はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検

ハイクラス求人TOPIT記事一覧実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス 実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス Pythonで広く利用されているWebアプリケーションのフレームワークにDjangoがあります。Djangoで開発を始める際に、プロジェクトの設定ファイルをどのように記述すれば運用が楽になるのか。『Python実践レシピ』の著書もある筒井隆次（ryu22e）さんによる寄稿です。 Djangoは、Python製のWebアプリケーションフレームワークです。もともとニュースサイトを管理する目的で開発が始まり、2005年7月にOSSとしてリリースされました。 Python Software Foundation（PSF）による調査「P

新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら

「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h

Top > ラーニング > 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」

概要 分析のためにデータ集めしていると、たまに マジか！? と思うサイズの CSV に出くわすことがある。なぜこんなに育つまで放っておいたのか、、、？ このエントリでは普通には開けないサイズの CSV を pandas を使ってうまいこと処理する方法をまとめたい。 サンプルデータ たまには実データ使おう、ということで WorldBankから GDPデータを落とす。以下のページ右上の "DOWNLOAD DATA" ボタンで CSV を選択し、ローカルに zip を保存する。解凍した "ny.gdp.mktp.cd_Indicator_en_csv_v2.csv" ファイルをサンプルとして使う。 http://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.CD?page=1 補足 pandas の Remote Data Access で WorldBan

はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き

業務でなくてはならないツールExcel。Excelのマクロを使って自動化することもできるが、Pythonを使うとより幅広いライブラリと併用できて非常に便利だ。とは言え、PythonでExcelを自動操縦する場合、「openpyxl」を使う方法と「pywin32」を使う方法の二台手法がある。ここでは、そのメリット・デメリットを比較してみよう。 Pythonの二大Excelライブラリを比較してみよう 「openpyxl」「pywin32」のどちらが良いのか？ PythonでExcelを操作して、業務の自動化をする場合、「openpyxl」を使う方法と「pywin32」を使う方法の二大手法がある。どちらにもメリットがある。 まず、どちらのライブラリを使う場合も、基本的なExcelのシートの内容を読み書きすることができる。しかも、双方ともオープンソースであり無料のライブラリだ。しかし、決定的に異な

2020-03-10 Update1: あなたの macOS には何種類のPythonが入っていますか？私は401種類でしたが。 Update2: わりかん がん保険 やってます 2020-03-15 Update3: タイトルが Window 10 だったのを Windows 10 に修正。無意識typoでした。 タイトルは煽りです。WSL Ubuntu 18.04 上にはpyenv経由で3種類+OS由来の2種類で合計10種類でした。 なぜこの記事を書こうとしたのか 背景を説明します。ひさびさにWindows 10を開いたのでセキュリティアップデートも兼ねて Visual Studio Comminity 2019 update や Microsft Store からのアプリのアップデートをよく確認せずに実行したところ、Git bash から python が起動しなくなってしまったので

京都大学学術情報リポジトリKURENAIでは、京都大学で日々創造される研究・教育成果をWebで公開しています。世界的に卓越した知的成果を社会へ還元することを目的として、2006年から図書館機構が運営している事業です。

Progateを一度やった程度のプログラミング初心者ですが、 何かWebアプリケーションを作りたいなぁと思い、Flaskを学ぶついでに サイゼリヤのメニューから1000円以内で組合せを出してくれるガチャを作りました。 2022.10.31 追記 Heroku有料化に伴い、以下をお知らせ致します。 LINE Bot版 サービス終了 Web版 旧アドレス（herokuapp.com）からのリダイレクト停止 2019.5.10 追記 Twitterで紹介頂いたようで、たくさんの方から反応を頂いていてびっくりしております！ メニューが古いままだと、何かと店舗側にもご迷惑をおかけしそうだったので、 本日時点でのグランドメニューに更新させていただきました。 非公式であることをご了承の上、店舗ではマナーを守って楽しんで頂ければ本望です！ （たくさん注文して食べ残す・・・などが起こらないことを祈ってます）

VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） 連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 FlaskはPythonでWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。今回から数回に分け、Visual Studio Code（以下、VS Code）とこのFlaskを利用して、Webアプリを開発するための基本を見ていこう。なお、本稿ではWindows版のVS CodeとPython 3.6.5を使用する（macOSでも動作を確認した）。 Flaskとは FlaskはWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。ここで「マイクロ」とは単なる「小規模なフレームワーク」ではなく、「コア機能はシンプル」で「拡張性がある」ことを意味している。

Python のイテレータとジェネレータという概念は意外と分かりにくい。 今回は、実は深い関わり合いを持った両者についてまとめてみることにする。 というのも、最終的にジェネレータを理解するにはイテレータへの理解が欠かせないためだ。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.6 BuildVersion: 16G1036 $ python --version Python 3.6.3 イテレータとは まず、そもそもイテレータとは何者だろうか。 それについて、いくつかの側面から考えてみることにしよう。 使い方から考える 最初は、使い方という側面からイテレータとは何かを考えてみよう。 このとき、答えは「要素を一つずつ取り出すことのできるオブジェクト」になる。 実際に、使い方からイテレータについて見ていこう。

from lxml import html import requests page = requests.get('http://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/giin/194/giin.htm') tree = html.fromstring(page.content) rep_names = tree.xpath('//a[contains(@href, "profile")]/text()') for name in rep_names: name_without_zenkaku_space = name.replace(u"　", "") if name_without_zenkaku_space[0] is not '[': print (name_without_zenkaku_space) # -*- coding: utf

経緯 この記事はPyCon JP 2017 Development Sprintsでの取り組みと、 その後の勉強会(Nagoya.Swift+ 9月度勉強会 - connpass)での取り組みをまとめたものです。 注記 下記の内容は2017年当時のものであり、現在ではよりよい方法があります。下記の内容に従って環境構築を行うのは、次の観点でおすすめできません。 pyenv が必要になるケースはかなり限定される一方、環境の構成に与える影響が大きいので導入には慎重になるべき Docker Container への接続を行った後のデバッグ手法については Remote Development でより容易に実現できる 例えば次に従うことで、Docker Container を開発環境として利用できます。 下記の内容は 2017 年当時の環境を知るための資料として残しますが、現在でもこの手順に従うことを

追記 2017/01/29 突っ込み記事を書いていただきました。ありがとうございます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 コメント欄で@shibukawaさんも述べられていますが、virtualenvとvenvはほぼ同じなので、実質はpyenv or virtualenv(venv)の２択だけど、virtualenvが既にデファクトスタンダードとして地位を確立しているとのこと。 記事内ではpyenv推しをしていますが、virtualenvを使うことにします。僕はライトPythonユーザなので周辺環境はできるだけデファクトに乗っかって楽をしたいので。 はじめに Pythonの環境構築について調べていると、タイトルに挙げたツール名を見かけることがあると思います。要は環境の隔離ツールなのですが、こういったツールは移り替わりが激しく、初級者にとっては何が何やらわかりません。僕自身そこま

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

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ●テキスト本体（PDF形式505ページ:3.97MB）　2026/02/11更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, multiprocessing, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, decimal, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re,

この記事は 2017/9 に書かれたものであり、2019/11/26 現在とは状況が変わっています。公式ドキュメント(日本語訳)を参照してください。 時代は pipenv や— うたがわきき🔰💊 (@utgwkk) September 5, 2017 もう誰も，requirements.txt や，source ENV/bin/activate に頭を悩まされる時代は終わった！ というわけで virtualenv の時代は終わり*1，pipenv の時代になりました． この記事は Python を書く人間が全員 pipenv を使うべきだという思いを込めて書きました．日本語で書かれた記事がまだぜんぜんないという事情もあります． pipenv とは Python のパッケージ管理ツールの pip と，環境切り分けツールの virtualenv を融合させたツールです．Ruby でいうとこ