応募トーク一覧

これはトークの応募リストです。聞きたいと思うトークをSNSで拡散しましょう。選考時に参考にさせていただきます。

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【サンプル】Sphinxで作る貢献しやすいドキュメント翻訳の仕組み (ja)

Shimizukawa (SAMPLE), Takayuki Shimizukawa, ? in Documentation

【◆◆◆◆このプロポーザルはサンプル投稿です◆◆◆◆】 Sphinxは、Sphinxドキュメントのソースから、翻訳しやすいgettext形式の翻訳カタログファイルを作成できます。 また、翻訳カタログを使ったドキュメントの多言語化に対応しています。 あなたは、翻訳カタログを扱える好きなエディタやサービスでドキュメントを翻訳できます。 このセッションでは、これらの機能を使ってドキュメントを翻訳するプロセスの全体像を紹介し、それを自動化する方法について紹介します。 また、Sphinxで書かれたドキュメントを翻訳するうえでのヒント、コツ、そして注意点についてお話しします。 【◆◆◆◆このプロポーザルはサンプル投稿です◆◆◆◆】

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◆SAMPLE◆ Sphinx autodoc: automated API documentation (en)

Shimizukawa (SAMPLE) in Documentation

◆THIS IS SAMPLE DESCRIPTION◆ Using the automated documentation feature of Sphinx, you can make with ease the extensive documentation of Python program. You just write python function documents (docstrings), Sphinx organizes them into the document, can be converted to a variety of formats.

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Pythonで作るWebクローラ入門 (ja)

Ai Makabi in Best Practices/Patterns

Pythonの代表的なクローラ構築フレームワークScrapyを利用して,目的に応じたクローラを構築する方法について学びます.発表中では,クロール対象のサイトやサービスに迷惑をかけないようなテクニックについて言及すると共に,BeautifulSoup4の利用方法を中心に,クロールして集めたデータの抽出(スクレイピング)・加工方法についても紹介します.

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今日からはじめる Python 3 対応 (ja)

もみじあめ in Best Practices/Patterns

これから本格的に利用が活発になっていく Python 3 に対応するための戦略・ツール・テクニックを紹介します。

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ニューラルネットワークのフレームワークであるChainerで始める対話Botの作成 (ja)

Masaya Ogushi in Science

2016年はFacebook, LINEなどがAPIを公開し対話Botを作成して自由に使える、使ってもらえる環境になってきています。今回は人工知能の分野で話題のニューラルネットワークが使用可能なフレームワークのChainerを用いて対話Botを作成する手法を紹介したいとおもいます。

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Pythonで作るTiny DAW (Digitai Audio Workstation) (ja)

Ransui Iso in Other

ある日YouTubeを見ているとボタンがいっぱいついたデバイスでライブパフォーマンスをしている動画が目に留まりました。調べてみるとnovation社のLaunchPadというデバイスを使っているようです。これは面白そうと早速入手しましたが、付属しているDAWソフトウェアはプロユースにも対応するレベルのもので、難しくてとても使いこなせません。どうしましょう。そうです。Pythonを使って自分が使いやすいDAWを作ってしまえばいいのです!

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Getting started with chatops in python with errbot (en)

Guillaume Binet in Useful libraries

ChatOps is about bringing your devops tools into your team chatroom. Some common operations implemented with chatops includes deployments, provisioning, monitoring, graphs, development tracking... In this presentation I will present Errbot a chatbot, written and extensible in Python. This talk will show you how to get started and the interesting pythonic features available through the API.

