PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
2024.9.7：Anvilについて追記しました。 2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出て
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
線画着色webサービスPaintsChainerを公開した - Qiita
http://paintschainer.preferred.tech こちらに先月記事にした線画の着色のデモを公開しました！！ 反響の大きかった皆さんに試していただけます！！（ちょっと期待値が上がり過ぎてないといいですがｗ） http://qiita.com/taizan/items/cf77fd37ec3a0bef5d9d 以前の記事『初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。』はこちら。 ⇓そしてこちらがもじゃくっきーさんの使用例になっております。 GPUを使っている関係上アクセスが集中したりすると遅くなったりサーバーが落ちたりする可能性もありますが、生暖かく見守っていただければと思います。←たくさんの方に広まったこともあって、めっちゃ重くなっています。ぐぬぬぬ 画面はこんな感じっす。 線画ファイルを選択するととりあえず自動で塗ってくれます。 ※ただし、現状ではgifや
Visual Studio CodeでPythonコーディングをする設定 - Qiita
Visual Studio Codeを使ってみる の続きです。 あとは、lintを設定して、文法チェック等をさせるようにすれば、環境設定としては、だいたい終了なはずだけれど、pep8を呼び出せる用に設定する方法については、宿題ということにして、調べておくことにする。 Visual Studio CodeにPythonの拡張機能をインストールする 以前に書いたとおり、その名もPythonという拡張機能をインストールして、有効化してあります。 lintの設定をする lintというのは、もともとの意味は糸くずとかそんな意味らしいんだけれど、要するに縫いあがった洋服の糸くずをとるような作業をする、、、とか、そんな由来なんでしょうか。端的に言うと、文法など小姑のようにチェックすることです。 Pythonの文法・表記チェックというと、コーディング規約PEP8準拠かどうかを調べるその名もpep8というコ
Pythonの仮想環境構築(2017年版) pyenvとpyenv-virtualenvとvirtualenvとvirtualenvwrapperとpyvenvとvenv - Qiita
追記 2017/01/29 突っ込み記事を書いていただきました。ありがとうございます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 コメント欄で@shibukawaさんも述べられていますが、virtualenvとvenvはほぼ同じなので、実質はpyenv or virtualenv(venv)の２択だけど、virtualenvが既にデファクトスタンダードとして地位を確立しているとのこと。 記事内ではpyenv推しをしていますが、virtualenvを使うことにします。僕はライトPythonユーザなので周辺環境はできるだけデファクトに乗っかって楽をしたいので。 はじめに Pythonの環境構築について調べていると、タイトルに挙げたツール名を見かけることがあると思います。要は環境の隔離ツールなのですが、こういったツールは移り替わりが激しく、初級者にとっては何が何やらわかりません。僕自身そこま
Python のコーディング規約 PEP8 に準拠する - Qiita
この Qiita の連載記事ではデータ分析のための主要言語として Python を利用してきました。ところでみなさんは Python のコーディング規約 PEP8 をご存知でしょうか。 ソースコードスタイルガイド PEP8 ソースコードは一般に「書かれる時間」よりも「読まれる時間」の方が長い、そのような事実に基づいて、「スタイルを統一し読みやすいコードを書こう」というアイデアのもとに作られたのがこのガイドです。 Style Guide for Python Code http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/ 本家は当然ながら英語ですが有志の方が日本語に翻訳してくださっています。 PEP8 日本語訳 https://github.com/mumumu/pep8-ja どちらにせよ Python を利用する方は必ず一読するべきかと思います。 自動的
Pythonのイテレータとジェネレータ - Qiita
Pythonのイテレータ(iterator)とジェネレータ(generator)についてまとめてみます。 (追記2018.12.25: Python3の文法に全面的に置き換えました) イテレータ: 要素を反復して取り出すことのできるインタフェース ジェネレータ: イテレータの一種であり、1要素を取り出そうとする度に処理を行い、要素をジェネレートするタイプのもの。Pythonではyield文を使った実装を指すことが多いと思われる Python組み込みのコレクション(list, tuple, set, dictなど)はどれもイテレーション可能ですが、組み込みのコレクションを使った繰り返し処理ではあらかじめコレクションに値を入れておく必要があるため、以下のようなケースではイテレータやジェネレータを自分で実装したいというケースがあると思います。 無限に繰り返すイテレーション 要素すべてをあらかじめ
APSchedulerで少し進んだジョブスケジューリング - Qiita
APSchedulerで少し進んだジョブスケジューリング 理由と目的と動機 cronで10分に一回くらいのジョブを回すのが限界に来てしまった。 __前の処理が10分以上掛かると多重起動になってしまうから。__これを防止したい。 何らかの ロック機構 を使えば・・・と思ったのだが、それをジョブのコード中に入れるのは避けたい。 そのジョブが対象となるロック機構依存になってめんどくさい。 テストが大変でバグの元。 起動しているのはpythonのジョブなので、できればpythonで書かれているものはないのか・・・ 多重起動を防止できるジョブスケジューラ探し APShcedulerがあった！ pythonで実装されてる。 多重起動を防止できる。 多重起動の許可と幾つまでOKかも指定できる。 cronライクなジョブスケジューリング可能。 atコマンドの様に指定の時間に一回の起動も可能。 cronより細
ファイル監視にwatchdogがかなり便利な件 - Qiita
# !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time import os from watchdog.events import FileSystemEventHandler from watchdog.observers import Observer BASEDIR = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) def getext(filename): return os.path.splitext(filename)[-1].lower() class ChangeHandler(FileSystemEventHandler): def on_created(self, event): if event.is_directory: return if getext(event
Pythonビギナーズガイド（導入編） - Qiita
