Welcome User Guide Community Changelog Philosophy Introduction Rye is still a very experimental tool, but this guide is here to help you get started. Before we dive into the installation and basic usage guide it's important for you to understand what Rye actually is. Rye is a one-stop-shop tool. The idea is that as a Python developer all you need to know is Rye, because Rye is your start into the
はじめに この記事は，Kaggle Advent Calendar 2022第6日目の記事になります。 本記事では、 32GB超のCSVデータの基本統計量を、小規模マシンでも省メモリかつ高速に計算するテクニック について解説します。 Kaggleコンペに限らず、 マシンスペックが低いため、大きなデータセットを満足に処理できず困っている 毎回行うファイル読み込みが遅いので、もっと高速化したい ⚡ といった悩みや課題を抱えている方の参考になれば幸いです。 モチベーション データ分析業務やKaggle等のコンペティションで初めてのデータセットを扱う場合、いきなり機械学習アルゴリズムを行うことはまず無く、最初にデータ観察を行うのが一般的です。 テーブルデータであれば、各カラムの基本統計量（最小値、最大値、平均、分散、四分位数）などを計算・可視化し、データクレンジングの要否や特徴量設計の方針などを検
各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく
スクレイピングした Web サイトからページ全体のスクリーンショットを撮影したい機会があった。 そこで Selenium の Python バインディングと Headless Chrome を使ったところ実現できたのでメモしておく。 ちなみに、ページ全体でなければ Headless Chrome 単体でも撮れる。 その方法についても末尾に補足として記載しておいた。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.5 BuildVersion: 17F77 $ python -V Python 3.6.5 $ pip list --format=columns | grep -i selenium selenium 3.13.0 $ chromedriver --version ChromeDriver 2.
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
pyenv とか virtualenv を使いだしてだいぶ経つけど、メモ。 web 上の記事で、virtualenv と呼んでいるものが実は pyenv-virtualenv のことだった、というのがたびたびあって しばらく自分も勘違いしてました。 結局、最初に pyenv とか virtualenv の使い方を学ぶ時に参考にした こちらのサイトが一番わかりやすく、正確でした。 http://blog.ieknir.com/blog/pyenv-with-virtualenv/ pyenv https://github.com/yyuu/pyenv 1台のPC内で 異なるバージョンの Python を管理する ためのツール インストールは mac の場合 Homebrew から行うことができる $ brew install pyenv サンプル $ pyenv versions * 2.7
![[Python]pyenvとvirtualenvとpyenv-virtualenv - dackdive's blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a64040934aa3615db2bd395c9f8e3a68dcdfa163/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fsiteproxy.ruqli.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F12921228815712615374%2F6653586347148185381%2F1645799830)
分野別メモ(一部、趣味嗜好による偏りがあります) Contents 日付 webプログラミング データ処理 クライアント WSGI/フレームワーク WSGI/ツール、ライブラリ ストレージ RDBドライバ ORM NoSQL キャッシュ ドキュメンテーション テスト 開発 パッケージング/配備 構成管理 日付 python-dateutil arrow mxDateTime webプログラミング データ処理 simplejson lxml pycrypto クライアント requests openid2rp httplib2 WSGI/フレームワーク pyramid flask bottle wheezy web2py turbogears2 pylons WSGI/ツール、ライブラリ webob pastedeploy repoze.* zope.* jinja2 mako chamel
斎藤です。こんにちは。 今日は、Pythonの"xlutils"ライブラリを利用してExcelスプレッドシートの生成をしてみます。「使い方」「書式定義のしかた」そして「注意点」の3点について、順にお話しします。 Excelを用いて、サーバ管理台帳など、ITインフラ運用に用いるドキュメントを作られる方もいらっしゃるかと思います。そのときに、これからお話しする"xlutils"ライブラリを用いると、お手製CSV出力ツールや、それこそ 手動 で作るよりも手間を省きつつExcelスプレッドシートを作成できます。 ※Python 2.7.4, xlutils 1.6.0, xlwt 0.9.2, Excel for Mac 2011 (14.3.6), Mac OS 10.7.5 を用いて検証しています 使い方 インストール インストールはとても簡単です。 # easy_instal xlutils
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Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
概要 1冊で言語仕様から最新の技術までを網羅した内容。網羅的に解説されているだけでなく、各技術に関しては基本からしっかり解説し、必要な箇所では、内部処理が裏で何をしているのかを掘り下げて解説してあるため、体系的に知りたい初心者はもちろん中級者にもお勧めの一冊です．最新のPython3.3に対応。 こんな方にオススメ 他のプログラミングを使いこなせ、新たにPythonを学んでみたい人 扱える領域を広げたい人 Python 2を使っているが、そろそろPython 3だと思っている人 Pythonでロジックを書く事はできるが、もう一歩踏み出したい人 ハッカーになりたい人 目次 Part1 Python ～overview 1章 Pythonの概要 1-1 Python 3と本書 1-2 Pythonがどのように使われてきたか 1-3 特徴 1-4 Pythonの禅 1-5 Pythonを使う準備
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