Maya Python API 2.0 and the Undo Stack
Maya Python API 2.0 (hereafter referred to as OpenMaya) has matured greatly over the past couple of years and has enjoyed a much greater use among developers. However, unlike Maya Python commands, Python code written using OpenMaya does not come with inherent support for the undo/redo. Apart from being an obvious inconvenience, the use of OpenMaya code in combination with interactive actions or in
Python で音楽を作って楽しもう - Qiita
概要 この記事では、Python を使って シンセっぽい音を合成したり、MIDI 入出力をいじったり、和音を扱ったりして、音楽を楽しむ方法を紹介します。音楽や MIDI に関する基本的な知識は持っているけどプログラムから制御する方法は分からないという方や、Python で音が出せるのって面白そうだと思う方に読んでいただけると嬉しいです。 Python でシンセっぽい音を合成する Python でアナログシンセのような波形を生成して再生したり、音声ファイルとして書き出したりできる synthesizer というライブラリを作りました(macOS と Ubuntu しかサポートしていません、Windows の方、ごめんなさい)。このライブラリは Python から簡単に波形を生成・編集できるのが特徴ですが、サポートしている機能は現在のところ非常に限定的です。オープンソースのアナログシンセシミュ
Pythonで機械学習をするための環境を雑にセットアップする方法（Jupyter notebook環境、ディープラーニング環境含む）on Mac/Linux - karaage. [からあげ]
Pythonで機械学習を始める 最近、Pythonで機械学習を勉強したり、色々試したりしています。そんな中、何度もやり直しているのが環境のセットアップ。必要なものを必要なときにインストールしてければ良いのですが、最近は「とりあえずこれだけ入れておけばOKかな」という感じに、環境を雑にセットアップすることが多くなってきました。需要があるかわかりませんが、自分としては大体のことができるので、良い感じかなと思っているので、自分のメモを兼ねて公開してみたいと思います。 MacはOS X（試した環境はiMac Retina4K 21.5-inch 2017 + macOS Sierra 10.12.6)、LinuxはUbuntu 16.04を想定しています。 Pythonの機械学習環境セットアップ とりあえず、ターミナルを開いて、下記のコマンドをひたすらコピペしていけばセットアップできるようにしてみ
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PythonでCSVを高速＆省メモリに読みたい - tkm2261's blog
今日はPython (Pandas)で高速にCSVを読むことに挑戦したいと思います。 Kaggleに参加するたびに、イライラしていたので各実装の白黒はっきりさせようと思います。 R使いが羨ましいなぁと思う第一位がCSV読込が簡単に並列出来て速いことなので、 なんとかGILのあるPythonでも高速に読み込みたいと思います。 ただ、この検証ではコーディング量が多いものは検証しません。 CSV読込は頻出するので、フットワークの軽さが重要です。（オレオレライブラリ嫌い） Pickleは早いけど。。。 結論はDask使おう！ 検証環境 データ 速度検証 pandas.read_csv() pandas.read_csv() (dtype指定) pandas.read_csv() (gzip圧縮) numpy.genfromtxt() pandas.read_csv() (chunksize指定 +
Python 3を使うべきでない場合（なんてない） | POSTD
数日前、著名なライターで開発者でもあるZed Shawが “The Case Against Python 3”（Python3を使うべきでない場合） というブログ記事を書きました。私はZedの功績にとても敬意を払っているし、彼の（ Learn Python the Hard Way ）という本の手法は、 私の本 に非常に似ているので、私はいつも、 私の講座 を受講しようとしている人には予習するときに彼の本を読むように伝え、講座を修了した後に練習を積みたい人には復習するときに読むように伝えています。 ですから、今回のPython 3に関するZedの記事が私には賛同できないものだったことは、とても残念でした。 説明しましょう。私の仕事の90％は、さまざまな大企業でのPython講師としての仕事です。幅広い背景に対応して、クラスは「プログラム未経験者のためのPython」や「Python入門」
映画制作におけるPython | POSTD
Python は、近年、映画を作成する上で不可欠なものになってきているプログラム言語の1つです。スクリーンに絶大な効果を与えることになるPythonを活用していない長編アニメーションやVFXを用いた映画はほとんどないと言っていいでしょう。 映画について考える際、プログラマは映像を生み出す芸術性について考えることがあります。しかし、映画業界の技術面を気にする人はほとんどいません。 そのようなこともあり、これまで幸運にも私が携わることのできたいくつかの有名な映画でどのようにPythonを使用したかを記事にまとめ、ブログに投稿してきました。これにより、Pythonがどれだけ映画全般に貢献しているかを示すことができれば幸いです。 また、最近私は、アーティストに Python For Maya（Mayaで使うPython) のオンライン講座を udemy に公開しました。この業界でのスキルの重要性が
PythonでScalaのようなlambda式を書いてみた。 - ABEJA Tech Blog
はじめに はじめまして、ABEJA最年少メンバーでリサーチャーをやっている日熊です。 普段は、Deep Learningに関する研究をやっています。 仕事ではPythonを使っていますが、実際はScalaとかRustとかHaskellに最近ハマっています。 本日は趣味で作ったPythonのライブラリについて紹介します。 この記事では主に以下の様なことが起こります。 PythonでScalaっぽいlambda式を書けるようにした どうやってlambda式を実現したのか説明 既存ライブラリより高速だった 目次 今回作ったもの Scalaのようなlambda式をPythonで実現するライブラリを目指して作りました。 Scalaでは以下のようなコードが書けます。 val numbers = Array(1, 2, 3, 4, 5) val sum = numbers.reduceLeft[Int]
「Python 3.6」がリリース | OSDN Magazine
12月23日、Python 3系の最新版「Python 3.6.0」がリリースされた。文字列中に式を記述できる「f””」などの新しい文法が導入されたほか、「secrets」モジュールが標準ライブラリとして追加されるなど、多数の新機能が導入されている。 Python 3.6は2015年9月に公開されたPython 3.5に続くメジャーアップデート版で、複数の新たな文法やモジュールのアップデート、セキュリティ修正などが行われている。 新たに導入された文法は文字列中に式を埋め込める「Formatted string literals」および変数に対して型に関する情報（型ヒント）を与える「Syntax for variable annotations」、Python 3.5で導入された「async」および「await」文法でコルーチンを利用可能にする「Asynchronous generators
