2019にスタッフとして参加し、Webサイトの運用(と最適化アルゴリズムを用いたタイムテーブルの提案)を行いました。そこで得られた知見と反省をまとめて、今後他のカンファレンスなどでWebサイトの開発運用をする方の参考になれば幸いです。2019が終了しました。聴講者としてセッションを見た感想は1つ前のエントリにまとめました。このエントリでは、自分が行った「ポスター発表」について書きます。今後カンファレンスでポスター発表をする方の参考になれば幸いです。2019で自分が直接/YouTubeで聴講したセッションについてのまとめです。下記の内容を書いています。クローリングPythonを使ったデータクローリング・スクレイピングは、エンジニア・非エンジニアを問わず非常に人気や需要のある分野です。Bokeh最初に結果です。StarのトレンドをBokehで可視化してはてなブログに埋め込む方法を解説します。マウスオーバーしてもらうとtooltipが表示される(=画像埋め込みでない)ことが確認していただけると思います。2018のタイムテーブル決めに組み合わせ最適化問題を用いました。ちなみに最終的なタイムテーブルはアルゴリズムで算出された結果を人間がレビューして調整しています。機械学習のクラス分類モデルを評価する際に用いる混同行列を簡単に表示できるちょっとしたライブラリがあったので紹介します。混同行列とは、機械学習で予測したクラス分類の結果をまとめた行列です。Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。PySnooperというライブラリです。昨日Vaexの性能評価の記事を書きました。その記事では長くなってしまうので基本的な使い方などを省略しました。今回は入門記事として使い方を紹介します。アウトオブコア、かつマルチコアでデータ処理を行えるVaexの紹介です。string関係のメソッドで平均して100倍以上の高速化が確認できました。文字列処理以外でも数倍~数十倍の高速化が行えそうです。Managerで秘密鍵JSONファイルなどを簡単に扱うことができます。1つのユースケースとしてこの記事ではGCPの秘密鍵を扱います。GCPのSDKに読み込む方法も解説します。Managerを使って安全で簡単にGCPの秘密鍵JSONファイルなどの秘匿情報を取り扱う2019-02-03【Python】Pipfile.lockを活用したDockerとpipenvでの安全な環境構築PythonDockerとpipenvを使った環境構築についての記事はいくつか読んだのですが、PIpfile.lockを更新する運用について書かれている記事が少ない(見つけられなかった)ため、書いておきます。