保守性・可読性の高いPythonコードを実装するためにはどうすればよいか - はてなの金次郎
はじめに コードは理解しやすくなければいけない。 リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice) 作者:Dustin Boswell,Trevor Foucher発売日: 2012/06/23メディア: 単行本（ソフトカバー） コードの保守性や可読性を高めるために我々エンジニアはどんなことができるでしょうか？ テストを書く 推奨されているコードスタイルに準拠する コメントを書く DRY原則に則る 変更・拡張しやすく設計する ログを出力する・監視する 適切な命名をする etc... まだまだ意識すべきことはあると思いますが、上記の項目はエンジニアであれば恐らく一度は目にしたことがあるような内容であり、暗黙的に了承されたいルールです。 しかし、これらはただの心構えであり、体現するために実際には以下のような項目に落とし込む必要
5ch(旧2ch)をスクレイピングして、過去流行ったネットスラングの今を知る - にほんごのれんしゅう
5ch(旧2ch)ではここ数年はTwitterを使用するようになってしまいましたが、ネットのミームの発信地点であって、様々なスラングを生み、様々な文化を作ってきたと思います。 学生時代、2chまとめとか見ていたので、影響を受けてきたネット文化で、感覚値からすると、どうにも流行り廃りがあるようです。 5chの過去ログを過去18年ほどさかのぼって取得する方法と、懐かしいネットスラングのドキュメントに占める出現具合を時系列でカウントすることで、時代の変遷でどのように使用の方法が変化したのか観測することができます。 文末に「orz」って付けたら若い人から「orzってなんですか？」と聞かれて心身共にorzみたいになってる— ばんくし (@vaaaaanquish) October 19, 2018 図1. 今回集計したorzの結果 例えば、今回集計した5chの書き込み500GByte程度のログからで
あなたを死なせないためのプログラミング - Qiita
＜追記＞ 避難所情報を最新化していないので、稼働停止しました。 ちなみに、268人の方がLINEで友だち追加してくれました。ありがとうございました。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 今年は、大規模な地震・台風と、災害が多い年になりました。でもそれらをニュースで見て、「今のうちに災害対策アプリを入れておこう」と行動に移した人は多くはないでしょう。 災害対策情報だけでなく、今やどんな情報も、その気になればすぐに手に入る世の中になったにもかかわらず、「その気になる」までの心理的ハードルは未だに高いように感じています。人間は、本気で危機感を覚えないと行動できない生き物なのでしょう。 確かに、必要に迫られていないのに新しいアプリを入れるのには抵抗がある人も多い。それなら、日本中で誰もが使っている「LINE」で避難場所を知ることができたら、みんなもう少し気軽に使えるんじゃないか？ と
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
データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアになるためのスキル要件とは（2017年夏版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書
LambdaでAWSの料金を毎日Slackに通知する（Python3） - Qiita
はじめに 個人アカウントは基本的に無料枠で運用しているので、少しでも請求がある場合はいち早く気づきたいです。 先日、とあるハンズオンイベントで使ったリソースを消し忘れて、最終的に$30ぐらい請求が来てしまいました。。。 CloudWatchで請求アラートは設定していますが、閾値超えが想定の場合、当然見逃すことになり、最終的な請求額に驚くハメになります。 これを防ぐためにLambdaで毎日SlackにAWS料金を通知することにします。 先日LambdaがPython3に対応したので、せっかくだし勉強がてらPython3で実装したい。 ネット上にはNode.jsでの実装例が多いようで、今回はこちらを参考にPython3で実装してみます。 必要なもの Slack incoming-webhooks URL 取得についてはこちらを参考に 適当なchannel lambda-uploader req
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍 - Qiita
【更新】 ※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 ※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、 そのスキル習得の道筋を上記フローと共に振り返りメモとして残します。 現在私は競馬予想・AIがゲームをプレイするプログラムを作成しています。 これから人工知能の領域に一歩踏み出そうという方に少しでも本Qiitaが役立てば幸いです。 今回具体的にプログラムの説明はしないので、 人工知能プログラム自体に興味のある方は本Qiitaの最後にリンクを載せているので参照してください。 前提 今回選択した書籍は私が読んだものの中でも比較的易しめで、 可能な限りプログラムが添付されているものを選択しました。 なぜなら、プログラムを実装して、動かして、理解して、を繰り返すのが、 スキル習得（実装を含む
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - Obey Your MATHEMATICS.
こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受
Google、深層学習フレームワーク「TensorFlow 1.0」を発表 | OSDN Magazine
Googleは2月15日、オープンソースの深層学習フレームワーク「TensorFlow 1.0」公開を発表した。高速化や柔軟性の強化、安定性の強化などが行われている。 TensorFlowは深層学習（ディープラーニング）向けの機械学習ライブラリで、Google Brain Teamが20015年にオープンソースで公開した。Dropbpx、Airbnb、Snapchat、SAPなど多くの企業や組織で利用されており、Googleによると公開から1年以上でここから派生した6000件以上のオープンソースリポジトリが存在するという。Google内部でもGoogle Translateの改善など様々なプロジェクトに使われているとのこと。 TensorFlow 1.0ではPython APIが安定扱いとなり、今後のマイナーアップデートリリースでも互換性が保証されるようになった。これによって今まで以上に運
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
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