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Transcript

1. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   ～環境構築 & コード作成～
   @namao
   

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2. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   自己紹介
    @namao
    Python歴：２年弱
   業務利用（データ分析）
    興味のあるIT技術 (Python以外)
   Go, Linux(Debian),セキュリティなど
    後輩などにPython指導する機会↗
   connpass
   

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3. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   概要 私の指導経験
    業務中での後輩指導
    業務外での親友への指導（タダ！）
   

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4. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   概要
   学習（つまずき）ポイント
    環境構築
   →AnacondaによるPython3.8環境構築
    コードの書き方
   →速いコード(pandas)作成
   私の指導経験
    業務中での後輩指導
    業務外での親友への指導（タダ！）
   

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5. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   

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6. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   コン
   パイ
   ル
   不要 必要
   イン
   ス
   トー
   ル元
   Anaconda独自 Python公式
   Anaconda vs pip https://www.anaconda.com/understanding-conda-and-pip/
   コンパイル: テキストからバイナリに変換 (初心者には難)
   青字：メリット
   

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7. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   コン
   パイ
   ル
   不要 必要
   イン
   ス
   トー
   ル元
   Anaconda独自 Python公式
   Anaconda vs pip https://www.anaconda.com/understanding-conda-and-pip/
   青字：メリット
   Windowsユーザーには、Anacondaがおすすめ！
   

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8. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   パッケージ情報を知る
    コマンド: conda search (パッケージ名) –c (チャンネル名)
   *動作環境: cmd (windows)
   コンパイル情報
   ・
   ・
   ・
   Pythonのversion
   AnacondaのPython version対応状況を把握可
   

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9. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
   仮想環境作成
   仮想環境イメージ
    コマンド: conda create -n (仮想環境名) python=(version番号)
   (パッケージ名) –c (チャンネル名)
   実行例
   *動作環境: cmd (windows)
   

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10. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    仮想環境作成
    仮想環境イメージ
     コマンド: conda create -n (仮想環境名) python=(version番号)
    (パッケージ名) –c (チャンネル名)
    実行例
    *動作環境: cmd (windows)
    2コマンドで
    環境構築可能
    

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11. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    Jupyter notebook エラー解消 (windows)
    asyncio.pyに上記コードを追加
    

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12. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    Python以外のパッケージ1 (R)
    https://anaconda.org/conda-forge/r-essentials
    Jupyter上でのR
    

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13. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    Python以外のパッケージ2 (git, git-bash)
    https://anaconda.org/anaconda/git
    Windowsでの
    bash(Linux)環境候補として
    Git-bashもおすすめ
    https://anaconda.org/conda-forge/git-bash
    git git-bash
    

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14. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    

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15. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    少休止（人もコードも？）
    世間では・・・
    生産性向上
    （スピード）
    

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16. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    少休止（人もコードも？）
    世間では・・・
    生産性向上
    （スピード）
    コードも同じ！
    

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17. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    速いコードの書き方（一般論）
     Python(スクリプト言語)の速さはコード行数に比例
     forループを減らすことが基本
    N=10**4
    a=[]
    for i in range(N):
    if i%3==0:
    a.append(i)
    N=10**4
    a=[i for i in range(N) if i%3==0]
    ☓ ◯
    

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18. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    コードのスピード測定 (jupyter noebook)
    Jupyterでは%%timeitというマジックコマンドを使うのが簡単！
    https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#cell-magics
    ☓ ◯
    

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19. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    処理のイメージ図
    コードの速度比較（例1:ファイル結合）
    ☓ 10000
    生徒一人の３教科の点数
    

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20. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    処理のイメージ図
    コードの速度比較（例1:ファイル結合）
    ① ②
    

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21. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    処理のイメージ図
    コードの速度比較（例1:ファイル結合）
    ① ②
    

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22. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    コードの速度比較（例2:行毎の合計）
    10000人の学生それぞれの
    ３教科の合計点を算出
    10000
    Eng, Math, Japan
    sum
    処理のイメージ図
    

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23. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    コード例 (10000人の３教科の合計)
    ① data.apply(sum,axis=1)
    ② data['Eng']+data['Math']+data['Japan’]
    ③ data.eval('Eng+Math+Japan’)
    ④ data.sum(axis=1)
    ⑤ pd.Series(data.values.sum(axis=1))
    10000
    Eng, Math, Japan
    sum
    処理のイメージ図
    コードの速度比較（例2:行毎の合計）
    

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24. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    コード例 (10000人の３教科の合計)
    ① data.apply(sum,axis=1)
    ② data['Eng']+data['Math']+data['Japan’]
    ③ data.eval('Eng+Math+Japan’)
    ④ data.sum(axis=1)
    ⑤ pd.Series(data.values.sum(axis=1))
    速度結果
    ①1160 ms,②2.58 ms,③9.96 ms,④2.05 ms,⑤1.14 ms
    10000
    Eng, Math, Japan
    sum
    処理のイメージ図
    コードの速度比較（例2:行毎の合計）
    

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25. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    本日のまとめ
    環境構築
     Anaconda活用方法(python3.8環境をコマンドで作成)
     Python以外のパッケージ(例: R, git)もインストール可
    コードの書き方
     速さを意識したコードを書くことは重要
     スピード測定には、%%timeitが便利 (jupyter notebook)
    

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26. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    

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27. みんなのはんなりPythonの会 2019/12/06
    まとめ
     アイデアを確認します。
     上位の候補に投票して集約します。
     要件と制限を確認します。
     上位 5 から 10 のアイデアにリストの内容を調整します。
    

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