SlideShare une entreprise Scribd logo
1  sur  88
Télécharger pour lire hors ligne
「Python言語」
はじめの一歩
Takanori Suzuki / 2015-08-19
ヒカ☆ラボ
ハッシュタグは
#ヒカラボ
自己紹介
• 鈴木 たかのり / Takanori Suzuki
• Twitter: @takanory
PyCon JP 2015 Chair
Python Bouldering部 部長
• Pythonで開発してる会社
• 一部分を書いた→
• http://www.shuwasystem.co.jp/products/7980html/4315.html
BeProud所属
• 2015年4月発売
• 内容はここから主に引用
• 128ページ、1,980円+税
• http://gihyo.jp/book/2015/978-4-7741-7320-7
Pythonエンジニア養成読本
来場ありがとうござい
ます
Pythonでのプログラミングに
興味ある人?
Python
書いたことある人?
他の言語でプログラム
書いたことある人?
プログラム
書いたことない人?
注意事項
今日の内容だけで
Python書けるように
ならないよ
今日やること
1. Pythonの特徴
2. 言語の特徴
3. インストール
4. 基本的な言語仕様
5. Python 2と3の違い
6. よく使う標準ライブラリ
7. よく使うサードパーティ製パッケージ
8. どうやって学ぶか
1. Pythonの特徴
Q. Pythonってなにがで
きるの?
A. なんでもできます
きれいに書きやすい
ので保守しやすい
ちゃんとしてる
• 20年以上開発が継続
• 後方互換性あり
• PEPというルールに則って機能を拡張
Python 2 と 3
• 最新は Python 2.7.10 と 3.4.3(もうすぐ3.5.0)
• 一部後方互換性なし
• 今日は Python 3 ベースでやります
2. 言語の特徴
今日やること
1. Pythonの特徴
2. 言語の特徴 ← イマココ
3. インストール
4. 基本的な言語仕様
5. Python 2と3の違い
6. よく使う標準ライブラリ
7. よく使うサードパーティ製パッケージ
8. どうやって学ぶか
インデントでブロック構造
for i in range(10):
if i % 5 == 0:
print('ham')
elif i % 3 == 0:
print('eggs')
else:
print('spam')
対話モード
$ python
Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 23 2015, 02:52:03)
[GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more
information.
>>> for i in range(10):
... if i % 5 == 0:
... print('ham')
... elif i % 3 == 0:
... print('eggs')
... else:
... print('spam')
...
ham
spam
spam
:
eggs
バッテリー付属
• 200+ の便利な標準ライブラリ
• http://docs.python.jp/3/library/
豊富な外部パッケージ
• 60,000+ の外部パッケージ
• PyPI: Python Package Index
• http://pypi.python.org/
• 「パイピーアイ」と読むらしい
3. インストール
python.orgからdownload
• Mac, Windowsはインストーラーからどうぞ
• https://www.python.org/downloads/
• WindowsはPATHの設定をお忘れなく
• Linux はそれぞれのパッケージ管理からどうぞ
4. 基本的な言語仕様
今日やること
1. Pythonの特徴
2. 言語の特徴
3. インストール
4. 基本的な言語仕様 ← イマココ
5. Python 2と3の違い
6. よく使う標準ライブラリ
7. よく使うサードパーティ製パッケージ
8. どうやって学ぶか
対話モードで数値計算
$ python
>>> 1 + 1
2
>>> 2 * 3
6
>>> width = 60
>>> height = 90
>>> width * height
5400
文字列とリスト
>>> ‘Hello world'
‘Hello world'
>>> "Monty Python's Flying Circus"
"Monty Python's Flying Circus"
>>> ['Hello', 3]
['Hello', 3]
関数と組み込み関数
>>> def add(a, b):
... return a + b
...
>>> add(1, 3)
4
>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
FizzBuzzで知る言語仕様
• 1から順番に数字を言う
• 3で割り切れる時は「Fizz」と言う
• 5で割り切れる時は「Buzz」と言う
• 3と5で割り切れる時は「FizzBuzz」と言う
Pythonファイルを実行
def fizzbuzz(num):
return num
print(fizzbuzz(4))
$ python fizzbuzz.py
4
for: ループ処理
def fizzbuzz(num):
return num
for num in range(1, 101):
print(fizzbuzz(num))
$ python fizzbuzz.py
1
2
3
:
100
if, elif, else: 条件分岐
def fizzbuzz(num):
if num % 3 == 0 and num % 5 == 0:
return 'FizzBuzz'
elif num % 3 == 0:
return 'Fizz'