MayaとPyCharmと、時々、VIM（前編） - Qiita
タイトル古いなぁ この記事はMaya-Pythonアドベントカレンダー12月3日の記事です。 （何日目、と書くほどに埋まってないのが悲しい） 今日と明日はMayaとPyCharmの連携について書いていこうと思います。 普段私はVIM命なんですが、思うところあってPyCharmのエディット機能についても再確認していこうと思います。 前提条件など PyCharmとは、JetBrains開発のPythonの統合編集環境です。 無料のCommunity版と有料のProfessional版があって、起動中のMaya上でデバッグするリモートデバッグ機能はProfessional版のみの機能となってます。 プログラム開発全般に言えることですが、デバッガーが無い言語はちょっと開発しづらいです。 デバッガーが無いとprintデバッグに頼らざるを得ないし、そこからロガーの管理もおろそかになり、人のコード読みた
Dealing with Maya 2017 and PySide2
Maya 2017 was released today and with it comes a big change; PySide (and PyQt4) no longer works with Maya. This guide explains how to deal with that and make your Python and PySide/PyQt scripts compatible with Maya 2017 as well as older Maya versions. This guide is also applicable to e.g. Nuke or any other Python-enabled DCC app which uses Qt. Background (Qt4 vs Qt5) Starting with Maya 2011, Maya’
Installing Sublime: Great Txt Editor For Maya (for mel and python)
How to install the great Sublime txt editor for full compatibility with Maya. Supports mel .mel and python .py and "send to Maya" features. Sublime is free unlimited trail but please buy if using a lot ($70 USD). This demo is on MacOSX but should work pretty much the same for Windows or Linux. Details below. Andrew Silke 3d Animator and Instructor Free Daily blog: https://www.facebook.com/c
Python を支える技術 ディスクリプタ編 #pyconjp - Qiita
Python では、特定の性質を持つオブジェクトが実装すべき一連のメソッドのことをプロトコルと呼びます (代表的なプロトコルとして イテレータプロトコル などがあります)。ディスクリプタはそのようなプロトコルの一種です。 プロパティや、メソッド(静的メソッド、クラスメソッド、インスタンスメソッド)、 super など、 Python の基本的な機能の背後にはこのディスクリプタが使われています。また、ディスクリプタは汎用的なプロトコルなので、ユーザが定義することも可能です。 ディスクリプタには大きく分けて2つの種類があります。 データディスクリプタ __get__ と __set__ の両方を定義しているディスクリプタ 非データディスクリプタ __get__ だけを定義しているディスクリプタ データディスクリプタは通常の属性アクセスと同じような振る舞いをするもので、プロパティがその典型です。
Pythonで書ける便利な書き方を紹介します。 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu
Flask + BeakerでセッションデータをRedisに保存する - oinume journal
やりたいこと Redisをセッションデータの保存先にしたい Beakerって？ 様々なデータストアにセッションデータを保存するWSGI Middleware。WSGIレイヤーなのでFlask以外のWAF(bottleとか)でも使えるはず。 必要なもの Python 2.6+ (自分はPython 3.3.4で動かしてる) Flask Beaker beaker_extensions - beakerだけだとRedisには対応してないためこれが必要 redis-py Redis サンプルコード gist9811874 動かす $ pip install beaker flask redis git+git://github.com/bbangert/beaker_extensions.git $ python beaker_sample.py http://localhost:5000/ に
Pythonを始める人への日本語情報集 - None is None is None
@mopemopeさんからバトンを渡されました、2011 Pythonアドベントカレンダー(Python3) 16日目担当のおもけん（@doloopwhile）です。 Q「RubyとPythonどちらが初心者向けでしょうか？」 A「Pythonは日本語情報が少ないので、Rubyがおすすめです」 質問掲示板などで、しばしば見かけるやり取りです。しかし、本当にPythonは日本語情報が少ないのでしょうか？ 確かに、かつてはRubyの情報量の方が圧倒的だったでしょう。しかし、現在ではPythonも日本で広く使われ、Pythonプログラマーのブログも多数あります。少なくとも初心者がPythonを始めるのに情報不足ということはありません。 そこで、明日のPythonプログラマーのため、日本語情報を列挙しておきます。ワリと無難というか、常識的な資料ばかりです。 結局、何を読めばいいの？５つの日本語情報
Scripting Languages I: Node.js, Python, PHP, Ruby - Hyperpolyglot
a side-by-side reference sheet sheet one: version | grammar and execution | variables and expressions | arithmetic and logic | strings | regexes | dates and time | arrays | dictionaries | functions | execution control | exceptions | threads sheet two: streams | asynchronous events | files | file formats | directories | processes and environment | option parsing | libraries and namespaces | objects
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Pythonのコードを短く簡潔に書くテクニック - Qiita Advent Calendar 2017 - Qiita
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