Pythonによるデータ分析入門
訳者まえがき まえがき 1章 はじめに 1.1 この本で説明する内容 1.2 なぜPythonはデータ分析者におすすめなのか 1.2.1 「糊（グルー）」としてのPython 1.2.2 「2つの言語を利用する」ことの問題を解決する 1.2.3 Pythonを使わない場合 1.3 本書で扱う重要なPythonライブラリ 1.3.1 NumPy 1.3.2 pandas 1.3.3 matplotlib 1.3.4 IPython 1.3.5 SciPy 1.4 インストールとセットアップ 1.4.1 Windows 1.4.2 Apple OS X 1.4.3 GNU/Linux 1.4.4 Python 2とPython 3の相違点 1.4.5 統合開発環境（IDE） 1.5 コミュニティとカンファレンス（会議） 1.6 この本の読み方の案内 1.6.1 コード例 1.6.2 例として用
TDD Advent Calendar 2013 3日目: vim と py.test で TDD - comutt @ Hatena Blog
えせ (vimmer|Pythonista) の comutt です。 TDD Advent Calendar 2013 3日目です。 3日目担当なのに、日付は4日になって6時間ほど経過しています。ごめんなさい。 記事投稿日は詐称してます！ vim と py.test で TDD vim と py.test で TDD する方法を書いてみます。 内容はかなり手抜き気味なので突っ込みどころ満載なのですが、お許しを！ 使うもの一覧 vim +python3 feature 付きでコンパイルされた vim py.test Python 用のユニットテストフレームワークの一つです PyHamcrest Python 用の Hamcrest ライクなアサーションライブラリです pytest.vim py.test を vim から使うための vim プラグインです pyflakes-vim vim
Python3.4からpipが標準インストーラに！？ - Qiita
Rubyにはgem、Node.jsにはnpmがあるが、元々Pythonにはパッケージマネージャは無かった。 それがいつの頃からか、easy_installなるものが現れ、さらにpipが作られた。今ではpipがほぼデファクトとなりつつあるけど、後付でインストールするパッケージの一つという位置づけは変わらない。箱を開けたら直ぐに使えるという意味で "Batteries included" を標榜しているPythonとしてはちょっと寂しい。 その状況をなんとかしようということでPEP-453 Explicit bootstrapping of pip in Python installationsが提案されている。「pipをPython 2.7, 3.3 及び3.4の公式推奨デフォルトインストーラとしよう」という提案で、3.4から実際に標準搭載されるらしい。Pythonをインストールするとpip
和訳 : なぜPythonのメソッドに明示的にselfと書かねばならないのか
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 Pythonの生みの親Guidoパパのブログエントリを翻訳してみました。「Why explicit self has to stay - なぜPythonのメソッド引数に明示的にselfと書くのか」。Pythonのメソッド引数に書く「self」はしばしば，他言語からのPython移民を中心に「ウザイ」「キモイ」「消えてなくなれ」と攻撃の対象となることが多いのです。GuidoパパはPythonが生まれて10年，もう何度も似たようなことを聞かされ，そのたびに明快な反論を行ってきました。言語の設計者には，技術的な素養はもちろんのこと，情熱と根気，そして我慢強さが必要なんだなあとつくづく思い知
Web開発にPythonを使う理由 - Web屋さんのアレ
僕の周りだけかもしれないですが、国内のWeb受託開発案件は「PHPで作るのが暗黙のルール」ってな勢いでPHP案件ばっかりなのですが、Python大好きな僕としては、何としてでもPythonを使って仕事をしたい！ なので頑張って布教活動をしているのですが、中々良い手応えが得られないのが現状です。。 という訳で、改めてPythonを使うメリットとか、安心してクライアントにPythonを進められる理由なんかをまとめてみました。 技術者がPythonを使うメリット 「今までPHPでやってきて何の問題もなかったし、これからPython始める意味なんてあんの？」 ぶっちゃけ、そんなにないですｗ 結果的に出来上がる物に関しては大差ないですからね。 ただし、開発効率やメンテナンス性は飛躍的に上がると僕は思います。 ライブラリがとても豊富 PHPも沢山ライブラリありますけど、Pythonだっていっぱいあるん
リスト内包表記 « python練習帳
リスト内包表記とは、あるリストを元にして別のリストを作るための記法のことです。ループ、Map、Filterなどを使っても同じ操作をできますが、リスト内包表記には以下の利点があります。 コードがシンプルになる ⇒行数へります。 可読性が高まる ⇒慣れてしまえば読みやすいです。 実行速度が高速 ⇒forループと比べて2倍程度高速です。 Pythonを使うのであれば早めにマスターしておかないと後悔しますよ！では、さっそく使ってみましょう！ リスト内の要素を2倍にする リスト内の値を2倍にします。リスト [1,2,3,4,5] から、リスト [2,4,6,8,10] を作る操作です。 ループ ループを使った“普通”なやりかたです。Pythonユーザにとっては異常なやり方です。
RubyとPythonの違いからガベージコレクタを理解する - ワザノバ | wazanova.jp
