Mac民にとってはめちゃくちゃ朗報かも GISをやる人ならわかってくれると思うんですが、MacでPythonを使ってGIS（主にgeopandasなど）をやる時依存関係の解決にかかる時間ヤバすぎ問題っていうのがありまして… 主にGDLAとかGDALとかがかなりやばくて偉大なる先人様のお知恵を拝借して鼻血出しながらなんとかかんとか実行環境を整えていました。 が！！！！！もうそんな必要はないのかもしれませんね！！！！！！ 早速インストール Anacondaがインストールされている前提ですので、こちらの記事を参考にするなどしてインストールお願いします。 MacでGISデータ分析を始めるためにサクッとAnacondaとjupyter labをインストールしてみる で、インストールはこれだけ。 - python >=3.7 - black-jupyter - bump2version - carto

Pythonにはclickというコマンドラインパーサとして使えるライブラリがあります。同様のライブラリとして以前からargparseがありますが、clickはargparseよりももっと簡単に使えるライブラリです。 clickでコマンドラインパーサを書く例は以下になります。 # main.py import click @click.command() @click.option( "--count", type=int, default=1, required=True, help="Number of greetings.", ) @click.option( "--name", type=str, default="Your name", required=True, help="The person to greet.", ) def hello( count: int, name

正規表現についてのチートシートです。正規表現の書き方を忘れた場合にご活用ください。

SARS-COV-2関連情報を集めていると、国や自治体、企業が公開している情報がPDFなのにムカついてしまう。ExcelをPDF化したものもあって、素直にxlsも出せよと思う。 （それでも画像データで公開している組織に比べればかなりマシなのが悲しい） 例えば、沖縄県のワクチン接種率の情報がPDFだ。「沖縄県のワクチン接種進捗状況／沖縄県」に掲載されている「県内市町村ごとの新型コロナワクチン接種件数」がPDFだ。タイトルは .xlsx になっているので、元々はExcelであったのだろう。 ご丁寧なことに情報が更新されると過去のPDFが消されてしまうので、接種率の変化を追っかけたい場合はPDFを手元に保存しておかないといけない。沖縄県の情報公開はこういうところがダメダメだと思う。消すなよ。 表から情報を抜き出す情報を抜き出すツールとしては　adobeの【無料】PDFをExcelに変換 – Ad

米GitHubは8月11日（現地時間、以下同）、ソースコード共有サイト「GitHub」上でコードエディタ「Visual Studio Code」のWebブラウザ版を起動できる機能「Codespaces」のβ版を公開した。Twitterでは「便利すぎる」などと、ITエンジニアを中心に話題になっている。 ユーザーはGitHubのリポジトリ画面で「.」（ドットキー）を押すとVisual Studio Codeが起動する。個人ユーザーは当面無料で利用でき、チーム向けや企業向けのプランを利用している法人ユーザーも9月10日までは無料で試用できる。 法人向け料金は従量制で、計算に使用するCPUの性能と利用時間で変動する。最も安い2コアのCPUを使う場合は1時間で0.18ドル（約20円）。使用したデータの容量1GB当たり0.07ドル（約7円）も月額で別途請求する。 Visual Studio Codeは

Photo by Jexo on Unsplash はじめに Pythonは、主にそのシンプルさと習得のしやすさから、最近では非常に人気があります。 データサイエンスや機械学習、ウェブ開発、スクリプト記述、自動化など、幅広い分野で利用することができます。 この記事はかなり長いので、すぐ始めましょう。 50. filter()は新しいオブジェクトを返す my_list = [1, 2, 3, 4] odd = filter(lambda x: x % 2 == 1, my_list) print(list(odd)) # [1, 3] print(my_list) # [1, 2, 3, 4]

DeNA社内の技術共有会でFastAPIの便利さについて語った資料です。 ▼ 要点 ・機械学習の推論API立てる用途ならFastAPIが便利 ・型定義で開発UXばっちり ・ドキュメント自動生成でつなぎこみも円滑 ▼ ソースコード https://github.com/amaotone…

aws-lambda-powertools-pythonの実際の使い方をサンプルコードと一緒に紹介します。 こんにちは、クラスメソッドの岡です。 この記事は AWS LambdaとServerless Advent Calendar 2020 の7日目の記事です。 AWS Lambda Powertoolsとは？ Lambdaでの実装をサポートしてくれるライブラリです。 現在、ライブラリが提供されているのはPythonとJavaの2つになります。 ちなみに、DAZNからNode.js用の DAZN Lambda Powertools もでています。 動作確認環境 Python: 3.8.5 aws-lambda-powertools-python: 1.8.0 Serverless Framework: 2.15.0 主な機能 Logging LambdaのContextを埋め込んだログの