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pytest を使ってみよう、構造化されたテストを書いてみよう (ja)

Tomohiro NAKAMURA in Testing

pytest はご存知でしょうか。 pytest は Python 向けのテスト支援ツールです。一般的な使い方のほかに、テストの前提条件を管理する面白い仕組みが pytest に組み込まれているのでご紹介できればと思います。セッションではこの他にも実際のユースケースをいくつかお話しし、最終的に、実際の開発での利用のイメージを持てるようにセッションを進めたいと思います。

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Start Python Club: A Grass-Root Python Community from Tokyo since 2015 (en)

Takeshi Akutsu in Community

A pair of a beginner and a master of Python launched a grass-root community, Start Python Club (SPC). While it opens a workshop every month, the number of the club members has exceeded 1000 during one year activity. Pythonistas from various levels and fields are attending the community workshops to exchange useful tips of Python. SPC wants to be a glue to bind Python freaks together.

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メジャーリーグの一球速報データとPythonを用いた野球Hack〜選手の調子と未来を可視化 (ja)

Shinichi Nakagawa in Big Data

TV中継およびネット速報でお馴染みの「野球の一球速報」. メジャーリーグでは日本プロ野球の一球速報以上に細かいデータ(球速・球種・ボール回転数・落下位置etc...)を用いてより詳細な一球速報「At Bat」を運用しており、更にAt Batのデータは公開されておりHackすることが可能です(一部ライセンスに制限あり) 当ポスターセッションではAt Batのデータの読み方を解説しつつ、Python(Jupyter, pandasなど)を用いた「選手の好不調と未来」の可視化および、これらのデータを何に使えるか?をディスカッションできればと思っています.

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ビッグデータとPythonではじめる野球の統計分析 (ja)

Shinichi Nakagawa, Ai Makabi in Big Data

野球統計学「セイバーメトリクス」および、高性能スピードガン「PITCHf/x」の登場で近年最高の盛り上がりをみせている野球のビッグデータを用いたデータ分析・可視化をPythonとその周辺技術(OSSなど)を用いて行う実践例を紹介します.

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Building Distributed System with Celery on Docker Swarm (en)

Wei Lin in Distributed Computing

In this talk, the basic mechanisms of Celery and Docker-Swarm will be explained. With Docker-Swarm , a cluster will be built upon two Raspberry Pi machines. Hadoop entry-level "Word Count" program will be re-writen in Python and executed parallelly via Celery on the cluster. An example of distributed system modeling nerual-network will also be explained.

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Sphinx autodoc: APIドキュメントの自動生成 (ja)

Takayuki Shimizukawa in Documentation

Sphinxの自動ドキュメント機能を使うと、Pythonプログラムの充実したドキュメントを手軽に作れます。 あなたは、Pythonの関数ドキュメント(docstring)を書くだけで、Sphinxを使ってドキュメントを整形し、多様なフォーマットに変換できます。 このセッションでは、Sphinxのautodoc, autosummaryを利用したドキュメンテーションの方法について紹介します。

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仕事で使うちょっとしたコードをOSSとして開発メンテしていく - Django Redshift Backend の開発 (ja)

Takayuki Shimizukawa in Useful libraries

AWSの「Redshift」は、Postgresqlベースで作られたデータウェアハウスです。ポスグレベースなのでpsqlで接続したりPythonのpostgres用ドライバが使えます。Djangoもポスグレ用ドライバで使えます、と思ったら色々問題あった。仕事で必要なんですけど。しょうがないので、Djangoに不慣れな私が手探りでDjangoのバックエンドを作って、公開して、バグレポに対応して、テストを書いて、テスト自動化して。OSS活動の各段階でどうやって進めてきたのか、紹介します。

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Sleepy: How to suspend and resume your cpython process from inside (en)

David Weil in Cloud

In this talk we'll propose and explain how it is possible suspend & resume a python process execution from within python using no external-help. Pure-python-ffi-free code. This kind of tool is useful with the proliferation of cloud serv since they offer restricted execution env in terms of time/mem and process relocation/prio is required. Besides we’ll get unexpected debugger improvements.