http://patshaughnessy.net/2013/10/24/visualizing-garbage-collection-in-ruby-and-python Pat Shaughnessyが、ブタペストで開催されたRUPY2013でのプレゼンの前半を自らのブログで紹介しています。 ガベージコレクタは、「ゴミを集める」という行為だけでなく、「新しいオブジェクトのためにメモリをあてがう。」「不要なオブジェクトを見つける」「不要なオブジェクトからメモリを取り戻す。」という、人間の心臓が血液を浄化するような働きをしている。 この簡単なコードサンプルを見ると、RubyとPythonの記述はよく似ているが、それぞれの言語の内部でのインプリの仕組みは違う。 1) Rubyのメモリ Rubyは、コードが実行される前に、数千のオブジェクトを先につくり、それをリンクされたfree listに置
[Python] 可変長引数あれこれ – memlog
Pythonでは可変長の引数はこうやって受けます def hoge(*args, **kwargs): pass argsというlist tuple型の変数に、キーワード無しの引数が、kwargsというdict型の変数にキーワード付きの引数が入ります。 ※*argsはlist型だと思ってました、表示見たら違いますね。ｻｰｾﾝ。直しときました。 名前は大体args, kwargs、って感じみたいです。他の名前でもOKだと思いますが。 実際にやってみると、こうなります。 >>> def hoge(*args, **kwargs): ... print args ... print kwargs ... >>> hoge(1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'], name='my_name', data='100') (1, 2, 3, ['a', 'b', 'c'])
Python 3 の MySQL ドライバ事情 - methaneのブログ
Python 3.3 の現状の MySQL 事情ってだいぶ解りにくいので、 MySQL-python と PyMySQL についてまとめておきます。 MySQL Connector/Python とかも Python 3 対応しているはずですが使ってないので知りません。 MySQL-python 多分デファクトスタンダードな MySQLドライバなのですが、現状リリースされている 1.2.4 では Python 3 対応ができていません。 Fork の MySQL-for-Python3 が推奨されます。 PyMySQL 一応、この前リリースした PyMySQL 0.6 で動くはずです。 速度的には CPython で使う文には MySQL-python の方が速いはずなので、そっちを使ったほうがいいです。 また、 PyMySQL 0.6 はプロトコル仕様みながら結構書き換えたので人柱要素も
Sentry + Django コトハジメ
# This file is just Python, with a touch of Django which means you # you can inherit and tweak settings to your hearts content. from sentry.conf.server import * import os.path CONF_ROOT = os.path.dirname(__file__) DATABASES = { 'default': { # You can swap out the engine for MySQL easily by changing this value # to ``django.db.backends.mysql`` or to PostgreSQL with # ``django.db.backends.postgresql
Pythonのマイクロウェブフレームワークの「Flask」のチュートリアルを試してみました。
Flaskへ ようこそ - Flask v0.5.1 documentation http://a2c.bitbucket.org/flask/ のサイト内のチュートリアルを基に試してみます。 但し、日本語に訳されてるこのバージョンは古く、最新版のFlaskは、0.9です。 Welcome to Flask - Flask 0.9dev documentation http://flask.pocoo.org/docs/ しかし、チュートリアルの内容は、変わっていないようでした。 MacBook AirのMac OSXの10.7.4の環境で行います。 まず、virtualenvの環境構築を行います。 Flaskのインストールについて - virtualenv http://a2c.bitbucket.org/flask/installation.html#virtualenv Flaskの
Pythonコミュニティに無償のPython IDE、PyCharm 3.0をお届けします！ | Post Blog
PyCharm 3.0をリリースしました！JetBrainsの提供するPython IDEの最新バージョンです。主な新機能は以下の通りです: SQLAlchemy サポート Pyramid & Web2Py web フレームワークサポート 内蔵ターミナル 設定可能な language injections Python、Djangoコード解析の改善 PyQt、PyGTKコード解析の改善 しかし何より一番大きなニュースは: PyCharmは二つのエディション、コミュニティとプロフェッショナルをリリースしました。 そう、つまりオープンソースかつ無償のPyCharmの登場です！ JetBrainsはPythonが長い間科学計算や教育、公共福祉目的で人気のある言語だと認識しています。これらはJetBrainsが伝統的に支持してきたユーザーカテゴリになります。PyCharmの主要機能をより多くの方に
PythonzとVirtualenvでPythonの環境を作る - adtech周辺に興味がある人の四方山話
ちょっとPythonを使う機会が出てきたのでメモ。Rubyでいうところのrbenvとかrvmと同等のことをPythonでする時の話です。あ、環境はMacOS Xの10.7です。 使うもの ざっくり言うと、Pythonzが複数のバージョンのPythonを管理できて、VirtualenvはPythonの仮想実行環境を作るもの、という感じです。２つを組み合わせて、特定のバージョンのクリーンなPython実行環境を作る、と言った感じです。 Virtualenv Pythonz このへんのRubyとの比較がわかり易かった気がします。 Pythonzのインストール PythonzのREADME、Installationの通りで動きます。 1 curl -kL https://raw.github.com/saghul/pythonz/master/pythonz-install | bash でインス
Reddit - Dive into anything
News about the programming language Python. If you have something to teach others post here. If you have questions or are a newbie use r/learnpython https://arstechnica.com/gadgets/2023/06/reddits-new-api-pricing-will-kill-off-apollo-on-june-30/ https://www.theverge.com/2023/6/5/23749188/reddit-subreddit-private-protest-api-changes-apollo-charges
PythonでWebAppの開発に必要なN個のこと
元ネタ あるプログラミング言語で実際にWebAppを開発できるようになるまで、何が必要だろうか。言語仕様の習得は終えているとしよう。おそらく、最低限以下のような知識が必要だと思われる。とりあえずPythonについて知っていることを書いた。 パッケージマネージャ まずライブラリの管理。モジュールをインストールし、可能であればバージョンを固定し、適切にロードする機能が必要だ。 Pythonの場合は pip というPyPIクライアントでライブラリをインストールする。ライブラリパスの設定は virtualenv で行う。 アプリケーションサーバー Webサーバへのインターフェイスとしては、WSGIという仕様がある。WSGIに準拠したツールキットとしてWebObやWerkzuegなどがあり、サーバーには標準ライブラリのwsgirefやwaitress、gunicornなどがある。 本番環境ではgun
pyenv+virtualenv環境の作成方法まとめマン - 256bitの殺人メニュー
はい、おつカレー様です。 桑野です。 最近暑いですね、カレーが捗りますか？ぼくは捗ってます。 最近PythonでWebアプリを書いたりもしているんですが、環境構築についてちょこちょこまとめておこうと思いまして書きます。 今日はpyenvの環境作成について、、、要するに自分メモですｗ pyenv Pythonでアプリやら、スクリプトやら使うのにpyenv環境、本番とかでもCentOS6でも使われるPythonは2.6系だったりして、3.3とか、2.7系を使いたい時にいちいちRPMビルドをしたくないし、Pythonのバージョンアップしたい時等、環境もわかりやすくなるし、ぐちゃぐちゃになったら作り直せるしpyenvは便利。 必要なパッケージのインストール。 $ sudo yum install vim gcc gcc-c++ make git openssl-devel zlib-devel r
Pythonでファンシーなデバッガを手軽に利用する方法 | 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 以前pudbというCUIベースのソースコードデバッガを紹介した。コンソール環境で利用できてなかなかファンシーなのだが，デバッガをいちいち立ち上げる必要があるので少々面倒だ。今回はより手軽にCUIベースのデバッガを起動する方法を紹介する。 方法は簡単。debugというパッケージを「pip debug」などでインストール，デバッグを開始したい場所に「import debug」とするだけで，プログラムのその位置でシンタックスカラーリングの効いたファンシーなデバッガが立ち上がる。 「n」を押して実行を進めたり，print文を使って実行中の変数の中身を表示したりできる。実行中のプログラムも表示し
Python で map 関数の第 2 引数を操作の対象ではなく手段として使う
操作対象としてのリスト map 関数は、2.1 組み込み関数 によると、 map(function, list, ...) function を list の全ての要素に適用し、返された値からなるリストを返します。 操作対象のリストがあり、それを操作する関数を定義するというイメージ。 例えば、リストの各要素を 2 倍したいなら、 print map(lambda x: x*2, [1,2,3,4,5]) map 関数の第 2 引数のリストに対して、第 1 引数の関数を適用する。 リスト内包表記を使うなら、(cf. Python のリスト内包表記) print [x*2 for x in [1,2,3,4,5]] 対象のリストがあって、そこから一つずつ取り出して関数を適用する。 リストは「料理される側」であって、関数はそれに対する「包丁」というイメージが自分の頭に固定された。 (+_+) 手
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