【短期集中連載】〈第3回〉何万回のコピペがゼロに！Excel作業を自動化するPythonプログラム実例 テレワークで上司から大量の単純作業を振られ、家で黙々と作業をこなすビジネスパーソンの救世主！　単純な事務作業の手間をなんと10分の１以下に圧縮する時短化ツール、Python。 『めんどうな作業が秒速で終わる！ Excel×Python自動化の超基本』（宝島社）の著者である伊沢剛さんにExcel×Pythonのすごさを解説していただく連載も、第３回を迎えました。 今回は、実際の作業を自動化するプログラムの一例として、「コピペ」のプログラムの動作を紹介します。Excel×Pythonのすごさを実感してみてください！ 第1回はこちら 第2回はこちら 複数のExcelシートにあるデータを１つのシートに統合！ Excel×Pythonの実例として、Excelブックの中にある複数のシートに入力された

時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、

本記事ではPython開発者向けにおすすめのテキストエディタであるVSCodeについてご紹介していきたいと思います。記事を最後まで読んでいただくことでPython開発者にVSCodeがなぜおすすめなのか理解することができることでしょう。 【公式HP】https://flxy.jp/ 90%以上がフルリモート案件週1〜3日程度の副業向け案件が多い自身のライフスタイルに合った働き方ができる希望に合わせてコーディネーターが最適な提案をしてくれる定期開催される交流会や勉強会で人脈を広げることができる＼ 最短60秒で登録可能！ ／ 無料会員登録 案件を探す 【土日リモートOK】Pythonを使った副業の始め方とおすすめの案件獲得サイト20選Pythonのスキルを活かして副業収入を得たい人向けに本記事では副業の始め方と週1,2日や土日リモートで働ける案件を扱うおすすめのサイトを現役エンジニア目線で厳選

VSCodeのPython拡張機能が更新されたと発表され、Jupyter Notebookの扱いが便利になったようなので確認してみました。 要約 VSCode上でPythonコード(拡張子.py)を#%%の区切り単位で実行できる 実行結果はコードと合わせてJupyter Notebook形式(拡張子.ipynb)で出力できる 逆に既に作成されたJupyter Notebook形式のファイルを#%%で区切られたPythonコードに変換することもできる つまりVSCodeのみでJupyter Notebookの新規作成や既存ファイルの編集を完結させられる 環境 OS : Windows10 (10.0.17134) Visual Studio Code : 1.28.2 VSCodeのPython拡張機能 : 2018.10.1 python : 3.6.6 jupyter : 1.0.0 j

Learn Languages 2018 というイベントで、最近のPythonについて発表してきました。 (一昨年まではLightweight LanguageでLLイベントだったのが、去年からLearn Languagesイベントになったらしい！) Python update in 2018 #ll2018jp from cocodrips www.slideshare.net せっかくなのでポイントだけでも書き起こして見ようと思います。 ここ1~2年で便利になった機能 1. The pathlib module (PEP 428) pathlibはファイルパスに関するモジュールで3.4で導入されました。 ただ、build-inのopenやos.pathモジュールがpathlib.Pathオブジェクトを受け入れられるようになったのがPython3.6(PEP519)となっています。 3.

こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 定期実行といえば真っ先にcronが思い浮かびますが、scheduleはcronを代替するPythonライブラリです。cronにくらべ読みやすく、非常にシンプルです。 windowsでも動作しますし、cronが使えない環境なんかでちょっとした処理をPythonで実行できたりするので、便利です。 scheduleのコンセプト ジョブのスケジュール実行は、標準モジュールを駆使して、実装することも可能です。ですが、scheduleを使うことでコードを非常にシンプルに保つことができます。 scheduleは「Python job scheduling for humans.」というコンセプトで作成されたライブラリです。直訳すると「人間のためのジョブスケジューラ」でしょうか。Rubyのclockworkにインスパイアされて作成されたようです。 けっこ

はじめに pythonにはcmdという非常に便利なクラスがある。これは簡単に言うと、オリジナルなコマンド待ち受けが作れてしまう。特に自分が気にっているのはアクションの補完機能が勝手に付加されるところ。 何かシンプルなツールを作る時、それは何かのファイルをパースしたり、簡単なデータを送ったり、もちろん普通にスクリプトで書いてもいいと思う。もし、シェルスクリプトなどで作るのが飽きたならば、気分転換でpythonのcmdクラスを使ってみてもいいかもしれない。 実装 ここではシンプルな実装にする。 from cmd import Cmd class testCmd(Cmd): prompt = "hoge) " def __init__(self): Cmd.__init__(self) def do_exe(self, arg): print "do anything" def help_exe

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