はじめに 日頃、Pythonを使う機会があるのですが、「もう一歩詳しくなり、中級者を目指したい！」という思いから、2022/2/15に発売された書籍「きれいなPythonプログラミング ~クリーンなコードを書くための最適な方法」を読みました。 特に、第6章にある「パイソニックなコードを書こう」が非常に勉強になったので自分なりの解釈／調査結果を含めてメモを残しておきます。 ※解釈が誤っている箇所もあるかと思います。誤りがあればご指摘いただけると幸いです。 誤用の多い構文 Python以外の言語を使ったことがある人は、その言語と同じ考え方／手法でコードを書くかもしれません。 Pythonにおける標準的なアプローチを学ぶことで時間と労力を削減することができます。 ループ処理ではrange()ではなくenumerateを使う 慣習的にrange(len())とインデックス番号でループを回すのは単純

概要 スクリプト言語的なものとしては、もっぱらPythonを使っていたが、 このごろRubyを初めてややガッツリ触る機会があった。 すぐ慣れるだろうと甘くみていたら、予想以上にクセが強くて苦戦したので、 Python使いの視点からRubyの特徴を簡単にメモっておきたいと思う。 まだまだ勉強不足なので網羅的な説明にはならないと思うが、 最低限これだけ把握すれば大体不都合なくRubyを読み書きできるというポイントをまとめる。 省略文化 Pythonと似たようなものだろうと思っていた自分にまず面食らわせてきたのがこれ。 イカした特徴だと思うが、慣れないと大変。 returnの省略 returnは省略可。 例: ゲッターメソッド

Photo by Jexo on Unsplash はじめに Pythonは、主にそのシンプルさと習得のしやすさから、最近では非常に人気があります。 データサイエンスや機械学習、ウェブ開発、スクリプト記述、自動化など、幅広い分野で利用することができます。 この記事はかなり長いので、すぐ始めましょう。 1. forループのelse条件 今までにPythonのあらゆるコードを見てきたとしても、次のfor-elseは見逃している可能性があります。私も数週間前に初めて見ました。 これはリストを繰り返すfor-elseメソッドで、リストを反復処理しているにもかかわらずelse条件もあるという、非常に珍しいものです。これは、JavaやRuby、JavaScriptなどの他のプログラミング言語では見られません。 実際にどのようなものか、例を見てみましょう。例えば、リストに奇数がないか調べているとします。

自己紹介 普段私は、 一番得意な機械学習(深層学習)をしたり、 Python/Django でWebアプリを開発したり、 TypeScript/Vue or React でフロントエンドの開発をしたり、 PHP/Laravel でWebアプリを開発したり、 さまざまなことを行っています。 趣味で休みの日にGo言語で色々作成しているのですが、型のある世界は素敵だなと昨今感じています。 今最もやりたいことは、Goで大規模なWebアプリケーションを作成したい。 企業案件やご連絡等ございましたらお気軽に下記よりご連絡いただければと思います。 nagamatsu-k@dym.jp 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが

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

# mac # python 3.9.0 pyenv install 3.9.0 # 指定のpython versionをインストール pyenv virtualenv 3.9.0 py3.9.0 # py3.9.0という仮想環境を構築 pyenv local py3.9.0 # カレントディレクトリ配下ではpy3.9.0の環境を利用する パッケージ管理編 パッケージ管理は、再現性のある開発環境を作成するのに重要です！！ パッケージ管理には、poetryがおすすめです。 PoetryはPythonでの依存関係管理とパッケージングのためのツールです。 Poetryを使うとプロジェクトが依存しているライブラリを宣言でき、それらを管理 (インストールおよびアップデート) してくれます。 https://github.com/python-poetry/poetry https://qiita.c

結婚のお礼と報告 でちょこっと書いた結婚式エンドロールをその場で作ってみたのお話 注意事項# 結婚式のエンドロールを自作したりするには結婚式場の協力が必須です。 作り出す前に式場に必ず確認を取りましょう。 PCからそのままプロジェクトにだせばいいじゃん！と思い込むのだめです(自戒) 動機# エンドロールを式場にお願いしようと思ったら高かったので、最近のイケてるサービスとか適当にガッチャンコすれば作れると思った。 今は反省している。 全体の構成# LINE Botに参加者から画像投稿を投げてもらう S3に保存すると同時に投稿者情報をDynamoDBに保存 投稿された画像にDynamoDBの投稿者情報から名前を追記 画像を全部結合して動画化し、事前に生成したエンドロールで必要な部分を結合 式の最後に流してもらう 全体の構成はこんな感じです。 サーバーレスアーキテクチャのお勉強がてら作ろうとした