elif num % 5 == 0:
return 'Buzz'
else:
return str(num)
FizzBuzzの完成
$ python fizzbuzz.py
1
2
Fizz
4
Buzz
Fizz
7
8
Fizz
Buzz
11
Fizz
13
14
FizzBuzz
:
Buzz
その他の言語仕様
• データ型
• 文字列の操作
• コレクション
• ファイル操作
• モジュール
データ型
• int: 整数型
• float: 浮動小数点型
• str: 文字列型
• bytes: バイト型
データ型
>>> type(1)
<class 'int'>
>>> type(1.1)
<class 'float'>
>>> type('日本語')
<class 'str'>
>>> '日本語'.encode('utf-8')
b'xe6x97xa5xe6x9cxacxe8xaax9e'
>>> type('日本語'.encode('utf-8'))
<class 'bytes'>
文字列の操作
>>> 'Hello World' # シングルクォーテーション
'Hello World'
>>> "Hello World" # ダブルクォーテーション
'Hello World'
>>> 'Mt.' + 'Fuji' # 文字列の連結
'Mt.Fuji'
>>> 'python'[2:5] # スライス
'tho'
>>> 't' in 'python' # 文字列の存在チェック
True
>>> 'pain-au-chocolat'.split('-') # 文字列分割
['pain', 'au', 'chocolat']
コレクション
• list: リスト
• tuple: タプル
• dict: 辞書
• set: 集合
list: リスト
>>> animals = ['cat', 'dog', 'snake']
>>> type(animals)
<class 'list'>
>>> animals[0] # 要素を取得
'cat'
>>> animals[1:] # スライスも使える
['dog', 'snake']
>>> animals.append('elephant') # 要素を追加
>>> for animal in animals: # ループで取り出す
... print(animal)
...
cat
dog
snake
elephant
tuple: タプル
>>> animals = ('cat', 'dog', 'snake')
>>> type(animals)
<class 'tuple'>
>>> animals[0] # 要素を取得
'cat'
>>> animals[1:] # スライスも使える
('dog', 'snake')
>>> animals.append('elephant') # 追加はエラー
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'tuple' object has no attribute
'append'
>>> 'spam', # 要素が一つのtupleを作成
('spam',)
dict: 辞書
>>> user_info = {
... 'firstname': 'takanori',
... 'lastname': 'suzuki',
... }
>>> user_info
{'firstname': 'takanori', 'lastname': 'suzuki'}
>>> user_info['firstname'] # 要素を取得
'takanori'
>>> 'firstname' in user_info # キーの存在チェック
True
>>> for key, value in user_info.items():
... print(key, value)
...
firstname takanori
lastname suzuki
set: 集合
>>> {'spam', 'ham'}
{'ham', 'spam'}
>>> {'spam', 'spam', 'spam'}
{'spam'}
>>> set1 = {'spam', 'ham'}
>>> set2 = {'ham', 'eggs'}
>>> set1 & set2 # 集合の積
{'ham'}
>>> set1 | set2 # 集合の和
{'ham', 'eggs', 'spam'}
ファイル操作
>>> with open('todo.txt') as f: # ファイルを開く
... todo_str = f.read()
...
>>> with open('memo.txt', 'w') as f: # 書き込む
... f.write('Hello worldn')
...
12
>>> with open('memo.txt', 'a', encoding='utf-8')
as f: # 文字コード指定して追記
... f.write('こんにちは世界n')
...
8
モジュール
def add(a, b):
return a + b
def sub(a, b):
return a - b
>>> import calc
>>> calc.add(1, 3)
4
>>> from calc import sub
>>> sub(5, 2)
3
calc.py
5. Python 2 と 3 の違い
今日やること
1. Pythonの特徴
2. 言語の特徴
3. インストール
4. 基本的な言語仕様
5. Python 2と3の違い ← イマココ
6. よく使う標準ライブラリ
7. よく使うサードパーティ製パッケージ
8. どうやって学ぶか
printが文から関数に
>>> print # 空行を出力
>>> print 'Hello Python 2!'
Hello Python 2!
Python 2のprint文
Python 3のprint関数
>>> print() # 空行を出力
>>> print('Hello Python 3!')
Hello Python 3!