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f2pyとmatplotlibを用いたブラウン粒子動力学のリアルタイム可視化  (ja)

Hidemitsu Hayashi in Science

Fortran言語で記述された、大気中に浮遊してブラウン運動する微小粒子の運動解析プログラムを、f2pyによりPythonプログラムと結合し、matplotlibを用いて粒子運動をリアルタイムで可視化した。その結果、運動解析中に粒子の大きさや大気温度を変更可能となり、これらの変数に依存してブラウン運動が変化する様子を視覚的に把握する事が出来る様になった。

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パッケージングを支える技術 (ja)

aodag in Packaging

pypiを中心としたパッケージエコシステムや、pypaが管理しているツール、関連PEPの動向を解説します。

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pandasによる時系列データ処理 (ja)

Masaaki Horikoshi in Science

データ分析ライブラリであるpandasを利用して、時系列データのグループ化や集計、サンプリングなどの処理を簡単・高速に行う方法を説明します。また、統計解析パッケージであるstatsmodelsを用いて簡単な時系列モデリングを行います。

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Feedy - RSS Feed fetching frameworkを使ったお手軽情報収集 (ja)

Masashi Shibata in Useful libraries

Feedy (https://pypi.python.org/pypi/feedy) は、RSSフィードの情報収集に特化したライブラリです。このセッションではFeedyの使い方やプラグインの作り方とともに、具体的な活用例を紹介します。

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基礎から学ぶWebアプリケーションフレームワークの作り方 (ja)

Masashi Shibata in Web Frameworks

PythonのWebアプリケーションフレームワークを開発するために必要な知識を実際のPythonのコードをベースに解説していきます。

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How Python helped create the visual effects for an Emmy nominated TV show (en)

Engin Arslan in Other

Almost all the software packages that are used in VFX have a Python API. From the workings of the studio pipeline to the front-end of VFX production where viewer facing visuals are created, Python facilitates delivery of effects on time and on budget. Learn how specifically Python is leveraged in production to deliver award winning VFX that captivate the imagination of millions of viewers.

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MySQL ShellとX Protocol連携によるPythonによるドキュメントデータ処理 (ja)

@RDBMS in Databases/NoSQL

MySQL5.7.12から実装された、X Protocolを利用してmysqlshからPythonスクリプトを直接実行し、 MySQLをドキュメントデータベース(JSONドキュメント)として扱う方法の概要とデモ

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PythonスクリプトでMySQLの運用を効率化しよう! MySQL Utilities活用法 (ja)

Yoshiaki Yamasaki in Databases/NoSQL

Pythonで作られた便利なコマンドラインツールであるMySQL Utilitiesを使用して、 MySQLの運用を効率化する方法を紹介します。

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Python データーベースドライバーの作り方 (ja)

Hajime Nakagami in Databases/NoSQL

Python のデーターベースドライバーを作る場合のコツ、留意点、既存のドライバーのソースコードを読む場合のポイントを解説します

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Improving PySpark Performance - Leveraging DataFrames & other techniques (en)

Holden Karau in Big Data

This talk covers a number of important topics for making scalable Apache Spark programs in Python.

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Sphinx メンテナの日常 (ja)

Takeshi KOMIYA in Community

Sphinx は当初 Python のリファレンスをビルドするためのツールとして開発されましたが、今日では言語を問わず、多くのツールやライブラリのドキュメンテーションツールとして利用されています。この Sphinx は現在どのようにメンテナンスされているのかについてや、今後の展望を紹介します。 また、日々 Sphinx の開発を続けている Sphinx メンテナたちがどのように考え、日々 OSS 活動と付き合っているのかを、メンテナの一人である自身の経験や活動を元に紹介します。

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zc.buildoutを魔改造して作った独自クラウドの話 (ja)

Tahara Yusei in Cloud

私の勤務先では2010年からPythonのzc.buildoutを使ってクラウドを作りはじめました(ソースコードは全部オープンソース)。いまではそれを使って自社開発のERPや仮想マシンの配置、独自のCIやSDNやCDNやビッグデータのサービスが使えるようになっています。その仕組みと実用例を紹介します。

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無料でできる、Cloud9上で開発してHerokuにデプロイする手順を共有します (ja)

