プログラマーを30年間やってきた経験から学んだことまとめ
プログラマーにとって「どうすればより効率よくプログラムを組み上げられるのか」は常に頭を悩まし続ける問題の1つとなっていますが、その道のエキスパートであるエンジニアのジュリオ・ビアソンさんが30年間ソフトウェア開発に携わってきた経験から学んだことについてブログにまとめています。 Julio Biason .Net 4.0 - Things I Learnt The Hard Way (in 30 Years of Software Development) https://blog.juliobiason.net/thoughts/things-i-learnt-the-hard-way/ ビアソンさんは多数ある「学んだこと」を以下の3つに大きくわけてまとめています。 ◆ソフトウェア開発について ◆チーム・仕事について ◆個人的なことについて これからプログラマーになろうとしている、あるいは
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
【レポート】AWS における安全な Web アプリケーションの作り方 #AWS-55 #AWSSummit | DevelopersIO
この記事では、5月12日に行われた AWS Summit Online 2021 のオンラインセッション『AWS における安全な Web アプリケーションの作り方(AWS-55)』の模様をレポートします。 セッション概要 情報処理推進機構(IPA) の公開している「安全なウェブサイトの作り方」をはじめとしたセキュリティを考慮した安全なウェブアプリケーションの設計ガイドラインがいくつか知られています。本セッションでは、アプリケーション開発者向けにガイドラインに則ったアプリケーションを AWS 上でどのように実装するのかを AWS プラットフォームレイヤーとアプリケーションレイヤーのそれぞれの観点から項目ごとに解説し、アプリケーション導入前、または導入後のセキュリティ対策の指標となることを目指します。 登壇者 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 ソリューションアーキテク
「ここで改行するほうがキレイで良いと思います」 『いや、私はこちらのほうがキレイ良いと思います』 コードレビューでこういう議論をしたことはありませんか？ 大切なことだとは思いますが、生産性にはあまり直結しません。議論を避けるために書き方を決めるほうが良いでしょう （個々の問題について逐次議論するのがエネルギーを無駄にしてしまいます。一度決めて、再利用するようにしたいものです）。 今日はそのために使える black というツールを紹介します （「私はflake8を使ってるから結構です」と思われるかもしれませんが、少し違う話なので読んでみてください）。 blackを使おう Pythonのコードを自動でフォーマットしてくれる black を紹介します。 github.com blackはPythonのコードフォーマッターで、自動的にPythonプログラムの書き方を修正してくれます。 PEP8 と
優れたプログラマーは、金銭的な報酬や人々から賞賛を浴びる目的でコードを書くのではない。単純にプログラミングを楽しむためにコードを書くんだ。 リーナス・トーバルズ（Linuxカーネル開発者） コーリー・アルソフ氏の『独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで』（清水川貴之氏、新木雅也氏による邦訳は2018年発行）を読んだので、本のタイトルの通り独学でプログラマーを目指している方や、新人エンジニアの方に一読をお薦めできると感じたので紹介します。 かく言う私もソフトウェアエンジニアリングを独学し、肩書きとしてエンジニアの職を得て2年目の身。 『独学プログラマー』を読んで初心に返り、至らぬ点を内省できました。 （エンジニアとして就業できてからも独学は続くので、経験を重ねてからでもこの本を読む価値はあると思います！） 本書の対象となる方 プロのプログラマーになる際に必要な知識や技術
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
ってなんでアンダーバーいるねん。みたいな。 今回はそういうお話です。 今回も悩んで調べてる間に神記事見つけたのでそれをもとに肉付けしたり噛み砕いたりしてまとめようと思います。 悩み解決してくれた神記事はこちら 「Pythonic色々」 Pythonのアンダースコア( _ )を使いこなそう! return値を無視するための _ まさに最初に例に挙げたこれがそれにあたります。これがそれ．．． これは.shapeの三番目のreturn値を無視するよーのアンダーバー 引用元が過不足説明してくださっているので引用 曰く Pythonはライブラリが沢山あって、関数をインポートして使う事が多いです。そういう時、もし関数からのreturn値が複数あって使わない部分があったらアンダースコアを使ってreturn値のメモリの占用をしないまま廃棄ができます これで無駄なメモリを使わずにプログラムが組めるというわけ
Software Design連載 2022年2月号 大規模Webアプリケーションの開発環境をモダナイズする - MonotaRO Tech Blog
