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 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 初めに 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でサービス開発できるまでのロードマップを扱っていこうと思います。 この記事は 『プログラミング未経験からPythonでサービス開発できる』 ことを目標に、習得すべきスキルを学習ロードマップとして整理しました。 毎日２～３時間（土日は+２時間） 続ければ最短３ヵ月で完了できる内容に絞りました。 すでに習得済みのスキルは飛ばしつつ進めて大丈夫です。 Rubyなど他の言語でも大筋は同じ流れなので、 Pythonと書いてある部分を、そのままRubyと読み替えれば大丈夫
Python と Playwright でブラウザを自動操作させるコードを自動生成したよ - Qiita
Playwright が昨年１年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1) - Qiita
オセロのAIアルゴリズムをディープラーニングで作成し、私が勝てないぐらいまでには強くなった、という話です。 また私の場合は2ヶ月ぐらいかかってしまいましたが、実装自体はそんなに難しくなかったので、実装方法についても説明したいと思います。 この記事でわかることは、ディープラーニングでオセロのAIアルゴリズムを作る方法です。基本的な考え方は他のボードゲームも同じなので、流用できると思います。 対象読者は、TensorFlowなどディープラーニングのライブラリを使い始めて、MNISTの数字分類など基本的な処理はできたけれど、それ以外の問題だとやり方がわからない、というような方です。 きっかけ 私の所属するエンジニアと人生コミュニティで、リバーシチャレンジなるものが開催されたことがきっかけです。このコンテストは「リバーシならどこにこだわっても良い」というルールでした。 私は、ちょうど少しまえに「将
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
Pythonのオブジェクト指向プログラミングを完全理解 - Qiita
オブジェクト指向 1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Cl
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/
じゃんけんゲームの作り方④ （%を使ってプログラムの行数を半分に減らす） Let's Python ９（初級編） - Pythonでレトロゲームをつろう！！（佐藤 誠 の あくまでも独り言）
どうもです〜 Python誠です。 じゃんけんゲームの第４回目を解説していきます。 前回、じゃんけんプログラムを短い行数に書き換え ました。 しかも・・・まさかの半分の行数で！？😳 今回は、その方法をご解説します。 www.makotoblog.net じゃんけんプログラムを短くする方法 # ゲーム:「モンスターじゃんけん④」 import random jan = ["グー", "チョキ", "パー"] judge = ["あいこ", "負け", "勝ち"] # プレーヤー print("0:グー 1:チョキ 2:パー") p = int(input("じゃんけん・・・")) print("プレーヤー： " + jan[p]) # モンスター m = random.randint(0, 2) print("モンスター： " + jan[m]) # 勝敗判定 i = (p - m) %
だから僕はpandasを辞めた【データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）篇 #1】 - Qiita
データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）のPythonの問題を解いていきます。この問題群は、模範解答ではpandasを使ってデータ加工を行っていますが、私達は勉強がてらにNumPyの構造化配列を用いて処理していきます。 次回記事（#2） はじめに Pythonでデータサイエンス的なことをする人の多くはpandas大好き人間かもしれませんが、実はpandasを使わなくても、NumPyで同じことができます。そしてNumPyの方がたいてい高速です。 pandas大好き人間だった僕もNumPyの操作には依然として慣れていないので、今回この『データサイエンス100本ノック』をNumPyで操作することでpandasからの卒業を試みて行きたいと思います。 今回は８問目までをやっていきます。 今回使うのはreceipt.csvだけみたいです。初期データは以下のようにして読み込みました（データ型
【自動化】PDF内の表をPythonで抜き出す - Qiita
PDFは扱いにくい PDFファイルをPythonで扱うのは大変です。 表がPDFの中に埋め込まれているケースも割とあります。 例えば 平成30年 全衛連ストレスチェックサービス実施結果報告書の中にはたくさんの表データが埋め込まれています。 例えばファイルの40ページの【表14 業種別高ストレス者の割合】を抜き出したいと思ったとします。 この表を選択して、Excelにコピペしてみましょう。 コピーして、Excelに貼り付けます。 おや？うまくいかないですね。 1つのセルの中に、全部のデータが羅列されてしまっています。 実はPythonを使ってこのPDF中の表を比較的簡単にcsvやExcelに変換することができます。 PythonでPDFの表をcsvに PythonでPDF内の表(テーブル)をcsvやexcelに変換する手順は2ステップです。 ステップ1. PDFから表をpandasのData
さくらインターネット、機械学習やPythonの講座を無償公開 衛星データの活用教える
さくらインターネットは5月22日、人工衛星が取得したデータを使って機械学習やプログラミングの基礎が学べるeラーニング教材を無償公開すると発表した。在宅によるオンライン学習をサポートしたい考え。 提供するのは、動画で衛星データやプログラミングの基礎知識、データの解析手順などを学べる「Tellus Trainer」と、Pythonを使って簡単な画像処理や衛星画像の加工などを学べる「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」。衛星データをクラウド上で分析できる同社のサービス「Tellus」の利用を想定している。 関連記事 さくら、衛星データ基盤「Tellus」に「つばめ」の撮影画像を追加 新宿エリアを定点観測 さくらインターネットが、JAXAの人工衛星「つばめ」が撮影した画像を「Tellus」に追加。新宿エリアを4月2日～5月10日の午後4時半ごろに毎日撮影した
Django ドキュメント目次 | Django ドキュメント
