Finding the right code editor for Python development can be tricky. Many developers explore numerous editors as they grow and learn. To choose the right code editor, you have to start by knowing which features are important to you. Then, you can try to find editors that have those features. One of the most feature-rich editors available is Emacs. Emacs started in the mid-1970s as a set of macro ex

プロパティについて 研究室で質問されたのでPythonのプロパティについて解説しようと思う。 最初にプロパティとはなにかをIT用語辞典で引いていみると、 プロパティとは、オブジェクト指向プログラミングで使用される オブジェクトが保持している、そのオブジェクトの性質を表すデータ。 例えば、画像データのオブジェクトならば、高さや幅などのデータを プロパティとして持っている。 という定義になっている。 つまり、オブジェクト指向プログラミングでクラスのインスタンスから アクセスできるimg.widthとかimg.heightとかの、widthやheightのことである。 しかし、カプセル化の概念からすると、直接プロパティをいじれてしまうのは良くない。 そこで、オブジェクト指向プログラミングでは以下のコードのような アクセサというメソッドとアクセス修飾子を使って、プロパティが 不用意にいじくりまわさ

最近のクローラ周りのunittestを書いていたのですが、テスト速度の改善や安定化のためにmockのpatchを使おうとして色々とハマったのでまとめておきます。 mock?patch? Pythonのunittestにはテスト時に一部の関数を置き換えることを目的としたMockを生成するクラスが用意されています。 26.5. unittest.mock — モックオブジェクトライブラリ 以下のように作成したMockオブジェクトは何も定義していなくてもどんな呼び出し方にも対応し、またその呼び出され方を記憶しています。 In [1]: from unittest.mock import Mock In [2]: mock_obj = Mock() In [3]: mock_obj() # 引数なしでの呼び出し Out[3]: <Mock name='mock()' id='4584656792'

こんにちは、みかみです。 そろそろ梅の良い季節ｖ（今週末は、湯島天神梅まつり？！ はじめに やりたいこと Web APIからレスポンスを取得する Python コードのテストをしたい HTTP接続できない環境でもテストできるようにしたい Python で mock を使ってみたい！ 動作環境 Windows10（Mac VMware Fusion） Python 3.6.0（unittest を pip install 済み） やってみた Web APIからレスポンスを取得する関数のテスト お天気APIで、東京のお天気を取得するコードです。 Python の HTTPライブラリ requests でGETリクエストを投げてレスポンスを取得しています。 import requests def get_resp(url): resp = requests.get(url) if resp.st

Batch files return the error code of the last command by default. Is it somehow possible to return the error code of a former command. Most notably, is it possible to return the error code of a command in a pipe? For example, this one-line batch script foo.exe returns the error code of foo. But this one: foo.exe | tee output.txt always returns the exit code of tee, which is zero.

週末KagglerとしてavazuのCTR予測コンペに参加しました。Kaggleは機械学習版のISUCONだと思ってもらえばよいです。コンペ自体は終わっているので、late submiteであまり意味はないかもしれません、練習です。leaderboard上で上位10%以内に行けたので、そこまでの試行錯誤をメモしておきます。謎ノウハウ(?)を持っているガチ勢じゃないと上位に行けないものかと思っていましたが、基本に忠実にやればこれくらいの順位(上位7.6%)に行けましたし、他の人の工夫を垣間見えるという意味でも現場の機械学習やり始めたエンジニアにお薦めできそうでした。 参加の動機 目標感: 頑張りすぎずに上位10%以内に入る 試行錯誤 AthenaとRedashによる探索的データ解析 ベンチマークをまず超える 線形分類器でシンプルな特徴量 時系列要素を忘れていて過学習発生 特徴量エンジニアリン

機械学習のスタックしていた案件をFacebook Prophetで３日で返済した話 背景 広告代理店業を行なっており、クライアント企業から予算を預かって、インターネット広告やマーケティング業をしているのだが、クライアントの予算消化の異常値を監視したい 2016年半ばに外部のデータ分析専門の会社に、その日の予算消化が異常の場合、アラートを鳴らすシステムを外注開始、2016年10月に納品 2017年9月半ばに進捗率が芳しくないことが判明した。終わる見込みが立たなかったので、私が解決に当たる （ついでに"Machine Learning: The High-Interest Credit Card of Technical Debt[2]"と呼ばれる負債化してしまう機械学習のシステムとはという評価軸があったので、これらから今回使えそうなプラクティスを取り出して適応してみたいというモチベーションが

- 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

皆さんこんにちは お元気ですか？私は元気です。 Pythonにおける高速化手法を掲載してみます。 簡単なコード並びに索引のような感じで引けるようなイメージで作成しました。 本日の目次です。 Pythonにおける高速化の必要性 Pythonの高速化 高速化の手順 Profiling 基本的な条件 計測コード Pythonの基本的な書き方部分 rangeよりxrangeを（Python2.7） リストの生成 文字列結合 Import文のコスト 関数呼び出しのコスト ドットを避ける yieldを使う Numpyに関するTips Numpyを使用して基本演算を高速化する Numpyの要素にアクセスする演算をしない Numbaで手早く高速化 その他高速化ツール Cython Dask PyPy 感想並びに展望 参考文献 Pythonにおける高速化の必要性 PythonはC++やJavaと比較すると非

こんにちは。久々の投稿です。 僕のTwitterをフォローしてくれている方はご存知かと思いますが、4月から機械学習エンジニア/データサイエンティスト(見習い)として働く事が決まりました。 今日六本木の某社から正式に内定を頂きましたが、間違いなくTwitterのおかげでありTwitterこそ就活の全てであると確信した次第でございます— マスタケ (@MATHETAKE) 2017年2月23日 良い区切りですので今回はタイトルの通り、ただの純粋数学の学生だった僕がデータサイエンスの勉強を何故/どのようにしてきたのか、についての思い出せる範囲で書こうと思います。 Disclaimer: この記事は基本的に、"What I did" に関する記事であって決して "What you should do" についての記事ではありません。そんな勉強方法おかしいとか、こうすべきだ、みたいなマサカリは一切受

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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。

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? # Python 最速文法 # 参考 # みんなのPython 第3版 # [python] 年末大感謝祭！初心者脱出のためのPythonTipsを50個紹介 # http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2013/12/07/python-tips/ # エンコード指定 # -*- coding: utf-8 -*- # コードの区切り＝;（セミコロン） # モジュールのインポート import moduleName from moduleName import functionName from m

この記事は、去年私が書いた「Machine Learning in a Week（機械学習に挑んだ一週間）」という記事の続編です。その記事では、私が5日間集中的に機械学習を学び、のめり込んでいった経緯について説明しています。 機械学習に挑んだ一週間 一般の人にとって機械学習の分野に足を踏み入れるのは、無謀なことに思えるでしょう。medium.com 私は順調なスタートを切った後も、時間を見つけて勉強を続け、およそ一年後には、仕事で機械学習を活用した初プロジェクトを立ち上げることができました。そのプロジェクトでは、さまざまなタイプの機械学習や自然言語処理（NLP）の技術を駆使して、 Xeneta の 潜在顧客の特定 を行っています。 趣味でやっていたことが仕事になって、とても嬉しかったです。 同時に、仕事として機械学習を利用するのは博士号を持つ限られた人だけだ、という思い込みも払拭されました

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

(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット