PyPowerAutomateとPower Automate C2を公開しました | NTTセキュリティテクニカルブログ
以前の記事ではPower Automateのクラウドフローの仕様について解説しました。今回はその応用として作成したPythonライブラリPyPowerAutomateを公開したので紹介します。このライブラリを使うことで、どうしてもPower Automateを使わなければいけない状況に立たされたエンジニアがPythonでPower Automateのクラウドフローを開発できるようにすることを目指しています。さらにPyPowerAutomateを利用して作成したC2フレームワークPower Automate C2も公開しました。 それぞれ以下のGitHubのリポジトリで公開しています。 NTT-Security-Japan/PyPowerAutomate - GitHubNTT-Security-Japan/pac2 - GitHub Power Automateはノーコードやローコードを特
ロバストPython
Pythonはシンプルな構文で読みやすいプログラミング言語ですが、コードをロバストにする機能も備わっています。本書では、Python 3.5から導入された型ヒントを使って、ロバストなPythonコードを記述する方法にアプローチします。全4部構成のうち、Ⅰ部とⅡ部ではPythonにおける型ヒントの位置づけや組み込み型について基本的な事柄をしっかりおさえ、ユーザ定義型を使う方法、部分型、プロトコル、pydanticによる実行時型チェックなど、Pythonの型システムを最大限に活用する方法を詳しく説明します。Ⅲ部は依存関係や設計手法について、Ⅳ部はセーフティネットとして高度なテスト手法を扱います。本書の内容を理解すれば、クリーンで保守しやすいPythonコードが書けるようになります。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の
退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonと各種モジュールの最新版への対応、演習等を増補しています。日本語版では、PyInstallerによるEXEファイルの作成方法を巻末付録として収録しました。 訳者まえがき まえがき 第I部 Pythonプログラミングの基礎 1章 Pythonの基本 1.1
KNNアルゴリズム(K-近傍法)をscikit-learnを使わず5行で実装する。（Python）｜es
機械学習のライブラリは抽象化されていますが、どのように動いているいるのか、アルゴリズムは絶対理解しておいた方がいいいです。逆に機械学習を学ぶということは、アルゴリズムの理解が大部分を占めます。 k-近傍法（k-nearest neighbor algorithm）は、分類や回帰のためのシンプルな機械学習アルゴリズムです。 k-近傍法は、新しいデータが与えられたときに、そのデータが近いとされる、学習用のデータセット中の個々のサンプルとの距離を計算します。その後、これらのサンプルからk個の最も近いサンプル（k-nearest neighbors）を選択します。これらk個のサンプルから、新しいサンプルが最も多く分類されるクラスを予測します。 例えば、新しいサンプルが緑の点としてプロットされているとします。k=3の場合、この新しいサンプルに最も近い2つのサンプル（緑の点）を選択します。この3つのサ
その賭けは得？Pythonを使ってモンテカルロシミュレーションで見破る方法とは？｜es
49%の確率で表、51%の確率で裏が出るコインがあったとします。 表が出た場合は賭け金が2倍になります、裏の場合は賭け金を失います。 賭け金は10円、資産を1000円として、1000回続けた場合、資産は最終的にどうなるかを計算してください。この賭けを受けた方が得ですか？ モンテカルロ・シミュレーションは、財務、プロジェクト管理、コスト、のリスクと不確実性を理解するために使用される手法です。モンテカルロ・シュミレーターは、潜在的はリスクや結果を視覚化し、意思決定に役立てます。 さて、上記の賭けは受けた方が得でしょうか？ 答えを知りたい人は↓ import random import matplotlib.pyplot as plt money = 1000 result = [] for i in range(1000): bet = 10 if random.random() <= 0.4
東工大が無料公開しているPython解説サイト初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと通り学べる。
Pythonに上級テクニックは要らない（そして正しい付き合い方）～TechFeed Conference 2022講演より | gihyo.jp
TechFeed Conference 2022 Pick up Pythonに上級テクニックは要らない（そして正しい付き合い方）～TechFeed Conference 2022講演より 本記事は、2022年5月に開催されたTechFeed Conference 2022のセッション書き起こし記事「Pythonに上級テクニックは要らない（そして正しい付き合い方）（清原弘貴） — TechFeed Conference 2022講演より」を転載したものです。オリジナルはTechFeedをご覧ください。 Pythonに上級テクニックは要らない、そして正しい付き合い方ということで発表します、清原です。 株式会社ゼンプロダクツというのを最近立ち上げまして、日本語を書けばAIが文章を校正してくれる、Shodoというサービスを本気で作っています。Markdownでも書けて、はてなブログに配信で
オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。初心者がつまずきやすい点を先回りして説明・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある
QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,機械学習,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RPX57PNyn