こんにちは。モノタロウの八木(t_yagi)です。 モノタロウのECシステムは創業から20年以上ずっと動き続けており、絶え間なくビジネスを支え続けています。 その間、周囲のIT技術も大きく進歩してきました。 そんな中、開発者が増えたり機能も拡張され続けた結果、当初はさほど問題にならなかった開発に関する課題が浮き彫りになってきました。 今回はそんなレガシーな開発環境にモダンなIT技術を取り入れることで「当時は出来なかったことを現代の技術で実現する」を書きました。 流行りのモダンな技術がイケイケだから乗り変えるといったような輝かしいものではなく、長年積まれ続けてきた課題が現代の技術だから解決できたという時代の恩恵にうまく乗れるかを率直に記事にしています。 どうするとデメリットを抑えながらメリットを得ることができるか読んでいただける人に少しでも感じ取っていただければ嬉しいです。 サーバアプリの開
0. はじめに sublime使いだった僕が（使い込んではいなかったけど）社内のPython開発環境を統一するためにVS Codeの色々を調べたので，そのまとめです． 以下ができるような開発環境の構築を目的としています． 複数人がローカルで開発する時に，環境を揃えたい． ローカルからリモートサーバーにアクセスして開発したい． プロジェクトごとに依存関係を整理したい． コーディングスタイルや型などのチェックを入れたい． Pythonの環境周りはPipenvで管理し，ローカルでdockerを立ち上げてその中で開発するためのテンプレです． 1. install Setting up Visual Studio Code 2. Extension 2.1. 必須 以下は必須． python Remote Development Remote SSH git lens 2.2. オプショナル その他
本記事は2021年9月27日に公開したPython security best practices cheat sheetを日本語化した内容です。 2019年、Snykは最初のPythonチートシートをリリースしました。それ以来、Pythonのセキュリティの多くの側面が変化しています。開発者向けセキュリティ企業として学んだこと、そしてPython特有のベストプラクティスに基づいて、Pythonのコードを安全に保つために、この最新のチートシートをまとめました。 【チートシート】2021年版Pythonセキュリティベストプラクティス 本記事では、下記に関するPythonのセキュリティに関するヒントを紹介します。 外部データを常にサニタイズする コードをスキャンする パッケージのダウンロードに注意 依存先パッケージのライセンスを確認する システム標準版のPythonを使用しない Pythonの仮
Pythonのアンダースコア( _ )を使いこなそう！
Pythonは一番書きやすいプログラミング言語と知られ、多くの人の第二外国語(英語に次ぎ)です。でもGithubやGitlabで他人のコードを参照した時や自分でclassを書いてる時、こういう疑問はあったでしょうか： 「def __init__(self): の__init__のアンダースコアは何故二つなのか？」 「def _func(x): と def func(x): とdef func_(x): に違いはあるのか？」 「y, _ = func(x)のアンダースコアは何か？」 そんな色んな所で使われてるアンダースコアの使い方を、今回整理して説明してみました！ アンダースコアの使い場所Return値を無視する。関数の名付けで使い方を区別する。数字を読みやすくする。インタプリタで最後に表示された値を代表する。以上4種類の状況でアンダースコアを使いこなす事により、読みやすいpythonicな
実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
ハイクラス求人TOPIT記事一覧実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス 実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう！ アンチパターンとベストプラクティス Pythonで広く利用されているWebアプリケーションのフレームワークにDjangoがあります。Djangoで開発を始める際に、プロジェクトの設定ファイルをどのように記述すれば運用が楽になるのか。『Python実践レシピ』の著書もある筒井隆次（ryu22e）さんによる寄稿です。 Djangoは、Python製のWebアプリケーションフレームワークです。もともとニュースサイトを管理する目的で開発が始まり、2005年7月にOSSとしてリリースされました。 Python Software Foundation（PSF）による調査「P
はじめに この記事は、AI AcademyのPython文法速習編とPython プログラミング入門編の内容をベースに一部修正を加えたものです。 この記事を読み進めることで、Pythonの基本文法の基礎を学ぶことが出来ます。 Pythonを学び終わった方は、無料（一部のコンテンツのみ有料だが基礎コンテンツはほぼ全て無料）でAI・機械学習が学べるAI Academyも活用ください。 オンライン機械学習スクールはこちら なぜPythonなのか？ AI Academyでは人工知能（AI）分野を中心とした学習コンテンツを扱っており、その人工知能分野においてPythonは機械学習・ディープラーニングを容易に扱うことができるからです。 また、The 2018 Top Programming Languagesの記事でも、プログラマーの年収は1位でした。 The 2018 Top Programming
