Poetryをサクッと使い始めてみる - Qiita
はじめに 以前、pyenvとpyenv-virtualenvの自分流使い方という記事を書きました。その終わりの部分で「pyenv-virtualenv+pipをpoetryで置き換えられるんじゃないかな」と書いていたのですが、実際に試してみた結果をご紹介したいと思います。結論から言うと、pyenv-virtualenvとpipは使わなくなりました（笑） Poetryとは PoetryはPythonのパッケージマネージャの一つです。v1.0になったのが2019年末なのでまだまだ新しいツールです。pipと同じようにパッケージをpypiなどからダウンロードしてきてインストールすることができますが、それに加えて次のようなこともできます。 パッケージ管理ファイルの生成・変更 インストールされているパッケージのアップデート プロジェクトごとの仮想環境のセットアップ などなど... 他の言語だと、npm
Data Science In Go: A Cheat Sheet
Cheatography https://cheatography.com Download This Cheat Sheet (PDF) CommentsRating: () Home > Programming > Golang Cheat Sheets Data Science In Go: A Cheat Sheet by chewxy Introduction Go is the future for doing data science. In this cheatsheet, we look at 2 families of libraries that will allow you to do that. They are: gorgonia.org/tensor and gonum.org/v1/gonum/mat . The gonum librari
Kaggleで使えるpandasテクニック集 - 天色グラフィティ
PythonでKaggleなどのデータ分析を行う際、pandasでゴリゴリ作業をすることが多いかと思います。 最近知って「めっちゃ便利やん！」ってなったものをまとめておきたいと思います。 全部の関数にドキュメントへのリンクを付けたので参考にしてください。 今回も検証にはTitanicのデータセットを用います。また、文中でのdf.hoge()はpandasのDataFrameのメソッドであることを、pd.hoge()はpandasの関数であることを表します。 df = read_csv('input/train.csv', index_col=0) print(df.shape) df.head() 最低限押さえておきたいやつら まずはここから。 10 Minutes to pandas よく使うやつら。詳しい解説は省略するので、ドキュメントのリンク先を見てください。 関数 内容 リンク d
【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 (
NeovimでモダンなPython環境を構築する - Qiita
経緯 転職してPythonメインの会社で働いてます エディタハラスメントはなくなってVim使ってもいい会社です VimでPythonをゴリゴリかける環境を作ろう 追記 以前この記事を書いてからそこそこ経ちました。 いまだに、たまにイイねとかが飛んできて、ありがたい気持ちとともに、 記事作成当時とはだいぶvimrcも代わり、内容が古いままで申し訳ないなと思い追記をさせて頂きました。 各プラグインの設定も記載したので参考にしていただければ幸いです。 なお一通り設定するとこうなります。 必須 会社に入ってからvimの設定をすべてneovim用に書き直しました。 今環境構築するならサクサク動くneovimでやってやりましょう。 vim8のプラグイン対応状況が変わり、deoplete以外であればvim8で動きます。 しかし私はdeopleteが使いたいのでneovimです。 neovim 0.2.0
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
覚えるだけでPythonのコードが少し綺麗になる頻出イディオム - タオルケット体操
まえがき 今年の春から今まで、2年ぶりにPythonを沢山書いているわけなんですが、JavaScriptのクソに頭をやられて久しぶり書くだけあって基本的なところから色々と頭から抜け落ちていたわけです。 そんで何か思い出すたびに会社のwikiを使ってメモっていたのですが、せっかくなので少々訂正をしてブログにも書きます。 また、弊社はPython2を使っているので、2が前提の記述になっているところがいくつかあります。なるべくフォローしていますが、参考にする場合は自分が使っているバージョンを確認することをおすすめします。 また、今から新しくPythonでプロジェクトを始めようと思っている人は3系を使いましょう。 知ってる人は当然知ってる、でも結構長いことPythonを書いてても知らなかったりするような小技を載っけました。 なお、メタプログラミングとかの黒魔術っぽい記事のまとめはこちら: hach
Python を支える技術: モジュール・インポートシステム編
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Python とマクロ、インポートフックと抽象構文木 - forest book
どちらがきっかけだったのか忘れてしまいましたが、wikipedia:メタプログラミング か wikipedia:抽象構文木 について調べているうちに マクロ が出てきました。 私の中では、マクロと聞くと、C 言語の、プリプロセッサ (コンパイルの前処理) でコードに置き換えるものを漠然とイメージします。改めてマクロって何だったっけ？何が嬉しいのだっけ？と考えてみると、基本的なことが分かっていないことに気付いたのでマクロについて調べ直してみました。 マクロとは wikipedia からマクロの定義を引用します。 A macro (short for "macroinstruction", from Greek μακρο- 'long') in computer science is a rule or pattern that specifies how a certain input s
