ゲームで学べる、Pythonプログラミング学習サービス「novoc studio」リリース
東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
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vuetify+vue/cliによるフロントエンドと、pythonのresponder+sqlite3によるAPIで、SPA（single-page application）のウェブサイトを実装してみたり - Qiita
vuetify+vue/cliによるフロントエンドと、pythonのresponder+sqlite3によるAPIで、SPA（single-page application）のウェブサイトを実装してみたりPythonSQLite3Vue.jsVuetifyresponder はじめに この前responderとSQLiteとの組み合わせで簡単なウェブサイトを作る例をしました。 今回はresponderとSQLに加えて、SQLデータベースと接続してデータの閲覧や追加や更新や削除したりできるSPA（single-page application）のウェブサイトにします。 フロントエンドは最近とても人気のjavascriptフレームワークであるvuetifyを使います。 vuetifyのコンポーネントは特に設定しなくてもレスポンシブデザインになっているというところは便利です。 pythonの方で
文系大学生も知識ゼロで達成感を得られた！ 無料のPython入門講座にチャレンジしてみた | Ledge.ai
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Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor
Python初学者のためのPandas100本ノック - Qiita
Information 2024/1/8： pandas , Polars など18を超えるライブラリを統一記法で扱える統合データ処理ライブラリ Ibis の100 本ノックを作成しました。長期目線でとてもメリットのあるライブラリです。こちらも興味があればご覧下さい。 Ibis 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/e0244aa2194af8a1fee9 2023/2/12： 大規模データを高速に処理可能なデータ処理ライブラリ Polars の 100 本ノックを作成しました。こちらも興味があればご覧下さい。 Polars 100 本ノック https://qiita.com/kunishou/items/1386d14a136f585e504e はじめに この度、PythonライブラリであるPandasを効率的に学ぶためのコンテンツとして
Pythonを会得する考え方やポイント5選！ 『パーフェクトPython』著者が魅力を語る！ - FLEXY（フレキシー）
※本記事は2020年4月に公開した内容です。 株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室の露木誠です。PythonやDjangoについて執筆した『パーフェクトPython』や『Django×Python』などの著書が技術系出版社から数冊出版されています。DjangoのAUTHORSファイルにも実は名前が掲載されています。 本記事では、Pythonを始めたいと思っている方向けに、Pythonの魅力をお伝えできればと思います。知っておきたいPythonの言語仕様や特徴的な考え方をご紹介しますので、参考にしてください。 Python関連のエンジニア案件を見てみる 自己紹介とPython、Djangoに関わる活動について ディー・エヌ・エーのCTO室に所属、元々は異業種からIT業界に参入 現在は、株式会社ディー・エヌ・エーのシステム本部CTO室で、エンジニア組織の課題解決を主な活動として、日
Pythonで久しぶりにHTMLを出力したくなったのでテンプレートについて調べる - Qiita
はじめに ひさしぶりにPythonで久しぶりにHTMLを出力したくなったのでテンプレートについて調べます。 環境： Python 3.7.4 標準ライブラリでの文字列の書式の扱い まず標準で使える範囲で文字列の書式をどう扱えるか調べます。 これについては下記の素晴らしいまとめが存在します。 Python String Formatting Best Practices https://realpython.com/python-string-formatting/ ここで紹介されている方法は以下の通りです。 古い形式の文字列の書式 新しい形式の文字列の書式 PEP498で定義された書式設定方法 テンプレート文字列 古い形式の文字列の書式 昔ながらの文字列の書式の指定方法です。 name = 'アンジュ' age = 18 print('古いやり方----------------------
Python初心者を強力にサポートするVS Codeのインテリセンスの機能について
Google翻訳におまかせ翻訳はこちら。 IntelliSenseは、コード補完、パラメーター情報、クイック情報、メンバーリストなど、さまざまなコード編集機能の一般的な用語です。 IntelliSense機能は、「コード補完」、「コンテンツアシスト」、「コードヒント」などの他の名前で呼ばれることもあります。 「メモ帳」のようなテキストエディタとは異なり、VS Codeをはじめとしたプログラミング用のエディタはこのような、ユーザーのコード入力をサポートする機能がふんだんに搭載されています。 これらの機能を活用できるのと、そうではないのでは、プログラムの開発効率や学習効率に大きな差が生まれます。 使わない手はありませんよね！？ VS Codeで提供されるインテリセンスの機能 では、実際にVS Codeで提供されているインテリセンスのいくつかについてお伝えしていきましょう。 なお、各インテリセン
【Python】もうprintデバッグはいらない？ / PySnooperで楽々デバッキング - フリーランチ食べたい
