Python Tutorial: Learn Python Programming for Free
Python Developer's AI Tools Python - AI Assistant Python - AI Code Generator Python - AI Code Converter Python - AI Code Debugger Python - AI Code Reviewer Python - AI Code Explainer Python - AI Code Refactoring Python - AI Code Documentation Python Basics Python - Home Python - Overview Python - History Python - Features Python vs C++ Python - Hello World Program Python - Application Areas Python
どうして Julia を作ったか
プログラミング言語「Julia」開発者さんの文章がとても好きなので、雰囲気重視で訳しました。結構意訳です。原典：https://julialang.org/blog/2012/02/why-we-created-julia/ =================================================「どうして Julia を作ったか」 それは、僕らが欲張りだからだ。 Matlab はめっちゃ使う。僕らの中にはLispの天才もいるし、PythonやRuby のすげー奴、Perl を巧みに使いこなす奴もいる。毛も生えない子供の頃からMathematica で遊んだ奴もいる。いまだにツルツルな奴だって仲間だ。Rではアホみたいにたくさんグラフを書いた。C言語からは、いつだって冒険の匂いがする。 ぜんぶ、大好きだ。面白いし、いろいろなことができる。何かをしたいと思った時--科
2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ テストコード編 ~ - Sansan Tech Blog
こんにちは、研究開発部 Data Analysisグループの笛木です。 4/26（水）〜 4/28（金）で研究開発部内の技術研修を行いました。 こちらのブログの続きでテストコードについての研修資料を一部公開します。研修では新卒2年目の私が1年間で部内のコードなどから学んだ情報を共有しました。至らない部分もあるかもしれませんが、ご参考になれば幸いです。 こちらの研修で使用したGitHubのコードリンクは以下です。適宜、ご参照ください。 github.com 目次 目次 はじめに この研修の目的 研修スコープ外 テストコードについて テストコードの便利な点 テストコードの悪い例 テストコードに関するFAQ pytestによるテストコードの書き方 ファイル名 ディレクトリ 基本編 Parametrize Fixture 異常系 Mock indirect conftest 知っておくと活用する場
Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイ
Pythonで理解する電気回路 - Qiita
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, label='Input Current (i(t))', color='blue') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Current') plt.title('Input Current') plt.legend() pl
Python滅ぼす協会に入会したい
なぜ令和にもなって動的型付け言語を使うのか シフトレフトという概念が生まれたのは二十年以上も前のはずだ。 それにもかかわらず動かしてみるまで答え合わせもできない言語で開発をするという発想自体がどうかしている。 同じ動的型付けといってもJavaScriptはブラウザという事情があるし、型の表現力に優れたTypeScriptがあるからまだよい。 しかし、Pythonはどうだ。他にいくらでも選択肢があるなかで、サーバーサイドにわざわざ選定する言語ではなかろう。 貧弱な型ヒント、しかも書いたところで大した効用もない。 使っている外部ライブラリにひとつでも型ヒントがクソなものがあれば即座に破綻する。 型というガードレールもシートベルトもなしで糞を撒き散らしながらする開発にはうんざりだ。 シンタックスもキモい 動的型付けもさることながら、シンタックスもキモい。とにかく思考を妨げる語順になっている。 m
Pythonの独学を支える教科書づくりの裏側、京都大学の喜多教授が授業に込めた思いとは？
Pythonユーザのためのグローバルイベント「PyCon APAC 2023」が2023年10月27日と28日に、TOC有明コンベンションホールで開催された。1日目の基調講演に登壇したのは、京都大学国際高等教育院の喜多一教授。「Why University Teachers Wrote a Python Textbook?」と題し、大学の授業のために書き下ろされたPythonの教科書執筆の背景を紹介した。プログラミング初心者のつまずきポイントを理解しているからこそ、オリジナルの教科書を作ったという喜多教授。はじめてプログラミングに触れる学生向けの授業と教科書に込めた思いを語った。 Pythonを学び、学生は興味をひろげてゆく 喜多教授がPythonを教えるワケ 京都大学の国際高等教育院で教養教育、特に新入生向けの教育を担っている喜多教授。自身のプログラミングとの出会いは、学生時代の1978
Beautiful Soup — Beautiful Soup 4.12.0 documentation 日本語版
Beautiful Soup¶ Beautiful Soup は、 HTMLおよびXMLファイルからデータを抽出するためのPythonライブラリです。 お気に入りのパーサー(構文解析器)と連携して、パースツリー(構文木)のナビゲート、検索、修正を行うための慣用的な方法を提供します。 これにより、プログラマーは数時間から数日分の作業を節約することがよくあります。 (訳注) 石鹸は食べられない¶ この文章は Beautiful Soup 4.12.0 Documentation の日本語訳です。 以前、”Beautiful Soup”を”ビューティフルソープ”と読んでしまう英語が苦手でちょっぴりHな後輩のために Beautiful Soup 4.2.0 Documentation を翻訳しました。それから10年が経ち、内容が古くなったので、2024年8月時点で最新のドキュメントをあらためて訳し
