python3: repr()、str()、eval()とは - Qiita
学校の宿題をしていたらQuestion7でこんな問題に: Write a one-line program that prints itself, using only the following features of the Python language: Number literals Assignment statements String literals that can be expressed using single or double quotes The arithmetic operators +, -, *, and / The built-in print function The built-in eval function, which evaluates a string as a Python expression The built-in repr
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook
This website contains the full text of the Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas; the content is available on GitHub in the form of Jupyter notebooks. The text is released under the CC-BY-NC-ND license, and code is released under the MIT license. If you find this content useful, please consider supporting the work by buying the book!
GitHub - google/ssl_logger: Decrypts and logs a process's SSL traffic.
geffner@ubuntu:~$ # Make a local pipe for input to our openssl client geffner@ubuntu:~$ mkfifo pipe geffner@ubuntu:~$ # Create our openssl client, which will receive input from our pipe geffner@ubuntu:~$ openssl s_client -ign_eof -connect example.org:443 > /dev/null 2> /dev/null < pipe & [1] 98954 geffner@ubuntu:~$ # Begin writing the request to our pipe geffner@ubuntu:~$ printf "GET / HTTP/1.0\nH
Sphinx-Users.jp :: ドキュメンテーションツール スフィンクス Sphinx-users.jp
Sphinx-Users.jp¶ Sphinx-Users.jp(略称#sphinxjp)は、美しいドキュメントを簡単に生成することができるドキュメンテーションツール、 Sphinx （スフィンクス）の普及を主眼としたコミュニティです。SphinxはPythonの公式ドキュメントだけでなく、このSphinx-Users.jpのサイトも含め多くのマニュアルやサイトで使用されており、詳細を Sphinxの歴史で紹介しています。 Sphinx-Users.jp は日本の Sphinx コミュニティです。 Sphinx-Users.jp では、日本で散らばっているSphinx関連情報を集めて、Webサイト、イベントを通じてSphinx情報を発信します。 slack のコミュニケーションや勉強会の開催などを通じて、ドキュメントをパワーアップしたい人、ドキュメントや翻訳で苦労している人、Sphinxの
100万倍速いプログラムを書く - Qiita
この記事はなんなの プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 書いて、在学時研究室に押し付けた後紛失したと思われていたものが発掘されたもの。 要約 ライブラリがあるならそれを使う。 ライブラリが無ければ、ボトルネック部分を探してそこだけ高速な言語で書きなおすか、可能なら事前コンパイルする。 最初から全てを Low-Level な言語で書くと大変、でも結果のプログラムは速い。 以下の時間の計測ではインポートにかかる時間は除いています。 使用するもの Python（3系） Numba Scipy Line Profiler Fortran（gfortran） QUADPACK QUADPACK以外の導入方法の説明は色んな所にあるので各自でお願いします。上3つに関しては、個人的にはAnaco
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
Pythonをやるときに参考になりそうな情報 - のんびりSEの議事録
最近あんまり触っていなかったので、久々にPythonをやろうと思ったときにいろいろ忘れてたり、新しく知ったりしたこともあったので、Pythonやるときに参考になりそうな情報をまとめました (但し、今回はデータ分析系のライブラリ関連は除いています) Pythonの言語仕様や基本等 概要 — Python 3.5.2 ドキュメントdocs.python.jp qiita.com www.python-izm.com 2系と3系の違い postd.cc qiita.com コーディング規約 はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント ドキュメント生成 azunobu.hatenablog.com ドックストリング """ 3重ダブルクォートを使用して記載する。 ドックストリングに記述したテキストは関数やクラスオブジェクトの__doc__に保存される def hello(): """Out
python unittestのテンプレート - Qiita
背景 pythonには標準モジュールの中にunittestが含まれるのですが、使い方がすぐに分からなかったため、他のプロジェクトでもコピペできるようにテンプレートを備忘録として残しておきます。 *注意事項 python2.7以上からunittestではsetUpClass, tearDownClassというテストクラスの初期化時に実行されるメソッドを用いることができるようになりました。 python2.6以下の場合は、unittest2というモジュールをインポートすることでこれらのメソッドを使うことができます。 コードのテンプレート ポイント * unittest.main()では、setUpClass → (setUp → tearDown) *ループ → tearDownClass が実行されます。 * test用のメソッドは名前の先頭を test から始めなければなりません。e.g.
ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
Scrapy + Scrapy Cloudで快適Pythonクロール+スクレイピングライフを送る - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、データ分析部の久保 (@beatinaniwa) です。 今日は義務教育で教えても良いんじゃないかとよく思うWebクロールとスクレイピングの話です。 私自身、日頃は社内に蓄積されるニュース記事データや行動ログをSQLやPythonを使って取得・分析することが多いですが、Web上にある外部データを使って分析に役立てたいというシーンはままあります。 単独のページをガリガリスクレイピングしたいときなどは、下の1年半ぐらい前の会社アドベントカレンダーに書いたような方法でやっていけば良いんですが、いくつもの階層にわかれたニュースポータルサイトやグルメポータルサイトを効率よくクロール+スクレイピングするためには、それに適したツールを使うのがすごく便利です。 qiita.com そこでPython用スクレイピングフレームワークScrapyの登場です。 Scrapy | A Fast
【全7冊】Python3の入門書はこれで決まり！レベル別に紹介！ | 侍エンジニアブログ
こんにちは、今日はマレーシアからお届けしています。かいです。 近年、人工知能などの技術が発達していると耳にして、「今年はPythonを勉強してみよう」という方も多いのではないでしょうか。 まず独学でPythonを始めようと思ったら多くの方が書籍を手に取りますよね。 しかし、どの書籍が自分にあっているのか、どの書籍がベストなのか、それを見極めるのってなかなか難しいですよね。 そこで今回は、Pythonの学習本を「入門」「中級」「上級」でレベル分けし、それぞれのレベルに応じたみなさんに最適なおすすめ書籍をご紹介します。 また、最後の方では書籍で勉強するのは苦手だわという人に向けてとっておきの勉強法も紹介しているのでぜひ参考にしてみてください。
Pythonで書ける便利な書き方を紹介します。 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 今日はPythonにおける便利記法を書いてみます。 他の言語しか使ったこと無い人もぜひ ※1/25間違いかと思われる箇所の加筆修正を実施 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） zip（同時に２つのオブジェクトでループ） yield（途中で一旦返す） for-else（forで途中で停止しない場合の条件） リスト内包表記 Collections Counter default dict（辞書のデフォルト値設定） Sort（ソート） sorted if文の書き方 Fileに関する処理（with） in（オブジェクトに存在しているかどうか） 関数について 返り値を複数返す。 関数のオブジェクト化 参考文献 リストに関するイテレーション enumerate（インデックスとオブジェクトのループ） enu
Pythonでスクレイピング - Yahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する - Qiita
この記事について Pythonとlxmlを使って、webスクレイピングでYahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する方法を解説します。 [追記] Yahoo!ファイナンスからのデータスクレイピングは規約上禁止されているようなので、代わりの方法を利用ください。 Pythonでスクレイピング - 投信協会webから投資信託の基準価格を取得する 環境 Windows10 x64 Python 2.7.11 lxml 3.5.0 変更履歴 2016/1/16 lxml.html.parse()にurlを直接渡すようにした。urllib2のimportを無くした。 url生成の際に引数をdictに取ってからformat()で展開するようにした。 forの回し方を変更 ElementTreeからXPathで取得した要素に.encode('utf-8')する処理をあらかじめmap()でやって
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
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
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Pythonプロファイリング基礎 - Qiita
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