Hacker NewsとRedditでバズっていたPythonのデバッグツールが便利だったので紹介です！ PySnooperというライブラリです。 Hacker News - PySnooper: Never use print for debugging again Reddit - PySnooper: Never use print for debugging again ※追記 想像以上にたくさんの方に読んでいただき、printデバッグなど他のデバッグ方法との比較について追記として文末に補足しました。釣りタイトルですみませんでした…🙇 何ができるライブラリか 一言で言うと「デバッグがめちゃくちゃ簡単にできるライブラリ」です。 github.com 例を見たほうがわかりやすいと思うので見てみましょう。 インストールは pip で行えます。 pip install pysnooper
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
Pythonによる自動化の結果、ニューヨーク中でタダメシが食えるようになったエンジニアの話 | 秋元@サイボウズラボ・プログラマー・ブログ
いかにして私はPython/自動化/AI/インスタグラムを使いニューヨーク市で無料の食事をできるようになったか(How I Eat For Free in NYC Using Python, Automation, Artificial Intelligence, and Instagram)という記事が面白かったのでご紹介。 ニューヨーク在住のデータサイエンティスト、クリス・ブエッティさん(Chris Buetti)が明かした、3万フォロワー超の人気アカウントを育てた秘密。 Instagramを育てる Pythonスクリプトで、毎日、一日に数回、ニューヨークに関する写真をInstagram に自動投稿させます。ブログ主によると、Instagram の「発見」ページに掲載してもらうにはこれが大事だそう。一日も欠かさず、何週間も続けることで掲載されやすくなるそうで、ほとんどの人力Instag
Pythonで開発するならKiteを導入して爆速開発 - Qiita
Kiteとは？ Kite integrates with your IDE and uses machine learning to give you useful code completions for Python. AIがPythonのコード補完やってくれる便利なツール。ドキュメントもすぐ見れる。 Atom、VSCode、Vim、NeoViｍ、PyCharmなど主要なエディタ・IDEで簡単に導入ができる。 導入手順 1. 公式サイトからアプリをダウンロードしてインストール 2. Kiteアプリを立ち上げてアカウントを登録する 3. 設定から使ってるエディタ・IDEに対応したものをインストール 実際の動作 Vim(MacVim) + Kiteでやってみました。Kite以外に他のPython用のVimプラグインは入れてないです。
【まとめ】実務家が語るPythonのマーケティング活用例4選
こんにちは、マーケターのムロヤ（@rmuroya）です。 AI、機械学習、ディープラーニングの分野で注目を集めるプログラミング言語、Python。 私はこのPythonを絶賛勉強中なのですが、当初はマーケの実務で活かせるイメージがあまり湧いていませんでした。しかし「実務で超使えるじゃん」と知った今は、もっと早く習得しておけばよかったと軽く後悔しています。 (JavaScriptのマーケティング活用の重要度も高まっていると思います) このブログでは、話題のPythonについて、マーケティングの実務家目線で、どんな風にPythonをマーケティングの「実務」に活かせそうか、まとめてみました。 Pythonで何ができるのか？それが明確になった。自分の時間を投資しても、おつりがきそう。やるしかない。/【まとめ】話題のPythonを、どうマーケティングで活用できるか https://t.co/eMvm
Pythonでできることを、現役エンジニアが解説してみた - インディバースフリーランスメディア
新卒で株式会社ワークスアプリケーションズにて、QAエンジニアとして主に認証基盤のテスト担当。OAuth2.0の認証基盤の品質保証業務に従事。 その後株式会社アイデミーにてアフィリエイト広告を利用したマーケティングを、広告主としてリード。 のちに株式会社ポジウィルにて、アフィリエイト広告、その他マーケティングを担当。CMOに就任。 2019年8月に株式会社インディバースを創業。IT系のキャリア領域のメディア運営・アフィリエイトメディア向けのSaaSサービス/Webサイト制作などを行う。 Pythonでできること では、Pythonではどういうことができるのでしょうか。結論からいうと、 Webスクレイピング ：データの自動収集が行える Web API：TwitterのAPIを利用して、インフルエンサーのツイートデータを収集 データ分析：データの前処理がすごく簡単になる Pythonでスクレイピ
【1分でPythonをはじめる】Google Colab で投資のバックテスト - Investment Tech Hack
Googleが提供 必要なのはGoogleのアカウントだけ 無料 特別な開発環境がいらない Googleドライブのファイルのように扱える 十分すぎるスペック 1分で使い始めることができる そんなGoogle Colaboratory（以下、Google Colab）の解説をする記事です。 「まだ Python を使ったことがない」 「Python を使い始めて間もない」 「Python でバックテストをしてみたい」 こんな方たちにとって、最高の選択肢だと思います。 メールアドレスをご登録いただける方には、「バックテストのテンプレート」 もご用意しています！ Python って何？ まずは、「Python とは何ぞや」「何ができるのか」「何で Python が良いのか」をご紹介します。 今、データ分析界隈でもっとも伸びている 次のグラフは「Python人気の伸び率」です。飛ぶ鳥を落とす勢いと
【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
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PythonでWebアプリを開発したい人が何を学べばよいか初心者向けに解説してみた - インディバースフリーランスメディア
