Amazon Web Services (AWS) が提供しているAmazon Linuxに新世代のAmazon Linux 2(以下AL2)がリリースされました。 AL2にはデフォルトでは Python 2.7 系がインストールされているため、Python3 を利用したい開発者向けに Python インストール後に venv で環境構築 Anaconda で Python まるごとまるっとインストール それぞれで Python 3.6 向けの環境を構築する方法を紹介します。 環境構築は一部宗教論争的な側面もありますが、個人的には venv : Python で何かやりたい人向け Anaconda : ソフトウェアが Python で書かれているので Python 実行環境が必要な人向け というような印象を持っています。 AL2デフォルトのPythonは2.7.14 AL2にはデフォルトで

いまお仕事の関係で、機械学習の教科書的な書籍を読んだりオンライン講座を受講したりしながらサンプルやチュートリアルを動かして勉強しています。 以前にこちらのエントリーで機械学習の『勉強環境』としてJupyterNotebook／Dockerを使っています、というチラシの裏紙っぽいエントリを書いたところ、「Dockerのスペルが違うじゃないか、いい加減にしろ」というフィードバックを頂きました。 dr-asa.hatenablog.com が、最近「JupyterLab」なるものがあると知り、これがなかなか便利なのでいつも使っています。 ということで、機械学習の勉強環境を構築するためJupyterLabの動くDockerイメージを作ったので、簡単にご紹介です。 1.JupyterLabとは JupyterLabはJupyter Notebookをベースに拡張したIDEで、ブラウザで動作します。

はじめに こんにちは、Python界のテリー・ギリアムです。こんな記事を見かけて、Pythonの開発環境を作るのが面倒という認識が広まるのは良くないなあと思って書きました。ただの突っ込み記事です。 qiita.com そのツールほんとに要りますか？ 出だしにこんなセクションタイトルがありました。 その仮想環境本当に必要ですか？ たしかに仮想環境要らないひとは要らないよねっていうのは同意です。その場合、入ってるPythonのsite-packagesにどんどんパッケージがインストールされるだけなので、手動で消せる人はそれでいいし、そもそもパッケージのバージョンとか知るかって人はそのままパッケージインストールすればいいと思います。 とはいえ、複数のプロジェクトでパッケージのバージョンがぶつかったら困る人とかいるし、そういう人は仮想環境を使うことになるでしょう。で、件の記事ではいろいろなツールを

最近多方面で評判が良く売れ行きも好調らしい当書籍について自分も読書・実践してみようと思い早速発注、取り組み始めてみました。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (9件) を見る Intellij IDEA環境設定 第1章 実践内容 Intellij IDEA&GitHub連携設定 まとめ Intellij IDEA環境設定 まずは書籍で言及されている実行環境(anaconda 2.1.0)に親しい環境を導入し、Intellij IDEAで利用可能な形に出来るように設定をしてみます。 $ python --version Python 2.7.10 $ pyenv --version pyenv 1

2016-12-23更新: 電子書籍書籍版の情報を更新しました。電子書籍版も好評発売中です！ Pythonを使ってクローリング・スクレイピングを行い、データを収集・活用する方法を解説した書籍です。 Pythonの基本から、サードパーティライブラリを使ったスクレイピング、様々なサイトからのデータ収集・活用、フレームワークScrapyの使い方、クローラーの運用までを扱っています。 Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログ (3件) を見る クローリング・スクレイピングとPython Pythonは言語自体の書きやすさ、ライブラリが充実していること、データ解析との親和性が高いことなどから、クローリング・スクレイピングに向いている言語です。

意識を低く保ったまま、定型作業を自動化する話です。 ※どうも言葉足らずで誤解させてしまっているようなので補足を書きました。ご覧ください http://qiita.com/greenspa/items/fff535d2ae5da36e36feRead less

しばらく Mac からおさらばしていたのですが、ゆえあって戻ってきました。 Python 3.3 ベースで Python 環境の構築をしたので、参考までに手順を残しておきます。 1. Homebrew で Python 3 をインストール とりあえずベースになる Python を用意します。いまならもう Python 3 を普段使い用にできるので、 Python 3 を用意します。 $ brew install python3 MacPorts でも大丈夫だと思います。 2. 自分用のデフォルト環境を作る システムの Python に直接自分が普段使うツール類をインストールするのは憚られるので、自分用のデフォルト Python を用意します。 Python 3.3 では venv が標準ライブラリにあるので、この手順で virtualenv を手動で準備する必要がなくなりました。 $ mk

コンピュータビジョンの理論とアルゴリズムを基礎から学べる実践的な入門書。理論の説明にとどまらず、ベクトル演算や行列演算を駆使したサンプルを示しながら物体認識、3次元復元、ステレオ画像、拡張現実感、その他の応用について解説します。サンプルプログラムはPython 2.7で書かれています。OpenCVを使うだけではコンピュータビジョンの本質を理解できません。forループでピクセルを操作し行列を計算する時代でもありません。Pythonの数値演算ライブラリを使えば、ほどよい粒度でコンピュータビジョンの基礎を学べます。各章末には演習問題が用意してあります。演習問題を解くことで自分がその章で何を学んだのか、また自分の理解度を確認できます。 ●本書で扱うサンプルプログラムの説明（サンプルコードは「関連ファイル」タブページからダウンロード可）。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報

