extensionを追加してもっと快適なJupyter環境を構築する - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Python Jupyter + pandas で DataFrame 表示をカスタマイズする - StatsFragments
先日 pandas v0.17.1 がリリースされた。v0.17.0 に対するバグフィックスがメインだが、以下の追加機能もあるため その内容をまとめたい。 HTML 表示のカスタマイズ Jupyer 上では pandasの DataFrame は自動的に HTML として描画される。この HTML に対して、さまざまな CSS を柔軟に設定できるようになった。 このエントリでは、添付した公式ドキュメントとは少し違う例を記載する。 Style -- pandas documentation @TomAugspurger (コミッタの一人) 作成の Jupyter Notebook 重要 公式ドキュメントにも記載がされているが v0.17.1 時点で開発中 / Experimental な追加のため、今後 破壊的な変更が発生する可能性がある。ご要望やお気づきの点があれば GitHub issu
私が選ぶ2015年の”新しい”Pythonモジュール トップ5 | POSTD
最近、このモジュールを妻に紹介したところ、そのシンプルさと実用性に驚いていました。 joblib joblibの存在は以前から知ってはいたものの、実際のところはよく理解しておらず、いろいろな機能を寄せ集めたようなモジュールだと思っていました。まあ、その印象は今もあまり変わりませんが、実は非常に便利なモジュールだったのです。私は Flowminder の同僚から再度joblibを勧められて、このモジュールをデータ分析用のコードに幅広く使用しました。では、その機能について紹介しましょう。joblibは大きく分けて、 キャッシング 、 並列化 、 永続化 （データの保存と読み込み）の3つの機能から成ります。実を言うと、私はまだ並列プログラミングの機能は使ったことがないのですが、あとの2つの機能は頻繁に使ってきました。 キャッシング機能とは、シンプルなデコレータを使って、関数を簡単に”メモ化”する
Pythonのジェネレータ、コルーチン、ネイティブコルーチン、そしてasync/await | POSTD
(訳注:2016/3/9、いただいたフィードバックを元に記事を修正いたしました。) 注意： この記事で書かれている機能は、大部分がPython 3.4で導入されたものです。ネイティブコルーチンとasync/await構文はPython 3.5でサポートされました。そのため、本記事に記載されているコードを試す場合はPython 3.5の利用をお勧めします。 ジェネレータは値を 生成する 関数です。普通、関数は return で値を返したあと、その下層のスコープは破棄します。関数を再度呼び出す場合、その関数はゼロから起動されることになります。つまり1回限りの実行となります。しかしジェネレータ関数は値を yield で返し、関数の実行を一時停止します。その後、関数を呼び出したスコープにコントロールが移ります。関数を再び呼び出して次の値を(存在すれば)得たい時は、実行を再開することができます。では
TIL: New String Formatting in Python
For a language that claims to focus on one right way to handle most situations, string formatting in Python is quite a buffet and it’s getting more diverse by the year. Starting with Python 3.6 we now have three ways to format strings (outside of simple concatinating things or using string.Template): using the % operator str.format interpolated strings (If you are not motivated to read all this, I
[core-workflow] We will be moving to GitHub
Brett Cannon brett at python.org Fri Jan 1 14:21:05 EST 2016 Previous message (by thread): [core-workflow] Longer term idea: consider Rust's homu for CPython merge gating Next message (by thread): [core-workflow] We will be moving to GitHub Messages sorted by: [ date ] [ thread ] [ subject ] [ author ] I don't think this will be a shock to anyone who has followed the discussion on this list. The d
Where are we in the Python 3 transition?
