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「Python」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

Guide van Rossum氏により開発されたオープンソースのスクリプト言語で、動的型チェックのオブジェクト指向言語でもある。Java言語などのクラスベースオブジェクト指向と比較すると、必要なメソッドさえ持っていればクラス間の関連が成立するため、Smalltalkのようなメッセージベースなオブジェクト指向といえる。
Python − @ITリッチクライアント用語辞典

関連キーワード

Python入門:
[Python入門]タプル
リストとよく似ているが、変更不可能という大きな特徴を持つ「タプル」の基本、その操作、リストとの違いなどについて説明する。(2019/6/14)

Python入門:
[Python入門]リストと繰り返し処理
リストはfor文を使用した繰り返し処理とよく組み合わせて使われる。そこで便利に使える関数や「イテレータ」という概念などを取り上げる。(2019/6/11)

Python入門:
[Python入門]リストの操作
要素数の取得、リストの結合、リストに対する要素の追加と削除、並べ替え、反転、コピーなど、リストを操作する方法をまとめて紹介する。(2019/6/4)

Python入門:
[Python入門]リストの基本
数値や文字列などの基本データ型と並んで、Pythonでとてもよく使われるデータ型である「リスト」の基礎知識を説明する。(2019/5/31)

Microsoft Storeページに誘導:
「Windows 10 May 2019 Update」では初心者でも容易に「Python」を導入可能
MicrosoftのPythonチームによれば「Windows 10 May 2019 Update」では、「Python」を初心者でもインストールしやすくなったという。Microsoft Storeを用いており、今後は他のプログラミング言語にも同様の対応を広げる計画だ。(2019/5/30)

Python入門:
[Python入門]ローカル関数とラムダ式
Pythonでは、関数を変数に代入したり、関数の引数や戻り値に使用したりできる。この特性と、簡潔に関数を記述できるようにするラムダ式について見ていく。(2019/5/28)

Python入門:
[Python入門]関数のローカル変数とスコープ
関数のローカル変数と各種のスコープ、名前解決の順序、名前空間など、関数にまつわるスコープの話をまとめる。(2019/5/24)

Pythonで始める機械学習入門(9):
「Gensim」による機械学習を使った自然言語分析の基本――「NLTK」「潜在的ディリクレ配分法(LDA)」「Word2vec」とは
最近流行の機械学習/Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ/ツールの使い方を中心に解説する連載。今回は機械学習を使った自然言語分析のライブラリ「Gensim」について解説します。(2019/5/22)

Python入門:
[Python入門]関数の引数
位置引数やキーワード引数、パラメーターのデフォルト引数値、可変長引数の扱い方など、Pythonにおける関数の引数について見てみよう。(2019/5/21)

混合精度学習への対応強化など:
Python向けライブラリ「Chainer」「CuPy」の最新版をPreferred Networksが公開
Preferred Networksは、深層学習フレームワーク「Chainer」と、汎用配列計算ライブラリ「CuPy」の最新版「v6」を公開した。「ChainerX」の統合や混合精度学習への対応強化などを施した。(2019/5/20)

Python入門:
[Python入門]関数の基本
「関数とは」「関数呼び出しの方法」「組み込み関数」「ユーザー定義関数」「関数定義の方法」など、Pythonの関数の基本知識を説明する。(2019/5/17)

Python入門:
[Python入門]while文による繰り返し処理
Pythonで繰り返し処理を記述するためのもう1つの機構である「while文」を紹介する。while文をfor文で書き換えたり、少し複雑なプログラムも作ったりしよう。(2019/5/14)

電子ブックレット(組み込み開発):
PythonだけでIoTのPoCを組める/グラフェンで世界最高感度の赤外線センサー
人気過去連載や特集記事を1冊に再編集して無料ダウンロード提供する「エンジニア電子ブックレット」。今回は2019年1〜3月に公開した組み込み開発関係のニュースをぎゅっとまとめた「組み込み開発ニュースまとめ(2019年1〜3月)」をお届けします。(2019/5/13)

