Python Courses and Tutorials: Online and On Site
Chapters Python Tutorial Object Oriented Programming Advanced Python Annotations Applications of Python Numerical Programming Machine Learning Tkinter Projects About Classroom Training Courses This website contains a free and extensive online tutorial by Bernd Klein, using material from his classroom Python training courses. If you are interested in an instructor-led classroom training course, hav
【Python入門】いまさらだけどパイソニスタとして必要な文法を網羅してみた - Qiita
はじめに Pythonの対象バージョンは3系です。（2系でも通じるものは多いはず） 対象読者レベルは他言語を軽くでも触ったことある人です。「あー、Pythonだとこれはこう書くのねー」が網羅的に分かるようにまとめたつもりです。 ここではWEBアプリケーションフレームワーク(DjangoとかFlaskとか)に関してはほぼ触れません。 @shiracamus 多くの有益なコメントと編集リクエストありがとうございます。 Python開発環境構築 下記（私の記事ですが）はWindowsでの構築となっていますが、Macでもほぼ同じ通りにできます。 今からWindowsでベストなPython開発環境を構築する手順 Pythonについて 今最も勢いに乗っているプログラミング言語。 オブジェクト指向。Pythonでは全てがオブジェクト。 動的言語（スクリプト言語）のため、変数宣言時に型を明示的に定義しない
Developing with Qt.py
This post aims to give an introduction to the Qt.py project and how to get set up with it for PySide/PyQt4 and PySide2/PyQt5 development. Contents What is Qt.py How does it work? Installing Qt.py Caveats Contributing Closing comments What is Qt.py? Qt.py is a Minimal Python 2 & 3 shim around all Qt bindings - PySide, PySide2, PyQt4 and PyQt5 – which enables you to write software that dynamically c
Python in Visual Studio Code - Feb 2018 Release - Microsoft for Python Developers Blog
We are pleased to announce that the February 2018 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available from the marketplace and the gallery. You can the download the Python extension from the marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. You can learn more about Python support in Visual Studio Code in the VS Code documentation. In this rel
Visual Studio Code is now shipping with Anaconda! - Microsoft for Python Developers Blog
For everyone from enterprise programmers to data scientists, Python is one of the most popular dynamic languages for software development. Anaconda, the most popular Python data science platform, provides 6 million users with a streamlined Python environment on Windows, Mac or Linux. And starting today, Visual Studio Code, Microsoft’s free and cross-platform code editor, is included in the Anacond
blockdiag - simple diagram images generator — blockdiag 1.0 documentation
blockdiag - simple diagram images generator¶ blockdiag and its family generate diagram images from simple text files: Features: Supports many types of diagrams block diagram (w/ blockdiag) sequence diagram (w/ seqdiag) activity diagram (w/ actdiag) logical network diagram (w/ nwdiag) Generates beautiful diagram images from simple text format (similar to graphviz’s DOT format) Layouts diagram eleme
まだ await 使ってないの？ - Qiita
非同期プログラミングが熱い pythonで並列処理を実現するにはすごくざっくりいって３つの選択肢がある。 マルチスレッド方式 (モジュール名: concurrent.futures, threading) マルチプロセス方式 (モジュール名: concurrent.futures, multiprocessing, subprocess) 非同期I/O方式 (モジュール名: asyncio) マルチスレッド方式はスレッドセーフにプログラム作るのが本当に（本当に！）難しいし、マルチプロセス方式はデータの共有が煩雑。これに比べて非同期I/O方式はめちゃくちゃ簡単に並列処理が書けるので CPU処理が主体でないような処理では、非同期I/O方式による実装が人気を集めている( 非同期I/O方式では1CPU しか使えないのは注意)。非同期I/O方式の興隆は python に限ったことではなく、Javas
Pythonによるデザインパターン5原則 - Qiita
