PyCon JP 2020 での発表スライドです。 GitHub: https://github.com/taishi-i/toiro/tree/master/PyConJP2020

まえがき 今年の PyCon JP 2020 にて「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」というタイトルで登壇させていただきます。本稿は、発表の補足となる「型ヒントを使って Immutable な Python を実現する方法」について紹介したものです。 Python の型ヒント Python には「型ヒント」という機能があり、型をプログラム内に宣言することができます。 age: int = 28 name: str = 'Bruce Wayne' Python は動的型付き言語であるため、この情報はランタイム(実行時)にはあまり意味がないのですが、 mypy などの型チェックツールをつかうと、型の誤りをチェックすることができます。 def check_batman(name: str) -> bool: return name == 'Bruce Wayne' a
マイクロコンピューターや組み込み機器で使われるプログラミング言語はCやC++が一般的ですが、プログラミング初級者にとっては学習障壁が比較的高い言語でもあります。Python 3と高い互換性があるプログラミング言語処理系「MicroPython」を使うと、プログラミング初心者でも理解しやすいPython 3の文法を使って手軽にマイコンをプログラミングすることができます。 MicroPython - Python for microcontrollers http://micropython.org/ MicroPythonは、Pythonの文法を使ってマイコンや組み込み機器のプログラミングができる言語処理系です。ソースコードがテストされた割合を示すコード網羅率はコア部分については98.4%であり、x86、ARM、Xtensaといった命令セットに対応しているとのこと。 例えば、MicroPyt
Python初心者企業の財務分析をしたいけど、なにをしたらいいのかわからないよ。。。 この記事は10分程で読むことができます! この記事では、Python初心者でもできるように、財務諸表分析をレクチャーしていきます! 本記事は、全8回に渡って掲載される「pythonによる財務分析‐バフェットコードを用いて完全レクチャー!」シリーズの第1回になります! このシリーズを読むとわかることPython初心者でも、数百数千の企業の財務データを分析出来るようになる! 最終的に重回帰分析といった機械学習的手法もマスターできる! 重回帰分析をマスターすれば、株式投資のリターン予測を行う事が出来るようになり、プログラミングだけでなく投資のスキルも磨けます! また、ファイナンス系以外の幅広い分野の研究機関でも、この分析手法を利用した論文も多々ある為、教養としても覚えて損はないです! 是非、全8回を読みPyth
はじめに Python言語サミット2020が4月の15日、16日の2日間で開かれました。これはPython実装の開発者(本家のCPythonに加えてPyPyなども)が集まる会議で、単にプレゼンし合う場というよりは言語本体や標準ライブラリの現状や今後に関する議論をして合意を目指すという会議とのこと。 今年はコロナウイルス蔓延の影響で、ご多分に漏れずオンライン開催となったそうですが、2日間の議題を見るとなかなか興味深いものが並んでいます。 全ての文字列をf文字列にする CPythonのパーサーをPEGベースの物にする (C)Pythonの仮想マシンの形式仕様記述 実装非依存のC言語拡張API CPythonのドキュメンテーション保守の変革 ライトニングトーク pip, PyPI そしてパッケージングに今後何を求める? 「マルチコアPython」プロジェクトの失敗を振り返る Pythonの型導入
python.md Python is not a great programming language. It's great for beginners. Then it turns into a mess. What's good What should be good What's "meh" What's bad What's bad about the culture What's good A huge ecosystem of good third-party libraries. Named arguments. Multiple inheritance. What should be good It's easy to learn and read. However, it's only easy to learn and read at the start. Once
May 21, 20186 likes2,641 viewsAI-enhanced description This document discusses PyCon mini Osaka and includes the following information: - It was held on February 15th and included talks on various Python topics like data analysis and web scraping. - Attendees discussed pros and cons of Python as well as programming examples using the FizzBuzz problem and bytecode. - Examples of Python code were pro
auです。 今回は、学校の授業で習ったけどあまり理解のできていなかったclassについて勉強しました。 classって何? classとは、一言でいうと「データの設計図」です。これは、データがどんな特徴を持っているか、どのような機能を持っているかについて書かれています。 classと関数って何が違うの? classも関数も、どちらもいくつかの処理をまとめて、使いたいときに呼び出せて便利であるという共通点があります。しかし、class関数よりも大きい概念であり、classの中には、関数をいくつも持つことができる違いがあります。また、これは関数の集合体のようであるのですが、関数だけでなく、変数も一緒に持つことができます。 つまりclassは「変数」と「関数」の集合体であるといえます! classを使うと何がいいの? classを使うと、2ついいことがあります。 1つ目は、プログラムの規模が大き
今回はソケットプログラミングについて。 ソケットというのは Unix 系のシステムでネットワークを扱うとしたら、ほぼ必ずといっていいほど使われているもの。 ホスト間の通信やホスト内での IPC など、ネットワークを抽象化したインターフェースになっている。 そんな幅広く使われているソケットだけど、取り扱うときには色々なアーキテクチャパターンが考えられる。 また、比較的低レイヤーな部分なので、効率的に扱うためにはシステムコールなどの、割りと OS レベルに近い知識も必要になってくる。 ここらへんの話は、体系的に語られているドキュメントが少ないし、あっても鈍器のような本だったりする。 そこで、今回はそれらについてざっくりと見ていくことにした。 尚、今回はプログラミング言語として Python を使うけど、何もこれは特定の言語に限った話ではない。 どんな言語を使うにしても、あるいは表面上は抽象化さ
教育言語として Pythonは「同じインデントレベルの文は同じ塊」というルールを採用しており、見掛け上のPythonプログラムの最大の特徴となっています。 Python作者のGuido van Rossum氏(オランダ人でアムステルダム大学卒)はPythonを開発する以前に、オランダで教育向けの「ABC言語」の開発に関わっており、Python自体はRAD(迅速なアプリケーション開発)がメインで教育用を念頭に開発してはいなかったものの、ルーツとなったABC言語では文法に関してさまざまな研究が行われ、インデントを使うのが初心者にとってもっとも間違いにくいブロックの表現として採用していたのです。(Donald Knuth氏が推進していた。) Rubyist のための他言語探訪 【第 1 回】 Python Pythonがプログラミングの学習に向いているたった一つの理由 From ABC to P
今回はマルチスレッドについて扱います。マルチスレッドは、簡単に言ってしまえば複数の処理を「並列」に進めることができるものです。マルチスレッドの反対がシングルスレッドであり、これは複数の処理を順番に進めていくものです。逆に言えば、ある処理が終わるまでは次の処理を実施することはできません。マルチスレッドおよびシングルスレッドの“スレッド”は「プログラムの実行単位」のことで、名前からわかるようにマルチスレッドはプログラムをマルチな実行単位で実行します。 今回の流れとしては、まず最初にプログラムの実行時間の測定手法について学びます。これを理解していないとマルチスレッドを使った高速化がどれほど効果的なものか理解しづらいためです。次にさまざまな処理にかかる遅延がどれほどのものかについて学びます。それらの基礎ができたうえで、シングルスレッドの問題点について、その次にマルチスレッドがどのようにその問題を克
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主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
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