今週PEP 8の小さい変更についてMLで騒動が起こってしまいました。 該当のコミットはこれです。 PEP 8: Change requirement to adhere to Standard English (#1470) · python/peps@0c6427d · GitHub 変更点はごくごくシンプルなものです。 - When writing English, follow Strunk and White. + Ensure that your comments are clear and easily understandable to other + speakers of the language you are writing in. 今まで知らなかったのですが、変更前の "Strunk and White" とは The Elements of Style というすご
Pythonのコードを改善するためのツールについて一通り試してみました。各ツールのインストール方法や使い方については Pythonのスタイルガイドとそれを守るための各種Lint・解析ツール5種まとめ！ - Sider Blog に詳細にまとまっているのでおすすめです。 サンプルコード 以下のサンプルコードを対象に、各ツールの出力を確かめてみます。 import time import sys import fractions def func1(varA,varB): '''return sum of a and b''' varC = 42 return (varA + varB) print(func1(fractions.Fraction(1, 2), fractions.Fraction(1, 3))) 3 + 5 sys.exit(0) このスクリプトをsample.pyという名
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python開発を円滑に進めるためのツール設定」に登壇したのは、Atsushi Odagiri氏。講演資料はこちら 開発を効率的に進めるためのツール設定 Atsushi Odagiri氏：この時間はビギナーセッションで、内容はPythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定です。 まず「ツール設定」という趣旨の説明と、あとは今日説明するツールがflake8、black、mypy、pytest、toxなどがあります。そしてそれぞれを使うためにエディタ設定をするという流れになっております。 先に自己紹介させていただきま
コードレビューの思想や心構え - Qiita
株式会社ブレインパッドでデータサイエンティストをしているasanoです。 この記事はBrainPad Advent Calender 2023 1日目の記事シリーズ2です。 ※シリーズ1は@fuyu_quantさんの入力プロンプトを復元する技術 #ChatGPTです！ 今日はコードレビューの思想や心構えについて書きます。 はじめに コードレビューをより生産的に進めるには単にコーディングのスキルだけでなく、そもそものコードレビューに対する思想や心構えについても一定のリテラシーを求められると考えています。 コードレビューはどうしてもロジカルな話になるため伝え方にも気を付けないとモチベーションの低下に繋がりやすいと考えています。 そうなると当然パフォーマンスも下がってしまいます。 これを防ぐために自分は「コードレビューの思想・心構え」をまとめてチームのガイドラインとして使っています。 あくまで主
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 1 - RAKSUL TechBlog
はじめに この記事を読んで得られること 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 1. 開発環境の構築で使用したツール AWS Lambdaのコンテナサポートを採用 Poetry利用時に開発と本番環境の適切な管理でLambdaデプロイ問題を解決 Poetry利用時に起きた問題 Dockerfileを分けてデプロイできない問題を回避 Mutagen Composeを採用 Dockerの同期遅い問題 Mutagen Composeを利用 2. 開発で活用したPythonライブラリ パッケージ管理 Poetry Ryeも検討したものの採用せず ベースのライブラリ FastAPI Mangum Powertools for AWS Lambda リンター・フォーマッター Ruff Mypy 型アノテーション自動生成ツールの活用 Black テスト Pytest p
「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]
「生成Deep Learning」を読みました 生成に特化したAIの本「生成Deep Learning」を読みました。 生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 作者:David Foster発売日: 2020/10/05メディア: 単行本（ソフトカバー） 独創力とは、思慮深い模倣以外の何ものでもない とは18世紀フランスの哲学者ヴォルテールの言葉とのことですが、AIによる模倣と創造の境界に関して考えさせられるような本でした。 本の内容は、オートエンコーダからはじまりGANでの画像生成、文章生成、音楽生成。アテンション、強化学習の世界モデルまでとタイトル通り生成系のAI技術を幅広くカバーしています。 結構骨太で、AIの本は1冊目という人が読む本ではなくて、何冊かAI関係の書籍を読んで、ある程度自分で実践して、生成系のAI（Auto Encoderと
