※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年

機械学習・データサイエンスのチートシート集、便利なものがたくさん出回っていますが、ちまちまブラウザからダウンロードしていたりしませんか？そんな貴方にお勧めなのがこちらのレポジトリ。 FavioVazquez/ds-cheatsheets https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets はい、クリックあるいはコマンド一つで100を超えるチートシートが一括でダウンロードできちゃいますね。以上、釣りタイトル失礼しました。 と、これだけではなんなので、個人的に有用性が高いと感じたものを、大きなサムネイル付きでまとめてみました。ソースとして、DataCamp及びRStudio公式ページの情報量は圧倒的なので、一読をお勧めします。 科学計算・データ操作・可視化 Python (NumPy/SciPy/Pandas/matplotlib/bokeh) Pyt

はじめに コードは理解しやすくなければいけない。 リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice) 作者:Dustin Boswell,Trevor Foucher発売日: 2012/06/23メディア: 単行本（ソフトカバー） コードの保守性や可読性を高めるために我々エンジニアはどんなことができるでしょうか？ テストを書く 推奨されているコードスタイルに準拠する コメントを書く DRY原則に則る 変更・拡張しやすく設計する ログを出力する・監視する 適切な命名をする etc... まだまだ意識すべきことはあると思いますが、上記の項目はエンジニアであれば恐らく一度は目にしたことがあるような内容であり、暗黙的に了承されたいルールです。 しかし、これらはただの心構えであり、体現するために実際には以下のような項目に落とし込む必要

年末年始の新幹線はすぐに予約で一杯になってしまう。最近はエクスプレス予約のWebサイトを使えばスマホやPCから即時予約できるようになったが、年末年始の「都合が変わって1週間前など新幹線を予約したい」みたいな状況では難しい。ぼくはエクスプレス予約の割引額が増えるJ-WESTカードを持っているのだけど、特にキャンセル待ちなどに優遇があるわけではないので、CYBER STATIONという空席確認Webサイトでじっといい時間の空席が現れるのを待つしかない。 というわけでPythonで解決しよう。 この記事は ふしみ Advent Calendar の10日目の記事です。 CYBER STATIONは (見た目的にも) パースがとても簡単そうなので、素直なスクレイピングが通用しそうだ。予約サイト (エクスプレス予約) は自動操作が難しそうだが、Pythonに空席状況を監視してもらって、空席が見つかっ

毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web

はじめに 当社にアルバイトに来ていた人（来春に新卒入社の予定）に「pandasを高速化するための情報は無いですか？」と尋ねられました。 このパッケージの使い方は多数の書籍やWebで体系立った記事で書かれています。 しかし、高速化に関しては体系的な情報源が思いつかなかったので、「実際に書いてみて、1つ1つチューニングするしかないです」としか答えられませんでした。 そこで、この方を始め、来春（2019年4月）にデータアナリストまたはデータサイエンティストになる新卒へ向けて、pandasの高速化に関する私の経験をTips集にしてお伝えしたいと思います。 この記事は今後も内容を充実させるために、Tipsを追加していきます。 この記事を読んだ後にできるようになること pandasでレコード数1000万件のデータでも1分以内で完了する前処理が書けるようになります。 その結果、1日中実行し続けなければな

PythonによるWebスクレイピングの実践入門を書きたいと思います。 概論的なところは除いて、フィーリングで理解していくスタイルで行きたいと思います。 ※追記 本記事は少し難しいやり方をとっていますが、学習すると言う意味ではとても価値あるものだと思います。 本記事を読み終えた後はこちらのテクニック編をご覧になるとサクッと出来たりします。 Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応 やること 最終的には「1時間ごとに日本経済新聞にアクセスを行いその時の日経平均株価をcsvに記録する」 プログラムを組んでみたいと思います。 注意 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧 何を使うの？ 言語:Python 2.7.12 ライブラリ:urll

はじめに 日々、StackOverflow や　Qiita や Medium らで pythonについてググっている私がこれ使えるな、面白いなと思った tips や tricks, ハックを載せていくよ。 簡単な例文だけ載せてくスタイル。新しいの発見次第、じゃんじゃん頻繁に追加していくよ。 これも知っとけ！これ間違ってる！ってのがあったら、コメント下さい。 このモジュルやライブラリーの関数とか基本/応用的な使い方を知りたいけど、自分で探すの面倒、英語意味不ってのがありましたらそれもコメントにどうぞ。私が代わりに調査 • 解析を努力致します。 簡単な例文を心がけてはいますが、なにせ読むな！見て感じろ！なくらい説明不十分なので、初歩的な関数の使い方などのpython知識を所有しているとすんなり理解しやすいかと思います。多分。 注:リンク先は全て英語です。PEP8をいつかは読みましょう。良いスタ

