(編注：2020/08/18、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。) Pythonは高い人気を誇り、DevOps、データサイエンス、Web開発、セキュリティの分野で使われています。 しかし、速度に関しては高い評価が全くありません。 JavaとC、C++、C#、Pythonの速度を比べるには、どうしたらいいのでしょう？　答えは、実行するアプリケーションのタイプに大きく左右されます。完璧なベンチマークはありませんが、[手始めに比べる手段](https://algs4.cs.princeton.edu/faq/)としてはThe Computer Language Benchmarks Gameが適しています。 私は10年ほどthe Computer Language Benchmarks Gameを参照していますが、Java、C#、Go、JavaScript、C++などの他言

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

#参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c #概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython #デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ #デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う（実装に対して行わない） 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな（YAGNI） #変わるものを変わらないものか

本記事はU-TOKYO AP Advent Calendar 2017の17日目です. はじめに 年の瀬が近づき何かと出費がかさむ季節になりましたね. 財布の中も真冬です. 実は2ヶ月ほど前から年越しに備えて仮想通貨で資産運用をしています. 他の資産運用と比べたときの仮想通貨取引のメリットは「少額でも大きな利益を得るチャンスがあること」と「24時間365日取引ができること」でしょうか. ということで, その時に自動取引についていろいろと試行錯誤をしたので, 勉強したことをまとめて記事にしたいと思います. 具体的には, PythonでbitFlyerのAPIを叩いてチャートを描画し, 決められたアルゴリズムに従って自動でビットコインの売買をする, という一連の流れを紹介します. ごく簡単な紹介にとどめるので, その先は各々で試して自分なりのやり方を考えてほしいです. *僕は仮想通貨に関しても

『Pythonからはじめる数学入門』 5章　集合と確率を操作する の解説です。 5.1　集合とは何か 集合(set)、要素(element)といったキーワードの意味は、高校数学で出てきていますのでここでは省略します。 以下、Pythonで集合の演算方法をみていきます。 5.1.1　集合の構成 まず、集合は、sympyのFiniteSetをimportして構成します。 from sympy import FiniteSet s = FiniteSet(2,4,6) print(s) 結果 {2, 4, 6} #　{}　は集合を意味します 集合は、さまざまな要素をもつことができ、要素の個数は、len()で求められます。 from sympy import FiniteSet from fractions import Fraction s = FiniteSet(1,1.5, Fraction

皆さんこんにちは お元気ですか。アドベントカレンダー真っ盛りですね。 本日は「python Advent Calendar 2017」のアドベントカレンダー第5日です。 qiita.com 自然言語処理には様々なライブラリ（NLTKやCoreNLP）があります。 せっかくの機会として、本記事では紹介が少ないspaCyを紹介します。 spaCy spaCyとは spaCyはPythonの発展的な自然言語処理のライブラリです。 実際に使われていることを想定しており、英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語に対応しています。 トークナイザーは日本語もあるとのこと（確かJanomeで動作します）。 github.com 次のリンク先には他の自然言語処理ライブラリの アルゴリズムの観点や精度（Dependency parsing、Named entity comparison）が 載っており、他のライ

今回の記事は、前職消防士でゼロからプログラミングを始めた超未熟者の私が、異常検知ライブラリを作った話です。 なぜ作ったか マインド的背景 消防士を辞めてエンジニアに転職してから1年、いろんな技術に触れました。TensorFlow、scikit-learn、Dockerなどなど、必死になって使い方を覚えました。しかしだんだん、「これ、コマンド覚えてるだけで自分に何も技術身についてなくない？」という疑問や焦りが湧いてきて、自分は便利なツールを使いこなせるようになりたいんじゃなくて、いつの日かみんなが使って便利なツールを作る側になりたいんだ、ということに気づきました。そのような思いから今回初めてライブラリを作り、公開してみました。 データサイエンス的背景 世の中は時系列データで溢れています。ビジネスの場において、データの何かしらの変化の兆候を捉えて、いち早く意思決定をしたいという場面がよくありま

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに 本記事では、データサイエンティストを目指して勉強した半年間で学んだこと、気付いたことをまとめます。これからデータサイエンティストを目指して勉強する人の参考になればと思います。 #最初の一手 個人的にではありますが、最初はアプローチの理解から始めると思いますが、数式とプログラミングの両方を勉強する方が良いと思います。**数式→プログラミング or プログラミング→数式の順序はどちらでも良いと思いますが、プログラミング（フレームワーク）のみ**はやめた方が良いと思います。出力結果の解釈で苦労することになるので、理論、数式はしっか

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

この記事はなんなの プログラミングを始めたばかりで高速化の大枠が全くわからず意味不明なことをしていた在学時、こんな資料があったら良かったのになあ、と思って書いたもの。 書いて、在学時研究室に押し付けた後紛失したと思われていたものが発掘されたもの。 要約 ライブラリがあるならそれを使う。 ライブラリが無ければ、ボトルネック部分を探してそこだけ高速な言語で書きなおすか、可能なら事前コンパイルする。 最初から全てを Low-Level な言語で書くと大変、でも結果のプログラムは速い。 以下の時間の計測ではインポートにかかる時間は除いています。 使用するもの Python（3系） Numba Scipy Line Profiler Fortran（gfortran） QUADPACK QUADPACK以外の導入方法の説明は色んな所にあるので各自でお願いします。上3つに関しては、個人的にはAnaco

