VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
Pythonで地理空間情報（GIS）やるために必要なパッケージ全部入りの「geospatial」が便利すぎた - Qiita
Mac民にとってはめちゃくちゃ朗報かも GISをやる人ならわかってくれると思うんですが、MacでPythonを使ってGIS（主にgeopandasなど）をやる時依存関係の解決にかかる時間ヤバすぎ問題っていうのがありまして… 主にGDLAとかGDALとかがかなりやばくて偉大なる先人様のお知恵を拝借して鼻血出しながらなんとかかんとか実行環境を整えていました。 が！！！！！もうそんな必要はないのかもしれませんね！！！！！！ 早速インストール Anacondaがインストールされている前提ですので、こちらの記事を参考にするなどしてインストールお願いします。 MacでGISデータ分析を始めるためにサクッとAnacondaとjupyter labをインストールしてみる で、インストールはこれだけ。 - python >=3.7 - black-jupyter - bump2version - carto
Qiitaの質問に答えまくって気付いた初心者に足りないバグ解決スキル - Qiita
ここのところちょっと時間に余裕があり、暇を見つけてはQiitaの質問に答えるという取り組みをやっています。以前StackOverflowでも同様の取り組みをちょっとだけしてたことがあります。 9日間で35個の質問に回答してみて、正直に思うのは「質問の質が悪すぎるなー」ということです。ただ、どう質が悪いのか上手く言語化できず悶々としていました。 そんな折、今朝googleのおススメ記事に飛び込んできたQuaraのこちらの回答を読んで、「これこれ！こういうことよ！」という気持ちになったため、これから質問する人に向けてこの内容を少し嚙み砕いてまとめてみます。 ベテランはどうデバッグをしてるのか （自分をベテランと言っていいのかはさておき）日頃からコードを書いていると、デバッグには、その時使っている言語やフレームワークによらず、ある程度の行動パターンがあることに気付いてきます。 デバッグには難しい
きれいなPythonプログラミング（パイソニックなコードを書こう）を読んでみた - Qiita
はじめに 日頃、Pythonを使う機会があるのですが、「もう一歩詳しくなり、中級者を目指したい！」という思いから、2022/2/15に発売された書籍「きれいなPythonプログラミング ~クリーンなコードを書くための最適な方法」を読みました。 特に、第6章にある「パイソニックなコードを書こう」が非常に勉強になったので自分なりの解釈／調査結果を含めてメモを残しておきます。 ※解釈が誤っている箇所もあるかと思います。誤りがあればご指摘いただけると幸いです。 誤用の多い構文 Python以外の言語を使ったことがある人は、その言語と同じ考え方／手法でコードを書くかもしれません。 Pythonにおける標準的なアプローチを学ぶことで時間と労力を削減することができます。 ループ処理ではrange()ではなくenumerateを使う 慣習的にrange(len())とインデックス番号でループを回すのは単純
「Python実践データ分析100本ノック」を写経してみた - Qiita
» Python実践データ分析100本ノック | 下山輝昌, 松田雄馬, 三木孝行 はじめに この本を手にした動機 元々データ分析に以前から興味があったものの、次に繋げられなかった 非エンジニアがR言語を始めるときの手引き｜Kaggle Masterによるデータ分析技術者養成講座【R言語版】Day1メモ｜中野ヤスオ｜ARI ｜note 2021年10月から12月まで受講した初級Python講座で得たことをなにか繋げたかった 講座受講の経緯等こちら：若手エンジニア成長支援No1企業を目指して｜中野ヤスオ｜ARI ｜note コードを書くことが楽しくなってきたので、毎日少しづつ出来るテーマを見つけたかった 今回の読み方 冒頭にある「本書の効果的な使い方」を参照し、それに準拠 各章各ノックの内容を「写経」しつつ、本文とコードを読み進め、分からないところをGoogleで調べる感じ 人それぞれだが、
Python開発者のためのセキュアコーディングのコツ10個 - Qiita
本記事は2021年9月27日に公開したPython security best practices cheat sheetを日本語化した内容です。 2019年、Snykは最初のPythonチートシートをリリースしました。それ以来、Pythonのセキュリティの多くの側面が変化しています。開発者向けセキュリティ企業として学んだこと、そしてPython特有のベストプラクティスに基づいて、Pythonのコードを安全に保つために、この最新のチートシートをまとめました。 【チートシート】2021年版Pythonセキュリティベストプラクティス 本記事では、下記に関するPythonのセキュリティに関するヒントを紹介します。 外部データを常にサニタイズする コードをスキャンする パッケージのダウンロードに注意 依存先パッケージのライセンスを確認する システム標準版のPythonを使用しない Pythonの仮
Python clickの案外知られていない機能 - Qiita
Pythonにはclickというコマンドラインパーサとして使えるライブラリがあります。同様のライブラリとして以前からargparseがありますが、clickはargparseよりももっと簡単に使えるライブラリです。 clickでコマンドラインパーサを書く例は以下になります。 # main.py import click @click.command() @click.option( "--count", type=int, default=1, required=True, help="Number of greetings.", ) @click.option( "--name", type=str, default="Your name", required=True, help="The person to greet.", ) def hello( count: int, name
AWS Lambda Powertools Pythonをまとめてみた。AWS Lambda Powertools Python 〜概要編〜 - Qiita