コンテンツ Django ドキュメント目次 索引、用語集、表 助けを求める FAQ FAQ では、よくある質問とそれに対する答えが読めます。 目次, モジュールの目次, or 目次 特定の情報を見つけたい場合に便利です。 Django Discord サーバ Django Discord コミュニティに参加しましょう。 公式 Django フォーラム Django フォーラムのコミュニティに参加しましょう。 チケットトラッカー Django または Django ドキュメントにバグを見つけた場合は、チケットトラッカーから報告してください。 ダウンロード: オフライン (Django 5.2): HTML | PDF | ePub Read the Docs により提供されています。
商用利用可能なPython向け機械学習ライブラリ「SmallTrain」 Geek Guildがオープンソース化
「高精度の学習済みモデルが簡単に構築できることを体感してほしい」 SmallTrainでは、TensorFlowやPyTorchの関数を用いて、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）などの手法によってニューラルネットワークを構築してある。AIモデルには、画像データや時系列データなどのさまざまなデータを既に学習させてある。商用利用が可能で、スモールデータに対応した学習済みモデルとして利用することで工数が大幅に削減できる。さらに、ユーザーのデータを学習させることで、独自の学習済みモデルを構築できる。 当初は、登録ユーザーに限定して公開する。Geek Guildは、実際にSmallTrain 0.1.2で構築した学習済みモデルを登録ユーザーに利用してもらい、商用利用に耐える高精度の学習済みモデルが簡単に構築できることを体感してほしいとしている。さらに、ソースコード改善への貢献（コントリビュート
Pythonチートシート
本書はPythonでプログラミングする上で覚えておきたい、覚えておくべき、でも、忘れてしまいがちという構文をさまざまな要素ごとにギュッとまとめたPythonプログラマー必携とでもいうべき1冊だ。 Pythonが組み込みで提供する基本的なデータ型や制御構造、関数、多数のデータを一括して扱うためのリストやタプル、辞書、集合といったデータ構造、クラス定義に関連するアレコレ、ファイル操作の基本、モジュールやパッケージ、例外、さらには特殊メソッドまで、Pythonのコードを記述する際によくお世話になる構文や言語要素をまとめている。 本書の内容を以下に示す。 基本要素編：組み込みの基本データ型、制御構造、演算子、関数定義の基本など、Pythonプログラムを構成する基本要素を紹介 関数定義編：位置引数とキーワード引数、デフォルト引数値、可変長引数、ラムダ式といった関数にまつわる詳細な知識をギュッと圧縮
【Pythonでゲームを作ろう！】レトロな2Dゲームを作ってみた！ | DevelopersIO
2019.10.30 追記：成果物がゲーム要素に乏しかったのでもう少しちゃんと遊べるものに改良しました。たくさんの方に読んでいただけて恐縮です。少しでも使い方の参考になれれば嬉しいです。 Pyxelとは ピクセルアートのレトロな２Dゲームが作れるPythonライブラリです。 ・仕様 - Mac, Windows, Linux対応 - 同時に再生できる音は４音 - 使用できる色は16色のみ、定義可能な64サウンド - Python3によるコード記述 - 256x256サイズ、3画像バンク - 256x256サイズ、8タイルマップ - 任意のサウンドを組み合わせ可能な8ミュージック - キーボード、マウス、ゲームパッド - 画像・サウンド編集ツール pyxel/README.ja.md at master · kitao/pyxel · GitHub ドット絵がうてるツールや、音楽を作成できる
reStructuredText
Markup Syntax and Parser Component of Docutils Date: 2025-09-13 reStructuredText is an easy-to-read, what-you-see-is-what-you-get plaintext markup syntax and parser system. It is useful for in-line program documentation (such as Python docstrings), for quickly creating simple web pages, and for standalone documents. reStructuredText is designed for extensibility for specific application domains. T
スクリプト作成と自動化のための Python の使用
注 この記事では、Python の便利なライブラリの一部を使用するように環境をセットアップする方法について説明します。これにより、ファイル システムの検索、インターネットへのアクセス、ファイルの種類の解析など、Windows 中心のアプローチからプラットフォーム間でタスクを自動化することができます。 Windows 固有の操作の場合は、Python 用の C 互換の外部関数ライブラリである ctypes、Windows レジストリ API を Python に公開する機能である winreg、Python から Windows ランタイム API にアクセスできるようにする Python/WinRT を確認してください。 開発環境を設定する Python を使用してファイル システムの操作を実行するスクリプトを記述する場合は、Microsoft Store から Python をインストー
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
【2020年新人研修資料】ナウでヤングなPython開発入門
Advance AI with Open Source | Anaconda
Shota Imai@えるエル on Twitter: "コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw"
Amazon.co.jp: 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]: 本橋智光: 本![Amazon.co.jp: 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]: 本橋智光: 本](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f36daa9e737818c4819c2e291b07a7b2e7a8849/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F61D0XQc0fwL._SL500_.jpg)
