018 2018年9月18日(火) 大田区産業プラザ PiO https://pycon.jp/2018/
AWS Cloud Development Kit (CDK) – TypeScript and Python are Now Generally Available | Amazon Web Services
AWS News Blog AWS Cloud Development Kit (CDK) – TypeScript and Python are Now Generally Available Managing your Infrastructure as Code provides great benefits and is often a stepping stone for a successful application of DevOps practices. In this way, instead of relying on manually performed steps, both administrators and developers can automate provisioning of compute, storage, network, and appli
Python Development in Visual Studio Code – 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: Python Development in Visual Studio Code (Setup Guide) One of the coolest code editors available to programmers, Visual Studio Code, is an open-source, extensible, light-weight editor available on all platforms. It’s these qualities that make
Pythonのライブラリとかをちょっと試したい時にtryってツールが便利 - Blank File
GitHubの Trending を眺めていたりすると時たま気になるpython製のツールやライブラリがあって試したくなったりします。 でもよく知らないし試したらすぐ消すようなものを普段の環境に入れるのも抵抗があって、その都度仮想環境を作ったりしていました。 try はそんな時に手軽に仮想環境を作って使い終わったらさくっと廃棄してくれる便利ツールです。 インストール tryで作る環境は2.7などでもいいようですが、try自体はPython3.4以上の対応のようです。 python3 -m pip install trypackage これ（またはpip3など）でインストールでき、コマンドラインからtryコマンドが使えるようになります。 使い方 try [試したいライブラリ名] [[ライブラリ2] [ライブラリ3] ...] これで新しい仮想環境が作られてライブラリがインストール＆impor
Google、Pythonコードからコマンドラインインターフェイスを自動生成するツール「Python Fire」を発表 | OSDN Magazine
Googleは3月3日、「Python Fire」を発表した。Pythonコードからコマンドラインインターフェイス（CLI）を自動生成するもので、Pythonコードの開発やデバッグに有用だという。 Python Fireは、クラスやディクショナリ、モジュールといった任意のPythonオブジェクトからコマンドラインインターフェイス（CLI）を自動生成するライブラリ。Google内部でも利用しており、Python Fireを使ってPython Imaging Library（PLI）のイメージマニピュレーションツールを構築したという。また、Python Fireで実験管理ツールを構築し、PythonとBashと同等に実験を管理しているとのこと。 CLIインスペクションを使っており、PythonプログラムでFireの関数を呼び出すとプログラムに対応するCLIを自動生成する。引数の設定などの作業は
映画制作におけるPython | POSTD
Python は、近年、映画を作成する上で不可欠なものになってきているプログラム言語の1つです。スクリーンに絶大な効果を与えることになるPythonを活用していない長編アニメーションやVFXを用いた映画はほとんどないと言っていいでしょう。 映画について考える際、プログラマは映像を生み出す芸術性について考えることがあります。しかし、映画業界の技術面を気にする人はほとんどいません。 そのようなこともあり、これまで幸運にも私が携わることのできたいくつかの有名な映画でどのようにPythonを使用したかを記事にまとめ、ブログに投稿してきました。これにより、Pythonがどれだけ映画全般に貢献しているかを示すことができれば幸いです。 また、最近私は、アーティストに Python For Maya（Mayaで使うPython) のオンライン講座を udemy に公開しました。この業界でのスキルの重要性が
Python 3.6 の（個人的に）注目の変更点 - methaneのブログ
Python 3.6b1 がリリースされましたね。（フライング） beta1 ということで、 3.6 に向けた新機能の追加は (provisional package を除いて) 終了です。ただし、仕様が確定したと言うわけではなくて、beta版に対するフィードバックを元に新機能を修正したり、最悪 revert して 3.7 に持ち越しにされる可能性もあります。 なお、 3.6b1 が出る前の1週間が core dev sprint があり、そこでめちゃくちゃ大量に大きめの変更が入りました。なので、常用環境には全くオススメできませんが、OSS開発者だったら .travis.yml に python: "nightly" を追加してリグレッションの発見に貢献したり（←これめっちゃ有り難いです）、それ以外の人も 3.6 を試してみて早めにフィードバックをしてもらえると、年末の 3.6 がより完成
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
Pythonのオブジェクトとクラスのビジュアルガイド – 全てがオブジェクトであるということ | POSTD
Python開発者が大好きな言葉があります。それは”全てはオブジェクトである”です。実際、私自身もPythonのクラスを教えているときに何度も口にしています。多くの人が何度も聞いた言葉かもしれないのですが、私が言う度に生徒は賛同の相槌をしてくれます。結局のところ、Javaにおいて全ては（対象がそうでない場合を除いて）オブジェクトであり、.NETにおいても全てはオブジェクトであると、よく言われています。 しかしPythonにおいて全てがオブジェクトであると言う時、（私の生徒は驚いていましたが）「 全て 」にはクラスも含まれているのです。これはとても筋が通っていて、オブジェクトシステム全体が理解しやすくなります。しかしそれでも、広い視野で物事を見ることは難しいのです。 今回のブログ記事では、Pythonのオブジェクト間のつながりをざっと見ていきたいと思います。そして”全てはオブジェクトである”
Python pandas データのイテレーションと関数適用、pipe - StatsFragments