Python入門:
[Python入門]for文による繰り返し処理
Pythonに限らずプログラミングの世界では「繰り返し処理」は必須の機能だ。Pythonでこれを行うための「for文」を取り上げる。(2019/5/10)

80種類の学習コンテンツを追加:
AI技術やPythonが学べる「AI Academy」、TensorFlowやKerasを学べるコンテンツを追加
サイバーブレインは、同社が提供するプログラミング学習サービス「AI Academy」に、月額980円で利用できる80種類の学習コンテンツを追加した。(2019/5/8)

開発者数の伸びで際立つKotlin:
PythonがJavaを追い抜く、SlashDataの開発者実数調査
SlashDataは、主要なプログラミング言語を使用するアクティブなソフトウェア開発者の数を毎年継続的に推計している。世界のあらゆるタイプの開発者が推計の対象だ。2019年4月には主要な12言語について開発者数や用途の分析結果を発表した。(2019/5/7)

Python入門:
[Python入門]if文による条件分岐
複雑な構造のプログラムを書くには「制御構造」が欠かせない。その中でも、条件によって処理を振り分けるために使われるif文を紹介する。(2019/5/7)

Python入門:
[Python入門]コメント
Pythonのコメントの種類や、プログラムコードを一時的に無効化するコメントアウト、プログラムを記述したファイルのエンコーディング指定の方法を見ていこう。(2019/4/26)

Python入門:
[Python入門]文字列の書式指定
文字列中で値を0埋めするなどの書式指定を行う方法をformatメソッドを中心に説明する。f文字列や以前の形式の書式指定についても取り上げる。(2019/4/23)

他のライブラリより10倍高速:
Microsoft、「Bing」で使用する自然言語処理ライブラリとツール「Bling Fire」を公開
Microsoftは、Bingで使用している超高速有限ステートマシンと正規表現操作ライブラリ「Bling Fire」をGitHubで公開した。従来のライブラリよりも高速で、例えばPythonから容易に利用できる。(2019/4/19)

Python入門:
[Python入門]文字列の操作
Pythonの文字列はさまざまに操作できる。文字数の取得、要素の取り出し、文字列に特定の文字列が含まれているかの判定、文字列の置換などを紹介する。(2019/4/19)

Python入門:
[Python入門]文字列の基本
シングルクオート/ダブルクオート/トリプルクオート/raw文字列/f文字列/文字列と数値の変換など、Pythonで「文字列」を扱うための基本事項を紹介。(2019/4/16)

Python入門:
[Python入門]変数とは
プログラムを書く上で変数は必須のものだ。変数を使うことのメリットや、その定義方法、名前を付ける際に気を付けるべきことなどを見ていこう。(2019/4/12)

9万人の開発者が回答:
世界の開発者の実態は? Stack Overflowが2019年版の調査結果を公開
開発者向けQ&Aサイト「Stack Overflow」は、開発者に対する「世界で最も大規模かつ包括的な」年次調査結果を発表した。最も愛されている言語はPython、最も高給取りだったのはサイト信頼性エンジニアとDevOpsの専門家だった。開発職に希望を感じている国は西欧諸国ではなく、中国や東欧諸国だった。(2019/4/11)

Python入門:
数値と算術演算
Pythonはさまざまな種類の数値を扱える。今回は整数と浮動小数点数について簡単に見た後、それらを利用して四則演算などの操作を行ってみよう。(2019/4/9)

新元号「令和」にも対応:
Python向け日本語自然言語処理ライブラリ「GiNZA」、リクルートがGitHubで公開
リクルートのAI研究機関であるMegagon Labsは、Python向け日本語自然言語処理ライブラリ「GiNZA」をオープンソースとしてGitHubで公開した。国立国語研究所のテキストコーパスを利用した学習済みモデルも組み込んだ。(2019/4/5)

Python入門:
Hello Python
Pythonで「Hello World」プログラムを3つ作りながら、Pythonプログラムを構成する要素や、Pythonの特徴を見てみよう。(2019/4/5)

