Playwright が昨年１年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン

(更新日：2019/8/17  コメントをいただいての追記、表記ゆれ等修正をしました。） Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました 勉強のきっかけ 試験勉強前の私の知識 勉強の期間 勉強のステップ その１ ネットの先達の意見を参考にする その２ 『独学プログラマー』を読む その３ PyQをやる その４ 公式テキストを読みながらColaboratoryでコードを動かす その５ DIVE INTO CODEで模擬試験を受ける 試験当日と感想 Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました これから試験を受ける方の参考になればと思い、合格までのことを書きます。久しぶりに試験を受けたのでなかなか大変でした。 勉強のきっかけ Pythonを使ったデータ分析と業務の自動化に興味があるので。VBAでエクセル作業を自動化するのは仕事でやっていたのですが、場当たり的な勉強ですませていま

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【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勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、

2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 （エンジニアなら）誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては（小難しい的な意味で）ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください！ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄

2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ

昨日公開した Pythonのガベージコレクション にこんな突っ込みをいただいた。 マークアンドスイープGCじゃないそうです PythonのGarbageCollection http://www.narihiro.info/translate/garbage_collection_for_python_jp.html 確かに、Pythonで使用しているのは教科書で言うマーク&スイープとは異なるアルゴリズムである。上記のページにあるように、いわゆるマーク&スイープは、ルートオブジェクトと呼ばれる生きていることが確実なオブジェクトを見つけ出し、そこから参照されているオブジェクトをどんどん探り出して、最終的に誰からも参照されていないオブジェクトをあぶり出すというものだ。Pythonではルートからオブジェクトを探すというアプローチを取っておらず、私も会場の説明では「マークアンドスイープの一種」のよ

※この記事には映画「The Social Network」のネタバレがそれなりに含まれています．これから映画を観る予定の方は逃げた方が賢明です． 最近ブログで宣言した通り，入門 自然言語処理を読みつつPythonのNLTK(Natural Language ToolKit)を使った自然言語処理について勉強中．入門 自然言語処理はPythonをロクに触ったことがない私でもちゃんと理解しながら読み進められるようになっているのが嬉しい． ところで，少し前に映画「The Social Network (ソーシャル・ネットワーク)」を観て，登場人物の台詞や行動がなかなか面白くて気に入ったのだけど，この脚本が映画の公式サイトで公開されていることを最近知った．映画の脚本となると，特徴的な表現が多く文章数もそれなりにあるので，興味深いコーパスになり得るのではないかと思う． というわけで，NLTK習い立ての

gumiの粟飯原です。 データマイニングやってます。しかしながら最近はあまりデータをいじる時間がなく社内でプレゼンばかりする日々で、社内でも私がなにやってるのかわからないというもっぱらの評判。そこで今回は一応データ解析もやってはいるんだよということを内外に主張するためにもデータマイニングの話をしようと思います。 アプリの基本的な日々の統計データ取得などは別の方々はやられているので、私からはhadoopを使った大規模解析の話や、そこで得られたデータを分析する環境の話をしたいと思います。コードを併記した具体例などは今回載せられないのですが、今後また紹介していければと思います。 大規模データの解析 日々のログ解析やDB解析はcronによる処理で毎朝レポーティングを行っているのですが、新しい情報を過去のアクセスログからまとめてどかんと取得したいと言う時はHadoopによる大規模解析を実行しています

Pythonを使ったプログラミングについて、今回から解説します。PerlやRubyと比べると、Pythonは日本ではまだマイナーな印象がありますが、「Google三大言語」（C++、Java、Pythonのこと）のひとつでもあり、Facebookをはじめとしたメジャーなサイトでの事例が急速に増えていることから、日本でも今後普及する可能性が高いです。私が社長をしているゼロスタートコミュニケーションズという会社では、設立当時（4年ほど前）から自社製品にはPythonを使っており、ここ半年間、周囲でPythonを使用しているケースが増えているのは嬉しい限りです。 Pythonに限らず、プログラミング言語が日本で普及するかどうかの鍵を握っているのは、（幸か不幸か）日本語情報の多寡であると思います。Rubyの事情は正直よくわかりませんが、たとえばPerlがこれだけ日本でメジャーになったのは、Perl

この記事読んで以来、ずっとTitaniumをいじっていました Ruby,Python,PHP,JavaScriptでマルチプラットフォームなデスクトップアプリを簡単に作成する Appcelerator Titanium Desktop - 仙台 Rails Vim JavaScript社長 Titanium Desktopの何がすごいって、Webkitベースなのでhtml/css/javascriptのweb標準技術が使えて、さらにはKrollというライブラリがそれぞれの言語の仲立ちをし、名前空間を共有しそれぞれのライブラリを呼び出せるそうな。なにそれきもい。 僕は完全に が使えるwebkitとしか見てなくて、GUIライブラリが貧弱なPythonだと、十分有力な選択肢に入ると思われます。一度作ったものはクロスブラウザで使えるし。 簡単なTwitterクライアントを作ってみた あっさりできま

GT Nitro: Car Game Drag Raceは、典型的なカーゲームではありません。これはスピード、パワー、スキル全開のカーレースゲームです。ブレーキは忘れて、これはドラッグレース、ベイビー！古典的なクラシックから未来的なビーストまで、最もクールで速い車とカーレースできます。スティックシフトをマスターし、ニトロを賢く使って競争を打ち破る必要があります。このカーレースゲームはそのリアルな物理学と素晴らしいグラフィックスであなたの心を爆発させます。これまでプレイしたことのないようなものです。 GT Nitroは、リフレックスとタイミングを試すカーレースゲームです。正しい瞬間にギアをシフトし、ガスを思い切り踏む必要があります。また、大物たちと競いつつ、車のチューニングとアップグレードも行わなければなりません。世界中で最高のドライバーと車とカーレースに挑むことになり、ドラッグレースの王冠

Phython は、PHP だけで実装された Python の処理系です。になる予定です。 名前から思いついて最近こつこつ作ってきましたが、今のところ、組み込み関数とかはまったく実装されておらず、またスクリプト中でクラス定義もできないなど、ほんとに基本的なものしか動作しません。とはいえ、アーキテクチャの大枠は固まってきたのではないかと思うので、ここらへんで。 以下デモ:

http://groups.google.com/group/comp.lang.python/browse_thread/thread/314a3043ea63319f/ unicode vs s.decode unicodeはLOAD_GLOBALで、s.decodeはLOAD_ATTRでスタックに積まれる。で、LOAD_GLOBALの方が速い。 さらに言えば、何度もデコードを行うのであれば u = unicode のようにローカル変数にするとさらに速くなる。LOAD_ATTRやLOAD_GLOBALは最適化で消すことが出来ないので、明示的にローカル変数に束縛することはCPythonに限らず有効な手法だ。 'utf8' vs 'utf-8' 単なる1タイプの問題だけど、内部的には 'utf-8' が利用されており、 'utf8' を使うと 'utf-8' だと判断するのに1クッション必