現代のエンジニアのための強力なメモ帳 Jupyter notebookのすゝめ - クックパッド開発者ブログ
会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます
デザインパターン（Design Pattern）#Singleton - Qiita
設計を意識したコードが書けるようになる為に、デザインパターン修行しました。 他のDesign Patternもちょくちょく出していきます。 前置き 増補改訂版Java言語で学ぶデザインパターン入門をJavaからPythonにしてます。（Pythonは3.4.2） githubにコード置いてあります（まだ動かないものもある） デザインパターンをどういう時に、何を、どう使うのかを理解することが一先ずの目標。 （Javaというか静的型付言語は初めてで、且つpython歴もそんなに長くないので、Pythonistaぽっくないところがあると思います。ご指摘ございましたらご教授ください。） まず、そもそもデザインパターンってどういうものかってとこから。 デザインパターンとは ソフトウェア開発におけるデザインパターン（型紙（かたがみ）または設計パターン、英: design pattern）とは、過去のソ
Python+SSHな自動化・デプロイメントツールFabricを活用するTips
こんにちは。CTOの馬場です。 みんな大好きFabricのTipsです。 Welcome to Fabric! -- Fabric documentation よくデプロイツールとして紹介されますが、 自動化のためのPython+SSH+コマンド実行フレームワークとして柔軟に使えて超便利です。 基本的には 手元でのコマンド実行 SSHごしのリモートサーバでのコマンド実行 SSHごしのリモートサーバでsudoしてコマンド実行 ができるツールなのですが、使い方の例を紹介します。 間違いなどあればお近くのハートビーツ社員か @netmarkjp に教えていただけると嬉しいです。 Python 2.7.10 + Fabric 1.10.2 + Paramiko 1.15.2で動作確認しました。 複数のサーバに対して同じユーザ・パスワードでログインする ユーザ名やパスワードを一括指定できます。 鍵認
PyCharmでpyenvとvirtualenvで構築したライブラリにパスを通す方法 - Qiita
要点 PyCharmにpyenvで導入したインタープリターへのパスを通す。 環境 OS X -> 10.10.1 (Yosemite) pyenv -> 20141012 pyenv-vertualenv -> 20141012 初めに プロダクト毎にそれぞれ異なるライブラリ、Pythonのバージョンを用意したい。 そのような場合、pyenvとvirtualenvを用いて行うのが良さそうな風潮。 (ただし、pyenvとvirtualenvではmavenやsbt, bundlerのようなプロダクト毎の管理と比べ若干スコープが異なる気がしますが...) pyenv, virtualenvを用いて環境構築した場合、IDEであるPyCharmに設定を変更してあげないとデフォルトのPythonを読み込むため、仮想環境に構築したライブラリの依存関係を解消できない。どのようにすれば、依存するライブラリの
今日からすぐに使えるデプロイ・システム管理ツール Fabric 入門 - 科学と非科学の迷宮
Fabric は、Python 製のデプロイ・システム管理ツールです。 最近、構築や運用を自動化するための様々なツールが出てきています。 構成管理ツールの Puppet や Chef が有名ですが、使うまでに覚えることが多いのが欠点です。 しかし、Fabric は非常にシンプルなツールで、今からすぐに使うことができます。 Fabric はデプロイ・システム管理ツールで、類似のツールとして Ruby 製の Capistrano があります。 Fabric の最大の特長は、シェルスクリプトを書き慣れた人がいきなり利用できるところです。 シェルスクリプトとしてまとめていたコマンドをそのまま run() メソッドや sudo() メソッドで囲むだけで、使うことができます。 シェルスクリプトを使っていていると、いくつもの問題に遭遇します。 名前空間の管理 変数の扱い 複雑なデータ構造がない(せいぜい
Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は、以前に比べてPythonを触る人が増えてきたような印象ですが、それでもやれeasy_installだ、やれvirtualenvだと言われても、どうやって設定したらよくわからない、という発言をちらほら見かけています。 でもぶっちゃけ超簡単なので、とりあえず初めてPythonの環境設定する人はこれをコピペで動かして下さい。 (2017.01.26追記) 注意：この記事はもう古いので、Python2をいまから使い始めるなんていう奇特な人以外は次の記事を読んで下さい。 ymotongpoo.hatenablog.com 要点 はまりどころは多分次のどれかだと思う Pythonのバージョンをどれ使っていいかわからない 「easy_installを使え」と言われるがeasy_installというパッケージが見つからない virtualenvの入れ
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burnash/gspread: Google Spreadsheets Python API
Fabric Python Developers Festa 2013.03 #pyfes
Django 管理画面逆引きメモ - Qiita
