「Python ゼロからはじめるプログラミング」サポートページ本教材は、個人的な用途で自由に使用できるだけでなく、「Python ゼロからはじめるプログラミング」を大学や専門学校での授業、または企業などでの研修の教科書として採用された教員・指導員が、授業などで活用することもできます（授業の進め方などに応じて改変いただいて結構です）。 ただし、民間企業が商用、ビジネス目的で利用する際には別途許諾が必要ですので、著者までご連絡ください。
PDFをpythonで生成してみる
ホーム PDFをpythonで生成してみる 便利なモジュールがあるので、PDFを作ることがとても楽にできるんだということを示してみます。ラベルシート台紙なんかに印刷するものを想定。説明は、pythonがちょっとは分かっている人に向けて書いています。でも、分からなくても、簡単なんだろうなー、という印象は持てると思います。 Linuxなんかでもできることは確認済みだけど、ここではWindows上でやります。はじめるにあたって、pytnonの2系(2.6とか2.7)をマシン上にインストールして、PILっていう画像操作ライブラリと、reportlabっていうPDF生成ライブラリをそれぞれインストールしておきましょう。PILはすぐに必要にはなりませんが、画像をPDFに貼るときに必要になってきます。 PIL reportlab 上のそれぞれのサイトで、Windows用の、使っているpythonと同じバ
Host, run, and code Python in the cloud: PythonAnywhere
Get started for free. Our basic plan gives you access to machines with a full Python environment already installed. You can develop and host your website or any other code directly from your browser without having to install software or manage your own server. Need more power? Upgraded plans start at $5/month. Start running Python online in less than a minute! » Watch our short video » Not convinc
Flask-Login 0.7.0 documentation
Flask-Login# Flask-Login provides user session management for Flask. It handles the common tasks of logging in, logging out, and remembering your users’ sessions over extended periods of time. It will: Store the active user’s ID in the Flask Session, and let you easily log them in and out. Let you restrict views to logged-in (or logged-out) users. (login_required) Handle the normally-tricky “remem
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
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。
N番目の素数を求める - すぎゃーんメモ
SNSなどで話題になっていたので調べてみたら勉強になったのでメモ。 環境 Pythonでの実装例 例1 例2 例3 エラトステネスの篩 Rustでの実装例 試し割り法 エラトステネスの篩 アトキンの篩 おまけ: GMP Benchmark 高速化のテクニック 上限個数を見積もる Wheel factorization オチ Repository References 環境 手元のMacBook Pro 13-inchの開発機で実験した。 2.8 GHz Intel Core i7 16 GB 2133 MHz LPDDR3 Pythonでの実装例 例1 最も単純に「2以上p未満のすべての数で割ってみて余りが0にならなかったら素数」とする、brute force 的なアプローチ。 import cProfile import io import pstats import sys def m
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造が同時期に同じ方針で性能改善されてた話 - hnwの日記
PHPとPythonとRubyの連想配列のデータ構造がそれぞれ4〜5年ほど前に見直され、ベンチマークテストによっては倍以上速くなったということがありました。具体的には以下のバージョンで実装の大変更がありました。 PHP 7.0.0 HashTable高速化 (2015/11) Python 3.6.0 dictobject高速化 (2016/12) Ruby 2.4.0 st_table高速化 (2016/12) これらのデータ構造はユーザーの利用する連想配列だけでなく言語のコアでも利用されているので、言語全体の性能改善に貢献しています1。 スクリプト言語3つが同時期に同じデータ構造の改善に取り組んだだけでも面白い現象ですが、さらに面白いことに各実装の方針は非常に似ています。独立に改善に取り組んだのに同じ結論に至ったとすれば興味深い偶然と言えるでしょう2。 本稿では3言語の連想配列の従来実
今時のPythonはこう書く2020 - Qiita
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
東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
今シンガポールにいますLineBotを作成し、記憶に残る仕事をしたい物語 - Qiita
「ごめん、同級会にはいけません」 強烈なインパクトを持つこのCM。 これが大好きなので、同級会に誘うと 「今、シンガポールにいます」と 返事を返してくれるLineBotを作ってしまいました。 さらに、ドヤァ感をよりいっそう高める仕様をいろいろモリこみ、 地図には残らなくても、使った人の記憶に残る仕事にしたいと思います！ クソアプリ Advent Calendar 2019 の４日目です。 と、書くまでもなくタイトルから漂うクソアプリ感 使い方： ① 同級会を開く ② おもむろにLineを立ち上げ「綾乃、いまどこ？」と聞く ③ 「ごめん、同級会にはいけません～～～以下略」と返信が来る ④ 「え、シンガポールだって」という感じでみんなでのぞきこむ 実行した時の様子： ※親切に、シンガポールの地図を示してくれる（地図に残る仕事） 他にも形態素解析などの無駄な機能を満載。 LineBot作成のノウ
なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco
新しい言語に移行するのは常に大きな決断です。その言語をよく知る人がチームメンバーに1人しかいない時などは特にそうです。今年の初め、我々は Stream の主要言語を Python から Go に切り替えました。この記事では、なぜ私達が Python から Go に移行しようと決断したのか、その理由を説明します。 Go を使う理由 理由1 - パフォーマンス Go は速いです! Go は極端に速い。そのパフォーマンスは Java もしくは C++ に匹敵します。私達のユースケースでは、Go は Python より30倍速いです。Go と Java を比較したベンチマークはこちらです。 理由2 - 言語パフォーマンスの問題 多くのアプリケーションにとって、プログラミング言語は、単にアプリとデータベースを繋ぐものにすぎません。言語そのもののパフォーマンスは通常あまり重要ではありません。 しかしな
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理インターフェース用の最新のレスポンシブテンプレート. django-suit - Django Admin インターフェースの代替 (非商用の場合のみ無料). django-xadmin - Django 管理者のドロップイン置換. jet-bridge -
開発やデバッグが捗るPythonライブラリ6選 - Qiita
目次 概要 動作環境 紹介するPythonライブラリ flake8 pyformat isort mypy bpython ipdb 最後に 概要 仕事でよくつかうパッケージからプライベートで開発するときに、必ずインストールしているパッケージをまとめて紹介してみた。 データサイエンス系の人はJupyterを使うと思うのでWeb開発向きだと思います。 DjangoなどWebフレームワークを使うときは便利な専用のパッケージもありますが本記事には記載してないです。 パッケージ管理はPipenvやpoetryなど有名なものがあるがこの記事では書いてないです。 動作環境 筆者の動作環境。 環境に依存したパッケージはないはずだが念の為。 MacOS Python 3.8.0 anyenv 1.1.1 pyenv 1.2.15-1-g49bf5952 紹介するPythonパッケージ flake8 プロジ
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GitHub - 3b1b/manim: Animation engine for explanatory math videos
Pythonで学ぶ米国株 ⇔ 米国株で学ぶPython
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プログラミング言語「Python」の人気が止まらない理由とは？ 人気ランキングから見えてきたこと
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019