![「生成Deep Learning」は久しぶりにワクワクするAI関係の本だった - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0e716f3414d0fb9918c8f114d6308be989b9ecd8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20201030%2F20201030014348.jpg)
Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 - Preferred Networks Research & Development
Home Blog Pythonのlinter/formatterを誰でも手軽に設定できるようにするためのPFN社内ツール “pysen” の紹介 Python向けのlinter/formatter設定ツール「pysen」を pypi.org および github.com で一般公開しました。 このツールは主にPython向けのlinter/formatterの設定を一元管理し、Preferred Networks社内でよく使われているツール環境を誰でも簡単に設定できるように支援するツールです。チームごとに分散しうるようなツールに関するノウハウをコードとして集約し、PFN社内での共有を促進させることを目的として開発しています。pysenは実際にPFN社内で使われており、2020年4月に開発がスタートしてから、2021年3月現在でおよそ100を超える社内リポジトリに導入されています。 上図:
Pythonの本を読んで学んだことをメモしてきます Pythonの勉強中です。読んだ本に関しては、以下ブログ記事参照下さい。 内容的には、この記事では、特にPythonで書かれたフレームワーク（具体的にはTensorFlow、PyTorch等のディープラーニングのフレームワーク）を理解するのに必要だった知識を中心にメモしています。 以下は前提です。 当方、永遠の初心者です。優しくして下さい Pythonの基礎中の基礎は理解している読者を想定しています printの次行の#行は、出力結果を意味します コメント、編集リクエスト歓迎です しばらくは、随時追加、修正していく予定です。 全体的な話 Pythonは全てがオブジェクト Pythonは全てがオブジェクトらしいです。雰囲気でオブジェクト指向をやっているので、あんまり意味がわかってないです。 クラスすらオブジェクトらしいですが、それがどういう
本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【書籍】 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。 本記事の内容は、あくまで筆
Pythonを今まで適当に書いてきましたが、プログラムをしっかりと作りたいと考え、いろいろ勉強・調査しました。そこで学んだことをこの記事に書きます。 参考情報 Google Python Style Guide: 全部読み切れていませんが、いいこと書いてあります。 エキスパートPythonプログラミング改訂2版: 初中級というより中級者向け。読み飛ばしている部分も多いですが、懐に置いておいて必要時に読みたい本。一皮むけたい人にはとてもおすすめ。 コーディング規約 PythonにはPEP8というコーディング規約があります。せっかくあるので従うべきでしょう。PyCharmのようなIDEを使うと警告を出してくれるので効率よくPEP8に準拠したプログラムを書くことが出来ます。 私感で重要と考えるものだけ簡潔に抜粋しておきます。 コードのレイアウト 1レベルインデントするごとに、スペースを4つ使う
福田（@JunyaFff）です。今月の「Python Monthly Topics」は、最近私が個人的に気になっている静的コード解析ツールRuffについて紹介します。 どんなプログラミング言語でも、静的コード解析ツール（リンター）やフォーマッターは非常に便利です。Pythonでコードを書く場合、皆さんはどんなツールを使っているでしょうか？Flake8やBlack、isortなどが人気で、世界中で多くのPythonエンジニアに利用されています。 Ruffは2022年8月にリリースされた比較的新しい、Pythonのリンター兼フォーマッターです。Ruffはリリースからまだ半年足らずしか経っておりませんが、多くの著名なライブラリで採用[1]され、毎日のようにアップデートされています。2023年3月時点でのRuffの使い方、そしてこれからの発展について、本記事で紹介します。 Ruffとは？ ここでは
Python in Visual Studio Code – October 2019 Release - Python
We are pleased to announce that the October 2019 release of the Python Extension for Visual Studio Code is now available. You can download the Python extension from the Marketplace, or install it directly from the extension gallery in Visual Studio Code. If you already have the Python extension installed, you can also get the latest update by restarting Visual Studio Code. You can learn more about
