PythonでDDDやってみた💪 - techtekt
はじめに 実行環境 ディレクトリ構造 app migrations/model pyproject.toml ソースコードと簡単な解説 app/core app/core/abstract app/core/decorator app/core/exception app/core/interface app/core/middleware app/core/mixin app/ddd app/ddd/application app/ddd/application/schema app/ddd/application/schema/studnet app/ddd/application/usecase app/ddd/application/usecase/student app/ddd/domain app/ddd/domain/student app/ddd/infra app/ddd
【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
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
今すぐ無料でPythonやデータサイエンスを学べる学習コンテンツ7選 | Ledge.ai
画像はUnsplashより 在宅時間が増加したであろう現在は、学生や社会人が人工知能（AI）やデータサイエンスについて身につける絶好のチャンスと言える。「AIについて何か勉強したい」「統計学について知りたい」という人も少なくないのでは。 近頃、Pythonなどのプログラミングについて勉強したり、データサイエンスについて知識を深めたりできる学習コンテンツが無料で公開される機会が増えつつある。そこで、2021年1月27日現在、無料で学べるAIやデータサイエンス関連の学習コンテンツを集めてみた。 総務省、社会人のためのデータサイエンス入門を無料開講 総務省は2021年1月12日開講した「誰でも使える統計オープンデータ」に先駆け、「社会人のためのデータサイエンス入門」を特別開講している。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita
はじめに インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ管理はpyenv + Pipenvがスタンダードだった時代は終わった VS CodeかVimを使うなら型解析にPyrightを導入するとよい テンプレートを用意しました 1. バージョン/パッケージマネージャー プロジェクトごとに異なるPythonのバージョ
さくら、Pythonの基礎講座を無償提供 新型コロナで外出控える人向け
さくらインターネットが、プログラミング言語Pythonの基礎が学べるというオンライン講座を無料で提供。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、外出を控えている人向けに開講する。 さくらインターネットは3月10日、プログラミング言語Pythonの基礎が学べるというオンライン講座「Tellus×TechAcademy 初心者向け Tellus 学習コース」を無料で提供すると発表した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、外出を控えている人向けに開講する。同日から申し込みを受け付け、16日から提供する。定員は100人（応募多数の場合は抽選）。 講座では、機械学習に必要なPythonの文法に加え、行列計算を行うライブラリ「NumPy」、グラフを描画できるライブラリ「Matplotlib」、データ解析を行えるライブラリ「Pandas」、画像ファイルを読み込むためのライブラリ「Pillow」、機械学習のフレ
エラー監視には Sentry が超便利！ - Qiita
避けられないアプリケーションのエラー監視 アプリケーションを運用する上でエラー監視は避けて通れませんよね。 とはいえ、エラー監視のツールやサービスは今やたくさんあるので、どれを使ったらいいか迷うところでもあります。 僕はお仕事で Sentry を使っているのですが、これまでエラー監視ができてなかった処理に Sentry での監視を追加したらめちゃくちゃ簡単すぎて感動を覚えたのでご紹介します。 この記事では python での設置についてだけ書きますが、 Sentry が対応している言語であれば基本的に同じようなやり方で設定できるようになっていると思います。 Sentry の設定方法 1. sentry-sdk のインストール sentry-sdk を pip でインストールします。
Pythonを学ぶときに読むべき本2020年版 - 初心者からプロになるために - Lean Baseball
※最新版（2021年バージョン）がこちらにありますので合わせてご覧ください！ 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです！*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年（2019年）もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方（中級者）へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年（2020年）に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa（@shinyorke） 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