Takeshi Sugiyama in Cloud

Pythonを勉強してWebアプリを作ってみたはいいが、サーバーがないのでスマホや会社のPCから使えるようなアプリにはできない、という初心者は多いと思います。そこでこの発表ではHerokuとCloud9というクラウドサービスを無料枠の範囲で使って、簡単な蔵書管理をおこなうWebアプリを立ち上げる方法を順を追って説明します。使用するのはPython3,django,PostgreSQLです。

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Pythonのイテレータブルオブジェクトを理解しよう (ja)

Manabu TERADA in Best Practices/Patterns

Pythonには組込み型として複数のイテレータブルオブジェクトがあります。データ構造や繰返し処理に使うシーケンス処理について、初学者向けにわかりやすく説明します。特にPython3になり、リストでなくジェネレータをが多く用いられています。これらのハマりどころや、内包表記についての解説を行います。

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画像認識で学ぶDeep Learning (ja)

Hiroki Yamamoto in Science

Deep Learning(Convolutional Neural Network)は特に画像認識の分野で目覚ましい成果をあげています。今回はConvolutional Neural Networkを使った画像認識の方法、及び、それを実施するに便利なソフトウェアの説明を行う予定です。

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RQを使ったプッシュ通知配信から知る非同期タスクの使いどころ (ja)

Fumikazu Kiyota in Useful libraries

WEBサービス開発を行っている人向けに、rqを使った非同期タスクを実行する方法についての解説と使いどころについて、プッシュ通知を参考に行いたいと思います。 プッシュ通知は、AWSのSNSの利用も選択肢としてあると思いますが、数十万単位の数であれば、RQを使うことで柔軟に処理を実装できたり、費用を抑え1時間以内でプッシュを送りきりったりでき、メリットや事例についても解説をします。

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importlibを使ったモジュールの動的読み込みによる自作ツールの整理術 (ja)

Fumikazu Kiyota in Useful libraries

importlibモジュールを使うと、手軽に動的にモジュールを読み込むことができます。色々と使いどころはあるとは思うのですが、今回は、importlibを使った、簡単なコマンド作成フレームワークで、pythonの自作コマンドをどのように管理整理できるかの解説をします。 トークを少し早く終わらせて、質疑を通じて、色々な方の自作ツール管理方法のノウハウがあるのかなと思うので、そのノウハウ共有ができる時間が作れれば良いなと思っています。

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Understanding Localization Workflow (en)

Takeshi Suzuki in Best Practices/Patterns

Localization is a team effort between the developer and the translator. This talk will cover what to be aware as an developer, and suggest an overall workflow that works well for both developers and translators. Examples in gettext, but this talk will not focus on how to use a specific localization tool. The ideas behind the talk would be usable in other localization scenarios as well.

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PyCon JP 2015 子ども向けワークショップ実施報告 (ja)

Daisuke Saito, TAKAAKI MATSUO in Education

本セッションは、PyCon JP 2015で実施された子ども向けワークショップの実施報告をする。 この、ワークショップは.PyCon JP 2015に新しい試みとして実施されたものである。ワークショップではPythonを教えるためにMinecraftと呼ばれるサンドボックスゲームを活用した。セッションでは実施した内容を解説し、どのようなことを学習したのか報告する。また。アンケートの結果についても共有する。

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Kivyによるアプリケーション開発入門 (ja)

Daisuke Saito, ?, Jun Okazaki in GUI Programming

Pythonでタッチ動作やスワイプ動作などのNatural User Interface(NUI)対応のアプリケーションを開発するためのフレームワークとしてKivyがある。KivyはWindowsやiOSといった複数のプラットフォームに対応したフレームワークであり、一度Kivyでコードを書くことによって複数の環境で動作するアプリケーションを開発することできる。 本プロポーザルでは、Kivyの利点や使用方法を共有する。また、ドキュメントの翻訳についても少し触れる。

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Go で挑戦する Python モジュール開発 (ja)

