この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う

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2017年10月10日 最近はおもちゃづくりばっかりやっていましたが、超超超久しぶりに、基礎勉強のお話です。自分の本業の兼ね合いもあって、PythonでWebSocketを扱えるようにしておきたいと思います。いずれクラウド連携するおもちゃを作るときに役立つかもしれませんし。たまにはこういうこともやらないと、できることの幅が広がらないのです。 「そもそもWebSocketとは何ぞや？」という方は、以下の方がシンプルにまとめてくださっているので、ご参照ください。 WebSocketについて調べてみた。 自分はおぼろげに「WebSocketってプロトコルのレイヤ的にはHTTPの上位なんだっけ？？」とか思っていたのですが、そうではなくて、レイヤ的にはHTTPと同列で、最初のハンドシェイクの部分だけをHTTPと同じ形にして、途中でプロトコルを切り替えるような感じなんですね。そうすることによって、エン

この投稿は 「python Advent Calendar 2017 - Qiita」 の 9日目の記事です。 こんにちは、akiyoko です。 「Python Advent Calendar」は 4年連続 4度目の参加になります。　*1,　*2,　*3 はじめに 皆さん、CSV は好きですよね？　Excel も大好きですね？ じゃあ当然、CSVファイルは Excel で開きますよね。 文字化けは？　・・もちろん嫌いですよね。 でも CSVファイルを Excel で開こうとしたときに、こんな文字化け地獄を経験したことはありませんでしたか？　*4 ということで今回は、Excel で直接開いたときに文字化けしない CSV ファイルを Python3 で作成する方法 を紹介したいと思います。（おまけで Python2 でのやり方も書いておきますが、今時 Python2 で消耗している人なんてい

Photo by Qfamily こんにちは。谷口です。 Python初心者の皆さんは、普段どうやって勉強をしていますか？ Web上で学習サービスを探す 教えてくれる人を探して聞く スクールに通う 書籍や学習サイトに書いてある情報を読む などの方法があるかと思いますが、「YouTubeなどの動画」でも、Pythonについて学ぶことができます。 動画を使えば、無料、もしくは安価で楽しく・効率よくPythonプログラミングを勉強できます。 今回は、そんなPythonについて学べる動画チャンネルを7つご紹介します。 ■Pythonについて学習できる動画チャンネル ◆thenewboston：Python 3.4 Programming Tutorials 言語：英語 www.youtube.com さまざまな言語のチュートリアル動画が公開されているチャンネルで、もちろんPythonのチュートリア

概要Pythonモジュールのpandasにはplot関数があり、これを使えばpandasで読み込んだデータフレームを簡単に可視化することができます。ただし、大量の引数（34個）があるにもかかわらず、公式マニュアルを見ても引数の一部しか説明されておらず、一体何ができるのか整理したくなり、この記事を書きました。データはirisを使い、plotの各引数の効果を検証しました。 import pandas as pd if __name__ == "__main__": #元データ df = pd.read_csv('iris.csv', index_col=0) どんな引数があるのか？df.plot?とヘルプを叩くことで、変数の一覧と説明（英語）を取得できます。実に34個の引数があるようです。使いこなして、簡単にいろんなグラフを書きたいですね。

9年ぶりとなるメジャーバージョンアップを控えて、盛り上がりを見せているDjango。この連載では最新のDjangoとDjango REST frameworkを用いたプロダクト開発の手法を、実務に使える形でお伝えしていきます。今回はDjangoの特徴を確認してからDjangoプロジェクトの環境構築についてをご紹介します。 はじめに データ分析や機械学習の隆盛に伴い、Pythonの人気は近年とても高まっています。それはNumPyやChainerといった便利なPythonライブラリが充実しているという理由がもちろん挙げられますが、Pythonが汎用プログラミング言語であることも人気の後押しになっています。 実際、「収集・分析したデータの二次活用として、Webアプリケーションを作りたい」という声をよく聞くようになりました。Pythonならデータ処理からWeb開発まで一貫して同じ言語で書くことがで

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pygorithm インストール 使い方 その他のアルゴリズムまとめリポジトリ pygorithm github.com pygorithmという探索、ソートなどのアルゴリズムを学ぶためのモジュールがあったので試してみる。 インストール pipでインストールできるので下記コマンドを実行。 $ pip install pygorithmが、少し試したところ最新バージョンではなかったのでGitHubのリポジトリをインストールした。 $ pip install git+https://github.com/OmkarPathak/pygorithm 使い方 バブルソートを例に試してみる。 まずはbubble_sortをインポートして実際にソートする。 from pygorithm.sorting import bubble_sort myList = [12, 4, 3, 5, 13, 1, 1

はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ

こんにちは、AI Lab の馬場です。 このブログは CyberAgent Developers Advent Calendar 2016 の11日目の記事です。 昨日は sitotkfm さんの「ログを集める時に気をつけたいポイント」という記事でした。 この記事では、僕が仕事でデータ分析をやっていく上で大変お世話になっている Jupyter Notebook の Tips をまとめてみます。Jupyter Notebook では便利な機能がたくさんあるので、ちゃんと使うと無駄作業の削減になります。僕もこれまで分析途中で「あーこれができたらなあ」と検索しては時間をつぶしてきたので、ここでまとめて記憶にとどめておきたいと思います。 図表・可視化系 notebook 内に図を表示したい 単純に jupyter notebook を起動して、pyplot などでグラフを描画しようとしても、図は

はじめに みなさま、こんにちは。 株式会社キカガク代表取締役の吉崎（Twitter: @yoshizaki_kkgk）です。 久々の休日にせっかくなら面白いことをしよう！と思いついたのが、今回の記事です。 ぜひ、読者の皆様にとって、データ解析のアプローチについて、理解の深まる記事となっておりましたら幸いです。 意外にも反響が！ 前回、仮想通貨取引所のLiquiからデータをAPI経由で取得する初心者向けの記事を書きました。 前回の記事：仮想通貨取引所LiquiのAPIからPythonで情報を取得してみよう 今回この記事を書いた経緯 前回の記事に反響があったことももちろんですが、弊社で開催している「人工知能・機械学習 脱ブラックボックスセミナー」に参加されている受講生の方々から、この次のステップとして、「どのように勉強していけば良いですか？」といった質問を多くいただき、何か次のステップとして、

この記事は、Serverless Advent Calendar 2016の14日目の記事です。 qiita.com 昨日は工藤さん(level69)による、「Serverless Meetup Sapporoで話てきた」でした。 工藤さんは元々北海道出身という縁もあることから、先日のServerless Meetup Sapporoに自腹で遠征してくれました。本当にありがとうございます。 serverless.connpass.com 本題 さて、本題ですが、最近はApache (元IBM) Openwiskを筆頭に、IronFunctionsなど、OSSなFaaS実装が増えてきていますが、ふと「Lambdaはどうなってんだろーなー。あ、ていうかLambdaもPythonなら、スクリプト言語だからある程度まではソースコード読めるんでは？」と思い立ったので、じゃあやってみましょうという試み

Pythonで作るWebクローラ入門の発表資料 https://pycon.jp/2016/ja/schedule/presentation/32/

q - Run SQL directly on CSV or TSV files¶ Overview¶ q's purpose is to bring SQL expressive power to the Linux command line by providing easy access to text as actual data, and allowing direct access to multi-file sqlite3 databases. q <flags> <sql-query> q allows the following: Performing SQL-like statements directly on tabular text data, auto-caching the data in order to accelerate additional quer

機械学習といえば「Python」です。なぜPythonなのかというと、数値演算や機械学習に関するライブラリがたくさん揃っているからだそう。行列がとても扱いやすいNumPy、グラフ描画が簡単にできるmatplotlib、機械学習のscikit-learnなどなど… 機械学習ではこの３つのライブラリを大いに活用します。 まずは今回はscikit-learnを使った機械学習ではかなり重要になってくる「NumPy」を学びます。 私はPythonもはじめてなのでまずはPythonの概要を把握しつつ、「100 numpy exercises」というNumPyを基礎から学べる問題集を写経して学習したいと思います。 環境構築 まずは環境構築です。詳しくは下記のリンクに飛んで確認いただきたいのですが、Macの場合は、Pythonのバージョン管理システムである「pyenv」と、分析環境を構築するのに便利な「A

システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ

flaskのインストール失敗 GoogleAppEngineで遊ぼうと思って、pythonのフレームワークの1つflaskをインストールしようとしたらDistutilsOptionErrorでインストールできなかった GoogleAppEngineLauncherでプロジェクト作って、pip install -t libs flaskを実行したら以下のような感じになった > pip install -t libs flask Collecting flask Collecting itsdangerous>=0.21 (from flask) Collecting Werkzeug>=0.7 (from flask) Using cached Werkzeug-0.10.4-py2.py3-none-any.whl Collecting Jinja2>=2.4 (from flask) U

Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目posted with カエレバBrett Slatkin オライリージャパン 2016-01-23 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Pythonのランタイムの種類 プライベート属性はアンダーバーを２つ先頭におく リストや文字列の空判定にlenなどは使わない mapやfilterよりもリスト内包表記を使う rangeよりはenumarateを使う オプションのキーワード引数は、位置ではなくキーワードで与えるとコードが読みやすい どんなクラスオブジェクトでも__dict__ですべてのフィールド辞書にアクセスできる Pythonコードのプロファイルを取るにはcProfileを使うと便利 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 以前、C++の名著Ef