Pythonを使って関数型プログラミング Part.2
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で始めてみよう関数型プログラミング」に登壇したのは、株式会社SQUEEZEの寺嶋哲氏。講演資料はこちら 不変／永続データ構造を提供するパッケージ 寺嶋哲氏：続いて、不変／永続データ構造についてです。 listを操作する関数の問題点について、例題で見ていきましょう。add_mangoは果物名の文字列のlistをとって、mangoをそのlistに足して返します。change_from_apple_to_bananaは、同じようにlistをとってappleを探して、bananaに入れ替えて返します。 その
Python3.8の新機能 | Yakst
[Python]原文 What's new in Python 3.8? - DeepSource (English) 原文著者 Sanket Saurav 原文公開日 2019-07-26 翻訳依頼者 翻訳者 hiroya 翻訳レビュアー doublemarket msh5 meiq 原著者への翻訳報告 1415日前 原文へのコメントで報告済み 1415日前 原著者承諾済み 編集 はじめに もうすぐPythonの最新バージョンのベータ版が公開される予定です。最終の安定版が利用可能になるまでは、もう少し時間がありますが(リリーススケジュールはこちら)、どのような新機能が追加されているのかを調査することには十分価値があります。Python 3.8 では、言語としての構文の追加、既存の挙動に関しての軽微な変更、そして全体的な速度の改善が追加されています。これらの変更は、以前の3.7のリリースま
pyenv でインストールされたpipを含めてupgradeする方法 - それマグで！
pyenv の python をバージョンアップしたい pyenv でインストールしたpython をバージョンアップして、pipをmigrate したい・ pyenv はバージョン毎にpip環境が作られるから、pyenv でglobal をアップグレードすると、使ってたpipのパッケージが移動されずに真っ白な環境になってしまう。 そこで pipのパッケージをmigrationしたいと思った pyenv-pip-migrate で一括アップグレード pyenv-pip-migrate という モジュールがあって、コレを使えばマルっとバージョンアップしてくれることがわかった。 pyenv-pip-migrateのインストール brew install pyenv-pip-migrate これをインストールしたら準備完了 pyenv でバージョンアップする 現状が次のバージョンなので、これを3
シェルスクリプトの代わりにPythonを使う - オープンソースこねこね
これまで、開発や運用時に使う、ちょっとしたコマンドラインツール、自動化スクリプトは、主にBashのシェルスクリプトで実装していたのですが、最近このような用途にはPythonを使うようにしています。 Bashスクリプトへの不満 スクリプトの実装方針 ポータビリティ重視のための縛りPythonプログラミング Tips __future__モジュールでバージョン2、3両方に対応させる バージョン2、3で異なるモジュールを、同じ名前で読み込む バージョン2、3を判別する関数を用意する よく使うスニペット 文字に色をつける 赤い文字でエラーメッセージを出力して終了する 外部コマンド実行する テキストをファイルに出力する ファイルに実行権限をつける スクリプトの同時、多重起動防止する コマンドライン・オプションの解析 HTTPリクエスト まとめ Bashスクリプトへの不満 Bashのスクリプト実装にお
Python pandas 欠損値/外れ値/離散化の処理 - StatsFragments
データの前処理にはいくつかの工程がある。書籍「データ分析プロセス」には 欠損など 前処理に必要なデータ特性の考慮とその対処方法が詳しく記載されている。 が、書籍のサンプルは R なので、Python でどうやればよいかよく分からない。同じことを pandas でやりたい。 データ分析プロセス (シリーズ Useful R 2) 作者: 福島真太朗,金明哲出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2015/06/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る とはいえ、pandas 自身は統計的 / 機械学習的な前処理手法は持っていない。また Python には R と比べると統計的な前処理手法のパッケージは少なく、自分で実装しないと使えない方法も多い。ここではそういった方法は省略し、pandas でできる前処理 / 可視化を中心に書く。 また、方法自体の説明は記載しないので、詳細
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