spaCy - Industrial-strength Natural Language Processing in Python
Get things done spaCy is designed to help you do real work — to build real products, or gather real insights. The library respects your time, and tries to avoid wasting it. It's easy to install, and its API is simple and productive. Blazing fast spaCy excels at large-scale information extraction tasks. It's written from the ground up in carefully memory-managed Cython. If your application needs to
プログラミング文体練習
レーモン・クノーの『文体練習』から着想を得て執筆された本書は、1つの課題を異なるプログラミングスタイルで実装し、さまざまなスタイルの特性やスタイルが生まれた歴史的経緯などを解説します。本家の『文体練習』は、「バスの中で起きた諍いと、その張本人を後で目撃した」という内容を、公的文書風、宣伝風、業界用語風など、99の異なる文体で表現したものですが、本書は、「単語の出現頻度をカウントして多いものから出力する」という課題を、40のスタイルで実装しています。リソース制約が大きかった時代の方法から、オブジェクト指向、純粋関数型、リフレクション、並行処理、ニューラルネットワークまで幅広いスタイルを扱い、マルチパラダイム言語Pythonの威力と魅力を感じられる構成となっています。 訳者まえがき 第2版 まえがき 第1版 まえがき 序章 第Ⅰ部 歴史的スタイル 1章 古き良き時代：アセンブリ言語 2章 Fo
MeCab: Yet Another Part-of-Speech and Morphological Analyzer
MeCab に至るまでの形態素解析器開発の歴史等はこちらをご覧ください メーリングリスト 一般ユーザ向けメーリングリスト 開発者向けメーリングリスト 新着情報 2013-02-18 MeCab 0.996 configure script の不備によりiconvへのリンクに失敗する問題を修正 ユーザ辞書用CSVファイルのコストと左/右文脈IDを付与し, 新たなCSVファイルを生成する機能の追加 解析結果からLattice を作成する Lattice::set_result() メソッドを追加. 単体テスト時のスタブの作成等に利用可能 2013-01-24 MeCab 0.995 部分解析機能の再実装 部分解析機能のためのAPI (Lattice:set_boundary_constarint, Lattice::set_feature_constraint) の追加 2012-06-03
【機械文芸入門】GPT-2でTwitter小説を呟くbotを作ってみた｜葦沢かもめ
2．学習済みモデルの利用今回は、日本語の学習済みモデルを提供してくれているgpt2-japaneseを使います。ありがたい。小説を学習させたモデルも用意されているので、ちょうどいいですね。 本章ではローカルにクローンして、試しに動かしてみます。README.mdを読んでできる方は、この章は読まなくて大丈夫です。 2-1. モデルはv1の小説モデルを使います。新しいv2もありますが、短い入力にはv1が良いらしいので、何も考えずにv1を選択。 2-2. ダウンロードしたら解凍しておきます。Windowsなので、解凍用のフリーソフト（7-Zipなど）を使います。 2-3. GitHubからgpt2-japaneseをcloneします。 PyCharmの場合は、VCS>Checkout from Version Control>Gitを選択。 URLには、GitHubのページの「Code」をクリッ
Pythonで始める自然言語処理の基礎の基礎 | クリエイターのための総合情報サイト CREATIVE VILLAGE
PythonはAIや機械学習領域のライブラリを豊富に持っており、近年非常に高い人気を誇っています。今回はPythonを使用して自然言語（人間が読み書きする言語）を処理する方法ご紹介します。 近年、自然言語処理の領域は急速に発展しており、機械翻訳（英語から日本語の翻訳等）の精度も年々向上しています。今回はその自然言語処理の基礎の基礎の部分をお伝えし、Pythonで処理する方法をご紹介いたします。 合田 寛都（ごうだ・かんと） 株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャー データアナリスト メンバーズに新卒入社後大手企業のWEBサイト運用やアクセス解析等に従事。メンバーズデータアドベンチャーに異動し、クライアント企業にデータアナリストとして常駐。 自然言語とは？ 自然言語とは人間が日常的に読み書きする、所謂普通の言語のことを指します。これと対比されるのが機械語やプログラミング言語で、Py
Django(Python)でシステム開発できるようになる記事_入門編 - Qiita
株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はPythonのWebアプリケーションフレームワーク「Django」について扱っていきます。 はじめに Pythonをはじめ、プログラミングが以前より身近になってきましたが いざサービス開発にチャレンジすると色んな壁があります。 『入門書やチュートリアルのコピペから卒業できない』 『コピペで作ってみたけど、それ以降のアレンジができない』 『自分が書いたコードが正しいのか何となく自信がない』 これらを分析すると、下図のように５つの要因に分解できます。 本記事では**「実践フェーズ」にフォーカスして『実際に動くシステムを開発する』ことを目標にします。 ※「基礎フェーズ」**についても別の記事で整理したのでリンクをご紹介しておきます。 （３）プログラミングの基礎：Pythonでゼロからでもサービス開発・公開できる学習ロードマップ （４）シス
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