ビデオ1ファイルのスクリプトを書き捨てる程度でしかコードを書かなかったところから、書いたコードを公開するようになってによって起こった技術的な視野の広がりについて、実際の体験を元にお話します。librariesスライドPythonで作成したデータ分析スクリプトを(Windowsの)一般ユーザーへ使ってもらいたい時に、ユーザーがPythonを使えない・PCにPythonが入ってないという環境でも、簡単なGUI作成からEXEとして1つのファイル化して動作させる方法について解説します。LINEなどがAPIを公開し対話Botを作成して自由に使える、使ってもらえる環境になってきています。今回は人工知能の分野で話題のニューラルネットワークが使用可能なフレームワークのChainerを用いて対話Botを作成する手法を紹介したいとおもいます。技術を使ってみたい僕らのために沢山ライブラリも出てきたよね。チュートリアルはできた。結局何やってんのかわかんない。ビデオAWSの「Redshift」は、Postgresqlベースで作られたデータウェアハウスです。ポスグレベースなのでpsqlで接続したりPythonのpostgres用ドライバが使えます。Djangoもポスグレ用ドライバで使えます、と思ったら色々問題あった。仕事で必要なんですけど。しょうがないので、Djangoに不慣れな私が手探りでDjangoのバックエンドを作って、公開して、バグレポに対応して、テストを書いて、テスト自動化して。OSS活動の各段階でどうやって進めてきたのか、紹介します。ビデオpypiを中心としたパッケージエコシステムや、pypaが管理しているツール、関連PEPの動向を解説します。ビデオPythonのWebアプリケーションフレームワークを開発するために必要な知識を実際のPythonのコードをベースに解説していきます。PythonでiOS開発・実行する環境を備えたアプリです。このtalkでは、実際にPythonistaで作成したアプリをもとに、Pythonistaの基本的な使い方や特徴などを説明していきます。ビデオ1つのプロジェクトが1つのプログラミング言語で完結することが少なくなっています。言語的にキメラ(chimera)なプログラミング技法についてこれまであまり議論されてきませんでした。PythonとRustを用いたmulti-threaddingについて取り上げながら、Pythonの不得意とする処理を他の言語に委譲する方法論を議論し、chimeraに対する議論を深めようと思います。ビデオPythonを勉強してWebアプリを作ってみたはいいが、サーバーがないのでスマホや会社のPCから使えるようなアプリにはできない、という初心者は多いと思います。そこでこの発表ではHerokuとCloud9というクラウドサービスを無料枠の範囲で使って、簡単な蔵書管理をおこなうWebアプリを立ち上げる方法を順を追って説明します。使用するのはPython3,django,PostgreSQLです。JP参加者と接点が少ない分野の方々を招待し、参加者と講演者とが交流できる場所を提供する』ことを目的に招待講演を行います。軽快かつ柔軟にテストスイートを構築できます。使ったブラウザテストをはじめ、色々なテストに応用でき、もちろんPythonで拡張できます。機能を解説し、業務で使ってみたエピソードを紹介します。Ja金融とPythonは相性が良い組み合わせですが、国内では金融関係のPythonistaが未だ少ない印象です。金融関係者がPythonを扱う利点としては、データ整形を高度なプログラムを書くことなく、手軽にできる点があります。ビデオPythonでちょっとしたツールを作る際、コードの書き方やパッケージング、自動テストの仕方など、どのようにしようか、考えるかと思います。私がツールを作る際にどのようにしているか、具体的にFTPサーバーアプリケーションを例に紹介します。電子版ではDjango/PythonでのWebAPIを、Microserviceアーキテクチャーを採用して、開発しています。DockerコンテナーをElasticBeanstalk上で動かす方式は非常に汎用性が高く、Django以外の環境でも利用できています。この方式について説明しつつ、運用上の工夫、メリット・デメリットについて話をします。ビデオFortran言語で記述された、大気中に浮遊してブラウン運動する微小粒子の運動解析プログラムを、f2pyによりPythonプログラムと結合し、matplotlibを用いて粒子運動をリアルタイムで可視化した。その結果、運動解析中に粒子の大きさや大気温度を変更可能となり、これらの変数に依存してブラウン運動が変化する様子を視覚的に把握する事が出来る様になった。ビデオ日本に限らず海外でも漫画表現として用いられる「4コマ(yonkoma)」。含めてその成果を共有することは文化的に大きな価値があると言えます。本Talkでは、その序論として4コマ漫画のデータを抜き出し並びに、統計や機械学習を用いた分析をPythonで一気通貫に行う手法を紹介します。librariesスライドPythonスクリプトで柔軟に拡張可能なHTTP(S)プロクシライブラリproxy2を紹介するとともに、PythonでHTTPプロクシを実装する際に考慮すべき点、HTTPS対応の詳細についてproxy2の実装を交えながら解説する。Piを頭脳にした「Kano」と言う子供向けのパソコンには、プログラミングを学ぶためのPythonアプリが沢山載っています。これらのアプリを日本語化し、日本の子供達にコードの情熱を伝えるプロジェクトを紹介します。APIを通じた各種ライブラリの使い方について、Sparkについて触れた事がない方でもわかるように基本から解説します。Sparkは集計処理のような従来の操作のほか、機械学習のような複雑なワークロードにも対応しているため、様々な大規模分散処理を簡単に実装することが可能になります。文が使われていますが、普段あまりその仕組みを気にすることはないのではないでしょうか。モジュールをインポートする際には、実はその背後で適切なモジュールを検索してロードするための様々な仕組みが働いています。上でそれを拡張する方法について説明します。Ploneは15年の歴史を持ちます。日本語で再現し、15年の進化と適応がどのようにPlone5に結実したかをご紹介します。ビデオPythonで出来るメタプログラミングの概要を一通り説明します。本セッションではそもそもPythonにおけるメタプログラミングの概要から、それがどのような場面で利用されているかをお話しします。ApplicationフレームワークであるDjango向けのプラグイン開発を題材に、Pythonライブラリをホスティングするためのベストプラクティスをお伝えします。3とDjangoに対応し、テストを記述する方法やCI環境の構築、テスティング手法、PYPIへのサブミットまでの手順を紹介します。Gymをご存知でしょうか。これは名前の通り"AI"をトレーニングするためのジムで、様々なゲームなどで自分の開発したAIを"トレーニング(学習)"させることができます。Gymを用いたトレーニングのさせ方について解説します。ビデオデータ分析ライブラリであるpandasを利用して、時系列データのグループ化や集計、サンプリングなどの処理を簡単・高速に行う方法を説明します。統計解析パッケージであるstatsmodelsを用いて簡単な時系列モデリングを行います。ビデオ組込み機器などのテストでは「再起動を繰り返しながらテストを実行する」ことが多くあります。Unittestライブラリを使うと、標準ライブラリのunittestのようにテストを記述でき、かつ、「Pythonインタプリタを一度終了し、再起動後に続きを実行する」場合のテストも、簡単に記述できます。Pythonを用いて説明します。プログラム中に型アノテーションを記述する方法を標準化し、型チェッカーなどのツールで利用できるようになっています。型ヒントの優れているところ、劣っているところを明らかにし、今後の型ヒントの活用方法について考えます。ライセンスの下に提供されています。