こんにちは、芝田 将 ( @c_bata_ ) です。 この資料はPyCon JP 2016で行った 「基礎から学ぶWebアプリケーションフレームワークの作り方」 の書き起こし資料です。 誤字等があれば、Issue or PRをお待ちしております。 はじめに¶ この資料では200行に満たないシンプルなWebフレームワークの作り方をボトムアップで解説します。 テンプレートエンジンとしてJinja2を使ったりもしますが、基本的にはPythonの標準ライブラリのみを使っています。 FlaskやDjango等を使ったWeb開発の経験があり、基本的なHTTPの知識があれば読み進められるんじゃないかなと思うのでぜひチャレンジしてみてください。 本資料を読み終えた方はBottleやDjango、筆者の公開している Kobin というフレームワークのコードを 読んでみたり、自分でWSGIフレームワークを実

Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 26 2018, 19:50:54)

2018-07-15 13:20:58,410 - INFO - icrawler.crawler - start crawling... 2018-07-15 13:20:58,411 - INFO - icrawler.crawler - starting 1 feeder threads... 2018-07-15 13:20:58,412 - INFO - feeder - thread feeder-001 exit 2018-07-15 13:20:58,412 - INFO - icrawler.crawler - starting 1 parser threads... 2018-07-15 13:20:58,413 - INFO - icrawler.crawler - starting 1 downloader threads... 2018-07-15 13:20:5

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記 【2020年版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 また、Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academyをnoteでも書きましたが、3/17日からほとんどのコンテンツを永続的に無料で利用できるよう致しましたので、是非使って頂けますと幸いです。 AI Academy Bootcamp 我々が提供している個人向けオンラインAIブートキャンプのご紹介です。 AI Academy Bootcamp AI

4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P

NumPyは、多次元配列を扱う数値演算ライブラリです。機械学習だけでなく画像処理、音声処理などコンピュータサイエンスをするならNumPyを学んでおくことで、あなたの日々の研究や開発の基礎力は格段にアップするはずです。 プログラミングの初心者から、Webエンジニア、これから研究する人など、初学者にも分かりやすく優しく説明することを心がけて必要な知識が身につくように解説しています。 腰を据えて学習する時間と余裕のある方は、Step1から順に進めていくことで、苦手意識のあった方でも一通り読み終わる頃には理解できなかったPythonとNumPyのソースコードがスラスラと読めるようになるはずです。 上級者の方は、分からない記事だけ読むだけでも、力になると思われます。あなたのプログラミング能力を向上する手助けになることをお約束します。このサイトを通して、コンピュータサイエンスに入門しましょう。 Ste

【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～Pythonスクレイピングpandasデータ分析 やりたいこと はてなブックマークで、Python記事を検索しトレンドを分析 はてなブックマークにSeleniumでログイン ブックマーク数をスクレイピング 時系列比較を行う バズるタイトルを分析 実装方法 詳しくは下記記事を参考にしてください。Pandasを利用したデータ分析まで載せています。 【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ 実装 from selenium import webdri

注：この猫ちゃん画像は昔私が撮影した猫ちゃんで、ネットから落とした画像ではありません 追記：現在このスクリプトは使用できないようです Yahoo画像検索の仕様が変わったらしく、2018/08/12 の時点でこのスクリプトは使用できないようです。仕様が変わると適用できなくなるのは、スクレイピングのスクリプトの宿命ですね。今のところ対応の予定はありません。申し訳ございません。 ネットから画像収集しようとしたら意外に大変だった 最近、以下で書いているように機械学習に興味津々だったりします。 機械学習やディープラーニングを試していると、やっぱり試したくなるのが、チュートリアルで使用しているデータセット以外のデータにも同じ手法が適用できるかどうかですね。 とりあえず画像をネットから収集しようかなと思い、googleの画像検索の結果を一つ一つ右クリックで落とし始めたのですが、どう考えても非人間的過ぎま

はじめに 今回はpythonによる画像処理のお話です。 普段仕事ではRubyメインなのですが、最近趣味でpythonを勉強しはじめ、画像を加工するのが意外と簡単だと分かったので、簡単な画像処理について書いてみました。 pythonについてはまだまだ勉強中なので、python的にはこうは書かない、これだと処理が遅い、コードが汚いなどなどありましたら、コメントで教えていただけると幸いです。 また、以下のコードではpythonのライブラリ、numpy, pillowを使用しています。 著者の環境ではwindows10上でAnaconda3を使用しているため別途インストールは不要でしたが、実行する際は必要に応じてインストールをお願いします。 画像処理の概要 画像の加工は単純に各ピクセルの色を画像の端から端まで順番に変更することで実現しています。 そこで、まずは画像ファイルを読み込み、操作しやすいよ

- 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

2017/02/03 JaSST’17 Tokyo