文字列がUnicodeに統一
Python 2の2種類の文字列
Python 3の文字列は1種類
>>> type('str文字列')
<type 'str'>
>>> type(u'unicode文字列')
<type 'unicode'>
>>> type('str文字列')
<class 'str'>
>>> type(u'unicode文字列')
<class 'str'>
整数の割り算が実数
Python 2の整数の割り算の結果は整数
Python 3は浮動小数点数
>>> 4 / 2
2
>>> 1 / 3
0
>>> 4 / 2
2.0
>>> 1 / 3
0.3333333333333333
標準ライブラリの再構成
• 名前が変更
• ConfigParser -> configparser
• 統合
• StringIO, cStringIO -> io
• 再構成
• urllib, urllib2, urlparse -> urllib.*
6. よく使う
標準ライブラリ
今日やること
1. Pythonの特徴
2. 言語の特徴
3. インストール
4. 基本的な言語仕様
5. Python 2と3の違い
6. よく使う標準ライブラリ← イマココ
7. よく使うサードパーティ製パッケージ
8. どうやって学ぶか
200+ の標準ライブラリ
http://docs.python.jp/3/library/
re: 正規表現
>>> import re
>>> m = re.search('py(thon)', 'python')
>>> m
<_sre.SRE_Match object; span=(0, 6),
match='python'>
>>> m.group()
'python'
>>> m.group(0)
'python'
>>> m.group(1)
'thon'
sys, os: システムパラメータとOS
>>> import os
>>> os.mkdir('spam')
>>> os.chdir('spam')
>>> os.getcwd() # 現在のディレクトリ
'/Users/takanori/hikalab/spam'
>>> import sys
>>> sys.exit(1)
datetime: 日付と時刻
>>> import datetime
>>> now = datetime.datetime.now()
>>> now.isoformat()
'2015-08-17T18:17:49.623626'
>>> today = datetime.date(2015, 8, 18)
>>> nextyear = datetime.date(2016, 1, 1)
>>> delta = nextyear - today
>>> delta.days
136
math, random: 数学関数と乱数
>>> import math
>>> math.pi
3.141592653589793
>>> math.sqrt(2)
1.4142135623730951
>>> import random
>>> random.randint(1, 1000)
632
>>> data = ['spam', 'ham', 'eggs']
>>> random.choice(data)
'eggs'
>>> random.shuffle(data)
>>> data
['spam', 'eggs', 'ham']
itertools: イテレータ生成関数
>>> import itertools
>>> list(itertools.chain('ABC', 'DEF'))
['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
>>> list(itertools.combinations('ABCD', 2))
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B',
'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
shutil: 高レベルなファイル操作
>>> import shutil
>>> shutil.copytree('src_dir', 'dst_dir')
>>> shutil.rmtree('src_dir')
json: JSONエンコーダ、デコーダ
>>> import json
>>> data = {'spam': 'SPAM',
... 'ham': True,
... 'eggs': None,
... }
>>> json_str = json.dumps(data)
>>> json_str
'{"eggs": null, "ham": true, "spam": "SPAM"}'
>>> json.loads(json_str)
{'ham': True, 'eggs': None, 'spam': 'SPAM'}
7. よく使う
サードパーティ製
パッケージ
今日やること
1. Pythonの特徴
2. 言語の特徴
3. インストール
4. 基本的な言語仕様
5. Python 2と3の違い
6. よく使う標準ライブラリ
7. よく使うサードパーティ製パッケージ← イマココ
8. どうやって学ぶか
60,000+ の
サードパーティ製
パッケージ
https://pypi.python.org/pypi
pipとvirtualenv
• pip: サードパーティ製パッケージをインストールす
るためのコマンド
• virtualenv: 独立したPython環境を作る
pip のインストール
$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
$ python get-pip.py
$ pip install (package name)
virtualenv のインストール
$ pip install virtualenv
$ virtualenv venv
$ . venv/bin/activate
(venv)$ pip install requests
