Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は、以前に比べてPythonを触る人が増えてきたような印象ですが、それでもやれeasy_installだ、やれvirtualenvだと言われても、どうやって設定したらよくわからない、という発言をちらほら見かけています。 でもぶっちゃけ超簡単なので、とりあえず初めてPythonの環境設定する人はこれをコピペで動かして下さい。 (2017.01.26追記) 注意：この記事はもう古いので、Python2をいまから使い始めるなんていう奇特な人以外は次の記事を読んで下さい。 ymotongpoo.hatenablog.com 要点 はまりどころは多分次のどれかだと思う Pythonのバージョンをどれ使っていいかわからない 「easy_installを使え」と言われるがeasy_installというパッケージが見つからない virtualenvの入れ
Python 2/3 両対応のために `unicode_literals` を使うべきか - methaneのブログ
背景 Python 2 用のコードを書くときは、 Python 3 対応を見越して # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division, print_function, absolute_import をテンプレとして書いています。 __future__ はファイルごとにバラバラだと混乱を招くので、今関わってるプロジェクトでもこれを新規ファイルのテンプレとして登録してもらってます。 Python 3 の構文、リテラルを有効にする __future__ のうち、 unicode_literals だけは今まで使っていなかったのですが、ふと「あ、やっぱり使うべきだな」と思いついたので、そのへんをまとめます。 第三の文字列型 native string Python 2 には2つの文字列型 str (bytes) と unicode が
非公開サイト
サイトの構築。作品の販売。ブログの投稿。この他にもさまざまな機能があります。 ログイン サイトをはじめよう 非公開サイト このサイトは現在プライベート設定になっています。
概説Tornado
Michael Dory, Adam Parrish, Brendan Berg 著、中川真宏 監訳、笹井崇司、株式会社トップスタジオ 訳 本書はPythonで書かれた、パワフルでスケーラブルなWebサーバTornadoの概要を紹介する書籍です。インストールから、シンプルなWebサーバとしての使い方。また、DBとの連携からはじまり、Tornadoを有名にしたノンブロッキングの機能、また認証モジュールやデプロイの方法まで、Tornadoの全体像をつかむのに役立つでしょう。なお本書はEbook版のみの販売となります。 監訳者まえがき まえがき 謝辞 1章 はじめに Tornadoとは何か？ 単純なWebサービス 2章 フォームとテンプレート 単純な例：Poem Maker Pro テンプレート構文 複雑な例：Alpha Munger 3章 テンプレートの拡張 ブロックと代入 UIモジュール ま
「ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（10）： 時系列分析II―ARMAモデル（自己回帰移動平均モデル）の評価と将来予測 過去の時系列データを基に、将来予測につながるモデルを検討、実際に将来予測を行って検証してみましょう。（2014/9/1） ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（9）： 時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析 システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。（2014/6/24） ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（8）： 富山県民を分類してみたら……？――クラスタリング分析の手法 あるグループを属性ごとに分類する「クラスタリング分析」の基本を学ぼう。今回も自治体が公開しているオープンデータを題材にします。（2014/3/19） I
データ分析ライブラリPandasの使い方 - Librabuch
本エントリは、次のAdvent Calendarのために書かれたものです。 Python Advent Calendar 2013 (12月24日) 取り扱う内容 Pythonのデータ分析用ライブラリであるPandasの紹介と簡単なサンプルコードを取り扱います。 Pandasとは 一時期盛り上がったけどあんまりPandasの情報出てこないからよーしエントリ書いちゃうぞー、と息巻いていたらこのようなフルスタックな書籍が出版されるようです。 [amazonjs asin="4873116554" locale="JP" title="Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理"] どう見てもこの書籍のほうが有益です。本当にありがとうございました。 ...まぁ、発売日より2日早いのでセーフ（なにが？）として、めげずに続けます。 Pandas pandas is
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31.2. ast — 抽象構文木 — Python 3.3.6 ドキュメント
31.2. ast — 抽象構文木¶ ソースコード: Lib/ast.py ast モジュールは、Python アプリケーションで Python の抽象構文木を処理しやすくするものです。抽象構文そのものは、Python のリリースごとに変化する可能性があります。このモジュールを使用すると、現在の文法をプログラム上で知る助けになるでしょう。 抽象構文木を作成するには、 ast.PyCF_ONLY_AST を組み込み関数 compile() のフラグとして渡すか、あるいはこのモジュールで提供されているヘルパー関数 parse() を使います。その結果は、 ast.AST を継承したクラスのオブジェクトのツリーとなります。抽象構文木は組み込み関数 compile() を使って Python コード・オブジェクトにコンパイルすることができます。 31.2.1. Node クラス¶ class as
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
@momijiame · CUBE SUGAR STORAGE
ソフトウェアエンジニアにとって、不具合に対抗する最も一般的な方法は自動化されたテストを書くこと。 テストでは、書いたプログラムが誤った振る舞いをしないか確認する。 一口に自動テストといっても、扱うレイヤーによって色々なものがある。 今回は、その中でも最もプリミティブなテストであるユニットテストについて扱う。 ユニットテストでは、関数やクラス、メソッドといった単位の振る舞いについてテストを書いていく。 Python には標準ライブラリとして unittest というパッケージが用意されている。 これは、文字通り Python でユニットテストを書くためのパッケージとなっている。 このエントリでは…
Python3.4からpipが標準インストーラに！？ - Qiita
Rubyにはgem、Node.jsにはnpmがあるが、元々Pythonにはパッケージマネージャは無かった。 それがいつの頃からか、easy_installなるものが現れ、さらにpipが作られた。今ではpipがほぼデファクトとなりつつあるけど、後付でインストールするパッケージの一つという位置づけは変わらない。箱を開けたら直ぐに使えるという意味で "Batteries included" を標榜しているPythonとしてはちょっと寂しい。 その状況をなんとかしようということでPEP-453 Explicit bootstrapping of pip in Python installationsが提案されている。「pipをPython 2.7, 3.3 及び3.4の公式推奨デフォルトインストーラとしよう」という提案で、3.4から実際に標準搭載されるらしい。Pythonをインストールするとpip
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
NLTK :: Natural Language Toolkit
Natural Language Toolkit¶ NLTK is a leading platform for building Python programs to work with human language data. It provides easy-to-use interfaces to over 50 corpora and lexical resources such as WordNet, along with a suite of text processing libraries for classification, tokenization, stemming, tagging, parsing, and semantic reasoning, wrappers for industrial-strength NLP libraries, and an ac
入門 自然言語処理
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の実践的な入門書です。「自然言語」とは、英語や日本語など人々が日常のコミュニケーションで使う言語のことで、NLPに基づく技術は、モバイル端末におけるテキストの予測や手書き文字認識、検索エンジンにおける統一されていないテキスト内の情報取得、機械翻訳においてはある言語で書かれたテキストの分析と多言語への変換など、広範囲に活用されるようになってきています。本書では、NLPの理論的な基礎、理論、応用をバランスよく解説。本書の例から学び、実際のプログラムを書き、そして実装することを通して、読者はNLPを始めるための実用的な知識と技術を得られるでしょう。 関連ファイル ダウンロードの場所と使用法 Python による日本語自然言語処理（12章の公開版） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情
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CodingBat Java
機械学習の Python との出会い — 機械学習の Python との出会い
Amazon.co.jp: Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理: Wes McKinney (著), 小林儀匡 (翻訳), 鈴木宏尚 (翻訳), 瀬戸山雅人 (翻訳), 滝口開資 (翻訳), 野上大介 (翻訳): 本
CAS - Central Authentication Service