「依存性逆転の原則」の自分なりの解釈 - 圧倒亭グランパのブログ
「依存性逆転の原則（DIP：Dependency Inversion Principle）」に関して考える機会があり、自分なりに言語化できそうなのでまとめます。ご指摘は大歓迎です。 目次 目次 TL;DR 考えるきっかけ 具体例から紐解いていく べた書きのモジュールA モジュール分割による依存性の出現 モジュールの安定性 安定依存の原則 （SDP: Stable Dependencies Principle） 間違った「依存方向の逆転」 DIPに基づいた「依存方向の逆転」 まとめ TL;DR より安定したモジュールの方向へ依存するよう設計し、ソフトウェアの安定性を高めることが重要 不安定なモジュールが 依存されている と修正範囲が大きくなるため、 依存されない ようにしたい。そのために、依存方向を逆転させたい DIPは「モジュールへの依存方向は逆転可能」ということを示し、「その方法」を解説
入門pandas - 明日からはじめるデータ分析のきほん - Lean Baseball
こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法（またはユースケース）」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分
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