(venv)$ python
>>> import requests
>>> quit()
(venv)$ deactivate
$ python
>>> import requests
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named 'requests'
dateutil: 日時操作の強力な拡張
$ pip install python-dateutil
>>> from dateutil.parser import parse
>>> parse("Mon Jan 26 20:34:20 UTC 2015")
datetime.datetime(2015, 1, 26, 20, 34, 20,
tzinfo=tzutc())
>>> parse("2015-01-26 20:34:20 JST")
datetime.datetime(2015, 1, 26, 20, 34, 20,
tzinfo=tzlocal())
>>> parse("Jan-26-2015")
datetime.datetime(2015, 1, 26, 0, 0)
Requests: HTTPクライアント
$ pip install requests
>>> import requests
>>> url = 'http://connpass.com/api/v1/event/?keyword=python'
>>> r = requests.get(url) # URLにアクセス
>>> print(r.status_code) # ステータスコードを取得
200
>>> for event in r.json()['events'][:3]: # 先頭3件を取得
... print(event['title']) # イベントのタイトルを取得
...
Python mini hack-a-thon 夏山合宿 2015
SoftLayer Bluemix Summit 2015
コミュニティ運営の秘訣を知りたい人、『Sync Meetup』に集まれ!!
BeautifulSoup4: HTML, XMLパーサ
$ pip install beautifulsoup4
>>> from bs4 import BeautifulSoup
>>> import requests
>>> r = requests.get('http://docs.python.jp/3/library/')
>>> soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser") # HTMLパース
>>> toctree = soup.find('div', 'toctree-wrapper') # 目次を取得
>>> links = toctree.find_all('a') # aタグを全て取得
>>> len(links) # リンクの数を取得
358
>>> for link in links[:3]: # 先頭3件を取得
... print(link.text)
...
1. はじめに
2. 組み込み関数
3. 組み込み定数
Pillow: 画像処理ライブラリ
$ pip install pillow
>>> from PIL import Image
>>> image = Image.open('sample.jpg') # 画像を読み込み
>>> half = (image.size[0] / 2, image.size[1] / 2)
>>> half = image.resize(half, Image.ANTIALIAS) # 縮小
>>> half.save('sample-half.jpg') # 画像を保存
>>> rotate = image.transpose(Image.ROTATE_90) # 回転
>>> rotate.save('sample-rotate.png') # PNGで保存
コーディング規約
• PEP 0008 -- Style Guide for Python Code
• https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
• pep8: コーディング規約のチェック
• autopep8: 自動的にPEP8形式にする
• flake8: pep8 + ソースコードのチェック
Webフレームワーク
• Django: https://www.djangoproject.com/
• Pyramid: http://docs.pylonsproject.org/en/latest/docs/
pyramid.html
• Flask: http://flask.pocoo.org/
• Bottle: http://bottlepy.org/
PyData関連
• NumPy: 行列計算
• SciPy: 化学計算
• Pandas: データ操作と処理
• matplotlib: データ可視化
• Chiner: 深層学習
その他
• Sphinx: ドキュメント作成
• Ansible: システム構成管理
• pytz: タイムゾーン情報
• paramiko: SSH2接続
8. どうやって学ぶか
Pythonエンジニア養成読本
• これを買って復習しよう
PyCon JP 2015
• https://pycon.jp/2015/ja/
• 10月9日(金): チュートリアル
• 10月10日(土)、11日(日): カンファレンス
• 10月12日(月・祝): 開発スプリント
Web上のテキスト
• Pythonチュートリアル
• http://docs.python.jp/3.4/tutorial/
• Dive into Python 3 日本語版
• http://diveintopython3-ja.rdy.jp/
• Python HOWTO
• http://docs.python.jp/3.4/howto/
まとめ
まとめ
• 復習しよう
• コードを書こう
• コミュニティに飛び込もう
Happy Hacking !

