Pythonに用意された3つの開発環境、どれか迷ったらチャートで選ぼう
Pythonのプログラミング環境には複数の選択肢がある。この特集では、3つの代表的なPythonプログラミング環境を取り上げ、それぞれの特徴や構築方法などを解説する。 Pythonのプログラミング環境にはいろいろな選択肢があります。目的に応じて環境を使い分けることで、プログラムをスムーズに開発できます。おすすめなのは、いくつかの環境を実際に使ってみて、各環境の使い方や特性を知っておくことです。 そこで本稿では、3つの代表的なPythonプログラミング環境を解説します。「CPython」と「Anaconda」と「Google Colaboratory」（以下、Colab）です。 3つそれぞれについて、環境を構築する際のポイントや、環境をカスタマイズする方法を説明します。本稿を通じて、ぜひ気に入ったプログラミング環境を見つけてください。 なお、本稿ではWindows 11／10のパソコンを使う
筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai
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Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
Python 3.8 の概要 (その1) - Assignment expressions - atsuoishimoto's diary
古来、Pythonでは「代入は文であるべき！」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e
PythonプログラマがGo言語を使った感想 - ワザノバ | wazanova.jp
https://medium.com/p/3228b624c946 PythonプログラマのBrett CannonがプライベートのプロジェクトでGo言語を使ってバックエンドを開発してみた感想をシェアしてます。 Go言語のポイントは生産性をあげるためにある程度のコントロールを諦めることにあるが、C++支持派は、そのコントロールを諦めたくないので、Go言語には移らない。しかし、Python/Rubyの開発者は、生産性のためにローレベルのコントロールを諦めることに慣れてるので、ローレベルのスピードを上げるために、ハイレベルのconstructを諦めることは気にしないのではないか。 個人的には、トレードオフというのは好きでないので、Pythonを使う選択肢があるときは、スピードを優先するためにPythonを諦めてその柔軟性に頼れなくなる前に、PyPyとの比較をしたいころ。とはいえ、Go言語にもア
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