Tetsuya Morimoto in Other

Python の C 拡張モジュールを開発する手段はいくつかありますが、その手段の1つとして Go で開発できないかといった点に着目します。とはいえ、C 拡張モジュールを開発するために Go を学ぶというのは現実的ではないため、既に Python と Go の両方に慣れていて、C 拡張モジュールを作ってみたいと思ったとき、どうすれば実現できるかという技術的興味を中心に考察してみます。

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Pausable Unittest on EFI Stackless Python (ja)

Masamitsu Murase in Embedded Systems

組込み機器などのテストでは「再起動を繰り返しながらテストを実行する」ことが多くあります。今回開発したPausable Unittestライブラリを使うと、標準ライブラリのunittestのようにテストを記述でき、かつ、「Pythonインタプリタを一度終了し、再起動後に続きを実行する」場合のテストも、簡単に記述できます。実例をEFI上に移植したStackless Pythonを用いて説明します。

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Raspberry Piで日本の子供たちにプログラミングのパッションを伝えよう (ja)

Antoine Choppin in Education

Raspberry Piを頭脳にした「Kano」と言う子供向けのパソコンには、プログラミングを学ぶためのPythonアプリが沢山載っています。これらのアプリを日本語化し、日本の子供達にコードの情熱を伝えるプロジェクトを紹介します。

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Alexa が、次のバスの時間を教えてくれるまで。 (ja)

Naotaka Hotta in Other

PythonとAlexa Voice Service (AVS)& Alexa Skills Kit(ASK)を使った、音声インターアクションの開発について考えてきます。 まずは、サービス全体の概要を理解し、それぞれの役割を理解していきます。 最後に事例として、Alexaが次のバスの時間を教えてくれるまでの手順を解説していきます。

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Plone5のOSSにおける進化と適応 〜 PyCon (US) 2016 Keynoteの日本語での再演 (ja)

Zenichiro Yasuda in Web Frameworks

Python madeのエンタープライズCMS Ploneは15年の歴史を持ちます。 本講演では、USのPyCon2016におけるCris Ewing (Plone Foundation所属)のキーノート講演"Adaptation in OSS" を日本語で再現し、15年の進化と適応がどのようにPlone5に結実したかをご紹介します。

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便利だけどあまり知られていない気がするcollections (ja)

osamunmun in Core Python (Language, Stdlib)

Pythonの便利なライブラリ「collections」の活用方法を紹介します。dict、list、setの機能だとちょっと手が届かない機能を活用して、自分で実装したコードのリファクタリング、高速化を図れるかもしれません。

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会社を動かすためには企画力も必要。実際の企画書で学ぶPythonエンジニアのための企画書入門 (ja)

TADASHI YOSHIMASA in Other

「実現したいサービスがある」「会社をもっと良い環境にしたい」「会社をPython化したい」「自分の部門を守りたい」などやりたいことがあり、組織を動かしたい時や、資金が必要な時、部下を守りたい時などに企画力があると実現の可能性が高くなります。ここでは、講演者が実際に使用した企画書を元に、「採用される企画書のイメージと書き方」「企画書を通すための実践的なノウハウ」を解説します。

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Pythonではじめるfinance hack入門 (ja)

driller in Industry Uses

金融とPythonは相性が良い組み合わせですが、国内では金融関係のPythonistaが未だ少ない印象です。 金融関係者がPythonを扱う利点としては、データ整形を高度なプログラムを書くことなく、手軽にできる点があります。

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Robot Frameworkでブラウザテストやってみた話 (ja)

Yasushi Masuda in Testing

Pythonで書かれた受け入れテストフレームワーク、 Robot Framework をご存知でしょうか? 簡単なテキストファイルでテストパターンを記述でき、 軽快かつ柔軟にテストスイートを構築できます。 Selenium を使ったブラウザテストをはじめ、色々なテストに応用でき、もちろんPythonで拡張できます。 この講演では、 Robot Framework の機能を解説し、業務で使ってみたエピソードを紹介します。

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非エンジニアがPyCon運営の4年間で見えてきたこと、エンジニアが非エンジニアを動かすことについて (ja)

Mamiko Tsuda in Community

非エンジニアとしてPyCon運営に2013年から4年間関わってきました。 その経験と立場から見えているコミュニティの変化や、コミュニティに関わることによって得られたこと、また、企業の人事担当者の立場から社員がコミュニティ活動に関わることについてお話します。

talk

Pythomate (en)

Austin G. Imperial in Other

Using Python to automate not just the complex but even the simplest task.