Contenu connexe

Tendances

Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
kiki utagawa
 
メタプログラミングって何だろう
メタプログラミングって何だろうメタプログラミングって何だろう
メタプログラミングって何だろう
Kota Mizushima
 
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Preferred Networks
 
Constexprとtemplateでコンパイル時にfizz buzz
Constexprとtemplateでコンパイル時にfizz buzzConstexprとtemplateでコンパイル時にfizz buzz
Constexprとtemplateでコンパイル時にfizz buzz
京大 マイコンクラブ
 

Tendances (20)

PostgreSQLクエリ実行の基礎知識 ~Explainを読み解こう~
PostgreSQLクエリ実行の基礎知識 ~Explainを読み解こう~PostgreSQLクエリ実行の基礎知識 ~Explainを読み解こう~
PostgreSQLクエリ実行の基礎知識 ~Explainを読み解こう~
 
Where狙いのキー、order by狙いのキー
Where狙いのキー、order by狙いのキーWhere狙いのキー、order by狙いのキー
Where狙いのキー、order by狙いのキー
 
直交領域探索
直交領域探索直交領域探索
直交領域探索
 
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
Pythonの処理系はどのように実装され,どのように動いているのか? 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ.
 
ゲームエンジニアのためのデータベース設計
ゲームエンジニアのためのデータベース設計ゲームエンジニアのためのデータベース設計
ゲームエンジニアのためのデータベース設計
 
短期間で新技術を学ぶ技術
短期間で新技術を学ぶ技術短期間で新技術を学ぶ技術
短期間で新技術を学ぶ技術
 
メタプログラミングって何だろう
メタプログラミングって何だろうメタプログラミングって何だろう
メタプログラミングって何だろう
 
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
 
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
Pythonの理解を試みる 〜バイトコードインタプリタを作成する〜
 
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話
心理的安全性を 0から80ぐらいに上げた話
 
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
関数型プログラミングのデザインパターンひとめぐり
 
研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2研究効率化Tips Ver.2
研究効率化Tips Ver.2
 
私にとってのテスト
私にとってのテスト私にとってのテスト
私にとってのテスト
 
最適化超入門
最適化超入門最適化超入門
最適化超入門
 
『繋がり』を見る: Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門
『繋がり』を見る: Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門『繋がり』を見る: Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門
『繋がり』を見る: Cytoscapeと周辺ツールを使ったグラフデータ可視化入門
 
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLiveDXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
 
第1回ROS勉強会発表資料 ROS+Gazeboではじめるロボットシミュレーション
第1回ROS勉強会発表資料 ROS+Gazeboではじめるロボットシミュレーション第1回ROS勉強会発表資料 ROS+Gazeboではじめるロボットシミュレーション
第1回ROS勉強会発表資料 ROS+Gazeboではじめるロボットシミュレーション
 
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
最近のDeep Learning (NLP) 界隈におけるAttention事情
 
Constexprとtemplateでコンパイル時にfizz buzz
Constexprとtemplateでコンパイル時にfizz buzzConstexprとtemplateでコンパイル時にfizz buzz
Constexprとtemplateでコンパイル時にfizz buzz
 
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみたグラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
グラフ構造のデータモデルをPower BIで可視化してみた
 

En vedette

python-twitterを用いたTwitterデータ収集
python-twitterを用いたTwitterデータ収集python-twitterを用いたTwitterデータ収集
python-twitterを用いたTwitterデータ収集
Hikaru Takemura
 
RとPythonによるデータ解析入門
RとPythonによるデータ解析入門RとPythonによるデータ解析入門
RとPythonによるデータ解析入門
Atsushi Hayakawa
 
Pythonスタートアップ勉強会201109 python入門
Pythonスタートアップ勉強会201109 python入門Pythonスタートアップ勉強会201109 python入門
Pythonスタートアップ勉強会201109 python入門
Takayuki Shimizukawa
 
Rでソーシャルネットワーク分析
Rでソーシャルネットワーク分析Rでソーシャルネットワーク分析
Rでソーシャルネットワーク分析
Hiroko Onari
 

En vedette (20)

python-twitterを用いたTwitterデータ収集
python-twitterを用いたTwitterデータ収集python-twitterを用いたTwitterデータ収集
python-twitterを用いたTwitterデータ収集
 
PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門PythonによるWebスクレイピング入門
PythonによるWebスクレイピング入門
 
