[B! python] vesikukkaのブックマーク

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pythonに関するvesikukkaのブックマーク (45)

Pythonのパッケージ管理の中級者の壁を超える stapy#98
以下のstapy#98にて発表したスライドです https://startpython.connpass.com/event/296755/ PythonのPackage Managerを深く知るためのリンク集 https://gist.github.com/vaaaaanquish/1ad9…
vesikukka 2023/10/13
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Pythonの「仮想環境」を完全に理解しよう
Pythonで必ずお世話になる「仮想環境（venv）」のしくみを「完全に理解」しましょう！イベントページ：https://studyco.connpass.com/event/292513/ 関連記事：Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう（https://zenn.dev/o…
vesikukka 2023/09/05
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Python 早見帳が SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりました | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Python 早見帳が SageMaker Studio Lab からすぐに学べるようになりましたみなさんこんにちは。AWS Japan ソリューションアーキテクトの関谷侑希です。 AI/ML の技術が大好きで、現在は交通・物流・旅行・不動産・建設業界のお客様に対し技術支援をしています。 AI/ML 技術の支援をする中で伺う悩みの１つにキャッチアップをどうすればよいか、というものがあります。このブログの読者の中には、上司から AI でいい感じにやってくれと言われた、非 AI/ML エンジニアの方もいらっしゃるのではないでしょうか。そんな駆け出しエンジニアの方に向けて、今回はとっておきの教材をご紹介します。 Python 早見帳とは Python 早見帳は東京工業大学の岡崎直観先生が作成された Python の入門教材です。今回、岡崎先生の
vesikukka 2022/07/12
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Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)
Python だけで作る Web アプリケーション第一弾です。HTML/CSS/JSを使わずに、PythonだけでUIを含むWebアプリケーションを作ります。
vesikukka 2022/05/30
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Pythonでの開発・CI/CDの私的ベストプラクティス2022
はじめに 2021年、Pythonで複数の暗号系ライブラリを開発してPyPIで公開してきました。その過程で、setuptools、flit、poetryと、幾つかのパッケージ管理をわたり歩き、GitHub上でのCI/CDも色々試す中で私的なべスプラが定まってきたので、2022年初に備忘録としてまとめておきます。具体的には、pyenv、poetry、pre-commit、tox、GitHub Actions を活用し、低コストで（＝なるべく自動で）、高品質のプロダクトをPyPIにデプロイする方法・設定を共有します。個別のツールの記事はよく目にするのですが、開発ライフサイクル全体をカバーする記事がなかなか無かったので。開発環境の整備 - pyenvで複数のPythonバージョンでの開発環境を整備パッケージ管理 - poetry/pyproject.tomlでの一元的なパッケージ管理静的
vesikukka 2022/01/06
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開発
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Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである．本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している．コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである．本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを圧縮ファイルでダウンロードすることができる．ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である．作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
vesikukka 2021/12/13
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はじめに — 機械学習帳
import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.it em()) print(w.grad)
vesikukka 2021/12/10
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東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門東京大学数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython 本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門　東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
vesikukka 2021/05/02
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Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
vesikukka 2021/04/24
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pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
vesikukka 2021/03/30
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Python による大規模ゲーム開発環境～Cyllista Game Engine 開発事例～
2020/09/02 CEDEC2020
vesikukka 2020/12/08
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ゼロから学ぶ Python