AWS Lambda Powertools Pythonをまとめてみた。AWS Lambda Powertools Python 〜概要編〜AWSPython3lambdaserverless AWS Lambda Powertools Pythonとは AWS Lambda Powertools Python は、AWS Lambda関数用のユーティリティースイートで、トレース、構造化ロギング、カスタムメトリックスなどのベストプラクティスの導入を容易にします。 AWS Lambda Powertools (python) は、AWS Lambda関数の実行環境とサポートされているランタイム専用に最適化されています。Core Utilitiesの使い方については、こちらのBlogにも書かれています。 インストール方法 Powertoolsは以下の方法で利用可能です。 Lambda Laye
[Python] 3.10.0 - Qiita
Major new features of the 3.10 series, compared to 3.9 Among the new major new features and changes so far: PEP 623 -- Deprecate and prepare for the removal of the wstr member in PyUnicodeObject. PEP 604 -- Allow writing union types as X | Y PEP 612 -- Parameter Specification Variables PEP 626 -- Precise line numbers for debugging and other tools. PEP 618 -- Add Optional Length-Checking To zip. bp
![[Python] 3.10.0 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/79ded5f0d6224572b6bd379f4ca27789f750832b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwMy4xMC4wJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0wOGZkMGZkNGUzMzFmMzNjM2EyYzlhMDcxZjRjN2IwZA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBEcmVhbXdhbGtlciZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NjcyOTI2Mjc3NTliZjQ1MjgwMzM2NWM4MDg1Y2Q5Yjg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8d4d08ba175c126156d6c5483e0c2b74)
正規表現のポテンシャルを引き出す自作関数３選 [Python] - Qiita
はじめに 文字列処理に関する3種類の自作関数を紹介します。 具体的には、主に以下の2点を目的としています。 ・正規表現の円滑な適用 ・英字 / かな / カナ / 漢字 / 数字 の識別 ☆ 02/26 時点で全体構成を刷新しました。 下準備
![正規表現のポテンシャルを引き出す自作関数３選 [Python] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/42442cbb3725a1a8c379eed23953b4aea83648c6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU2JUFEJUEzJUU4JUE2JThGJUU4JUExJUE4JUU3JThGJUJFJUUzJTgxJUFFJUUzJTgzJTlEJUUzJTgzJTg2JUUzJTgzJUIzJUUzJTgyJUI3JUUzJTgzJUEzJUUzJTgzJUFCJUUzJTgyJTkyJUU1JUJDJTk1JUUzJTgxJThEJUU1JTg3JUJBJUUzJTgxJTk5JUU4JTg3JUFBJUU0JUJEJTlDJUU5JTk2JUEyJUU2JTk1JUIwJUVGJUJDJTkzJUU5JTgxJUI4JTIwJTVCUHl0aG9uJTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1lYzczYzMyZDI3YzYxOWY2OTllMTNkZDlkNTM5ZWI3YQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBzX2Fzb3R1cyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9OGE2Mzc4NDI2YmM4YzVkODRmNjNhYTBiOWI1NTc4Zjg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db7e75b51d224e4fbe02220331311961d)
ハイフンに似ている横棒を全て統一するᅳㅡ˗𐆑–᭸‒-─−▬𐄐—━‐‑ー﹣―ｰ﹘－⁃➖⁻！ - Qiita
はじめに これらの横棒、コンピュータにとっては全て違うのですが 見分けがつくでしょうか？ -˗ᅳ᭸‐‑‒–—―⁃⁻−▬─━➖ーㅡ﹘﹣－ｰ𐄐𐆑 郵便番号、住所、電話番号など、横棒が使われているデータを扱うとき、 人が入力したデータや購入したデータであると、同じ記号が使われていないことはよくあることです。 090-1234-5678 090᭸1234᭸5678 090‑1234‑5678 090−1234−5678 これらの電話番号の文字列も phone_no_list = ['090-1234-5678', '090᭸1234᭸5678', '090‑1234‑5678', '090−1234−5678'] # 文字をUnicodeコードポイントに変換 for n in phone_no_list: # 文字列の４番目の横棒の文字コードを見てみる print(n[3], ord(n[3]
