Build multi-platform apps in Python powered by Flutter | Flet
From idea to app in minutesAn internal tool or a dashboard for your team, weekend project, data entry form, kiosk app or high-fidelity prototype - Flet is an ideal framework to quickly hack a great-looking interactive apps to serve a group of users. Simple architectureNo more complex architecture with JavaScript frontend, REST API backend, database, cache, etc. With Flet you just write a monolith
【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita
動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ
FlaskでDigest認証をするとcurlでユーザーとパスワードを入れても認証されない
###前提・実現したいこと Flaskで作ったWeb APIにDigest認証をかけた際、curlで正しいユーザー名とパスワードを指定したら認証できるようにしたい 発生している問題・エラーメッセージ Flaskで作ったWeb APIにDigest認証をかけた際、curlで正しいユーザー名とパスワードを指定しても認証されません。何故なのでしょうか？ ブラウザでユーザー名とパスワードを入力した際はうまく認証され、正しいページが表示されます。 $ curl --digest -u a:a http://127.0.0.1:80 Unauthorized Access 1from flask import Flask, jsonify, abort, make_response, request 2from flask_httpauth import HTTPDigestAuth 3 4api =
【保存版】sikulixキーボード入力・ショートカットキーのコマンドまとめ～サンプルコード付き | AutoWorker〜Google Apps Script(GAS)とSikuliで始める業務改善入門
sikuliではキーボードの特定のキーを入力したり、2つのキーを同時で入力するといった操作をプログラムで書くことができます。 プログラムでキーボード入力をするために必要な記述方法を解説したいと思います。 キーボード操作でよく使用するコピペなどの書き方も紹介します。 sikulixのプログラムはキーボード操作が大切sikulixで自動操作するプログラムを書く場合、キーボード操作を活用することが大切です。 sikuliの自動化処理はマウス操作よりもキーボード操作を推奨する4つの理由 マウス処理の場合、OCR画像認識によって、アイコンやボタンを検知して操作を行います。 しかし、操作するソフトやWebページがバージョンアップ・リニューアルでプログラムが使えなくなります。 また、解像度の異なるPCでの自動プログラムの互換性が保てなくなります。 キー1個を入力する場合のコマンド記述法まず、キー入力する
組合せ最適化を使おう - Qiita
野菜の選び方はナップサック問題、乗り換え駅探索は、最短路問題といいます。典型問題は、よく研究もされているので、多くの場合、効率的な解法があります。あるいは、定式化がされているので、すぐ解くことができます。あとで、やってみましょう。ここで、あげている全ての典型問題の実行例は、典型問題と実行方法をご覧ください。 汎用問題 最近、私がやっているコンテナの仕事のお話しをします。 世界中の人たちが、いろいろなものを安く買えるのはコンテナ輸送のおかげです。中国などで生産したものを日本やアメリカやヨーロッパに、大量に安く運べるからです。でも、空のコンテナが、どんどんたまります。また中国に戻さないといけません。いつ、どこからどこに戻すかを決めるのが、最小費用流問題になります。ところが、最小費用流問題で表せない制約条件もあります。1 つが、カボタージュとよばれるものです。カボタージュというのは、国内のみの輸
高校生全員が「Python」を履修するかも。「情報科」における学習内容、Pythonやmicro:bitが例示に挙がりましたが致命的なミスが！→訂正されました - パパ教員の戯れ言日記
2019年5月27日追記：この記事のオチに使われている事態は修正された模様です。その点をご勘案の上、お読みください。 小学生では「プログラミング的思考」が導入される新学習指導要領ですが、高等学校では更に進みます。 高等学校においては、情報科において共通必履修科目「情報Ⅰ」を新設し、全ての生徒がプログラミングのほか、ネットワーク（情報セキュリティを含む）やデータベースの基礎等について学習 文科省の資料より 教育新聞の記事によれば、 情報科は現在、「社会と情報」か「情報の科学」を選択することになっている。全国的に、プログラミングが学習内容にない「社会と情報」のみを開設している学校が多く、情報科の専任教員を配置せずに他教科の教員が兼任で受け持つケースも少なくない となっていますが、新学習指導要領では、「情報Ⅰ」は必修になるので、全ての学校で指導されるはず。 そして、教員用の研修教材として文科省が
NVIDIAが｢この画像をあの画像っぽく｣できる高速で高品質なAIアルゴリズム｢FastPhotoStyle｣を公開
NVIDIAが｢この画像をあの画像っぽく｣できる高速で高品質なAIアルゴリズム｢FastPhotoStyle｣を公開2018.03.28 12:4531,133 たもり 本物かと見間違うクオリティ。 以前取り上げた雪原を草原に変えるAdobeのアルゴリズムなど、画風変換のアルゴリズムは何も真新しいものではありません。しかし、NVIDIAが発表したAIアルゴリズム｢FastPhotoStyle｣は、既存のアルゴリズムより各段に速い処理スピードを誇り、出来上がった画像のクオリティも高いのです。 FastPhotoStyleを開発したのは、 NVIDIAとカリフォルニア・マーセッド大学の科学者チーム。先月、｢A Closed-form Solution to Photorealistic Image Stylization｣という論文を発表しました。 PetaPixelによれば、従来のこういった
デザイン・コンピューティング入門 - Pythonによる建築の形態と機能の生成・分析・最適化 - | コロナ社
