Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー「PixieDust」をザクッと紹介します - Qiita
Jupyter/Pythonでデータ分析する人にお勧めしたい！便利なライブラリー「PixieDust」をザクッと紹介しますPythonSparkpandasVisualizationJupyter はじめに こんにちわ！石田です。皆様、「PixieDust1 」ってPythonライブラリー、ご存知ですか？昨年出て超便利なのに、なぜか日本ではぜんぜん知られてませんッ2。日本語の記事はQiitaの「これ」くらい。。 Plotlyやipywidgetでシコシコ書くよりぜんぜん楽だし守備範囲も広いので、「このまま埋もれさせるのはモッタイナイ！」と思ってご紹介の記事を書きました。一番ウケそうな「インタラクティブなチャート・ウィジェット」については別記事「Jupyter/Python上でたった3行でインタラクティブなチャート・ウィジェットを作れる！PixieDustを触ってみた」にHow-To含め書き
きたない requirements.txt から Pipenv への移行 - 株式会社カブク
ソフトウェアエンジニアの花岡です。今回は、きたない requirements.txt から Pipenv に移行し pipenv graph を使って依存ライブラリを管理しやすくする方法について書きました。 きたない requirements.txt とは、依存ライブラリとその依存ライブラリの指定が混在している requirements.txt ファイルのことです。たとえば $ pip install flask $ pip freeze > requirements.txt のように生成した requirements.txt を使っているとき、本記事ではその requirements.txt を、きたない requirements.txt と呼ぶことにします。 きたなくない requirements.txt とは pip の constraints の正しい用途のように、直接依存している
Frida • A world-class dynamic instrumentation toolkit
Dynamic instrumentation toolkit for developers, reverse-engineers, and security researchers. Scriptable Inject your own scripts into black box processes. Hook any function, spy on crypto APIs or trace private application code, no source code needed. Edit, hit save, and instantly see the results. All without compilation steps or program restarts. Portable Works on Windows, macOS, GNU/Linux, iOS, wa
Crowyのサービス継続が難しい状況になりました。本日よりCrowyをオープンソース化し、サービス継続にご協力いただける方を募集します。
こんにちは。co-meetingの木村です。 いつもCrowyをご利用いただきありがとうございます。 2010年11月にMashup Award 6への出品のために個人で開発を開始したCrowyですが、おかげさまで好評をいただき、今まで2年以上に渡りサービスを提供し、現在では4万人以上のユーザにご利用いただいております。 昨年の8月から9月にかけてTwitter社がAPIおよび利用規約の変更をアナウンスがありましたが、本サービスCrowyも3月5日までに対応する必要があります。これに対応しない場合、APIを継続利用することができず、Crowyのサービスも継続することができなくなってしまいます。 Crowyは、co-meeting社で運用メンテナンスして来ましたが、ここ１年はメインプロダクトであるco-meetingの開発に注力しているため、Crowyに対する追加開発は行うためのリソースを確
本家の5倍速？ Pythonで実装したRuby処理系の「Topaz」が登場：Rails Hub情報局：エンジニアライフ
日本時間だと2013年2月7日未明のことですが、「Topaz」（トパーズ）と名付けられたPythonで実装されたRubyのバージョン0.1がリリースされました（リリースに関するブログ、プロジェクトのページ、GitHubのリポジトリ）。Ruby処理系はC、Java（JVM）、Ruby、CLI、JavaScript、Smalltalkなどによる実装がありましたが、Pythonというのは、ちょっと驚きです。ただ、Pythonといっても、Python言語で書くのが主眼なのではなく、Pythonエコシステムで高速処理を目指して作られた「PyPy（パイパイ）」の成果物の上に実装したというのがTopazのようです。現在のところコード作者リストに9人の名前が上がっていて、JRuby実装で知られるチャールズ・ナッター氏の名前も入っています。 Topazは正確にはPythonではなく、RPythonと呼ばれる
Dropbox のスケールとか
Python なサービス みんな大好き Dropbox のスケールとかメモ。以下のページ辺りからピックアップ。Parted? みたいなので、続編がでたら追記するかも。 Scaling lessons learned at Dropbox, part 1 (comment) Dropbox - Startup Lessons Learned (slideshare) Dropbox -Yコンビネーターが生んだスタートアップの軌跡と未来 - スケール関係ないですが、2006 年当時はオンラインストレージサービスがいっぱいあったようで、VC から資金調達したときのやり取りがおもしろい VC "クラウドストレージサービスなんて腐るほどある" Drew "なにか使ってるのありますか？" VC "NO" Drew "..." 完璧で、スケーラブルで、クロスプラットフォームなクラウドストレージ！当時、プ
「バックエンドの経験はなかった」Instagram創業者は、どうやってシステムをスケールさせてきたか
