エンジニアのための十徳ナイフ「DevToys」がバージョン２になってクロスプラットフォームやCLI対応しさらに便利すぎる - Qiita
はじめに 以前紹介させていただき、2022年Qiitaのいいねランキング18位、ストックランキング20位を記録したこちらの記事の続編です！ DevToysはリリース後しばらく定期的なバージョンアップが続けられていましたが、去年の7月からぱったりとアップデートが止まっている状態でした。 リポジトリや作者のXを見るとバージョン２の開発を行っているようで、今か今かと待ち続けていましたが数日前リリース予告のポストを見つけて、今日ついにプレリリースされました！ ということで早速紹介していきます！ DevToysとは DevToysは「開発者のためのスイスアーミーナイフ」の紹介文の通り、開発時によく使うツールを十徳ナイフのようにまとめたアプリとなっています。 JSONの整形とかエンコードデコードetc... プログラミングや保守運用の調査でやりがちな作業をいちいち変換サイトを探したり、エディター拡張機
Naming -名前付け- - Qiita
プログラミングで最も重要な技術の一つが、名前付けです。 且つ、センスが問われるものなので、上達は難しいものでもあります。 この記事では、様々な文献から抽出した名前付けに関する情報を雑多にまとめました。 -名前重要- ソフトウェアの設計のアプローチとして、『まず名前から入る』というのは、あまり語られていない秘訣としてもっと広く知られても良いように思います。 - まつもとゆきひろ 『プログラマが知るべき９７のこと』 コミュニケーションの基礎 名前は、コミュニケーションの基礎となるものです。 私にもあなたにも名前が無ければ、疎通することは困難になります。 名前をコミュニケーションの基礎と見た場合に重要なルールは以下の通りです。 発音可能であること 検索可能であること ※現実世界のみであれば検索可能じゃなくても良いかも知れません。 プログラミングは、チームや複数人で行うことのほうが多いと思います。
うまくクラス名を付けるための参考情報 - Qiita
クラス名には、多くの場合"名詞"を用います。メソッド名の場合は動詞や助動詞を用いて命名しましたが、クラス名は何かしらの責務を持つモノとして捉えるため、名詞を用いることになります。 一方、インタフェースの宣言をする場合、そのインタフェースの名前に"形容詞"を用いることがあります（例：Iterable、Closeable等）。形容詞を用いることで、クラスの持つ性質を説明的に見ることができるようになります(Iterableな配列のList実装 -> ArrayList等)。 この記事は、どのような名詞や形容詞がクラス名やインタフェース名として用いることが出来るかを一覧し、できるだけクラスやインタフェースの役目を端的に表せるようなリファレンスとして活用できるものを目指していきたいと思います。 自分自身がクライアントアプリケーションのバックグラウンドを持っている為、多分にそこで用いる命名方法が含まれ
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
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 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
Pythonの仮想環境構築(2017年版) pyenvとpyenv-virtualenvとvirtualenvとvirtualenvwrapperとpyvenvとvenv - Qiita
Pythonの仮想環境構築(2017年版) pyenvとpyenv-virtualenvとvirtualenvとvirtualenvwrapperとpyvenvとvenv Pythonvirtualenvpyenv 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 Pyt
mypyやっていくぞ - Qiita
$ mypy test.py test.py: note: In function "func": test.py:2: error: Incompatible return value type (got "str", expected "int") アノテーションを元に型をチェックして、戻り値の型がintなのにstrを返しているのでエラーになります。 やっていく気持ち "mypyやっていく"というのは、PEP 484に対応した型アノテーションを付け、mypyを実行し静的チェックをパスすることを指します。なぜやっていく気持ちになったかというと、Static types in Python, oh my(py)! この記事を読んだことが大きいです。やっていけそうな気がしました。担当している案件が規模が大きく既存機能の変更頻度も高いものだったので、信頼できる型アノテーションが有ると、修正する
JavascriptのChromeでのデバッグ方法個人的まとめ2016 - Qiita
はじめに Javascript開発でよく使ってるデバッグ方法についての個人的なまとめです。 当たり前の事ばかりですが、これからJavascript開発をやる方や興味がある方に少しでもお役に立てればと思います。 デバッグの鉄板 console.log Javascriptの開発でconsole.logを使わない人を探すほうが難しいくらいだと思います。
GPU で暖を取りたい人のための GLSLのカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
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技術翻訳のカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
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各プログラミング言語のコーディング規約まとめ - Qiita
各プログラミング言語のコーディング規約/スタイルについてのリンク Java Java コーディング標準 - オブジェクト倶楽部 Google Java Style Java セキュアコーディングスタンダード Python Google Python スタイルガイド PEP8 日本語訳 Ruby Rubyコーディング規約 RubyCodingStyle fortissimo1997/ruby-style-guide JavaScript Google JavaScript Style Guide 和訳 Google JavaScript スタイルガイド - 日本語訳 JavaScript coding standards | Drupal.org JavaScript style guide | MDN C# C# のコーディング規則 (C# プログラミング ガイド) | Microsoft
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
ファイル監視にwatchdogがかなり便利な件 - Qiita
win32apiを叩くのはナンセンスだし、何より手軽に書きたかったのでpypiで探索していたらwatchdogというものを知りました。 以下が「*.jpg, *.png, *.txtの3つのファイルが、作成・編集・削除された時にそれを知らせる」コードです。 #!/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]
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
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
OpenGLやDirectXなGUIにimguiが最強すぎる - Qiita
imguiとは imguiは、OpenGLやDirectXなどの描画環境の中で動くGUIフレームワークです（vulkanも？）。 "Immediate Mode GUI"と呼ばれるパラダイムにより、大変短く直感的なコードでGUIを構築できます。 どういうGUIコンポーネントが使えるかは、リポジトリのスクショを見ていただいたほうが良いかと思います。 デバッグや調整、テスト用のGUIを構築することが目的のフレームワークです。 環境 今回この記事ではwindows10, vs2015, Cinder（0.9.0）上でサンプルを作成しました。 Cinder用には専用のimgui拡張があるため、そちらを使用します。 https://libcinder.org/ https://github.com/simongeilfus/Cinder-ImGui 根本的な考え方や、imguiのAPIは同じですが、
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
概要 はじめてのPython第3版の勉強メモ アジェンダ 型宣言がないPython 共有リファレンス 共有リファレンスとオブジェクトの上書き 「同等」と「同一」 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
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Pythonのカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
Pythonでデスクトップアプリを作る with Electron - Qiita
