UnicodeDecodeError/UnicodeEncodeErrorに悩まないPython 2.x プログラミング - atsuoishimoto's diary
最近、ときどきTwitterで「Python」を検索して眺めていたのだが、Pythonの分かりにくいところとして「UnicodeDecodeErrorが出てうざい」という不満をよく見かけるようだ。 確かに、Pythonでは、数字やアルファベット以外のユニコード文字を使おうとすると、対応する処理を書かなければUnicodeEncodeErrorやUnicodeDecodeErrorが出てしまう。Python3では色々改善されているのだが、Python2では分かりにくい点も多い。 このUnicodeDecodeErrorを見て、「Pythonは日本語が苦手だ」と考えてしまう人も多いだろう。確かにそう思ってしまっても仕方がないが、それは正しくない。日本人だけでなく、アメリカ人でもフランス人でもドイツ人でも、ユニコードを使う時はみんな等しく平等にこのエラーを出しているのである。 もちろん、慣れてし
まだExcelで消耗してるの？Pythonによる自動集計ガイド 基礎編 - Qiita
ちょっとしたデータの加工や集計に、ExcelやGoogle Spreadsheetは便利ですが、それが日常的な作業になってしまったら自動化したいですよね？ そこでお勧めなのがpandasです。 Pandasは Python 用のデータ処理パッケージであり、ExcelファイルやCSVなどの表形式データを読みこみ、加工や集計した上で、出力するといったことがプログラムで記述できます。また開発環境を用意しなくとも、Googleが提供する無料の開発環境であるColaboratory上で、すぐに試すことができます。 そしてPythonは、Office 98以降20年以降更新されていないVBAに代わる新たなスクリプト言語として、Microsoftが採用を検討しているという話もあります。 ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中 まずPandasの全体像を掴んでみる Pand
Excelで佐々木希を描く with python - Qiita
【環境】 windows8.1 Excel 2013 python2.7 opencv3 【概要】 佐々木希の写真から色の情報を取得して、Excelのセルに塗りつぶします。 【フォルダ構成】 |---sasaki_excel |---sasaki_excel.py |---sasaki_nozomi.jpg（佐々木希の画像） |---sasaki_nozomi.xlsx（描画用のエクセル） こちらの画像を使用しました。 【プログラム】 # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import PatternFill # 画像読み込み image = cv2.imread("sasaki_nozomi.jpg") # エクセルファイル読み込み wb = lo
pre-commit
pre-commit A framework for managing and maintaining multi-language pre-commit hooks. Git hook scripts are useful for identifying simple issues before submission to code review. We run our hooks on every commit to automatically point out issues in code such as missing semicolons, trailing whitespace, and debug statements. By pointing these issues out before code review, this allows a code reviewer
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
2015年センター試験数学IAを全てプログラム(Python)で解く - Qiita
この記事はなんなの 「センター試験程度であれば、数式と文章を愚直にプログラムに落としこむことさえできれば、昨今のツールを用いて、何も閃かずとも機械的に問題を解くことが出来る」ということの主張 科学計算ライブラリ(特にSympy)の布教 将来、働き先がなくなったとき、「私、私こういうことができるんです！！」って言えばどこかが拾ってくれないかなあ、という夢 使用するもの Python (3系) Scipy.org に載っている科学計算ライブラリ全て(タグが足りない！！) 共に、2015年6月現時点での最新版を使用します(特に、Scipyは今年1月に実装された最新版の機能を使用するので注意してください)。 数々のライブラリを一つ一つインストールするのはすごく面倒です。面倒なので、有名どころを固めたパッケージのようなものが複数存在します。 個人的にはいつもAnacondaを使ってまとめてインストー
Python基礎講座(はじめに) - Qiita
この記事を書いた動機 僕の住む静岡県では、2010年から「静岡Developers勉強会」という ITエンジニアを対象とした勉強会が開催されています。 2010年：「Programming in Haskell」 2011年：「JavaScript: The Good Parts」 2012年：「HTML5＆CSS3実践入門」 2013年：「入門 機械学習」 2014年：「実践 コンピュータビジョン」 昨年の「実践 コンピュータビジョン」ではPythonを使用したため、 多くの人に勉強会に参加してもらうために、Pythonの基本を学べる スライドを作成しました。 その後、勉強会に参加したメンバーから、「自分もそのスライドの発表を聞きたい」と 要望があり、せっかく初心者用の資料を作成したのならば、Webで公開したほうが 多くの人が見ることが出来て良いのではないかと考え、今回Qiitaを利用し
PythonでJavaScriptを使ったWebサイトをスクレイピングする - Qiita