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Pythonで巡る線型代数 (ja)

Hayao Suzuki in Science

線型代数は現代数学の基礎をなす分野であり、統計学や機械学習などに応用されるなど理工系の学問にとって必須の教養です。 一方で、線型代数は高等学校までの数学とは馴染みのない事柄も多くわからないままになっている人も多いです。 本発表ではその線型代数を理解すべくPythonや数式処理ライブラリSympyを駆使して線型代数の教科書を読破する方法を発表します。

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Pythonで機械学習徹底解説 (ja)

Shintaro Fukushima in Science

Pythonの機械学習ライブラリscikit-learnを中心として、Pythonで機械学習を実行する方法について詳しく説明します。分類や回帰モデルの構築、評価方法だけでなく、実務的に重要なデータの前処理などについても扱います。また、scikit-learnのAPIを理解する上で重要な推定器(estimator)、予測器(predictor)、変換器(transformer)の考え方、主要なクラス等についても説明します。

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はじめて作るDjangoプラグイン (ja)

Kohki Miki in Web Frameworks

Python製のWeb ApplicationフレームワークであるDjango向けのプラグイン開発を題材に、Pythonライブラリをホスティングするためのベストプラクティスをお伝えします。 また、開発したDjangoプラグインを複数バージョンのPython2, 3とDjangoに対応し、テストを記述する方法やCI環境の構築、テスティング手法、PYPIへのサブミットまでの手順を紹介します。

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スクレイピングをするとしたらPythonなのか、それともRubyなのか (ja)

堀田 ほつた in Useful libraries

スクレイピングを知らない人はいないかと思いますが、実際にスクレイピングをしてみようという時に色々な方法があります。その中でも、Seleniumという本来テストをするためのツールを使えばPythonに限らずプログラミング初心者であろうと簡単にスクレイピングをすることが出来ます。Seleniumを使ったスクレイピングのはじめ方から今更スクレイピングをするとしたらPythonなのか、それともやはりRubyなのかまでお話します。

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Literate Computing for Reproducible Infrastructure: Jupyter Notebookでクラウドの運用を効率化してみた (ja)

Satoshi Yazawa in Cloud

国立情報学研究所(NII)では、プライベートクラウドとしてベアメタルクラウドを独自に運用しています。学術機関ならではの多様な要求を限られた人数の運用者でこなすために、利用者も巻き込んだ運用の効率化を試みています。 このtalkでは、NIIクラウド運用チームが目指す自動化のかたち-機械化について紹介し、Jupyter NotebookとAnsibleを使った運用手順の機械化、継続的なリファクタリングの試みを、日々おこなっている運用手順を実例に紹介します。

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型ヒントについて考えよう! (ja)

Yusuke Miyazaki in Core Python (Language, Stdlib)

Python 3.5 に導入された型ヒント (Type Hints) は、プログラム中に型アノテーションを記述する方法を標準化し、型チェッカーなどのツールで利用できるようになっています。このセッションでは Python の型ヒントについて紹介した後、他の言語での同様の機能について紹介し、Python の型ヒントの優れているところ、劣っているところを明らかにし、今後の型ヒントの活用方法について考えます。

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クソ速いWebフレームワークの作り方 (ja)

Makoto Kuwata in Web Frameworks

Flaskより10倍以上速い、Python界最速のWebフレームワークを作りました。そのときに利用したさまざまな高速化手法を紹介します。

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Hands on with nilearn for brain imaging  (en)

Sourav Singh in Science

This is an introductory level talk on nilearn which is an open-source Python package to help in faster and easy learning of brain MRI images. The talk aims to introduce attendees to Neuroimaging and nilearn and how Machine Learning can help in Neuroimaging.