ホームホーム 1. Python を始める 2. 基本仕様 3. クラス 4. モジュールとパッケージ 5. ファイル操作 6. 例外 7. ジェネレータ 8. テストこのサイトは Python を学ぶ人向けのオンライン学習サイトです。対象¶ Python を初めて学ぶ人プログラム言語を 1 つ以上経験したことのある人関数やクラス・オブジェクト指向に対する知識をある程度前提にします。 Python の特徴¶ 学習コストが低い標準ライブラリが非常に豊富インデントをすることが言語仕様になっている Python のバージョンについて¶ 2.x.x: 2020 年 1 月 1 日でサポート終了 3.x.x: 現行バージョン 2.x.x 系は新規開発では使用すべきではありません。このサイトでは 3.x.x をベースに説明を行います。
vesikukka 2020/11/24
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Python 3.9 時代の型安全な Pythonの極め方 / Mastering Type Safety in Python 3.9 Era
PyCon JP 2020 の「Python 3.9 時代の型安全な Python の極め方」の発表資料です
vesikukka 2020/08/28
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初心者必見！PythonをLinuxで使うための環境構築を調べてみた
AI（人工知能）や機械学習の分野でいま絶大な人気を誇っているプログラミング言語があります。それは「Python」と呼ばれるプログラミング言語。豊富なライブラリ群とシンプルな文法で、初学者にも学習しやすいプログラミング言語としても知られています。そのPythonはWindowsをはじめとして、MacやLinuxなどあらゆるOSで利用できるのも特徴のひとつです。今回は、そんな中でもLinuxにスポットを当ててPythonの環境構築について詳しくお話していきます。実際にPythonをLinuxにインストールする方法から、PythonをLinuxで使うメリットまで、Linuxユーザーの方必見の内容をご紹介しましょう。
vesikukka 2020/07/18
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Python at Netflix
By Pythonistas at Netflix, coordinated by Amjith Ramanujam and edited by Ellen Livengood As many of us prepare to go to PyCon, we wanted to share a sampling of how Python is used at Netflix. We use Python through the full content lifecycle, from deciding which content to fund all the way to operating the CDN that serves the final video to 148 million members. We use and contribute to many open-sou
vesikukka 2019/04/30
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Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ
vesikukka 2019/04/17
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PythonからProcessingへソケット通信でデータを送る - Qiita
概要簡単にプロトタイピングをするときに、ややこしい処理をPythonに、描画をProcessingに任せると楽に作れる。良い連携の仕方を探してたら、ソケット通信でシンプルに作れた。もっと良い方法があったら教えてください。コード PythonからProcessingへ、一方的にテキストメッセージを送るだけのコードを、サンプルとして以下に。Processing側を先に立ち上げて、続けてPython側を実行すると、Processingの標準出力にメッセージを出力する。 Processing(受信側) import processing.net.*; int port = 10001; // 適当なポート番号を設定 Server server; void setup() { server = new Server(this, port); println("server address: "
vesikukka 2019/03/04
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Python環境構築ベストプラクティス2019
Python環境構築ベストプラクティス2019 Published at: 2019-02-18 / Updated at: 2019-05-14 Web上には新旧さまざまなPython環境の構築の方法が乱れており, 正しい情報にたどり着けない人がいて不憫なので2019年2月現在のベストプラクティスをPythonを使いたい人の属性ごとに紹介したいと思います. 自分がどのような環境を作ればいいかわかったなら公式ドキュメントというほぼ絶対的な1次資料を元に最高の環境を作っていきましょう. For Beginners とりあえずPythonを勉強してみたい, 手軽に手元にあるデータを解析してみたいという人はこちらです. プログラムをガリガリ書いていくのではない場合, 自分のPCに環境構築する必要はありません. Googleが提供しているColaboratoryを使いましょう. 苦労することなくP
vesikukka 2019/02/20
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決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとはより良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
vesikukka 2018/10/01
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AWS Lambda（Python）の開発環境・テスト・デプロイ・CI 考察 | DevelopersIO
作るものヒーローを管理する Lambda Function を書きます。ヒーロー情報は DynamoDB のヒーローテーブルに格納するものとします。リポジトリは以下。 * Python Lambda SAM + SAM Local Project コーディング作業すべてはコードを書くところから始めます。いきなりプロジェクトルートにファイルを置いて書き始めるのも良いですが、後々テストやデプロイも行うことになるので少し整理してみます。以下のようにしました。 . ├── buildspec.yml ├── deploy.sh ├── docker-compose.yml ├── environments │ ├── common.sh │ └── sam-local.json ├── integration_test.sh ├── requirements.txt ├── src
vesikukka 2018/03/09
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