自動 はてなブックマーク bot を作った [python selenium ] - in my 雑記
自動ではてなブックマークをしてくれるbotを作りました。 気になるワードを指定しておくと、はてなブログの新着で、指定した言葉を含む記事を 自動でブックマークしてくれます。 気になる言葉の情報収集や、 同じような趣味をしているブログを調べるのにご活用ください。 一応使い方も書いておきますが、自分が動けばいいや程度に作っています。 もし、環境を整えずに使いたい方がいたら、この記事をブックマークしてください。 ブックマークする方が多かったら、誰でも簡単に使えるように(exe化してスタンドアロンで動くようにしようかなぁ)して公開します。 機能 ・指定したユーザーでログインできる。 ・自動でブックマークできる。 ・自動で無料スターをつけれられる。 ・記事にブックマークボタン、スターボタンがない場合はできない。 ・はてなブログに投稿されている、すべての新着記事を対象とする。 ・ブックマーク、スターの条
![自動 はてなブックマーク bot を作った [python selenium ] - in my 雑記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fd8c8998164c0d89d4d619ac3c2b87f7fb978c8d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fd8dafa7b8ad29d7697f906fd15cfb748809cd2a7%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bheight%3D1300%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fi%252Finmyzakki%252F20170617%252F20170617161448.png)
Python: pep8 は pycodestyle になったし pep257 は pydocstyle になった - CUBE SUGAR CONTAINER
意外とまだあんまり知られていないような気がしたので、このブログにも書いておく。 PEP8 と pep8 と pycodestyle Python には PEP8 という有名なコーディングスタイルガイドラインがある。 www.python.org そして、そのコーディングスタイルに沿ったコードになっているのかをチェックするツールとして pep8 というパッケージがあった。 pypi.python.org 過去形にするのは半分正しくなくて、上記のように今もある。 ただ、これは後方互換のために残されているだけで、もうバージョンアップはされないだろう。 今後は代わりに pycodestyle というパッケージを使うことになる。 pypi.python.org これは単にパッケージとコマンドの名前が変わっただけ。 とはいえ、こちらはバージョンアップが続くので最新の PEP8 に追従していくしチェック
Python Jupyter notebookでpandasを使いCSVを読み込みグラフを描画してpdfなどで保存する方法
ここから特定の行（列）だけを抜き出してグラフにします。それで簡単な説明はあとでするとして、忘れないようにコードを書いておくことにします。 %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import os df = pd.read_csv("/Users/yourname/Desktop/book.csv", encoding="UTF-8") plt.figure(figsize=(8, 6.5)) plt.rcParams["font.size"] = 22 plt.rcParams["xtick.labelsize"] = 12 plt.rcParams["ytick.labelsize"] = 15 plt.rcParams["legend.fonts
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
最強のPython開発環境 PyCharmのすゝめ - Qiita
私はPython歴はかれこれ7年程になり、PyScripterやVimなど色々な開発環境を変遷してきた。 その中でPyCharmが最強のPython開発環境であると断言する。 PyCharm Home Page 開発はIntelliJ IDEAのJetBrainsで、最近はGo言語用IDEのGoglandを発表している。 動作環境はWindows/OS X/Linuxのマルチプラットフォームである。 PyCharmは無償版と有償版があるが、普通の開発ならば無償版で充分すぎるほど機能が備わっている。 PyCharmがいかに便利であるか紹介してみよう。 リアルタイムのコードチェックと修正機能 PyCharmはリアルタイムにコードをチェック（PyFlakes使用）してくれるが、Vimでも同様の事ができるので目新しい事ではない。 PyCharmの素晴らしい所は、警告個所を適切に修正してくれる機能が
Visual Studio CodeでPythonの開発環境構築を構築してみた。 | DevelopersIO
はじめに 好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。 Pythonを開発するケースが出てきたので、O/S問わずに使えるVisual Studio Codeで環境を構築してみました。 目標としては、IntelliSenseが動くこと、Code Formatができること、Lintが動くこと、 pyenv環境のPythonが指定できること、Debugができること、 この辺りを調べてみたいと思います。 環境 OS : OSX El Capitan (10.11.4) Visual Studio Code : 1.5.2 Python : pyenv pyenv-virtualを用いてのバージョン切り替えを実施 参考: pyenv 利用のまとめ - Qiita 導入方法 導入の手順としては、以下のような流れになります。 PythonのVisual Studio Code拡張を導入する。 P
たった一ファイルの python スクリプトから始めるOSS開発入門 / PyCon JP 2016
PyCon JP 2016 で発表したときのスライドです https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/41/
Ricty for Powerline フォントとvim Airlineでかわいくて実用的なPython開発環境を作る | DevelopersIO
はじめに こんにちは植木和樹＠上越妙高オフィスです。新潟からリモートワークしながら打ち合わせする際には、GoogleハングアウトでSublime Textを開いた画面を共有しつつ、その日の議題や決まったことを書いて認識をあわせながら進めていくスタイルです。 先日営業事務の女の子と打ち合わせしてたら 「植木さんのそのフォントかわいらしいですね」 と言われて上機嫌になったので、勢いでvimの開発環境を設定してみました。 必要なもの Sublime TextでもiTerm2でも普段使っているフォントはRictyです。視認性が良くて、見た目が柔らかいためここ数年気に入って使ってます。というわけで必要なのはこちら。 Homebrew (Rictyフォントをインストールすため） vim 7.4 dein （vim 7.4用のプラグインマネージャー） vim-airline （ステータスラインを見やすく