概要 自分の復習用のメモですが、誰かの役に立つかも・・・と思い、投稿しました。 読者はPythonプログラミング初学者を想定しております。 Pythonの環境構築は、古い情報も多く、ネットで調べると色々な情報が混在しているため、 初学者にとっては最初に躓く壁です。 Python環境構築あるある Pythonの2系と3系の違いがわからない。どちらをいれるべき？ 環境構築に関してググると、"virtualenv"・"pyenv"・"easyinstall"・"setuptools"など、色々検索に引っかかるがどれを使えばいい?時代遅れはどれ？ 結局、初学者でも簡単に導入でき、Pythonのバージョンアップにも楽に対応できる拡張性・汎用性のある方法は？ Python環境構築するにあたり 他の記事を見て、混乱しないよう簡潔にオススメの環境構築の結論を述べます。 今後のことを考え、Python3の開
MayaのFBXExportコマンド - Qiita
FBXLoadExportPresetFile FBXResetImport FBXLoadMBImportPresetFile FBXImportHardEdges FBXExportReferencedAssetsContent FBXPushSettings FBXExportBakeComplexEnd FBXProperties FBXExportScaleFactor FBXImportQuaternion FBXExportBakeComplexStep FBXImport FBXImportProtectDrivenKeys FBXExportColladaFrameRate FBXExportQuickSelectSetAsCache FBXGetTakeComment FBXExportAxisConversionMethod FBXLoadImportPresetFi
PyCallGraphでコールグラフを出力する - Qiita
処理速度のボトルネックを見つける時や、オブジェクトの相互関係を確認するときに使えるコールグラフの出力方法です。 (Windows環境) 手順 pycallgraphをインストール。（Graphvizの導入が前提です） $ pip install pycallgraph C:\Python34\Scripts\pycallgraph をプロジェクトのルートにコピーする。（sys.path弄ればコピーしなくてもいいかもしれない。環境変数はダメみたい。） コールグラフを表示したいプロジェクトのルートでシェルを起動。pycallgraphを実行する。 $ python pycallgraph graphviz -- ./ファイル名.py プログラムが実行されるのでコールグラフを描画したい処理を行う。 プログラムを終了すると、カレントディレクトリにpycallgraph.pngができる。 もっと正し
【 Python gensim 】Doc2Vec を 文書類似度 と 単語類似度 を 個別に演算できるよう改良したコード は、satomacotoさん改良コード が うまく動いた件 - Qiita
HirofumiYashima-no-MacBook:doc2vec_amended hirofumiyashima$ python Python 3.5.2 (default, Jul 23 2016, 14:25:12) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.3.0 (clang-703.0.31)] on darwin Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> >>> import gensim >>> >>> sentences = [ ... ['human', 'interface', 'computer'], #0 ... ['survey', 'user', 'computer', 'system', 'response', 'time
確率伝播法を組んでみる(Python) - Qiita
確率伝播法とは 確率伝播法とは信念伝播法(Belief Propagation)ともよばれ，ベイジアンネットワークやマルコフ確率場(MRF)などのグラフィカルモデル上で各ノードが持つ状態の周辺分布を効率的に求めるためのアルゴリズムです．元々はこの周辺分布を求めようとするとノード数がNで状態数がKとすると，計算量が$O(K^N)$となり，ノード数が多くなると有限時間で計算が出来なくなります．でもこの確率伝播法を使うと$O(NK^2)$となり有限時間で計算できるようになります．この周辺分布が求められると何が便利かというと，グラフの構造によっては各ノードの最適な状態が周辺分布を使って求められたり，最適解でなくともそれに近い解を求められることです．今回はPythonでこの確率伝播法を組んでみたので順を追ってそのコードの解説を行っていきたいと思います. プログラム解説 使用データ 今回はノイズのかか
Pythonのダイナミックな型付け - Qiita
変数は値が代入されると同時に作成される 作成後に代入が行われた場合、すでに代入されていた値が新しいものに入れ替わる この場合、変数はすでに作成済みのため、新たに作成されているわけではない 型情報 変数自身は型情報を持たない 型情報を持つのは変数に対応する「オブジェクト」 変数は対応しているオブジェクト（その時点で代入されているデータ）へのリファレンスだけを持つ プログラム実行時の変数の扱い 対応するオブジェクトにすべて置換えられる 対応するオブジェクトがない変数は使用できない 変数とオブジェクトはメモリの別の部分に格納されリンクされる ガーベージコレクション 変数に新たなオブジェクトが代入された場合、それまで代入されていたオブジェクトは破棄され、そのオブジェクトが占めていたメモリ領域は開放される、このことをガーベージコレクションと呼ぶ 共有リファレンス
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Python - Qiita Advent Calendar 2016 - Qiita
mypyやっていくぞ - Qiita
Mayaのマテリアルのこねこね - Qiita
[Houdini Tool] Cache Dpendency - Qiita![[Houdini Tool] Cache Dpendency - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/133b30f68d13a4823571d16f4b2d83e0a995cb45/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGNTE4NTclMkZwcm9maWxlLWltYWdlcyUyRjE0NzM2OTI1NjM_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmJnPUZGRkZGRiZmbT1wbmczMiZzPTczMzBjNzNhZjgxYmRjMTU4N2VkYTU4ZTMxNzM1NDJj%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dc4aa99f176b1d9a19f862383efa4b9bc%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCSG91ZGluaSUyMFRvb2wlNUQlMjBDYWNoZSUyMERwZW5kZW5jeSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTYwMjBhY2Q5ZGUwYmE4ODBiMTgxY2JiMTRhYzE5ZGYw%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB0YWthdmZ4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9OGQ5YWY2MDA5YWIzZGRhNDdhN2Y5NWRiMDRhMjFlZjg%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D1266b2c327676fd1a802aa646b350c50)
Pythonでデスクトップアプリを作る with Electron - Qiita