概要 JavaScriptでDOMを作ってるサイトをPythonを使ってスクレイピングしたので、手順をメモ。 大雑把には、ScrapyとSeleniumを組み合わせてやった。 Scrapy Scrapyは、クローラーを実装するためのフレームワーク。 クローラーをSpiderのサブクラス、スクレイピングした情報をItemのサブクラス、スクレイピングした情報に対する処理をPipelineのサブクラス、という風にフレームワークが決めたインターフェースを満たすクラスとしてクローラーを実装する。 scrapyというコマンドが提供されてて、このコマンドを使って、作ったクローラーの一覧を見たり、クローラーを起動したりできる。 Selenium Seleniumは、ブラウザをプログラムから制御するためのツール（でいいのかな？）。Pythonも含めたいろんな言語で使える。 よくWebサイト/アプリの自動テス
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
pythonでコマンド待ち受けツールを作ってみる - Qiita
はじめに pythonにはcmdという非常に便利なクラスがある。これは簡単に言うと、オリジナルなコマンド待ち受けが作れてしまう。特に自分が気にっているのはアクションの補完機能が勝手に付加されるところ。 何かシンプルなツールを作る時、それは何かのファイルをパースしたり、簡単なデータを送ったり、もちろん普通にスクリプトで書いてもいいと思う。もし、シェルスクリプトなどで作るのが飽きたならば、気分転換でpythonのcmdクラスを使ってみてもいいかもしれない。 実装 ここではシンプルな実装にする。 from cmd import Cmd class testCmd(Cmd): prompt = "hoge) " def __init__(self): Cmd.__init__(self) def do_exe(self, arg): print "do anything" def help_exe
Python
目次 1.0.0 Python について 1.1.0 OS に固有な解説 1.2.0 トラブル 2.0.0 Python に関する筆者の解説記事 2.1.0 Python の講義テキスト:「Python によるプログラミング入門(第4版)」 2.2.0 Python によるグラフィックス 2.3.0 Python による GUI の構築法 I (ウィジェットの配置) 2.4.0 Python による GUI の構築法 II (ウィジェット各論) 2.5.0 Python による GUI の構築法 III (テキストウィジェット) 2.6.0 Python による動的グラフィックス 2008/05/01 Python について Python は私のお気に入りのプログラミング言語です。文法が簡潔で強力で、一貫性があり、入門用のプログラミング言語としても良いと思います。 Python は次の U
Python Programming Language – Official Website
# Python 3: Fibonacci series up to n >>> def fib(n): >>> a, b = 0, 1 >>> while a < n: >>> print(a, end=' ') >>> a, b = b, a+b >>> print() >>> fib(1000) 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 Functions Defined The core of extensible programming is defining functions. Python allows mandatory and optional arguments, keyword arguments, and even arbitrary argument lists. More about defining f
Python初心者によるPythonのいいところ、はまりどころのまとめ - Webtech Walker
Python勉強し始めて一ヶ月くらいたったんで一度復習を兼ねてまとめてみようと思います。僕が今までPHPとかPerlとかJavaScriptを使っていて、Pythonはこうやるのかーとか、これは便利だなーと思ったところ、開発していてはまったところなどピックアップしてみました。 初めてのPythonを読んで初心者向け勉強会に参加した程度の知識です。とりあえず初めてのPythonがかなりいいのでこれ読むだけで大体基礎は習得できた気がします。基本的な文法の説明だけでなく、大事なことは何回も繰り返し書いてあったり、Pythonの思想などにも触れているのでなぜこういう実装になっているかということも理解できます。これオススメ。 尚、このエントリーではPythonのバージョンは2.5をベースにしてます（主にGoogleAppEngineで使ってるので）。間違えなどあったらツッコミお待ちしてます。 文法、
「サーバーサイドの知識の無さに全俺が泣いた」レベルの入社当時の人に読ませたら少しはアドバイスになったであろうPythonとDjangoの前提知識メモ - 憧れ駆動開発
あの頃は青かった。教えるどころか無知をさらけ出すというのはこの事だった。死ぬほど恥ずかしいので消したかったけれど、この記事が一番アクセスがあって長い間いくらか読まれていたらしい。ためらった。ただ、かつての自分といくらかの人に参考になればうれしいけれど、そろそろ役目を終えたと信じたい。もし書きなおすのなら、もう少し違う言い方か伝え方にすると思う。 内容としては 当時の自分のスペック Pythonの言語で、当時の自分が知った方法(3項演算子とか) mercurial の基礎(init, commit, push, update, log) WAF(Django)の知識 URL(ディスパッチャ)をトリガーにして Viewで処理をかく ModelにDBの内容がある ORMでリレーションを簡単に記述できる テンプレートでViewで処理した内容を表示させる チラ裏に移動させた。
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
harold-spm.com
CodingBat Java
IDEA * IDEA
Python入門 ～Pythonのインストール方法やPythonを使ったプログラミングの方法について解説します～ | PythonWeb