本書は，コンピュータによる建築形態の生成や分析を志す初学者が核となる基礎理論と計算手法をプログラミングしながら学べるように構成した。フリーのプログラミング環境を入手できる PythonとBlender を使用。 本書では，プログラム言語Pythonを用いて建築の研究や設計に用いられる代表的な数理的手法のいくつかを解説します。私たちは数理的手法を使いこなして建築の研究や設計に活用したいと思っている人たちを対象に，本書を執筆しました。形態生成，最適化，知識処理などの数理的手法の要点を説明し，それらをPythonによってプログラミングする方法を解説します。数理的手法の説明を読み，自分の手でプログラムを書いてみることが数理的手法を使いこなすための一歩になると考えています。 今日，さまざまな数理アプリケーションを手軽に用いることが可能です。内部でどのような計算をしているのかを知らなくても，データを入
Tornado Web Server — Tornado 6.3.3 documentation
¶ Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed. By using non-blocking network I/O, Tornado can scale to tens of thousands of open connections, making it ideal for long polling, WebSockets, and other applications that require a long-lived connection to each user. Quick links¶ Current version: 6.3.3 (download from PyPI, release notes) Sour
【Python】いつまでprintデバッグで消耗してるの？ - らっちゃいブログ
Python を初めて間もない頃、自分も print デバッグしてました。効率の悪さを認識しつつも、IDEを導入してデバッグする方法を調べてセッティングして、という手順が面倒でずっと放置してました。 // 普段は vim で開発してます そうこうしてたら print デバッグではどうにもならないバグにぶち当たり、仕方なくデバッグポイントを置く方法を調べたわけです。するとどうでしょう。 ソースコード中に以下の一文を入れるだけではないですか。 import pdb; pdb.set_trace() たったこれだけで、上の一文を挿入した行で処理が停止し、コンソール上でステップ実行が出来るようになります。最高かよ。 個人的にですが、デバッガー起動中によく使うコマンドとしては以下です。 コマンド 説明 s(tep) ステップイン n(ext) ステップオーバー r(eturn) ステップアウト l(
【Python】不動産のドメイン知識を得るために、業界の方々が紹介しているリンク集を自動投稿するブログを作った - 歩いたら休め
データ分析にはドメイン知識が必須です。 せっかく一生懸命分析しても、「あ、その結果ってそうなんだよ！でもありがたいけど、当たり前すぎて役にたたないなあ…」と言われ、がんばった成果が無駄になってしまうことも度々だとか。 売上がアップしても、その時期に自社のサービスが良くなったのではなく、実は業界全体が好景気だっただけだったということもあるそうです。これを意識しないと、間違った道にハマってしまうと思います。 「そのために最近住宅新報だとか全国賃貸住宅新聞」だとかのRSSを毎日チェックしてるんだよね」と不動産ポータルサイトでデータ分析している友人が言っていました。しかし、これらのサイトを見たところ、大小様々なニュースで溢れており、「何が重要で何が重要でないか判断できないなぁ…」と感じました。 というわけで、自動でいい感じのニュースを集めてくれるサイトを作ってみました。 fudosaninfo.h
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
関数型志向Python - LLまつり2013
Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ．kiki utagawa
iPhone, iPadで動くPython(脱獄不要) | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
Python のセットがすごい
~$ python -m timeit -n 1000 "[x for x in range(1000) if x in range(500, 1500)]" 1000 loops, best of 3: 28.2 msec per loop ~$ python -m timeit -n 1000 "set(range(1000)).intersection(range(500, 1500))" 1000 loops, best of 3: 120 usec per loop リスト内包が約235倍時間かかりますね。リストをセットにするのも時間かからないので、合併や、交差は絶対 set() を使ったほうがいいですね。 Update range(500, 1500) を 1000回くらいよばれてしまっているので、一回呼び出すようにすると、 28.2msec が 18.2msec になった。ま
シンプルで覚えやすい仕様，パワフルなPythonのWebアクセスモジュール request | TRIVIAL TECHNOLOGIES on CLOUD
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 みんなのブロックチェーンは，ブロックチェーンの入門書。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。 いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 みんなのIoTは，モノのインターネットと呼ばれるIoTの入門書です。IoTの基本について，読者に寄り添って優しく解説しました。裏テーマは一番とっつきやすいPython入門書。サポートページはこちら みんなのPython 第四版は，より分かりやすい入門書を目指し，機械学習やデータサイエンスの章も追加して第三版を大幅に書き換えました。Python 3.6にも華
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[Python] build-in objectに独自のメソッドを追加する禁断の果実
外部のファイルからimportすることによってpythonの循環参照起こらなくなる理由についてご教授ください
バグだらけのWebアプリケーションをDjango 2（Python 3）で実装してみました - Qiita
http://kwatch.houkagoteatime.net/blog/2014/08/24/python-pitfalls/