冷凍マグロ系スクリプト言語として知られるPythonの、もっともすばらしい用語７点をご紹介します。これらのネーミングセンスを学ぶことにより、PHPerやRubyistでは不可能な変態力を身につける事が出来るでしょう（Perl Mongerには負けるかも知れない）。 PyPI(ぱいぱい or ぱいぴいあい) PyPIはPythonライブラリを誰でも登録・ダウンロードできる、PerlのCPAN・Rubyのgemに当たるものです。４月になったら新人プログラマーに教えてあげましょう。 例:PyPIは基本だ！ PIL(ぴる) PILは画像処理用のライブラリです。高度な処理はできませんが、手軽に画像を扱う事ができるので、簡単な処理にもフォトショを使っている人を見たらこう言っておきましょう。 例:PILは絶対使っとけ！ なお、Pillow（ぴろー）（英語で枕の意）というforkがあり、インストーラでしか

あけおめ！今年は巳年。へび。へびと言えばPython。そう今年は全てのwebエンジニアがPythonを勉強する最高の環境が整った年なのです。 既にPerlやRubyを習得してるけど、それに加えてPython必要？必要です！必要だと思います。もはやPythonはwebエンジニアにとって必修言語となりつつあると思います。Linuxの多くの箇所でシステム言語として用いられ、可読性の高さから多くの技術系書籍のサンプルコードとして用いられ、科学技術系分野におけるエコシステムの充実っぷりはますます磨きがかかっており、様々なライブラリがどんどん出てくる現状を「Pythonわからないから自分には関係無い」と遠巻きに眺めるのはもったいないです。 習得するのにどのくらい時間かかるの？あなたが既に他の言語に慣れ親しんでいるなら、特にRubyなどに精通していれば「1週間」で基本的な読み書きは出来るようになるでしょ

はじめに こんにちは、Python界の情弱です。最近は「勉強会」という名を借りたリクルーティングが行われているようですが、賢良なる読者の皆様におかれましては、主催者の主旨、講師の方々のブログおよび公開レポジトリ等をご確認の上ご参加されていることでしょう。 それはさておき、Python3.3の公式リリースの足音が聞こえて参りました。このマイナーバージョンアップは実は非常に大きく、2年の長きにわたって実施されていたLanguage Moratorium*1を終え、ついにPythonが3系として完全に後方互換性を排除し始めるバージョンとなるわけです。*2 そんな中私が個人的に一押し注目中のvenvモジュールについて調べてみました。 venv a.k.a pyvenv PEP 405 -- Python Virtual Environments 26.13. venv — Creation of

kyoto.py in 高槻でLTしてきました。LTといいつつ、たぶん5分以上かかってたと思う。 Fabricでサーバー管理をDRYにしよう from max747 簡単なデモとかも用意はしていたんですが、明らかに時間足りなさそうだったのでカットしました。興味ある方は自分で触ってみるだろうし、いいかな。 懇親会でも話があったのですけど、こうしたツールをそもそも知らなかったという方もいます。そうした方々に知ってもらえただけでも、きっと発表の甲斐はあった。笑いは取れなかったけどな。

所用で python を使う機会があったので、初めてまともに環境準備してみた。CentOS5 系の python は 2.4 系とだいぶ古いので、モダンなスクリプトとか WAF を使うならもうちょっと新しいのが欲しい。というわけで 2.6 をビルドした。システムワイドに入れるのも何なので、一般ユーザのみで完結させた(除くyum)。大体以下の記事の通り。 Installing Python 2.6 in CentOS 5 (or RHEL5) « bda’s blog build の前に python は意外とライブラリ必要で、結局必要十分が分かってないんだけど、記事にあるやつはとりあえず入れてみた。 # yum install gcc gdbm-devel readline-devel ncurses-devel zlib-devel bzip2-devel sqlite-devel db

あの頃は青かった。教えるどころか無知をさらけ出すというのはこの事だった。死ぬほど恥ずかしいので消したかったけれど、この記事が一番アクセスがあって長い間いくらか読まれていたらしい。ためらった。ただ、かつての自分といくらかの人に参考になればうれしいけれど、そろそろ役目を終えたと信じたい。もし書きなおすのなら、もう少し違う言い方か伝え方にすると思う。 内容としては 当時の自分のスペック Pythonの言語で、当時の自分が知った方法(3項演算子とか) mercurial の基礎(init, commit, push, update, log) WAF(Django)の知識 URL(ディスパッチャ)をトリガーにして Viewで処理をかく ModelにDBの内容がある ORMでリレーションを簡単に記述できる テンプレートでViewで処理した内容を表示させる チラ裏に移動させた。

{Blog}  See what’s new with MongoDB 7.0 — and why you’ll want to upgrade today. Learn more >

研究室の新入生向けに書いたやつ。 各種スクリプト言語のバージョン管理をするための環境を構築する。 pythonbrew, rvm, perlbrew, nvmでバージョン管理をし、pip, gem, cpanm, npmでパッケージの管理をする。 アプリについては【まとめ】これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール 100超を読んで適当に入れればいい。 Macの人は「homebrewのインストール」までは順番にやっていく。それ以降は必要なものだけやればいい。 その他のUNIX環境の人はyumなりaptなりを使って必要なパッケージを用意してから、「homebrewのインストール」以降で必要なものをやればいい。 OSXのバージョンを上げる []->[Software Update...] インストール完了するまで待つ Xcodeインストール Download ここからXcod

Pythonの拡張された対話シェルとしてはIPythonが有名ですが、bpythonというのもあります。 Home - the bpython interpreter bpythonはPygmentsを使用して入力中のコードをシンタックスハイライトしたり、入力中に次々と入力候補を表示してくれたり、docstringを表示してくれたりします。 また、入力したコードをファイルに書きだしたり、コード貼り付けサイトに投稿したりすることもできます。 インストールはeasy_installやpipでOK。 $ pip install bpythonPython3にも対応しているし、よくできるなー。 あと略称がbpというのもいい