この本では、これからプログラミングを始めたい初心者・入門者の方に向けて、Pythonの基礎知識と使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：Pythonとは？、Pythonの環境構築方法【macOS】、Pythonの環境構築方法【Windows】、VS Codeの概要と使い方、Pythonの実行方法、Pythonによるパッケージの管理方法【pip】、Pythonの基礎文法【変数】、Pythonの基礎文法【データ型】、Pythonの基礎文法【演算】、Pythonの基礎文法【コメント】、Pythonの基礎文法【制御文：if / for / while/ match】、Pythonの基礎文法【関数：def】、Pythonの応用文法【クラス】、Pythonの応用文法【型ヒント】、Pythonの応用文法【例外処理：try / except】、Pythonの応用文法【非同期処理：async /

自己紹介 初カキコども 医師でエンジニア？もどきのikoraです pythonについては今まで趣味程度しか触ったことがなく、またFastAPIをこの一ヶ月前くらいから触り始めました。 エンジニアの方々にとっては当たり前の非同期処理というものについてあまり理解できてなかったので、FastAPIの挙動と共に理解しようということで忘備録的に書きました。 一応後半では、真面目に実験しているのでなにかの参考になるかなと思います。 素人に毛が生えたようなものなので、もし間違い等あったら優しめにご指摘いただくと嬉しいです☺️ 始めての技術記事で拙いかもしれませんが、参考になりましたら幸いです。 まず結論 FastAPIのマルチタスク性能・高速性は非同期処理によって実現されている 従ってAPI Endpoint配下の関数（パスオペレーション関数）の書き方で速さが変わり 非同期処理 >>> 同期処理 >>>

Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:

Visual Studio CodeがPython対応強化。Jupyter Notebooksネイティブ編集、Pythonファイルの直接実行など オープンソースのコードエディタ「Visual Studio Code」が10月のアップデートでPython関連機能の強化などを行いました。機能強化はおもにPython拡張機能を通じて提供されます。 The October release of the #Python extension for @code is here! Try out native editing of #JupyterNotebook files , a button to run Python files in the terminal ▶, and improvements to the Python Language Server. Learn more on our

古来、Pythonでは「代入は文であるべき！」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e

機械学習Podcast「TWiML＆AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します！ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.scikit-yb.org Yellowbrickとは 一言で言うと、機械学習に特化した可視化ライブラリです。実装的な面で言うと(こちらの方がわかりやすいかもしれません)、scikit-learnとmatplotlibをラップして、scikit-learnライクなAPIで使うことができるものです。 例えば相関行列のヒートマップをプロットしたい場合は次のように書くだけでグラフを作ることができます。 visualizer = Rank2D(features=features, algorithm=

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Microsoftは、絶大な人気を誇る「Python Extension for Visual Studio Code」のアップデート版をリリースした。 この更新されたPython拡張機能は、Microsoftの「Visual Studio Code（VS Code）」のマーケットプレースからダウンロード可能だ。 Python拡張機能は現在、オンラインストアから800万回以上インストールされている。合計ダウンロード数は4100万回だ。次いで人気の高い「ESLint」「C/C++」などの拡張機能は、ダウンロード数が2000万回にも満たない。 Pythonは、データサイエンティストや機械学習アプリケーションが頼りにする言語となったが、「Wi

Mozillaは、WebブラウザでPythonインタプリタや数値計算ライブラリのNumPyなど、Pythonの標準的なデータサイエンス環境をほぼそのまま実行可能にする「Pyodide」（パイオダイドと発音されているようです）を開発中です。 Mozilla Hacksのブログに投稿された記事「Pyodide: Bringing the scientific Python stack to the browser」で、このPyodideの詳細と現状が報告されています。 Pyodideは、データサイエンス環境をWebブラウザ上で実現しようというMozillaのプロジェクト「Iodide（アイオダイド、と発音されているようです）の関連プロジェクト。 Pyodideの最大の特徴は、標準のPythonインタプリタのフル機能をWebブラウザ上で実現しようとしている点にあります。下記はブログから。 Pyo

追記：VS Codeの入門書をZennでリリースしました ブログで扱ったVS Code関連の記事をまとめて、無料の電子書籍としてZennというプラットフォームでリリースしました。よければ、こちらも参考にしてみてください。 printデバッグから卒業したい！ プログラムを書いて問題があったとき必要なのがデバッグですね。私はいつも問題が起こったとき、問題ありそうなところで print(ほにゃらら)として、気になるものを一つずつ中身を確認していました。 デバッガという言葉は知っていて、何度か試したことはあるのですが、いちいちコマンドを打つのが大変で、次にデバッグが必要なときは既にデバッガの使い方を忘れてしまい、結局また1からprintデバッグをするという体たらくでした。 しかし、いい加減もうちょっとレベルアップしないといけないと思い立ったのと、VS Codeというエディタを使いこなすと結構楽にデ

事前準備 下記の設定を行います。 AWS請求の設定 Slackの設定 AWS請求の設定 ルートアカウントでログインし、設定画面から「コストエクスプローラ」を有効にします。 Slackの設定 チャンネルの作成 通知先のチャンネルを作成します。ここでは、チャンネル名を#aws-billingとしています。 Incoming Webhookの追加 Incoming Webhookの設定を行います。 通知先チャンネルから「アプリを追加する」を選択します。 アプリとしてIncoming Webhookを検索します。 「設定を追加」を選択します。初回であれば画面は違うかもしれません。 投稿先のチャンネルを選択し、「incomming Webhookインテグレーションの追加」を選択します。 作成されたWebhook URLをメモしておきます。このURLに対して、特定フォーマットでPOSTすれば、Slac

はじめにこんにちは。DATUM STUDIOの安達です。 最近社内で日本語のテキストを用いた自然言語処理でよく質問を受けるのですが、前処理についてはそこそこ同じような内容になるため、本記事では社内共有の意味も込めて前処理に関して用いてきた＆用いれそうな手法を列挙します。 比較的同じ内容を扱った既存の記事としては以下のようなものもあり、読者の方はこれらも参考にされて要件に合わせて取捨選択してください。 自然言語処理における前処理の種類とその威力 – Hironsan自然言語処理の前処理・素性いろいろ 本記事における使用言語、環境は以下の通りです。 ・osx 10.13.6・anaconda 5.2.0・python 3.5.2Table of contents ・形態素解析段階での前処理 ・文字表現の正規化　・URLテキストの除外　・Mecab + neologd 辞書による形態素解析 ・形

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この記事は Python その2 Advent Calendar 2018 - Qiita の1日目です。 responderとは GitHub - kennethreitz/responder: a familiar HTTP Service Framework for Python 2018年10月に公開された イケてるPython WebFramework です。 requestsやpipenvなどの開発者である Kenneth Reitz が(おそらく)今年のHacktoberfest 2018 - DigitalOcean 用に開発したものだと思われます。 GitHubのタグを見ると(Topic: hacktoberfest2018 · GitHub )、hacktoberfestで2位 今年10月に公開されたのに関わらず既にStarが2000以上付いており、かなり勢いがあります

機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 Python でのデータ分析作業に向いたグラフ作成ツールの機能比較です。Python のグラフ作成ツールといえば matplotlib ですが、正直言って煩雑な構文で、こういった作業に向かないと思います。そこで、今回は使えそうな以下の3つ+α1のパッケージについて、大雑把に紹介します。 plotnine altair seaborn (pixiedust) グラフ作成ツールに求められる要件 サンプルコードと結果だけ見たい場合はここは読み飛ばしても問題ないです。 たとえば pandas-profiling はデータフレーム内の全ての