この記事は2年前の以下の記事のアップデートです。 前回はとりあえずデータサイエンティストというかデータ分析職一般としてのスキル要件として、「みどりぼん程度の統計学の知識」「はじパタ程度の機械学習の知識」「RかPythonでコードが組める」「SQLが書ける」という4点を挙げたのでした。 で、2年経ったらいよいよ統計分析メインのデータサイエンティスト（本物：及びその他の統計分析職）vs. 機械学習システム実装メインの機械学習エンジニアというキャリアの分岐が如実になってきた上に、各方面で技術革新・普及が進んで来たので、上記の過去記事のスキル要件のままでは対応できない状況になってきたように見受けられます。 そこで、今回の記事では「データサイエンティスト」*1「機械学習エンジニア」のそれぞれについて、現段階で僕が個人的に考える「最低限のスキル要件」をさっくり書いてみようかと思います。最初にそれらを書

- 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

タスク管理、してますか？ タスク管理アプリケーションとして有名な Wunderlist の API に Python で触ってみました。API の Document もしっかり書いてあるので扱いやすい API だと思います。認証は OAuth2 が使われています。 #1. 下準備 自分の Wunderlist のアカウントがあるのが最低条件です。 まず、自分のアカウントを使って下記ページにログインします。 https://developer.wunderlist.com/ その後、REGISTER YOUR APP をクリック 登録画面が出てくるので、必要事項を入力し、SAVEをクリック。後からでも変更できますが、NAME、APP URL、AUTH CALLBACK URL は入力必須です。 すると CLIENT ID と CLIENT SECRET が取得できます。 今回は簡略化のために

こんにちは、からあげ（id:karaage）です。愛知県でモノづくり系企業のエンジニアとして、愛する妻と子供のために日夜一生懸命働いています。また、本業とは関係なく、趣味で電子工作やソフト開発をしていて、作ったものや技術的な内容をはてなブログで発信しています。今回は、Amazon Dashボタン（Amazon Dash Button）をHackして面白いことをしようと思います。 ■ 「からあげDashボタン」のシステム概要 ■ ワンプッシュでお茶・お風呂を沸かしたり掃除をしたりする ■ ルンバに掃除をさせる ■ 家庭菜園の栽培写真をブログに自動投稿 ■ 「からあげDashボタン」専用ラベル作成 ■ 「からあげDashボタン」のIoTデバイスとしての可能性 ■ 著者プロフィール 関連エントリー Amazon Dashボタンは、お気に入りの商品をワンプッシュで注文できる便利なボタンです。「フル

今回は、たった30分で温湿度をセンサーを使えるようになり、Slackに投稿できるお手軽IoTを紹介します。 準備するもの 前提条件 配線する IncomingWebHook の有効化 Slackwebのセットアップ Slackwebのインストール Slack投稿テスト 温湿度センサーの測定値を取得する 温湿度センサーのサンプルプログラムを実行する 温湿度をSlackへ投稿する Slackへ投稿するためのPythonプログラムを作成する プログラムを実行し、温湿度の値をSlackへ投稿する Slackへ定期的に投稿する方法 まとめ：すぐにIoTをはじめたい人へ 準備するもの まずは、必要なセンサーとパーツを準備ができている状態からスタートします。 名称 型番 価格 販売元 温湿度センサー AM2302 (DHT22) 950円 秋月電子通商 ブレッドボード EIC-801 270円 秋月電子

はじめに こんにちは、Python界のテリー・ギリアムです。こんな記事を見かけて、Pythonの開発環境を作るのが面倒という認識が広まるのは良くないなあと思って書きました。ただの突っ込み記事です。 qiita.com そのツールほんとに要りますか？ 出だしにこんなセクションタイトルがありました。 その仮想環境本当に必要ですか？ たしかに仮想環境要らないひとは要らないよねっていうのは同意です。その場合、入ってるPythonのsite-packagesにどんどんパッケージがインストールされるだけなので、手動で消せる人はそれでいいし、そもそもパッケージのバージョンとか知るかって人はそのままパッケージインストールすればいいと思います。 とはいえ、複数のプロジェクトでパッケージのバージョンがぶつかったら困る人とかいるし、そういう人は仮想環境を使うことになるでしょう。で、件の記事ではいろいろなツールを

概要 Windowsマシン上にDocker Toolboxをインストールして個人用のアプリ開発環境を作ってみます。Windowsマシンそのものへのインストールツールは最小限にして、Docker Toolboxに含まれる仮想マシン上にDockerを使ってSonarQubeなどをセットアップしてみます。 2016.3.29 新しいインストーラ(DockerToolbox-1.10.3.exe)でやり直してみました。 前提としている環境 Windows 10 (7以上だったらいけるはず) Intel VT対応 (それ相当の仮想化テクノロジが使えればよい。最近のPCはほとんど対応しているはず。 ) 目指すこと JavaでのWebアプリ開発で使うだろう開発環境を構築します。構築するミドルウェア、ツールは以下のようなイメージです。 導入するDockerコンテナ Jenkins MySQL SonarQ

はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使

【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！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇‍♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい

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