Seleniumとは Selenium は Web ブラウザの操作を自動化するためのフレームワークです。 2004 年に ThoughtWorks 社によって Web アプリケーションの UI テストを自動化する目的で開発されました。 https://selenium.dev/history/ 元々は Web アプリケーションの UI テストや JavaScript のテストの目的で開発されましたが、テスト以外にもタスクの自動化や Web サイトのクローリングなど様々な用途で利用されています。 この記事では Python で Selenium を介して Chrome を操作するための環境構築と基本的な使い方について説明します。 TL;DR 公式の Docker イメージ (https://github.com/SeleniumHQ/docker-selenium) を使うと環境構築が超簡単

macOS Catalina python 3.7.5 pyenv 1.2.18 tensorflow 2.1.0 ※本記事は、macにpython3とtensorflowを入れるだけの記事です。 editorを使った環境構築の話などは一切含まないのでご了承ください python環境　全然上手くいかない もう嫌というほど、作っては壊しを繰り返しました。 そこで得た知見をシェアさせていただきます。 まずリセットしましょう とにかくGitから取ってくる方法やダウンロードで展開する方法、brewなど色々な方法がインターネットに転がっていますから混乱します。 とりあえず落ち着いて酒飲もや。ではなく、uninstallしましょう。 僕は、こちらの記事が参考になりました。 https://kandai.hatenadiary.jp/entry/2018/07/16/105940 すべてリセットしたら、

本書は、Webフレームワークを使ってお作法に則ってWebサービスを作ることができるようになってきたはいいものの、周囲の先輩エンジニアほど自分のサービスを深く理解できているわけではなく、かといって業務では同じような作業の繰り返しで学びが深まっている気がせず、スキルが頭打ちになっているのではないかと悩む、3年目Webエンジニアに捧げる本です。 Webサーバーをフレームワークやライブラリを極力使わずに自作することでWebアプリケーションの動作を深く理解し、より高度なWebサービス開発ができるようになることをゴールとしています。 なお、言語はPythonを使用します。 本書は当面無料で公開する予定ですが、予告なく有料に変更する可能性があります。 勉強になったという方は、ぜひ無料のうちにTwitterやFacebookなどで友人に紹介してあげてください ;) また、本書では今後の情報発信の参考のため

この記事は、以下のハローワークインターネットサービスから求人情報を自動で取得する試みを記録したものです: www.hellowork.mhlw.go.jp まずは、ソースコードと実行結果をお見せし、後ほどこの記事を書いた経緯などを話します。 ソースコード：HelloWork_Scraping_ST.py from selenium import webdriver from selenium.webdriver.support.ui import Select import time from bs4 import BeautifulSoup import re # ハローワークインターネットサービスのURL url = "https://www.hellowork.mhlw.go.jp/" # 以下からご自分で使用しているChromeのバージョンに合ったChromeDriverをダウンロ

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。 Class Recta

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■Golang Go記事の一部は、現役シリコンバレーエンジニアが教えるGo入門 + 応用でビットコインのシストレFintechアプリの開発を参考にしています(すごく、おすすめです!) ■基礎 Goでオブジェクト指向を学ぶ Go言語のサンプルコード Go言語でディレクトリサーチ ■テスト Go言語テストメモ ■DB Goのデータベース操作 ■Webアプリ Goでhttpサーバを立てる最小限のコード Go言語で認証機能を作ろう! RESTAPI WITH Go言語! Beego(Golang Framework)使い方メモ Golang with WebSocket(Chat) [Go言語]ハッシュキーの簡単な作り方(hmacを使う) ■Docker Go言語の環境をDockerで構築 Go+MySQL+Docker環境構築 ORMでデータベースを操作するbyGolang ■Python py

一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