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Deep Learning with Python & TensorFlow (en)

Ian Lewis in Big Data

TensorFlow is a new Open Source framework created at Google for building Deep Learning applications. I will discuss how it compares to other Python machine learning libraries like Theano or Chainer. Finally, I will discuss how trained TensorFlow models could be deployed into a production system using TensorFlow Serve.

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PythonでもPythonじゃなくても使える汎用的なMicroservice実行環境 (ja)

Yosuke Suzuki in Cloud

日本経済新聞 電子版ではDjango/PythonでのWebAPIを、Microserviceアーキテクチャーを採用して、開発しています。DockerコンテナーをElasticBeanstalk上で動かす方式は非常に汎用性が高く、Django以外の環境でも利用できています。この方式について説明しつつ、運用上の工夫、メリット・デメリットについて話をします。

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Mezzanine, the best CMS on Python (en)

Hiroki KIYOHARA in Web Frameworks

Mezzanine http://mezzanine.jupo.org/ is one of CMSs on Python. I've used Mezzanine to host djangoproject.jp. On this session, you can learn the best way to host web sites on Python.

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マイクロサービスを利用する側のパフォーマンス向上策 (ja)

Atsushi Kanaya in Concurrency

マイクロサービスを利用する側として処理速度を向上するために、非同期IOやmultiprocessingを使った場合の事例を紹介します。

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Python.jp 利用者ガイド (ja)

atsuo ishimoto in Community

Webサイト Python.jp 管理人から、サイトの運用状況・今後のプランなどについて紹介します

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Django で学ぶ技術 (ja)

altnight in Web Frameworks

Djangoは Python で Web開発をするときに使用できる強力なフルスタックフレームワークです。慣れてしまえば生産性高く開発できますが、フルスタックであるがゆえに学習コストがかかってしまうのが難点でもあります。この発表では Django を通じて Web 開発を学んできた体験談と、その背景にある技術的なつながりについて知ることができます。

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Building a data preparation pipeline with Pandas and AWS Lambda (en)

Fabian Dubois in Industry Uses

When working on a data project, you will be often be facing messy input files with lots of missing or ill formatted values. Data providers may update manually, making the data source even more error prone. Once you geed the data to a data visualization or a dashboard, this will create many issues. I will show how to create a data preparation pipeline using with Pandas running on AWS Lambda.

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SKIコンビネータでラムダ計算に興味を持ってみよう (ja)

えせはら(似非原重雄) in Other

普段使っているプログラミング言語。使う分には特に来にすることは無いと思うのですが、しかし、いったいどこまでシンプルに形式化することができるのでしょうか。そこでPythonのlambdaという構文を紹介し、これを使うだけで、どれだけ複雑な表現ができるか試していこうと思います。ちなみに、要求されるPythonのレベル自体は初級ですが、ある程度プログラミングの経験がある方が聞かれると、理解が深まる内容になるかと想定されます。

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眠るための技術 (ja)

Yusuke MURAOKA in Useful libraries

システムは休みなく動き続けることが要求されます。けれども、それを作る人間は休まなければなりません。動き続けなければならないシステムをどうやって開発して動かし続けるのか、支援する技術やツールを安心の観点から体系的に紹介します。

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The recent excitement about recurrent neural networks (ja)

Shin Asakawa in Science

深層学習の中でもリカレントニューラルネットワークモデルについてお話します。このモデルは言語モデル,音声認識,機械翻訳,対話,質疑応答,画像脚注付け,物語理解,物語生成,プログラミングコード自動生成,などの応用が盛んです。これらに共通する技術的基礎を解説し,加えて Python 実装をご紹介します。