pandas ではデータを 列 や 表形式のデータ構造として扱うが、これらのデータから順番に値を取得 (イテレーション) して何か操作をしたい / また 何らかの関数を適用したい、ということがよくある。このエントリでは以下の 3 つについて整理したい。 イテレーション 関数適用 pipe (0.16.2 で追加) それぞれ、Series、DataFrame、GroupBy (DataFrame.groupbyしたデータ) で可能な操作が異なるため、順に記載する。 まずは必要なパッケージを import する。 import numpy as np import pandas as pd イテレーション Series Series は以下 2つのイテレーション用メソッドを持つ。各メソッドの挙動は以下のようになる。 __iter__: Series の値 ( values ) のみをイテレーシ
バッチ処理、ジョブ管理について書いてみる - wyukawa's diary
僕はHive, Pythonでバッチ処理を書いてAzkabanでジョブ管理するシステムを構築、運用した経験が2年ほどあるので今日はバッチ処理、ジョブ管理について書いてみようと思います。 僕の経験上Hadoop特有の部分、例えばテスト環境が作りづらいとかバッチサーバーはジョブをsubmitするだけなので負荷はそんなにかからないとか、はあるけれど割と汎用的なのではないかと思います。そもそもバッチ処理、ジョブ管理について書かれたものはほとんど見た事がないので参考になれば嬉しいし、こういう良い方法もあるよ！とかあれば是非ブログ等に書いてほしいと思っております。 最初に言っておくとバッチ処理、ジョブ管理において重要なのは障害時のリカバリのしやすさです。正常時はまあいいでしょ。 なので例えば引数に日付を持てないようなバッチ書いたら辛いですし、LL言語で書く方がコンパイル、パッケージングとか楽です。CP
セカンドシステム症候群にまつわる3つの話―Perl 6, Python 3, PHP 6 | POSTD
この10年間で、3つのメジャーなプログラミング言語が、それぞれPerl 6、Python 3、PHP 6へと大幅なバージョンアップに乗り出しました。ところが、Unicodeのサポート問題などの表面的な類似点があるにも関わらず、根本的に異なった展開を見せています。 今年Perl 6.0.0が公式にリリースされるのに伴い、いま一度振り返って、リリース後の展開について考えてみるのに、今はちょうどいいタイミングでしょう。 これを書いていることが自分でも信じられないのですが、PHPから学ぶべきことがあるかどうか見ていきましょう。Zend TechnologiesのCEOであるAndi Gutmans氏は2008年2月の インタビュー でこう答えています。 我々はPHP 6に対し長いサイクルでのロールアウトを予想している。Perlプロジェクトに対しては、プロジェクトのコントリビューターがいまだPerl
バンディットアルゴリズムを使って広告最適化のシミュレーションをしてみたよ - Qiita
はじめに 本エントリではバンディットアルゴリズムの各手法について，実際のユースケースを想定したシミュレーションを行うことで，それぞれの手法の特徴を把握すること目的とします． バンディットアルゴリズムについて日本語でよく参照されているのは以下のQiitaの投稿でしょうか． http://qiita.com/yuku_t/items/6844aac6008911401b19 また以下の資料では各手法の詳細や特徴，簡単なシミュレーションも紹介されています． http://www.slideshare.net/greenmidori83/ss-28443892 上記の資料の手法の紹介はとてもわかりやすいので本エントリでは手法の紹介は特にしません． 想定するユースケース あなたは今1万回表示されてクリック率が1.2%出ている広告を1クリック60円で運用しています． もっとクリックされる広告を見つける
Welcome | Flask (A Python Microframework)
Welcome to Flask¶ Welcome to Flask’s documentation. Flask is a lightweight WSGI web application framework. It is designed to make getting started quick and easy, with the ability to scale up to complex applications. Get started with Installation and then get an overview with the Quickstart. There is also a more detailed Tutorial that shows how to create a small but complete application with Flask.
Python3に対応したtomahawk 0.7.0をリリース - oinume journal
久々にtomahawkの新しいバージョンをリリース。今回はずっと放置していたPython3対応(Python3.2+)をやっとこさ完了した。 Python3はいろいろ変わり過ぎていてもう諦めようかなーと思っていたんだけど、去年のPyCon APACでsixっていうモジュールを知って、「これ使えばけっこう簡単にPython3対応できるのかー」と思ってやってみた。でも実際はそんな簡単にはいかず、特にunicodeとbytesの違いでけっこうハマってしまったけど。 あとは今回のバージョンから、ReadTheDocsでホスティングしてるドキュメントのテーマをReadTheDocs謹製のものにしてみた。おかげでドキュメントのかっこよさはだいぶ増したはず。 自分的には大量のリモートサーバ操作には最近はFabricを使うことが多くて、もはやtomahawkはほとんど使ってないんだけど、コマンドの出力はや
anyenvで開発環境を整える - Qiita
私の場合、開発環境では複数の言語のコードを書いたり実行したりします。 例えば perl, ruby, nodejs, python など。 これらを利用するために、plenv, rbenv, nodebrew, pyenv などを利用していました。 しかし、遅ればせながら anyenv というものがあると聞いたので、こっちに乗り換えました。 **envを2つ以上使ってる人はこれ使うのが良いと思います。おすすめ。 http://blog.riywo.com/2013/06/22/155804 https://github.com/riywo/anyenv インストールは簡単 README.md のとおりにやればOK # ------------------------------------------------------------------------ -# plenv +# an
Welcome to Read the Docs — PythonJS latest documentation
Welcome to Read the Docs¶ This is an autogenerated index file. Please create a /home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pythonjs/checkouts/latest/doc/index.rst or /home/docs/checkouts/readthedocs.org/user_builds/pythonjs/checkouts/latest/doc/README.rst file with your own content. If you want to use another markup, choose a different builder in your settings.
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