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機械学習とか

PyCon JP 2017 1日目感想&まとめ #pyconjp

PyCon JP 2017に行ってきました。

キーノート

Anacondaを開発しているContinuum AnalyticsのCTOであるPeterさんによるキーノート。Pythonはアナリストもデータ開発者もプログラマも使う。USではビジネスのオープンソース化が進んでいる。PythonはCエクステンションのおかげでデータサイエンスでも使われるがパッケージが複雑になるためパッケージのバイナリ化が重要。

Q: Pythonを日本でもっと普及させるには? 海外のカンファレンスではもっと人が来ていた。
A: コミュニティカンファレンスと商業カンファレンスを分ける必要あり。国ごとにやり方が違うので多様性が大事。

日本だとRubyが強いのも一因の気がする。逆に言えばセミナー屋が増えればブーストがかかる?

野球を科学する技術〜Pythonを用いた統計ライブラリ作成と分析基盤構築

野球の統計学の話。Scrapyのデフォルトは大砲なのでそのまま使ってはいけない 。Airflowは設定が煩雑でハマりどころが多い。4番の離脱で理論上は得点力が30%低下するはずだったが実際の広島は調子が良かった。

キーノートのゆったりペースから一転、すごい情報密度だった。1時間は欲しい内容か。
ユニフォーム登壇正装を啓蒙する、真似して欲しいと次なる挑戦者にはっぱをかける等エモい部分もあってよかった。

Pythonで大量データ処理!PySparkを用いたデータ分析のきほん

PySparkで大量データ処理をする話。 分散処理は準備が面倒そうだがSparkは1台でも動きpipでも入れられる。RDDでは非構造化データを扱え、構造化データはDataFrameがフィルタの順番を最適化してくれる。

4コマンドで入れられるのは素敵。Kaggleで使ってる人いるんだろうか。

Kivyによるアプリケーション開発のすすめ

https://github.com/okajun35/kivy_pyconjp2017

KivyでGUI開発する話。Python単体でも書けるがGUI部分はKV言語を使うと簡潔に書ける。多機能だが公式マニュアルに書いていない部分も多い。2でも3でも動くがモバイルアプリまわりは2しか動かない

公式ドキュメントにちゃんと書いていないのつらい。 RubyMotionもそうだが、この手のツールはメインのバージョンが古くなりがちな気がする。

PythonとRを行ったり来たり

PythonからRを呼ぶ方法、RからPythonを呼ぶ方法のまとめ。Apache ArrowベースのFeatherで変換がラクになる。

黒魔術感がすごかった。

PythonでOAuth『サーバ』を構築した話

OAuthのクライアント側でなくサーバー側を構築する話。基本はOAuth2の規約が決まっているのでそれに従う。固定のフィールドも多いが、例えばscopeでは実行できる機能の種別を設定でき、Zaifではinfo, trade, withdraw等に分けている。

サーバ側実装の事例は少ないので勉強になった。固定フィールド多いのは仕様の闇なんだろうか。

Pythonistaで始めるiOSプロトタイプ開発

PythonからObjective-Cのメッセージを使ってiOSアプリを開発する話。Cエクステンション以外は使える。ただAppStoreの事例はほぼない。

内製用アノテーションツール程度なら使えるかもしれない。

ドローンのフライトコントローラをPythonで制御してみた話

ドローンのフライトコントローラを自作する話。Raspberry PiのGPIOからPWM信号を送りモーターを動かすまではいきました。

まだモーター動かせただけなので今後に期待。車輪の再発明はつらいということか。