リクルート、Python向け日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」公開
リクルートは、AI研究機関・Megagon Labsが開発したPython向け日本語自然言語処理オープンソースライブラリ「GiNZA」(ギンザ)をGitHubで公開した。複雑な導入作業不要で、ワンステップでモジュールとモデルファイルの導入が可能という。(2019/4/3)

Python入門:
Pythonってどんな言語なの?
機械学習に取り組んでみたいという人に(そうでない人にも)向けて、Pythonプログラミングを基礎からやさしく解説する連載がスタート!(2019/4/2)

キャリアニュース:
IT技術動向調査――今後ニーズが高まるのは「AWS」「5G」「Python」
VSNが「今後、現場におけるニーズが高まると思うIT技術に関する動向調査」の結果を発表。ニーズが高まると思われる技術は「AWS」「5G」「Python」だった。中には順位が大きく変動した技術もあり、この1年でのニーズの変化がうかがえる。(2019/3/28)

mypyなどより5倍以上高速:
Microsoft、Pythonの静的型チェック機能を提供する「VS Code」プラグイン「Pyright」を公開
Microsoftは、Pythonの静的型チェック機能を提供する「Visual Studio Code」(VS Code)のプラグイン「Pyright」をオープンソースのMITライセンスで公開した。(2019/3/26)

秘密鍵を手元に保持できる:
ブロックチェーン向けPythonライブラリ、VIPPOOLがOSSとして公開
VIPPOOLは、ブロックチェーン技術を活用したシステムを開発するためのソフトウェアを、オープンソースとして公開した。Web APIとPythonライブラリの2種類で、専門知識がなくてもブロックチェーンを利用したシステムの開発が可能になるという。(2019/3/22)

Pythonのニーズが高まる:
IT派遣に需要の高い技術はクラウド/5G/Python、VSNが動向調査
VSNは、今後現場での需要が高まると思われるITに関する動向調査の結果を発表した。クラウド技術やPythonなどへの需要が相変わらず高く、ネットワークやセキュリティ、運用では1年で大きくニーズが変化した。(2019/3/20)

組み込み開発ニュース:
PythonだけでIoTのPoCを組める、「Degu」はWeb系エンジニア向けのIoTセンサー
アットマークテクノ、Seeed、コアスタッフの3社は、Python系言語を扱うWeb系エンジニアに向けてIoTセンサー技術をオープンソースで提供するプロジェクト「Degu(デグー)」を共同で発足すると発表した。(2019/3/18)

「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門(3):
Pythonコードと図で分かる平均値と標準偏差の違い――「統計」とはデータから価値ある情報を抜き出すこと
AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回から具体的に数学を学びます。統計とは、統計量とは何かを数学記号や数式、Pythonコード、図を交えて解説します。(2019/2/14)

経験豊かなデータサイエンティストのお墨付き
「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」が愛用される理由
企業の取得データが急増している近年では、情報を全て把握するためにもデータサイエンスツールが欠かせない。本稿では「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」について、データサイエンティストが愛用する理由を聞いた。(2019/2/12)

C++も健闘:
機械学習関連で最も人気があるのはPython/NumPy/TensorFlow――GitHubが調査
GitHubによれば、2018年に最もコントリビューションが多かった機械学習関連プロジェクトはTensorFlowだった。機械学習向けで人気のプログラム言語はPythonで、最も利用されているPython向けライブラリはNumPyだった。Julia言語へのコントリビューションも多かった。(2019/1/31)

アセンブリ言語は残る:
IPA、基本情報技術者試験にPythonを追加/COBOLを廃止
IPAは、国家試験「基本情報技術者試験」の内容を見直した結果、COBOLを廃止し、Pythonを追加する。線形代数や「確率・統計」など、数学に関する出題比率を上げる。AI人材育成のニーズなどを踏まえた。(2019/1/28)

COBOLの出題廃止、Python追加 基本情報技術者試験、「AI人材育成ニーズ踏まえ」
基本情報技術者試験の出題でCOBOLが廃止、Pythonが追加。「AI人材育成のニーズなどを踏まえた措置」としている。(2019/1/24)

