[Python] Djangoチュートリアル - 汎用業務Webアプリを最速で作る - Qiita
この記事を元に最小の学習コストでWebアプリを作成する方法を記事にしてみました。 こちらもよろしくお願いします。 [[Python] プログラム初心者のためのWebアプリ簡単作成法] (https://qiita.com/okoppe8/items/4cc0f87ea933749f5a49 ) ##この記事について PythonのWebアプリケーションフレームワーク「Django」についてのチュートリアル記事です。 Djangoには定義したデータモデルを元に一覧画面や入力画面を動的に出力する「クラスベース汎用ビュー（class-based generic views）」という仕組みがあります。 これを活用すると単純なCRUD操作（登録・参照・更新・削除）を行うWebアプリを短時間で作成することができます。さらにDjangoのユーザー管理機能を加えてHeroku等のプラットフォームにデプロイ
![[Python] Djangoチュートリアル - 汎用業務Webアプリを最速で作る - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5d0ec9954660b6fb4e077d36a0e2f8d2ebbe2e38/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwRGphbmdvJUUzJTgzJTgxJUUzJTgzJUE1JUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFBJUUzJTgyJUEyJUUzJTgzJUFCJTIwLSUyMCVFNiVCMSU4RSVFNyU5NCVBOCVFNiVBNSVBRCVFNSU4QiU5OVdlYiVFMyU4MiVBMiVFMyU4MyU5NyVFMyU4MyVBQSVFMyU4MiU5MiVFNiU5QyU4MCVFOSU4MCU5RiVFMyU4MSVBNyVFNCVCRCU5QyVFMyU4MiU4QiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9ZjZiYTA3NjYyNWE5YzBmNTVkYjUzMDM5MGIxNDI4NTM%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBva29wcGU4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz0yODkwYmE0NTdiMzFkZGY5MjFiNjQxNmY2ZGQ5MzViZg%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D84c3ac058581e0c0c0ee5d548c13ed31)
東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]
新たな教育プログラム「DL4US」が開始しています。 2019年5月に、松尾研究室の新たなディープラーニングの無料教材「DL4US」が公開されています。「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」のバージョンアップ版の位置付けなので、今から学習する方はこちらに取り組んだ方が良いかと思います。 Dockerを使った環境構築方法を紹介している記事を書いたので、もし良ければ以下記事参照下さい。 Deep Learning基礎講座演習コンテンツが無料公開 以下のようなサイトが無料公開されていました。 学習に自由に使用してよいとのことです。ただ、肝心の使用方法が詳しく書いてないので、初心者には環境構築が厳しく、簡単に環境構築できる人にとっては、知っている内容のところが多い気がして、内容が良いだけにもったいなと感じました。 そこで、ちょっと初心者向けに環境構築の補足をしてみたいと思います。 そ
![東京大学の松尾研究室が無料公開している「Deep Learning基礎講座演習コンテンツ」の自主学習方法 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/178ef5d03633f9e986d9fc47d72105e66fc029f6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F40679927ee94e87b6757cfc6e5986acee028ca94%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180127%252F20180127134253.png)
機械学習初心者が、素早く学べるコンテンツとライブラリ19選（Python編） - paiza times
Photo by Horia Pernea こんにちは。谷口です。 最近「機械学習に興味がある」「いつかやろうと思ってるんだよね……」と言うエンジニアの方をよく目にします。また、その倍ぐらい「機械学習難しすぎて挫折した」という方も見ます。 弊社のITエンジニアにも機械学習を勉強中という人がいますが、特に最初は難しすぎて何から手を付けたらいいのかよく分からず、とても悩んだと言っていました。そこで同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、初心者の頃に参考になった機械学習入門者の方に役立ちそうな記事やスライドを聞いてきました。 また、Pythonには機械学習のためにデータを処理するライブラリ（数値演算をするためのライブラリや図を作成するためのライブラリなど……）がそろっていて、呼び出したり組み合わせて処理したり……といったことがしやすいため、多くの人が機械学習で使っています。コードも短く
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ - Qiita
【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri
Unixコマンド”yes”についてのちょっとした話 | POSTD
知っているUnixのコマンドで一番シンプルなものは何ですか？ 例えば echo という、stdoutに文字列を出力し true を返す – すなわち常に0の終了コードで終了するシンプルなコマンドがあります。 シンプルな、と言えば yes もそうでしょう。引数なしで実行すると、改行されたyが無限に出力され続けます。
人工知能(AI)ブームに乗りたい人に切符を提供してみる : 新規事業のつくり方
この記事は、以下の方向けに執筆しています。 ・とにかくAIブームに乗りたい方 ・転職してAI案件に携わりたい方 ・AIに必要な知識だけをざっくり身に付けたい方 関連記事：AI人材になるにはスキルよりまず職種を選択しよう 清水亮さんがAI人材の不足を言われてから、人材不足感は一向に変わっておらず、むしろ不足感が強まっている。企業が本格的に取り組み始めたのに、検証できる人材が誰もいない。データ分析経験があったり、Pythonでnumpyとか少し触れる人が、AI人材として急に売れっ子になるのを何度も見てきたし、その流れはしばらく続くんだと思う。 BIベンダも最近その流れに乗って売り込み始めた。コンサル会社は、AIコンサルと言い始めた。SIベンダは、AIの専門部署をたくさん作り始めた。メーカーもR&D中心にAI人材を採用しはじめてる。 CONNPASSで機械学習と名の付くセミナーはすべて人気で埋ま
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
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後々面倒になることがあります． グローバル変数だらけになり管理が追いつかなくなる：「どうせ小さなスクリプトだし」ではじめると最初は見通しが良くてもだんだんどこでどの変数名を使っているか分からなくなっ
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
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
【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
PythonでWeb開発入門 みんなのPython Webアプリ編 HTML版(無料) | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 一部読者から高い評価をいただき，絶版となりながら中古市場でプレミア価格がついていた拙著「みんなのPython Webアプリ編」のHTML版をお送りします。Pythonを使って，Webアプリを開発するための方法を，基本的な事柄から積み重ね式に解説した書籍をHTMLにしたのが本コンテンツです。 編集部のご厚意で作ってもらった配布用PDFをベースに作っています(PDF作成だけでなく，出版契約の解除など必要な手続きを快く受けて頂いた担当様にはとても感謝しております)。構成などは著書をベースにしていますが，HTML化する過程で少し手直ししてあります。特にPython 2.7で動かないサンプルコー
Pythonをやるときに参考になりそうな情報 - のんびりSEの議事録
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド
本記事では、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明します。 『Python Machine Learning』が2015年9月に米国などで発売。「機械学習の考え方」と「Pythonプログラミングによる実践」をバランスよく解説していると評価され、米国Amazon.comでベストセラー。その日本語訳はコラムや脚注、付録が追加され、2016年6月に発売されました。ここでは、本書のより効果的な活用法について監訳者が解説します。 『Python機械学習プログラミング』とは 書籍『Python機械学習プログラミング』は、Sebastian Raschka氏によるPythonを用いた機械学習の入門書"Python Machine Learning"の翻訳書です。著者はミシガン州立大学の博士課程で生物統計学(計算生物学)の研究を行っており、scikit-le
機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
Pythonでデータ分析するのに必要なツールのまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出
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GitHub - colspan/csreliefmap: CS Relief Map Tile Image Generator
Amazon.co.jp: Pythonではじめるデータラングリング ―データの入手、準備、分析、プレゼンテーション: Jacqueline Kazil (著), Katharine Jarmul (著), 嶋田健志 (監修), 長尾高弘 (翻訳): 本