これは、Open and Reproducible Science Advent Calendar 2019：13日目の記事です。 記事の目的 統計解析といえばRです。 しかし私のようにPythonだけでなんでもやりたい人もいます。 そんな人に向けて、Pythonで統計解析を行う上で便利なライブラリやテクニックをご紹介します。 同じテーマの記事や書籍も多々ありますが、他ではあまり紹介されていないものを中心にまとめるつもりです。 各ライブラリ・テクニックの詳細についてはなるべく別記事を紹介する方針です。 対象：Pythonを使ったことはあるけれどガチではない人 Jupyter Notebook / Lab 様々な記事で紹介されているド定番ですが、一応ご紹介します。 なぜ私たちはSPSSのようなGUIベースでなく、PythonやRのようなプログラムベースの統計ソフトを使うのか。 それは高価だか
Google Cloudのデータエンジニアをしています、はんざわです。 今回はSQLのリンターであるSQLFluffを触りながら理解を深めたいと思います。 検証環境 macOS： 13.3.1 Python： 3.9.5 SQLFluffとは SQLFluffとは、SQLのフォーマットを自動で問題点の指摘や修正をしてくれるオープンソースサービスです。 さっそくインストールして使ってみたいと思います。 インストール SQLFluffをインストールするにはPython3が必要です。 $ pip3 install sqlfluff 正常にインストールできているか確認します。 $ sqlfluff version 2.0.7 インストールが完了しました。実際にクエリを用意し、使ってみたいと思います。 さっそく使ってみる sqlfluffには大きくlintとfixの2つの機能があります。 まずはli
Python関連記事まとめ | note.nkmk.me
環境情報・設定 Pythonのバージョンを確認、表示（sys.versionなど） Pythonが実行されている環境のOSやバージョン情報などを取得 カレントディレクトリを取得、変更（移動） 実行中のファイルの場所（パス）を取得する__file__ 環境変数を取得・追加・上書き・削除（os.environ） 再帰回数の上限を確認・変更（sys.setrecursionlimitなど） コードの書き方・ルール Pythonはインデント（スペース4文字）でブロックを表す 識別子（変数名など）として有効・無効な名前、命名規則 キーワード（予約語）一覧を確認するkeyword 長い文字列を複数行に分けて書く メソッドチェーンを改行して書く pip（パッケージ管理） パッケージ管理システムpipの使い方 pipでrequirements.txtを使ってパッケージ一括インストール pip list /
Python
Python（パイソン）はプログラミング言語の一種です。最近は機械学習でよく用いられます。ここではPython 3.xを使って統計・機械学習の計算・グラフ描画をします。Rを使った統計・データ解析の姉妹編を目指しています。 [2024-04-07] コード部分をクリックするとクリップボードにコピーされるようにしました。 お品書き はじめの前に / PEP 8 インストール 実行 / Google Colaboratory / EIN（アイン） / Docker / ipynbを公開する方法 Pythonの初歩 / Collatzの問題 / 配列 / 基数変換 / ゼロ除算 プロット / 図のラスタライズ / seabornによるプロット / Plotly / プロットをデータに 曲線を描く / 正規分布の密度関数を描く ヒストグラム / 都道府県人口のヒストグラム / ドットプロット / ヒ
概要 この度、このようなゲームを作りました。基本的には迷路のゲームです。(サイトのリンク) 本記事ではこのゲームの製作過程を掲載すると共に、様々な分野の方に対しきっと有益になるだろうという情報をまとめてあります。楽しんで頂けたら幸いです。 Step0 前提 まず用語を整理します。 Blender : 3DCG制作ソフト。Pythonによって操作が可能になっています。 Python : 言わずと知れた有名プログラミング言語。 Unity : ゲーム制作ソフト。スタート画面の表示やゲームオーバーの判定などをしてくれます。言語はC#です。 大まかな流れとしては、 Step1. Blenderで3Dオブジェクトを作成 Step2. Pythonでそれを迷路に組み立てる Step3. Unityでゲームとして完成させる という風になっています。 コードに関しては、読みやすさも考え記事中においては一部
先日公開した「PyCon JP 2021」1日目のカンファレンスレポートはいかがでしたでしょうか？ 本レポートでは引き続き、2日目の様子をご紹介します。 PyCon JPは日本国内外のPythonユーザーが一堂に会し、互いに交流を深め、知識を分け合い、新たな可能性を見つけられる場所として毎年開催される国際カンファレンスです。 PyCon JP 2021は2021年10月15日～16日のカンファレンスと2日間の会期で開催されました。 今回は16日に行われたカンファレンスの中から、注目セッションと感想について運営スタッフがレポートします。 Day2 Keynote：A Perfect match ―Mr. Brandt Bucher （nikkie） 2021年10月、PyCon JP 2021の少し前にリリースされたPython3.10。その目玉機能といえば、Structural Patte