「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門(2):
「27°C×2=54°C」が何の意味もない理由とは――「測定」と「データ」の基礎知識
AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。今回から具体的に数学を学ぶと予告しましたが、まずは「測定」と「データ」の基礎知識について押さえておきましょう。(2018/11/27)

Pythonで始める機械学習入門(8):
ニューラルネットワークライブラリTensorFlow/Kerasで実践するディープラーニング
最近流行の機械学習/Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ/ツールの使い方を中心に解説する連載。今回はニューラルネットワークのライブラリであるTensorFlow/Kerasについて解説します。(2018/11/20)

「AI」エンジニアになるための「基礎数学」再入門(1):
AIは「単なる関数」、数学は「言語の一つ」、「文系出身」でも問題ない――Pythonで高校数学の範囲から学び始めよう
AIに欠かせない数学を、プログラミング言語Pythonを使って高校生の学習範囲から学び直す連載。初回は、「AIエンジニア」になるために数学を学び直す意義や心構え、連載で学ぶ範囲について。(2018/10/10)

AI開発の裾野拡大と自由度向上:
Microsoft、「Azure Machine Learningサービス」に自動機械学習機能を統合し、Python SDKを追加
Microsoftは、現在プレビュー段階にある自動機械学習機能を「Azure Machine Learningサービス」に統合中だ。さらに同サービスへ、Pythonプログラミング言語用のSDKを追加した。(2018/9/28)

Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング:
VS CodeとPythonとDockerでWeb APIをコンテナ化!
VS CodeとPythonとFlaskで作成したWeb APIをDockerコンテナ上で実行したり、リモートデバッグしたりしてみよう。(2018/9/6)

Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング:
VS CodeとPythonで作るFlaskアプリの構成を一巡り
Flaskではアプリの構成をさまざまな方法で行える。その基本からインスタンスフォルダを利用するまでざっくりと見ていこう。(2018/8/28)

Computer Weekly日本語版
機械学習で生じる問題を解決するPythonライブラリ登場
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中!(2018/8/25)

Visual Studio Codeで始めるPythonプログラミング:
VS CodeとPythonとFlaskでお手軽Web API開発
Flask-MarshmallowとFlask-Restlessという拡張機能を使い、前回作成したデータベースモデルをWeb API化する。(2018/8/21)

オープンソースツールがまた一つ
機械学習で生じる問題を解決するPythonライブラリ「MLflow」
機械学習のパラメーターやモデルの管理、APIの提供などができるPythonライブラリがオープンソースで公開された。Databricksの「MLflow」が解決する機械学習の問題とは?(2018/8/16)

求人数ではRuby、C、Python:
年収が高いプログラミング言語は「Go」――「Scala」と「Python」が続く
ビズリーチは「プログラミング言語別年収ランキング2018」を発表した。1位は年収の中央値が600万円の「Go」、2位は「Scala」、3位は「Python」。スクリプト言語が多く、求人数ではRuby、Python、Cが際立っている。(2018/8/8)

Pythonで始める機械学習入門(7):
Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」で実践する「教師あり学習」「教師なし学習」
最近流行の機械学習/Deep Learningを試してみたいという人のために、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ/ツールの使い方を中心に解説する連載。今回は、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を使って「教師あり学習」「教師なし学習」などについて説明します。(2018/7/9)



2013年のα7発売から5年経ち、キヤノン、ニコン、パナソニック、シグマがフルサイズミラーレスを相次いで発表した。デジタルだからこそのミラーレス方式は、技術改良を積み重ねて一眼レフ方式に劣っていた点を克服してきており、高級カメラとしても勢いは明らかだ。

言葉としてもはや真新しいものではないが、半導体、デバイス、ネットワーク等のインフラが成熟し、過去の夢想であったクラウドのコンセプトが真に現実化する段階に来ている。
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クラウドサービスのレビューサイト:ITreview

これからの世の中を大きく変えるであろうテクノロジーのひとつが自動運転だろう。現状のトップランナーにはIT企業が目立ち、自動車市場/交通・輸送サービス市場を中心に激変は避けられない。日本の産業構造にも大きな影響を持つ、まさに破壊的イノベーションとなりそうだ。