参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c 概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う（実装に対して行わない） 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな（YAGNI） 変わるものを変わらないものから分離する
石本敦夫氏に聞く、Pythonの歴史とこれから〜Pythonエンジニア列伝 Vol.3 - Python学習チャンネル by PyQ
Pythonエンジニア列伝の3回目は、石本敦夫氏にお越しいただきました。 お客様 石本敦夫氏は、1998年以来、日本におけるプログラミング言語 Pythonコミュニティで活動しており、メーリングリストの開設やユーザ会の設立、ドキュメント翻訳プロジェクトなどを主導しておられます。 著書に「パーフェクトPython(技術評論社)」,「Python文法詳解(オライリー・ジャパン)」,「Pythonライブラリ厳選レシピ(技術評論社)」などがあります。 : 石本敦夫氏 @atsuoishimoto 聞き手 : 佐藤治夫 @haru860 : 清原弘貴 @hirokiky 後半に行くほどに濃い内容になっていきますので、是非とも１〜７までお読みください。 → 【その１】へ 目次 石本敦夫氏に聞く、Pythonの歴史とこれから〜Pythonエンジニア列伝 Vol.3 【その1】Python Japanを
ちょっとしたツールを作るのに便利なPythonライブラリ - Qiita
この記事は、LIFULL Advent Calendar 2017の2日目の記事です。 おはようございます。新UX開発部の二宮( @ninomiyt )です。 LIFULLではデータ解析や最適化の用途、もしくはAWS Lambda上の簡易ツール実装用途などでPythonがそれなりに普及してきました。数値計算寄りの（いわゆるデータサイエンティスト的な）メンバーも今はPythonを使うことが多く、コード量としては小規模なプロジェクトが多く、簡単なAPIやバッチ処理の実装までやってもらうこともあります。 そのレビューをやっていく中で、「これ使うともっと簡単に実装できるよね」っていうライブラリがいくつかまとまってきたので紹介します。 click コマンドラインパーサー用のライブラリで、デコレータを使って関数を簡単にCLI化できます。 標準ライブラリのargparseがありますが、clickではバリ
ゲームエンジニアな日々
Qiita記事にしてみた。 https://qiita.com/shive428/items/8a799f50552e8185f56f 有志の方がIMEパッチを適用して64bitでWindowsビルドしてくれているのでこちらを利用。ありがたや。 https://github.com/chuntaro/NTEmacs64 設定を何も変えずにexeだけ置き換えて動いたのに感動。 diredでドット始まりのファイルが先頭に来なくなった。 (setq dired-listing-switches "-aGlhv")v を足したら元に戻った。 moin-1.9.8を使っています。PNG画像を減色して貼り付けていたのですが試しにWebPにしたらめちゃめちゃ小さくなるじゃないですか！ しかしmoin-1.9.8はWebPをアップロードしても画像とは認識してくれませんでした。 むむぅ。 ということでMoi
マイクロソフト、次世代の機械学習ツールと AI 開発ツールを発表
[2017 年 9 月 25 日] 米国フロリダ州のオーランドで 9/25～9/29 で開催されている Microsoft Ignite 2017 において、マイクロソフトの様々な最新 AI テクノロジーのロードマップが公開されました。新しい次世代の機械学習ツールの発表、Visual Studio に統合された AI 開発環境の提供、そしてプレビューで提供されている様々なツールや API の一般提供開始、などです。この記事では主なアップデートをまとめました。 次世代 Azure Machine Learning ツールの提供～ AML Workbench 等 Azure Machine Learning Studio を補完する次世代の機械学習ツールとして、以下の 3 種類のツールがプレビューとして利用できるようになりました。開発者の世界で ML や AI が取り入れられつつあるトレンドや
Python の依存パッケージ管理/環境切り分けツール pipenv の紹介 - 私が歌川です
この記事は 2017/9 に書かれたものであり、2019/11/26 現在とは状況が変わっています。公式ドキュメント(日本語訳)を参照してください。 時代は pipenv や— うたがわきき🔰💊 (@utgwkk) September 5, 2017 もう誰も，requirements.txt や，source ENV/bin/activate に頭を悩まされる時代は終わった！ というわけで virtualenv の時代は終わり*1，pipenv の時代になりました． この記事は Python を書く人間が全員 pipenv を使うべきだという思いを込めて書きました．日本語で書かれた記事がまだぜんぜんないという事情もあります． pipenv とは Python のパッケージ管理ツールの pip と，環境切り分けツールの virtualenv を融合させたツールです．Ruby でいうとこ
Python ヒッチハイク・ガイド — The Hitchhiker's Guide to Python
Python ヒッチハイク・ガイド¶ Python ヒッチハイク・ガイド へようこそ。 これは皆さんの手により生きているガイドです。 貢献したい方は GitHub で fork してください！ この手作りガイドは、初心者と熟練者のPython開発者の両方に、Python のインストール、設定、および使用に関するベスト・プラクティスを日々提供するために存在します。 このガイドは、ほとんど 独断的なもの であり、Python の公式文書では ありません 。 ここでは、すべての Python Webフレームワーク の一覧は見つからないでしょうが、強く推奨されているリストが簡潔に見つかるでしょう。 さあ、始めましょう！ まずは、あなたの探しものがどこにあるかを確認しましょう。
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2to3を使ってコードをPython 3に移植する - Dive Into Python 3 日本語版
GitHub - mottosso/Qt.py: Minimal Python 2 & 3 shim around all Qt bindings - PySide, PySide2, PyQt4 and PyQt5.
30secondsofpythoncode.ml
The one-stop guide to (easy) cross-platform Python freezing: Part 1 | HackerNoon
http://www.mathgram.xyz/
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