初心者向けPython教材・資料のおすすめ度
※随時更新、本記事は、親記事「 anond:20211018163759 」も合わせて読むことを推奨しております。 色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。 ★～★★★★★ で個人的なおすすめ度も示している。 ゼロからのPython入門講座：★★★★URL： https://www.python.jp/train/index.html Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。 勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。 paiza ラーニング：★★★★URL： https://
Pythonが速度改善に本気出すと聞いたので恒例のたらい回しベンチをとってみたら、RubyがYJITですごく速くなっていて驚いた話 - Smalltalkのtは小文字です
2022-09-09改訂： gcc バージョンが古すぎたのと、C が内部計測でなかった点を改め計測しなおしました。結果、Rust は C より速くはなくなりました。紛らわしいことで、ごめんなさい。また、gcc のバージョンアップに伴い、Python および Ruby についてはビルドと計測をしなおしたので、これらも少し速い値に変わっています。この点もどうぞあしからず。 2022-09-10追記：ご要望のあった Python numba.njit 使用時と Go の結果を追加しました。PHP は JIT 有効化が面倒だったので断念しました^^; 2022-09-10追記2：C の計測で clock() を使うのはフェアではないという指摘がありましたので、念のため clock_gettime() を使用したコードに差し替えました。結果に大きな差はありません。 2022-09-10追記3：PHP
【読書】『独学プログラマー』の心得 - Qiita
優れたプログラマーは、金銭的な報酬や人々から賞賛を浴びる目的でコードを書くのではない。単純にプログラミングを楽しむためにコードを書くんだ。 リーナス・トーバルズ（Linuxカーネル開発者） コーリー・アルソフ氏の『独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで』（清水川貴之氏、新木雅也氏による邦訳は2018年発行）を読んだので、本のタイトルの通り独学でプログラマーを目指している方や、新人エンジニアの方に一読をお薦めできると感じたので紹介します。 かく言う私もソフトウェアエンジニアリングを独学し、肩書きとしてエンジニアの職を得て2年目の身。 『独学プログラマー』を読んで初心に返り、至らぬ点を内省できました。 （エンジニアとして就業できてからも独学は続くので、経験を重ねてからでもこの本を読む価値はあると思います！） 本書の対象となる方 プロのプログラマーになる際に必要な知識や技術
PyCon JP 2022
2005年からPythonを使い始め、2010年からCPythonにコントリビュートしています。静的解析ツールの開発に長い間携わっていた後、ここ数年はPythonの高速化に取り組んでいます。彼の学術的および商業的な研究は、Pythonのコンパイラ、仮想マシン、静的解析に重点を置いています。博士号は、動的言語用の仮想マシンの構築に関するもので、412, 590, 626, 659 など、さまざまな PEP の著者でもあります。 現在は、Microsoftの資金提供による "Faster CPython"チームの技術リーダーとして働いています。 東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ボストンの研究機関で客員研究員を経て、2014年11月より株式会社データビークルを創業。 自身のノウハウを活かした拡張アナリティクスツール
Python互換の静的型付け言語「Erg」
承前 Ergは私が数年前から開発を始め、つい一昨日公開したばかりのプログラミング言語です。 のはずですが、 早速、qnighyさんに捕捉していただきました。ありがとうございます。 この記事ではそのErgがどのような言語なのかざっくりと解説していきたいと思います。なお、紹介した機能の一部は未実装です。実装途中の機能を含むコードには*を、完全に未実装の機能を含むコードには**をつけておきます。 はじめに Pythonは概ね素晴らしい言語です。 オフサイドルールを世に知らしめた(?)、その可読性の高い文法。Numpy, SciPyを始めとする機械学習、科学技術計算用の膨大なライブラリ。 しかしPythonにもいくつかの弱点が存在します。 まず、動的型付け であること。それ自体は弱点というより良し悪しなのですが、明らかに動的型付けでは手に余るPythonプロジェクトが世に溢れています。 次に、一貫
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GitHub - microsoft/UFO: A UI-Focused Agent for Windows OS Interaction.
なぜGuidoはmap() やfilter(),reduce() そしてlambdaをPython 3から取り除きたかったのですか？
Amazon.co.jp: プログラミング文体練習 ―Pythonで学ぶ40のプログラミングスタイル: Cristina Videira Lopes (著), 菊池彰 (翻訳): 本
Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス | Gihyo Digital Publishing … 技術評論社の電子書籍
Amazon.co.jp: ハイパフォーマンスPython 第2版: Micha Gorelick (著), Ian Ozsvald (著), 中山光樹 (翻訳): 本
Amazon.co.jp: Python+JSON データ活用の奥義: クジラ飛行机: 本
Amazon.co.jp: Pythonでしっかり学ぶ線形代数 行列の基礎から特異値分解まで (KS情報科学専門書): 神永正博: 本