C++やPython向けのコード可視化ツール「Sourcetrail」がオープンソースに
Sourcetrailは、開発者が他人の書いたソースコードを理解し、生産的にコーディングを行えるよう支援する。開発者は既存のソースコードを理解することに多大な時間を費やすが、一般的なコードエディタは、こういった作業にはほとんど役に立たない。 Sourcetrailの主要開発者であるEberhard Gräther氏は、「Google Chrome」のグラフィックスチームにインターンシップとして参加した2012年時点の経験を次のように語っている。 「割り当てられた単純に見えるタスクに着手し、具体的なコードの改善に取り組み始めるとすぐに、Chromiumの巨大なアーキテクチャを理解する機会が全くないことに気付いた。ドキュメントはあまり役に立たず、開発チームのメンバーは非常に友好的だったが、コードベースについて質問するインターンに邪魔されることを好まないことも分かった。そこで、ソースコードを読ん
人間のためのHTML Parseライブラリ『Requests-HTML』で楽しくデータクローリング - フリーランチ食べたい
Pythonを使ったデータクローリング・スクレイピングは、エンジニア・非エンジニアを問わず非常に人気や需要のある分野です。しかし、いざデータクローリングしようとすると、複数ライブラリのAPIや、ライブラリそれぞれの関連性に混乱してしまうことがよくあります。 昨年公開された「Requests-HTML」はそういった問題を解決する「オールインワンでデータクローリングが行える」ライブラリです。ユーザーは「Requests-HTML」のAPIのみを学習するだけで、サイトへのリクエスト、HTMLのパース、要素の取得を行うことができます。またHeadless Chromeを使うこともできます。 このブログでは「Requests-HTML」が生まれた背景と使い方、そして興味深いポイントについて書きます。 なぜ「Requests-HTML」が必要だったか データクローリング・スクレイピングの人気の高まり
めちゃくちゃ手間のかかっていた手作業をPython使って激効率化した話 - Qiita
前置き すごく手間のいる作業が存在していた。ざっくり スプレッドシートを複製 運用管理ツールからjsonを複数DL シミュレータ実行 シミュレータ実行結果をスプレッドシートに貼り付け 目視で結果確認（NGならリトライ） スプレッドシートからExcelファイルexport メール＆Slackで報告 実質的な作業時間としては10~20min（リトライあるともっと）かかるが、色んなツールが必要だからとにかく面倒。 図にするとこんな感じ 環境 masOS Mojave ver10.14.6 Python 3.7.3 pip 19.2.2 激効率化（自動化）した結果 パラメータ指定なしのコマンド一つで、欲しかったExcelファイルが作成されるようにした 自動化のポイント 1. 運用観点 無駄は無くしていこうな方針で2点対応。 1-1. スプレッドシートの廃止 シミュレート結果の確認＋Excelファイ
【Python】Pythonエンジニア認定基礎試験に合格しました - みけをの日記
(更新日：2019/8/17 コメントをいただいての追記、表記ゆれ等修正をしました。） Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました 勉強のきっかけ 試験勉強前の私の知識 勉強の期間 勉強のステップ その１ ネットの先達の意見を参考にする その２ 『独学プログラマー』を読む その３ PyQをやる その４ 公式テキストを読みながらColaboratoryでコードを動かす その５ DIVE INTO CODEで模擬試験を受ける 試験当日と感想 Pythonエンジニア認定基礎試験を受けて合格しました これから試験を受ける方の参考になればと思い、合格までのことを書きます。久しぶりに試験を受けたのでなかなか大変でした。 勉強のきっかけ Pythonを使ったデータ分析と業務の自動化に興味があるので。VBAでエクセル作業を自動化するのは仕事でやっていたのですが、場当たり的な勉強ですませていま
知っているようで意外と知らなかったPython小ネタ集 | DevelopersIO
仕事ではよくPythonを書いています。 よく使うのでそれなりに知っている気になっていたのですが、 コードをレビューしてもらったり本を読んだりしているうちに”もっと早く知っておきたかった・・・”というネタが溜まってきたので、その中から厳選した５つの小ネタをまとめてみました。 ＊この記事で使用しているPythonのバージョンはPython 3.7.3です。 この変数、一体何桁？ 例えばこんな変数があったとします。 num1 = 100000000 num2 = 10000 num3 = 3023204903 こんな変数がたくさんあったらどうしましょう。 桁を数えるだけで目が疲れそうです。 ぱっと見でだいたい何桁あるかわかるといいですよね。 Pythonでは数値型に_を挟んでも、そのまま数値として計算することができます。 >>> num1 = 100_000_000 >>> num2 = 10
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kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
【言語処理100本ノック 2020】Pythonによる解答例まとめ - Qiita
1日で基本が身につく! Python超入門
［Pythonチートシート］基本要素編
Pythonで理解するディープラーニング入門
Django REST framework + Vue.js「SEIYU風のECサイトを作りましょう」全6回（予定） - Qiita