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
Python 機械学習プログラミング データ分析ライブラリー解説編
 
Pythonで簡単ネットワーク分析
Pythonで簡単ネットワーク分析Pythonで簡単ネットワーク分析
Pythonで簡単ネットワーク分析
 
10分でわかるPythonの開発環境
10分でわかるPythonの開発環境10分でわかるPythonの開発環境
10分でわかるPythonの開発環境
 
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
 
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
野球Hack!~Pythonを用いたデータ分析と可視化 #pyconjp
 
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしよう
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしようPython東海Vol.5 IPythonをマスターしよう
Python東海Vol.5 IPythonをマスターしよう
 
RとPythonによるデータ解析入門
RとPythonによるデータ解析入門RとPythonによるデータ解析入門
RとPythonによるデータ解析入門
 
Scikit learnで学ぶ機械学習入門
Scikit learnで学ぶ機械学習入門Scikit learnで学ぶ機械学習入門
Scikit learnで学ぶ機械学習入門
 
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアルscikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
scikit-learnを用いた機械学習チュートリアル
 
Gensim
GensimGensim
Gensim
 
【ヒカ☆ラボ】 株式会社AMG Solution 山口 博史氏登壇資料 20170817
【ヒカ☆ラボ】 株式会社AMG Solution 山口 博史氏登壇資料 20170817【ヒカ☆ラボ】 株式会社AMG Solution 山口 博史氏登壇資料 20170817
【ヒカ☆ラボ】 株式会社AMG Solution 山口 博史氏登壇資料 20170817
 
Pythonスタートアップ勉強会201109 python入門
Pythonスタートアップ勉強会201109 python入門Pythonスタートアップ勉強会201109 python入門
Pythonスタートアップ勉強会201109 python入門
 
Pythonによるwebアプリケーション入門 - Django編-
Pythonによるwebアプリケーション入門 - Django編- Pythonによるwebアプリケーション入門 - Django編-
Pythonによるwebアプリケーション入門 - Django編-
 
Python による 「スクレイピング & 自然言語処理」入門
Python による 「スクレイピング & 自然言語処理」入門Python による 「スクレイピング & 自然言語処理」入門
Python による 「スクレイピング & 自然言語処理」入門
 
続Pythonによるwebスクレイピング入門
続Pythonによるwebスクレイピング入門続Pythonによるwebスクレイピング入門
続Pythonによるwebスクレイピング入門
 
Rでソーシャルネットワーク分析
Rでソーシャルネットワーク分析Rでソーシャルネットワーク分析
Rでソーシャルネットワーク分析
 
実践で学ぶネットワーク分析
実践で学ぶネットワーク分析実践で学ぶネットワーク分析
実践で学ぶネットワーク分析
 
Rubyによるデータ解析
Rubyによるデータ解析Rubyによるデータ解析
Rubyによるデータ解析
 

Similaire à 「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python

Python Kyoto study
Python Kyoto studyPython Kyoto study
Python Kyoto study
Naoya Inada
 
おまえらこのライブラリ使ってないの? m9 (2013-07)
おまえらこのライブラリ使ってないの? m9	(2013-07)おまえらこのライブラリ使ってないの? m9	(2013-07)
おまえらこのライブラリ使ってないの? m9 (2013-07)
Toru Furukawa
 
Perlワンライナーで全てのモジュールにuse v5.8.0つける!
Perlワンライナーで全てのモジュールにuse v5.8.0つける!Perlワンライナーで全てのモジュールにuse v5.8.0つける!
Perlワンライナーで全てのモジュールにuse v5.8.0つける!
debug-ito
 
Pythonを取り巻く開発環境 #pyconjp
Pythonを取り巻く開発環境 #pyconjpPythonを取り巻く開発環境 #pyconjp
Pythonを取り巻く開発環境 #pyconjp
Yoshifumi Yamaguchi
 

Similaire à 「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python (20)

「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python / 2016 Jan 12
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python / 2016 Jan 12「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python / 2016 Jan 12
「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python / 2016 Jan 12
 
Pyconjp2014_implementations
Pyconjp2014_implementationsPyconjp2014_implementations
Pyconjp2014_implementations
 
Python パッケージの影響を歴史から理解してみよう!
Python パッケージの影響を歴史から理解してみよう!Python パッケージの影響を歴史から理解してみよう!
Python パッケージの影響を歴史から理解してみよう!
 