【Python】いつまでprintデバッグで消耗してるの？ - らっちゃいブログ
Python を初めて間もない頃、自分も print デバッグしてました。効率の悪さを認識しつつも、IDEを導入してデバッグする方法を調べてセッティングして、という手順が面倒でずっと放置してました。 // 普段は vim で開発してます そうこうしてたら print デバッグではどうにもならないバグにぶち当たり、仕方なくデバッグポイントを置く方法を調べたわけです。するとどうでしょう。 ソースコード中に以下の一文を入れるだけではないですか。 import pdb; pdb.set_trace() たったこれだけで、上の一文を挿入した行で処理が停止し、コンソール上でステップ実行が出来るようになります。最高かよ。 個人的にですが、デバッガー起動中によく使うコマンドとしては以下です。 コマンド 説明 s(tep) ステップイン n(ext) ステップオーバー r(eturn) ステップアウト l(
データ分析・解析をやりたいエンジニアにおすすめ！Pythonの入門スライド13選
Pythonには「NumPy」や「Pandas」などデータ分析に役立つライブラリが充実しており、中にはPythonからRを呼び出すことができるライブラリもあります。 これからデータ分析を始めるエンジニアのために、Pythonでのデータ分析に関する入門スライドを13個まとめてご紹介いたします。 データ分析の初心者向けのスライドを中心にピックアップしていますので、これからデータ分析を学びたいというエンジニアの方はぜひご覧ください。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめた
Effective Pythonを読んで心に響いたこと - MyEnigma
Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目posted with カエレバBrett Slatkin オライリージャパン 2016-01-23 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Pythonのランタイムの種類 プライベート属性はアンダーバーを２つ先頭におく リストや文字列の空判定にlenなどは使わない mapやfilterよりもリスト内包表記を使う rangeよりはenumarateを使う オプションのキーワード引数は、位置ではなくキーワードで与えるとコードが読みやすい どんなクラスオブジェクトでも__dict__ですべてのフィールド辞書にアクセスできる Pythonコードのプロファイルを取るにはcProfileを使うと便利 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 以前、C++の名著Ef
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
Pythonを始めた時から知っていたかったベターな書き方 - done is better than perfect
かなり基本的な内容です．それと記事に一貫性があるわけではないです． 1. with statement 定番のwithです．ほとんどの場合で使えると思うので，積極的に使いましょう． Goでは同じようなことをdeferを使ったりしますね． # not good... f = open("./test.txt") foo = f.read()とかその辺 f.close() # better! with open("./test.txt") as f: foo = f.read() 上のコードでは，例えばfoo = f.read()の部分のコードが長い場合，f.close()を忘れがちですよね． 下のコードではそのような心配が入りませんし，簡潔です． 2. collections pythonはよくbattery includedな言語と言われますが，その名の通り外部のライブラリに あまり頼らず
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
Pythonで学ぶ 基礎からのプログラミング入門(32) マルチスレッド処理を理解しよう(前編) | マイナビニュース
今回はマルチスレッドについて扱います。マルチスレッドは、簡単に言ってしまえば複数の処理を「並列」に進めることができるものです。マルチスレッドの反対がシングルスレッドであり、これは複数の処理を順番に進めていくものです。逆に言えば、ある処理が終わるまでは次の処理を実施することはできません。マルチスレッドおよびシングルスレッドの“スレッド”は「プログラムの実行単位」のことで、名前からわかるようにマルチスレッドはプログラムをマルチな実行単位で実行します。 今回の流れとしては、まず最初にプログラムの実行時間の測定手法について学びます。これを理解していないとマルチスレッドを使った高速化がどれほど効果的なものか理解しづらいためです。次にさまざまな処理にかかる遅延がどれほどのものかについて学びます。それらの基礎ができたうえで、シングルスレッドの問題点について、その次にマルチスレッドがどのようにその問題を克
Jupyter (旧 IPython notebook）の本来あるべき姿を垣間見る - Λlisue's blog
どうも、ご無沙汰しております Pythonista + Vimmer、略して Pythonimmer な有末です。 この記事は Python その2 Advent Calendar 2015 22 日目の記事となります。 Jupyter とは さて、皆様は Jupyter（旧 IPython notebook） というプロジェクトをご存知でしょうか？ Jupyterがすごい勢いでやってくるからお前ら備えとけ（IPython Notebook + R） や Railsエンジニアに役立つJupyter NotebookとiRuby に代表されるように、現在各界から注目されているプロジェクトとなっております。 簡単に言うと Web ブラウザ上にて Markdown および任意の言語の記述・実行・表示を行うサービス となります。 科学者が使う実験ノートにインスパイアされたプロジェクトであることから
Python pandas プロット機能を使いこなす - StatsFragments
pandas は可視化のための API を提供しており、折れ線グラフ、棒グラフといった基本的なプロットを簡易な API で利用することができる。一般的な使い方は公式ドキュメントに記載がある。 Visualization — pandas 0.17.1 documentation これらの機能は matplotlib に対する 薄い wrapper によって提供されている。ここでは pandas 側で一処理を加えることによって、ドキュメントに記載されているプロットより少し凝った出力を得る方法を書きたい。 補足 サンプルデータに対する見せ方として不適切なものがあるが、プロットの例ということでご容赦ください。 パッケージのインポート import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') import matplotlib as mpl m
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
PythonでもPythonじゃなくても使える汎用的なMicroservice実行環境 / nikkei microservice
【Python・SeleniumのWait機能の使い方】任意のテキストがタイトルタグに含まれるまで待つ - あずみ.net
Python入門 : 4日間コース社内トレーニング