昨日のPinterestの記事「Pinterestの急成長を支えてきたアーキテクチャとは？ Pythonで開発しAmazonクラウドで運用」に続いて、やはり写真を中心としたサービスで急成長してきたInstagramのスケーラビリティについて、まとめてみました。 InstagramもPinterestと同様に、基本はAmazonクラウド上でPythonとフレームワークのDjangoを使ったシステムを構築しています。興味深いのは、創業者の二人ともバックエンドの経験がないなかで試行錯誤をしてシステムをスケールさせてきた点です。 Instagramは先月、Facebookに買収されると発表されています。この先、Instagramのシステムはどう変わっていくのでしょうか。 Instagramのシステム構成 約半年前、昨年12月にInstagramのブログに投稿された記事「What Powers In
Instagram のスケール正攻法 -- Kosei Kitahara's Blog
Instagram がどこに買収されたとかは他のニュースサイトにお任せして、Django アプリケーションを正攻法でスケールして "成功" してるのがとても興味深いです。現時点で Instagram Engineering で紹介されていることと TechCrunch にも掲載されたスライドから個人的なメモとしてまとめてみました。 Instagram の哲学は シンプルであること オペレーション負荷を最小化すること すべて装備 とのこと。 Instagram は以下の OSS, サービスで構築されているようです。 >>> OS / ホスティング Ubuntu Linux 11.04 を Amazon EC2 にホスティング。以前のバージョンは高トラフィックになると固まる問題があったようです。運用は 3 人。EC2 にホスティングしている理由は、調査結果によるものではなく、"まだ進化途中だか
Pythonプロフェッショナルプログラミング - 秀和システム あなたの学びをサポート！
Pythonを使ったアプリケーション開発のリアルな手法を学ぶプログラミングガイドブックです。個人の開発環境を改善したい人、チームの開発を改善したい人、仕事でつかえるPython環境系のためにノウハウを学びたい人を対象に、Pythonの共有環境の構築と管理、チケット駆動開発、ソースコード管理（Mercurial）、PyPlパッケージング、Jenkinsで継続的インテグレーション、パフォーマンス向上（nginxとgunicorn）、GAE開発、Djangoフレームワークなど実践的なノウハウを解説。Pythonで数多くの開発を行ってきたプロフェッショナル集団が、Python公式マニュアルの域を超えて、現場の開発者の手法を学びたい人に向けて解説したリアルな技術集です。 【サポートはこちら】→https://www.shuwasystem.co.jp/support/7980html/3294.ht
Google Python スタイルガイド
概要¶ これは Google Python Style Guide Revision 2.29 を日本語に訳したものです。 本家ガイドは CC-By 3.0 ライセンス の基で公開されています。また、本ガイドも同ライセンスを継承します。 本家ガイドの著者は以下の通りです。 Amit Patel Antoine Picard Eugene Jhong Jeremy Hylton Matt Smart Mike Shields また、本ガイドの翻訳者は以下の通りです。 Kosei Kitahara 本ガイドに誤植、誤訳があった場合は issue で教えてください。 その他本ガイドに関する問い合わせは、サイト最下部に記載のメールアドレスか @Surgo にお願いします。 はじめに¶ Python は Google で使われている主要なスクリプト言語です。 このスタイルガイドは Python によ
Tornado Web Server — Tornado 6.4 documentation
¶ Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed. By using non-blocking network I/O, Tornado can scale to tens of thousands of open connections, making it ideal for long polling, WebSockets, and other applications that require a long-lived connection to each user. Quick links¶ Current version: 6.4 (download from PyPI, release notes) Source
Python による日本語自然言語処理
はじめに この文書は、 Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper 著 萩原 正人、中山 敬広、水野 貴明 訳 『入門 自然言語処理』 O'Reilly Japan, 2010. の第12章「Python による日本語自然言語処理」を、原書 Natural Language Processing with Python と同じ Creative Commons Attribution Noncommercial No Derivative Works 3.0 US License の下で公開するものです。 原書では主に英語を対象とした自然言語処理を取り扱っています。内容や考え方の多くは言語に依存しないものではありますが、単語の分かち書きをしない点や統語構造等の違いから、日本語を対象とする場合、いくつか気をつけなければいけない点があります。日本語を扱う場合にも
Python初心者によるPythonのいいところ、はまりどころのまとめ - Webtech Walker
Python勉強し始めて一ヶ月くらいたったんで一度復習を兼ねてまとめてみようと思います。僕が今までPHPとかPerlとかJavaScriptを使っていて、Pythonはこうやるのかーとか、これは便利だなーと思ったところ、開発していてはまったところなどピックアップしてみました。 初めてのPythonを読んで初心者向け勉強会に参加した程度の知識です。とりあえず初めてのPythonがかなりいいのでこれ読むだけで大体基礎は習得できた気がします。基本的な文法の説明だけでなく、大事なことは何回も繰り返し書いてあったり、Pythonの思想などにも触れているのでなぜこういう実装になっているかということも理解できます。これオススメ。 尚、このエントリーではPythonのバージョンは2.5をベースにしてます（主にGoogleAppEngineで使ってるので）。間違えなどあったらツッコミお待ちしてます。 文法、
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