Python & PyConJP 2014 Report
Python & PyConJP 2014 ReportPython & PyConJP 2014 Report
Python & PyConJP 2014 Report
 
210728 mpy
210728 mpy210728 mpy
210728 mpy
 
Python Kyoto study
Python Kyoto studyPython Kyoto study
Python Kyoto study
 
rpi_handson_2.5
rpi_handson_2.5rpi_handson_2.5
rpi_handson_2.5
 
Pyconjp2016 pyftplib
Pyconjp2016 pyftplibPyconjp2016 pyftplib
Pyconjp2016 pyftplib
 
Introduction of Python
Introduction of PythonIntroduction of Python
Introduction of Python
 
How to run P4 BMv2
How to run P4 BMv2How to run P4 BMv2
How to run P4 BMv2
 
おまえらこのライブラリ使ってないの? m9 (2013-07)
おまえらこのライブラリ使ってないの? m9	(2013-07)おまえらこのライブラリ使ってないの? m9	(2013-07)
おまえらこのライブラリ使ってないの? m9 (2013-07)
 
cs-10. Python の基礎(オブジェクト,メソッド,引数,文字列)
cs-10. Python の基礎(オブジェクト,メソッド,引数,文字列) cs-10. Python の基礎(オブジェクト,メソッド,引数,文字列)
cs-10. Python の基礎(オブジェクト,メソッド,引数,文字列)
 
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack botPython × Herokuで作る 雑談slack bot
Python × Herokuで作る 雑談slack bot
 
Apilecture for 2014/02/22 at shannonlab
Apilecture for 2014/02/22 at shannonlabApilecture for 2014/02/22 at shannonlab
Apilecture for 2014/02/22 at shannonlab
 
Python languageupdate (2004)
Python languageupdate (2004)Python languageupdate (2004)
Python languageupdate (2004)
 
私の好きなPython構文 vol.2 #nds46
私の好きなPython構文 vol.2 #nds46私の好きなPython構文 vol.2 #nds46
私の好きなPython構文 vol.2 #nds46
 
Pelicanによる www.python.jpの構築
Pelicanによる www.python.jpの構築Pelicanによる www.python.jpの構築
Pelicanによる www.python.jpの構築
 
Perlワンライナーで全てのモジュールにuse v5.8.0つける!
Perlワンライナーで全てのモジュールにuse v5.8.0つける!Perlワンライナーで全てのモジュールにuse v5.8.0つける!
Perlワンライナーで全てのモジュールにuse v5.8.0つける!
 
Pythonを取り巻く開発環境 #pyconjp
Pythonを取り巻く開発環境 #pyconjpPythonを取り巻く開発環境 #pyconjp
Pythonを取り巻く開発環境 #pyconjp
 
Django_fukuoka
Django_fukuokaDjango_fukuoka
Django_fukuoka
 

Plus de Takanori Suzuki

Two sides of "Python Engineer Training Book"
Two sides of "Python Engineer Training Book"Two sides of "Python Engineer Training Book"
Two sides of "Python Engineer Training Book"
Takanori Suzuki
 
PyCon JP を支える技術 / Technologies that underlie PyCon JP
PyCon JP を支える技術 / Technologies that underlie PyCon JPPyCon JP を支える技術 / Technologies that underlie PyCon JP
PyCon JP を支える技術 / Technologies that underlie PyCon JP
Takanori Suzuki
 
PyCon JP 2014 Opening(14 sep)
PyCon JP 2014 Opening(14 sep)PyCon JP 2014 Opening(14 sep)
PyCon JP 2014 Opening(14 sep)
Takanori Suzuki
 
PyCon JP 2014 opening(13 sep)
PyCon JP 2014 opening(13 sep)PyCon JP 2014 opening(13 sep)
PyCon JP 2014 opening(13 sep)
Takanori Suzuki
 
Introduction of PyCon JP / TechLION vol.17
Introduction of PyCon JP / TechLION vol.17Introduction of PyCon JP / TechLION vol.17
Introduction of PyCon JP / TechLION vol.17
Takanori Suzuki
 