The Kübler-Ross model outlines the stages that one goes through in dealing with death: Denial Anger Bargaining Depression Acceptance This is sometimes referred to as the five stages of grief.Some have jokingly called them the five stages of software development. I think it actually matches the Python community's transition to Python 3 rather well, both what has occurred and where we currently are
The Request Context — Flask Documentation (0.12)
The Request Context¶ This document describes the behavior in Flask 0.7 which is mostly in line with the old behavior but has some small, subtle differences. It is recommended that you read the The Application Context chapter first. Diving into Context Locals¶ Say you have a utility function that returns the URL the user should be redirected to. Imagine it would always redirect to the URL’s next pa
パワフルではない言語が必要 – 表現力と合理性のトレードオフについて、Pythonを例に考える | POSTD
多くのシステムは“パワフル”であることを売りにしています。パワフルであることを悪いことだと指摘するのは困難に思えますし、この言葉を使う人々はほとんど全て、良いことと想定して使っているようです。 この記事では、 パワフルではない 言語やシステムが必要なケースも多いということを論じたいと思います。 まずその前に、この記事を書くにあたって、私自身のオリジナルの知見はほんのわずかしかない、ということを述べておきます。ここに述べた一連の考えの背景には、Hofstadterの著作 『Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid』 （訳注：日本語版があります。 『ゲーデル、エッシャー、バッハ – あるいは不思議の環』 ）を読んだことがあります。この本を読んだことで、私自身の経験から得てきた原則について、考えがまとまりました。Philip Wadlerの投稿、
Building Python modules with Go 1.5
26 Aug 2015 Building Python modules with Go 1.5 tl;dr: with Go 1.5 you can build .so objects and import them as Python modules, running Go code (instead of C) directly from Python. Here's the code. The Go 1.5 release brings a number of nifty changes. The one we will be playing with today is the ability of the standard toolchain to build libraries (.so, .a) exporting a C ABI. (This is just one of a
Introducing Lektor — A Static File Content Management System For Python
Introducing Lektor — A Static File Content Management System For Python written on December 21, 2015 The longer I’m programming and creating software, the more I notice that I build a lot of stuff that requires maintenance even though it should not. In particular a topic that just keeps annoying me is how quickly technology moves forward and how much effort it is to maintain older code that still
Configure Flask dev server to be visible across the network
While this is possible, you should not use the Flask dev server in production. The Flask dev server is not designed to be particularly secure, stable, or efficient. See the docs on deploying for correct solutions. The --host option to flask run, or the host parameter to app.run(), controls what address the development server listens to. By default it runs on localhost, change it to flask run --hos
API — Click Documentation (8.3.x)
API¶ This part of the documentation lists the full API reference of all public classes and functions. Decorators¶ click.command(name: Callable[[...], Any]) → Command¶ click.command(name: str | None, cls: type[CmdType], **attrs: Any) → Callable[[Callable[[...], Any]], CmdType] click.command(name: None = None, *, cls: type[CmdType], **attrs: Any) → Callable[[Callable[[...], Any]], CmdType] click.com
1. Installing Crab — scikit-recommender v0.1 documentation
Participate Fork the source code, join the mailing lists, report bugs to the issue tracker or participate in the next coding sprint. Read More... Funding This project is maintained by Muriçoca Labs, and others. Install the version of Crab provided by your operating system distribution . This is the quickest option for those who have operating systems that distribute Crab. Install an official relea
Python3.5 ごった煮Tips - Qiita
この記事はPython その2の7日目の記事です __init__.py 前提はPython3.5.0とその標準モジュール 3.xの新しい機能をとりいれつつも、async系のような高度なものはなし、基本的には低レベル 2.xユーザーには使えないものもあります、ごめんなさい あまり他で見てないものを取り扱ったつもり 動作環境: >>> import platform >>> platform.python_version() '3.5.0' >>> platform.python_implementation() 'CPython' >>> platform.machine() 'x86_64' >>> cached = {} >>> cached['hoge', 12345] = True >>> cached['hoge', 12345] True >>> cached[12345, '
29.6. contextlib — with 文コンテキスト用ユーティリティ — Python 3.4.3 ドキュメント
29.6. contextlib — with 文コンテキスト用ユーティリティ¶ ソースコード: Lib/contextlib.py このモジュールは with 文に関わる一般的なタスクのためのユーティリティを提供します。詳しい情報は コンテキストマネージャ型 と with文とコンテキストマネージャ を参照してください。 29.6.1. ユーティリティ¶ 以下の関数とクラスを提供しています: @contextlib.contextmanager¶ この関数は with 文コンテキストマネージャのファクトリ関数を定義するために利用できる デコレータ です。新しいクラスや __enter__() と __exit__() メソッドを別々に定義しなくても、ファクトリ関数を定義することができます。 簡単な例（実際に HTML を生成する方法としてはお勧めできません!）: from contextl
DockerでJupyterを起動するまで - Qiita
これは、Python Advent Calendar 2015の3日目の記事です。 何をするのか？ WindowsやMacで、いろいろなパッケージを含めてJupyter(IPython Notebook)を使おうとすると、インストールが大変です。そこで、今回は、Dockerを使って、Windows(64ビット)上にJupyterを起動するまでを、説明します。利用できるパッケージは、DockerHubをご確認ください。 サクッとやりたい場合は、Docker Toolboxを使う方法を見てください。 いろいろ試したい場合は、Ubuntuを入れてDockerを使う方法を見て下さい。 Docker Toolboxを使う方法 Docker Toolboxを使うことで、簡単にDockerを使えるようになります。 Docker Toolboxをインストールすると、下記のソフトウェアが使えるようになります
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