【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
ビーフストロガノフはどのくらい強いのか - Qiita
# !wget https://dl.fbaipublicfiles.com/fasttext/vectors-crawl/cc.ja.300.vec.gzで落とせます model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('cc.ja.300.vec.gz', binary=False) repat = re.compile(r'^[あ-ん\u30A1-\u30F4\u4E00-\u9FD0]+$') vocab_list = [w for w in list(model.vocab.keys())[10000:50000] if len(w) > 2 and repat.fullmatch(w) and w[-1] != 'っ' and w not in list(ww_df.word) and w not in list(sw
はてなブックマークの破滅的人気コメントを表示する - Qiita
何があったか はてなブックマークは、コメント表示改善の一環として、Yahoo! JAPANの「建設的コメント順位付けモデルAPI」を導入し、攻撃的であったり不謹慎であるなど穏当でないコメントが人気コメントに掲載される問題を抑制する取り組みを開始しました。 実は、公式の発表が知れ渡る前にAnonymousDiaryというサービスで話題になり、喧喧囂囂の大騒ぎとなったのです。 誉れ高い増田市民としては、旧来の破滅的コメント順位を望みます。 Pythonによる解決 googleのcolabで作業してました。 記事の情報をAPIで入手 記事jsonからブクマした各ユーザの「コメント情報のURI」を生成する スター取得APIでコメントURIを指定し、スター数を算出 各コメントのスター数を出し、上位10個を表示 後述するjsonの概要を見るとイメージがつきやすいかもしれません。 import json
シェルスクリプト リファクタリング ～遅いシェルスクリプトが供養されてたので蘇生して256倍に高速化させました～ - Qiita
はじめに ことの始まりは「シェルスクリプトでツールを作ったけど速度が遅くて使い物にならなかったので供養」というツイートを見たからです。コードを見てみると、実例をあまり見ないシェルスクリプトのリファクタリング例として丁度良い内容と分量だったため記事にいたしました。記事を書くにあたりコードの利用を快く承諾していただいた @Hayao0819 様にはこの場を借りて御礼を申し上げます。 内容は章立てで構成しており、序章で事前調査をし、第一章で一般的なリファクタリング、第二章でパフォーマンスを重視したリファクタリング、終章で少し余談をして締めくくっています。最初はパイプは並列処理されるから速くなるというのは神話（そうとは限らない）についても書いていたのですが流石に長いので分けました。それでも書きたいことを色々書いていたらめちゃくちゃ長くなってしまいましたので読み物として私がどんなことを考えながらリフ
Pythonistaなら知っておきたい計算量のはなし - Qiita
最近久しぶりにアルゴリズムイントロダクションを読んでいるのですが、ふと「Python(CPython)のデータ構造に関する各操作の計算量ってどれくらいなのかな？」と気になったので調べてみました。以下のページを参考にしています: Python Time Complexity 以下では $n$ や $k$ といった記号を使います。ここで $n$ はコンテナ内の要素数、$k$ はパラメータ内の要素数かパラメータの値とします。では見ていきましょう。 2021/05/02 コメントでのご指摘を記事に反映しました。ありがとうございます。 リスト まずはリストです。Pythonではリストは内部的にはC言語の配列として表しているようです。そのため、先頭要素の追加や削除を行うとそれ以降の要素をすべて移動する必要があるため大きなコストがかかります。なので先頭に要素を追加したり削除する必要がある場合は、代わりに
BlenderとPythonとUnityを用いて、巨大な立体迷路を作成する。 - Qiita
概要 この度、このようなゲームを作りました。基本的には迷路のゲームです。(サイトのリンク) 本記事ではこのゲームの製作過程を掲載すると共に、様々な分野の方に対しきっと有益になるだろうという情報をまとめてあります。楽しんで頂けたら幸いです。 Step0 前提 まず用語を整理します。 Blender : 3DCG制作ソフト。Pythonによって操作が可能になっています。 Python : 言わずと知れた有名プログラミング言語。 Unity : ゲーム制作ソフト。スタート画面の表示やゲームオーバーの判定などをしてくれます。言語はC#です。 大まかな流れとしては、 Step1. Blenderで3Dオブジェクトを作成 Step2. Pythonでそれを迷路に組み立てる Step3. Unityでゲームとして完成させる という風になっています。 コードに関しては、読みやすさも考え記事中においては一部
PyInstallerでPythonがないWindows環境で動作するexeファイルを作成する - Qiita
これで、Pythonの実行環境や関連ライブラリもまとめて1つのexeファイルにまとめてくれる。 ただし、PyInstallerが解決できない依存関係があったりすると、作ったexeファイルがエラーを吐く。 その場合は、--onefileオプションを使わずにビルドして、以下の2点を１つずつ解消していくとよい。 Pyinstallerでうまくexe化できないとき *.so not found が出る 依存している外部ライブラリのバイナリを取り込めていない。直接参照しているものはPyInstallerが自動で取り込んでくれるようだが、間接的に参照しているものは考慮してくれない様子。 --add-binary オプションで明示的に取り込むように指定すればよい。 Pathの指定の仕方が特殊なので注意 パスの指定の仕方が正しく記述できているはずなのにうまく配置されない キャッシュが残っていて悪さをしてい
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朝飯前に学べる！便利なPythonのヒント100選【後編】 - Qiita