Conference Conference 2013-05-17
Conference Conference 2013-05-17Conference Conference 2013-05-17
Conference Conference 2013-05-17
Takanori Suzuki
 
kabepy: Python Bouldering Club
kabepy: Python Bouldering Clubkabepy: Python Bouldering Club
kabepy: Python Bouldering Club
Takanori Suzuki
 

Plus de Takanori Suzuki (20)

Outside and inside of PyCon JP 2016
Outside and inside of PyCon JP 2016Outside and inside of PyCon JP 2016
Outside and inside of PyCon JP 2016
 
The tale of I and python / Python とのはなし
The tale of I and python / Python とのはなしThe tale of I and python / Python とのはなし
The tale of I and python / Python とのはなし
 
How to create PyCon JP
How to create PyCon JPHow to create PyCon JP
How to create PyCon JP
 
PyCon JP 2015 Closing speech
PyCon JP 2015 Closing speechPyCon JP 2015 Closing speech
PyCon JP 2015 Closing speech
 
Two sides of Python Engineer Training Book in PyCon mini Sapporo
Two sides of Python Engineer Training Book in PyCon mini SapporoTwo sides of Python Engineer Training Book in PyCon mini Sapporo
Two sides of Python Engineer Training Book in PyCon mini Sapporo
 
Two sides of "Python Engineer Training Book"
Two sides of "Python Engineer Training Book"Two sides of "Python Engineer Training Book"
Two sides of "Python Engineer Training Book"
 
Two sides of "Python Engineer Training Book"
Two sides of "Python Engineer Training Book"Two sides of "Python Engineer Training Book"
Two sides of "Python Engineer Training Book"
 
PyCon JP を支える技術/ Technology that underlie PyCon JP / BPStudy #88
PyCon JP を支える技術/ Technology that underlie PyCon JP / BPStudy #88PyCon JP を支える技術/ Technology that underlie PyCon JP / BPStudy #88
PyCon JP を支える技術/ Technology that underlie PyCon JP / BPStudy #88
 
Plone features and trends
Plone features and trendsPlone features and trends
Plone features and trends
 
Pycon JP 2014 Closing
Pycon JP 2014 ClosingPycon JP 2014 Closing
Pycon JP 2014 Closing
 
PyCon JP を支える技術 / Technologies that underlie PyCon JP
PyCon JP を支える技術 / Technologies that underlie PyCon JPPyCon JP を支える技術 / Technologies that underlie PyCon JP
PyCon JP を支える技術 / Technologies that underlie PyCon JP
 
PyCon JP 2014 Opening(14 sep)
PyCon JP 2014 Opening(14 sep)PyCon JP 2014 Opening(14 sep)
PyCon JP 2014 Opening(14 sep)
 
PyCon JP 2014 opening(13 sep)
PyCon JP 2014 opening(13 sep)PyCon JP 2014 opening(13 sep)
PyCon JP 2014 opening(13 sep)
 
Introduction of PyCon JP / TechLION vol.17
Introduction of PyCon JP / TechLION vol.17Introduction of PyCon JP / TechLION vol.17
Introduction of PyCon JP / TechLION vol.17
 
collective.socialpublish
collective.socialpublishcollective.socialpublish
collective.socialpublish
 
Pycon APAC 2013 closing
Pycon APAC 2013 closingPycon APAC 2013 closing
Pycon APAC 2013 closing
 
Introduction of PyCon APAC
Introduction of PyCon APACIntroduction of PyCon APAC
Introduction of PyCon APAC
 
Conference Conference 2013-05-17
Conference Conference 2013-05-17Conference Conference 2013-05-17
Conference Conference 2013-05-17
 
kabepy: Python Bouldering Club
kabepy: Python Bouldering Clubkabepy: Python Bouldering Club
kabepy: Python Bouldering Club
 
Inside PyCon JP 2012 #bpstudy61
Inside PyCon JP 2012 #bpstudy61Inside PyCon JP 2012 #bpstudy61
Inside PyCon JP 2012 #bpstudy61
 

「Python言語」はじめの一歩 / First step of Python