PyCharm できれいなコードを書くために以下の設定をしました。 Black flake8 isort mypy Pylint PyCharm は標準設定でもコードチェックや整形をやってくれます。それに加え、各種ツールを活用して Python のコーディング規約にそった開発をしていくことが望ましいです。 本記事では PyCharm にファイル監視機能をつけて、保存のたびにフォーマッターなどを機能させる設定方法をまとめます。 【更新履歴】 23.1.7 ｜ Hugo 化に伴い記事全文を整形。注）2023 年のいわゆるモダンな情報ではありませんがまだ有用な内容と思います。 20.6.28 ｜ isort の設定を変更。multi_line_output に関する設定を削除。import を 1 行表示とするために force_single_line=true を追加。 20.5.27 ｜ i
Pythonのスタイルガイドの確認 - めも
スタイルガイド PEP-8 Google Python Style Guide django 既存のコードに対するpep8の確認 pep8 flake8 autopep8 docstringのフォーマット 各スタイルガイド要約 PEP8 Google C++ 参考文献 自分の確認用です. C++のスタイルガイド の確認も自分の勉強用です. スタイルガイド スタイルガイドは、出版物などにおいて統一した言葉遣いを規定する手引き (出典：スタイルガイド - Wikipedia) コーディングにおいても, 基本的な書き方のルールをある程度定めることで理解しやすいコードになりうる. いくつか種類が存在する. PEP-8 peps/pep-0008.txt at master · python/peps · GitHub はじめに — pep8-ja 1.0 ドキュメント Google Python
好きなプログラミング言語10選 はてなブログ10周年特別お題「好きな◯◯10選」に答える。 好きなプログラミング言語10選 C# Python Bash JavaScript Markdown TSV Rust Java C C++ MarkdownやTSVはプログラミング言語ではない。マークアップ言語であり構造化テキストだ。 だって10個もないし。 嫌いなプログラミング言語10選 日本語 英語 Python Bash XML HTML CSS SQL Windows系言語（API,VBScript,PowerShell等） Mac系言語（Swift, Objective-C等） Android系言語（Kotlin） プログラミング言語でないのがたくさん混ざっている。日本語や英語は自然言語だし、CSSはスタイルシート言語。 だって10個もないし。あ、11個あった。 好きだけど嫌い 好きだか
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python_Webフレームワーク比較」に登壇したのは、CMSコミュニケーションズ代表取締役の寺田学氏。講演資料はこちら フルスタックなオールインワンのWebフレームワークDjango 寺田学氏（以下、寺田）：「Webフレームワークの紹介」に移ります。Django、Flask、Pyramid、Zope、Tornado、aiohttp、Guillotina、Bottle、responderの9種類の紹介をしていきます。 まず、Djangoの説明です。Djangoの公式サイトはここ（https://www.djangopr
本記事では、データサイエンティスト、AIエンジニアの方がPythonでプログラムを実装する際に気をつけたいポイント、コツ、ノウハウを私なりにまとめています。 AIエンジニア向け記事シリーズの一覧 その1. AIエンジニアが気をつけたいPython実装のノウハウ・コツまとめ（本記事） その2. AIエンジニアが知っておきたいAI新ビジネス立案のノウハウ・コツまとめ 2020年4月に書籍を、出版しました。 【書籍】 AIエンジニアを目指す人のための機械学習入門 実装しながらアルゴリズムの流れを学ぶ（電通国際情報サービス 清水琢也、小川雄太郎 、技術評論社） https://www.amazon.co.jp/dp/4297112094/ 本投稿は、上記の書籍に書ききれなかった 「AIエンジニアが、Pythonでプログラムを実装する際に気をつけたいことのまとめ」 です。 本記事の内容は、あくまで筆
GitHub - astral-sh/ruff: An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.
Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.12 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧
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主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
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もうPythonの細かい書き方で議論しない。blackで自動フォーマットしよう - Make組ブログ
【読書】『独学プログラマー』の心得 - Qiita
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BlenderとPythonとUnityを用いて、巨大な立体迷路を作成する。 - Qiita
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