開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
Pythonプロフェッショナルプログラミング 第2版 - 秀和システム新社 あなたの学びをサポート！
Pythonの実践的ノウハウを知りたいが周囲に聞ける人がいない。チームで開発する方法も知りたい。そんなプログラマーの皆さま、ご安心ください。本書は、Pythonをメインに手がけるビープラウドが社内で蓄積したWeb開発の最新手法を惜しみなく公開します。作業環境の構築から、Webアプリケーションの作り方、課題管理、レビュー、テスト、デプロイの効率化、サーバーのチューニングなどPython開発のプロセスとノウハウが身につきます。 【サポートはこちら】→https://www.shuwasystem.co.jp/support/7980html/4315.html Part1 Pythonで開発しよう Chapter 01 Pythonをはじめよう 01-01 Pythonのセットアップ 01-01-01 debパッケージのインストール 01-01-02 サードパーティ製パッケージのインストール
How to dynamically load a Python class
Given a string of a Python class, e.g. my_package.my_module.MyClass, what is the best possible way to load it? In other words I am looking for a equivalent Class.forName() in Java, function in Python. It needs to work on Google App Engine. Preferably this would be a function that accepts the FQN of the class as a string, and returns a reference to the class: my_class = load_class('my_package.my_mo
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Benchmarker.py README
Overview Benchmarker.py is an awesome benchmarking tool for Python. Easy to use Pretty good output (including JSON format) Available on both Python2 (>= 2.5) and Python3 (>= 3.0) ATTENTION: I'm sorry, Benchmarker.py ver 4 is not compatible with ver 3. Install http://pypi.python.org/pypi/Benchmarker/ $ sudo pip install Benchmarker ## or $ sudo easy_install Benchmarker ## or $ wget http://pypi.pytho
Anaconda - Packages - Package Control
VERY IMPORTANT NOTICE, PLEASE, READ CAREFULLY New versions of this plugin only works with Python >= 3.6 and requires Sublime Text 4 build >= 4107 This means versions higher than 2.2.3 will not work in Sublime Text 3 For Sublime Text 3 Users If for whatever reason you can not - you do not want to upgrade to Sublime Text 4, remove Anaconda from your setup using Package Control, download v2.2.3, unpa
Jedi - Python autocompletion - Packages - Package Control
with Sublime Package Control Open command pallet (default: ctrl+shift+p) Type package control install and select command Package Control: Install Package Type Jedi and select Jedi - Python autocompletion Additional info about to use Sublime Package Control you can find here: http://wbond.net/sublime_packages/package_control/usage. Settings Python interpreter settings By default SublimeJEDI will us
Python PEP8 Autoformat - Packages - Package Control
Python PEP8 Autoformat is a Sublime Text (2|3) plugin to interactively reformat Python source code according to PEP8 (Style Guide for Python Code). Details Version 2016.01.08.10.56.38 Homepage bitbucket.org Issues bitbucket.org Modified 10 years ago Last Seen 5 years ago First Seen 13 years ago Nov 25 Nov 24 Nov 23 Nov 22 Nov 21 Nov 20 Nov 19 Nov 18 Nov 17 Nov 16 Nov 15 Nov 14 Nov 13 Nov 12 Nov
Python Breakpoints - Packages - Package Control
Sublime Text Python Breakpoints This is a Sublime Text plugin allowing to quickly set Python breakpoints by injecting set_trace() call of pdb or other debugger of your choice. Features breakpoint color highlighting, gutter icons auto indentation, auto save on toggle (off by default, configurable) your source file stores all breakpoints; plugin detects and recreates them on next load support for us
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機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後
「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。 が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。 機械学習の概要 特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。 機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ
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pypmc — pypmc 1.0 documentation
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