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2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）,技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく,2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス
Source: AlgorithmiaThere are a plethora of articles on Deep Learning (DL) orMachine Learning (ML) that covertopics like data gathering, data munging,network/algorithm selection, training, validation, and evaluation. But, one of the challenging problems in today’s data science is the deployment of the trained model in production for any consumer-centric organizations or individuals who want to m
Structuring Your Project¶ By “structure” we mean the decisions you make concerning how your project best meetsits objective. We need to consider how to best leveragePython’s features tocreate clean, effective code. In practical terms, “structure” means making clean code whoselogic and dependencies are clear as well as how the files and folders are organized in the filesystem. Which functions s
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事は何？Pythonパッケージの作り方を説明するPythonパッケージを作るときに意識して欲しいことを説明する この記事はポエムです これまでのあらすじ インターンを迎える予定なのですが、彼らはパッケージを作ったことがないそうです。 一方で、企業としては、パッケージ化までしてくれないと、実務に使うまで時間がかかってしまって大変です。 そこで、社内向けに「Pythonパッケージの作り方」という文書を書きました。これをインターンの人に読んでもらっていい感じのパッケージを作ってもらうぜ！という都合の良い目論見です。 しかし、 私もい
Python のモジュールとパッケージという概念についてまとめておく。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName:Mac OS X ProductVersion: 10.11.3BuildVersion: 15D21 $python --versionPython 3.5.1 モジュールを作ってみるPython におけるモジュールという概念は、ただのPython ファイル (*.py) にすぎない。 例えば helloworld.py という名前のファイルがあれば、それはPython インタプリタにとって helloworld モジュールになる。 実際に helloworld.py というファイルを用意して確認してみよう。 この中にはgreet() という関数を定義している。 $ cat << 'EOF' > helloworld.py # -
今回はPython で自作したライブラリなどをパッケージングして、配布できる状態にする方法について書いてみる。 現在のPython では、パッケージングに setuptools というサードパーティ製のライブラリを使うのがデファクトスタンダードになっている。 この setuptools は、pip などを使ってパッケージをインストールするときにも必要になるので、実は気づかずに使っているという場合も多いかもしれない。 また、サードパーティ製といっても PyPA (Python Packaging Authority) というコミュニティが管理しているので準公式みたいな位置づけ。 今回使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName:Mac OS X ProductVersion: 10.14.2BuildVersion: 18C54 $python -V Pyth
Pythonのアットマーク(@)を使った記法であるデコレータについてまとめる。難しいと思われているかもしれないデコレータだが、デコレータの種類(パターン)を意識することが理解の近道だと思ったので今回は種類別にデコレータの簡単な実装例をあげて解説をしていこうと思う。 対象者Python のデコレータを学んだことがあるがたまに分からなくなる デコレータを自作しろと言われたらスラスラかけるか不安 知っていると良いこと 関数のスコープ 第一級関数 *args , **kwargs のような記法 デコレータ関数の種類分け 以下2つの要因でデコレータ関数の種類分けが可能だと思われる。 引数を取るか否か ラッパー関数を返すか否か よって組み合わせから計4つのパターンが考えられるが、今回は "引数を取らずラッパー関数を返さないデコレータ"を除いた３つを紹介する。1つ除外する理由は簡単すぎて意味がなさそう
Pythonで同時に2つ以上の処理をする方法を紹介します スレッド スレッドプール プロセスプール イベントループ（コルーチン） スレッド (threading) スレッドを使えば、複数の関数を同時に動かすことができます。 threading.Thread クラスに target として関数を渡し、start() で開始すると動きます。 import time import threading def func1(): while True: print("func1") time.sleep(1) def func2(): while True: print("func2") time.sleep(1) if __name__ == "__main__": thread_1 = threading.Thread(target=func1) thread_2 = threading.Thr
Python のスレッドについてちょっと調べてみた.Javaだとselectがない(new IOを使うとそれっぽくは書けるが, すごく面倒) ので, スレッドがないと通信系のプログラムが書けないけど,Pythonにはちゃんとselectがあるので, これまであまり使ってこなかった. でも, やっぱりちゃんと勉強しておこうということで.Pythonにはスレッド用のモジュールとして, thread と threading の二つがある. 前者は非常に基本的なスレッドとロックオブジェクトを提供していて, 後者は前者を用いて構築された, より抽象度の高いスレッドライブラリ, という位置づけらしい. プログラマは基本的に後者だけ見てればいいのだろう. threadingが提供するオブジェクトは, 次の7つ. Thread：スレッド Lock：排他ロック RLock： リエントラントな排他ロック
pip installscrapy cat > myspider.py <<EOF importscrapy classBlogSpider(scrapy.Spider): name = 'blogspider' start_urls = ['https://www.zyte.com/blog/'] def parse(self, response): for title in response.css('.oxy-post-title'): yield {'title': title.css('::text').get()} for next_page in response.css('a.next'): yield response.follow(next_page, self.parse)EOFscrapy runspider myspider.py
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?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
Python やそのパッケージをインストールする方法はいくつかありますが、ここでは Anaconda を使ってインストールする方法を紹介します。 私の周りでは Anaconda で環境構築をすることとPython コミュニティ標準の方法をとることの是非についての議論をよく見かけます。自分の目的にあったものを選択すれば良いと思いますが、初心者にとってどちらが目的に叶うものかを判断するのは難しいことかもしれません。 以下にディストリビューターとして Anaconda (Continuum Analytics 社) が提供している価値について私見をまとめました。 Anaconda は Environment Isolation Tool (環境分離ツール) ではない 一方でPython コミュニティ公式のバイナリーディストリビューションを提供するツールである wheel も充実してきました。
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