PythonはIT分野の「十徳ナイフ」だ、ネットワークの管理もこれでバッチリ
ネットワークを管理するには、ネットワーク機器や回線の状態を常に把握し、状況に応じて適切に設定する必要がある。そのために必要な作業をすべて手作業で行うのは大変だ。 よく行うのが、入力する順番にコマンドを並べた手順書を作り、毎回その手順通りにコマンドを打ち込むやり方だ。これだと、コマンドの数が増えるに従って多くの手間や時間がかかるようになる。 それに加え、手作業だとミスも発生しやすくなる。設定に誤りがあっても、すぐにネットワークの挙動がおかしくなるとは限らない。後になって不具合が発生することも多い。こうした場合は、不具合の原因を調べるだけでも大変だ。 こうした作業をプログラムとして記述すれば、そのプログラムを実行するだけで作業が完了する。手間や時間が節約できるのに加え、手作業に起因するミスも起こらなくなる。 Pythonで作業を自動化しよう こうしたプログラミングによるネットワーク管理の自動化
Rubyのまつもと氏、「気分を害することもある。だからどうか建設的であってほしい」
オープンソースソフトウェアの開発においては、コミュニティメンバーからのコードのコントリビュートだけでなく、さまざまな立場の人々から「この機能がほしい」「この動作はバグではないか」といった意見が寄せられます。 有名なオープンソースプロジェクトであるほど、そうした多くの意見やコメントを受け止めつつ開発は進んでいくわけですが、そうした状況は一方でさまざまな気苦労を生むであろうことは容易に想像が付きます。 人気のあるプログラミング言語として知られるPythonの生みの親であるGuido van Rossum氏は2018年7月、Pythonを開発する過程で生ずるさまざまな意思決定の気苦労から離れたいとの理由で、Pythonにおける「優しい終身の独裁者」からの引退を発表しました。 ちょうど新バージョン「Ruby 2.6」が登場したばかりのRubyに対しても、米国の掲示板redditで「[whining
Python: 機械学習における不均衡データの問題点と対処法について - CUBE SUGAR CONTAINER
機械学習における分類問題では、扱うデータセットに含まれるラベルに偏りのあるケースがある。 これは、例えば異常検知の分野では特に顕著で、異常なデータというのは正常なデータに比べると極端に数が少ない。 正常なデータが 99.99% なのに対し異常なデータは 0.01% なんてこともある。 このようなデータセットは不均衡データ (Imbalanced data) といって機械学習で扱う上で注意を要する。 今回は、不均衡データを扱う上での問題点と、その対処法について見てみる。 なお、登場する分類問題の評価指標については、以前このブログで扱ったことがあるのでそちらを参照のこと。 blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.2 BuildVersion: 18C54 $ python
Freezing Python’s Dependency Hell in 2018
The challenge of managing dependencies in Python has been described by many different people. It’s a storied past, which has left a history of conflicting posts across the web. Even with state-of-the-art best practices, you can still end up in Dependency Hell when adding new dependencies, because there is an open issue for pip first reported in 2013 to implement dependency resolution. The usual se
VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」
VS CodeとFlaskによるWebアプリ開発「最初の一歩」：Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） 連載「Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング」 FlaskはPythonでWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。今回から数回に分け、Visual Studio Code（以下、VS Code）とこのFlaskを利用して、Webアプリを開発するための基本を見ていこう。なお、本稿ではWindows版のVS CodeとPython 3.6.5を使用する（macOSでも動作を確認した）。 Flaskとは FlaskはWebアプリを開発するための「マイクロ」フレームワークだ。ここで「マイクロ」とは単なる「小規模なフレームワーク」ではなく、「コア機能はシンプル」で「拡張性がある」ことを意味している。
How to send local files to Chromecast with Python
I have some files lying around in my computer with movies I want to watch. The process typically involves copying the file over to a pendrive, plug that into the TV and use the TV media player. This works very well, but I am lazy. It also happens that I have a Chromecast on my dumb TV. It would be very convenient for me to figure out a way of sending directly files from my computer to the Chromeca
循環複雑度を測定してくれるツールを作りました #Golang - Qiita
背景 僕はGoを書く前はPythonを書いていました。 Pythonにはflake8という色々便利なやつがいて、自分のコードがPython界の流儀に従っているかチェックしてくれます。 Goだとgofmtとかがほぼ同等の機能を提供してくれています。 ですが、flake8にあってgofmtにないもの。それはコードの循環複雑度を指摘する機能です。 循環複雑度とは これがあるとついつい長く書いてしまった関数なんかを洗い出してリファクタするための手がかりになったりします。 これをGoで使うためにGoで書きました。 すでにあるかどうかは知りません。 使い方 リポジトリ ビルドしてパスの通った場所に配置して実行すると (go:go-cyclomatic-complexity) kenshikamata% ./gocc -path ./complexity complexity/ast.go :Line
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
PythonによるExcel自動化は何がスゴい？インストールからコードサンプルまで実践詳解
http://www.tech-tech.xyz/archives/3067595.html