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初心者からPythonでお金が稼げるプログラマになる方法を考える (ja)

Kameko Ohmura in Education

自宅で気軽にプログラミングが学べるようになって20年が経ちました。誰でも気軽にエンジニアになれるような風潮は感じますが、実際にプログラムの経験がない状態から、お金が稼げるエンジニアになるためにはどうしたらよいのでしょうか? 一昔前と違い、本を読む、スクールに通う以外の様々な方法があるようです。現状を調べて、考察してみます。

talk

Flask Web API Best Practices (ja)

Yoshiya Ito in Web Frameworks

FlaskはWeb開発をするための軽量フレームワークです。Flaskを用いると素早く、簡単にWebAPIを開発することができます。本トークでは、Flaskをより深く使いこなし、大きめのWebAPIを構築するためのベストプラクティスを紹介します。

talk

たった一ファイルの python スクリプトから始める OSS 開発入門 (ja)

Kei Iwasaki in Systems Administration

1ファイルのスクリプトを書き捨てる程度でしかコードを書かなかったところから、書いたコードを公開するようになってによって起こった技術的な視野の広がりについて、実際の体験を元にお話します。

talk

Python を支える技術: モジュール・インポートシステム編 (ja)

Nozomu Kaneko in Python Internals

Python で書かれたほとんどすべてのプログラムには import 文が使われていますが、普段あまりその仕組みを気にすることはないのではないでしょうか。モジュールをインポートする際には、実はその背後で適切なモジュールを検索してロードするための様々な仕組みが働いています。この発表では、インポートが動く仕組みについて概説するとともに Python 上でそれを拡張する方法について説明します。

poster

データ解析初心者のためのJupyter Notebookの活用事例 (ja)

Youhei Wakisaka, ?, yoko sugisaki in Education

近年データサイエンスや機械学習などの解析技術に注目が集まっています。 しかし、筆者の周りでは初心者は何から手を付ければよいかわからないという声をよく聞きました。 ここでは、そういった悩みを解決するためにJupyter Notebookを活用し、初心者がデータ解析にチャレンジできるようになるまでに行った事例についてポイントとノウハウを共有します。

talk

OJTにおける新人教育のアンチパターンと、解決方法 (ja)

Noriyuki Nakaishi in Education

新人研修(特にOJTで育成するとき)に、質問して欲しいのになかなか質問してくれない、回答相手に伝わらないと言った事があります。自身の経験を元に、これらの問題解決に効果があった考え方を紹介します。 また、DjangoによるWebアプリケーション入門 | http://eiry.bitbucket.org/ を公開しています。これを作った背景と、教育でPythonを使う事のメリットをお話します。

talk

PyCon JP を支える技術 (ja)

Takanori Suzuki in Community

PyCon JP は2011年から毎年継続して開催しており、年々規模が拡大しています。 そのPyCon JP のスタッフは広く一般からさまざまなバックグラウンドの人が参加しており、普段はリモートで作業を進めています。 第一回のPyCon JPからスタッフ(2014年からはChair)として活動してきた経験から、カンファレンスを実施するためにどんな課題があり、工夫してきたかといったことについて、発表します。

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Pythonで作るサーバーレスなメッセンジャーボット その設計やアーキテクチャ (ja)

Mitsuki Ogasahara in Web Frameworks

2016年春にFacebookやLINEでのメッセンジャーボット(会話bot)向けのAPIが開放され、流行の兆しを見せています。このトークでは、ただ雑談をするようなボットではなく、ユーザーに価値提供できる“実用的”なメッセンジャーボットを開発したいWebエンジニアをメインターゲットに、スケーラブルなボットをサーバーレスに作る方法や、破綻しない設計のボットを開発方法、会話型UIの課題を解決する機械学習の活用法を紹介します。

talk

Pythonでpyftpdlibを使ってFTPサーバーを作る際に使ったテクニックの紹介 (ja)

Shinya Okano in Best Practices/Patterns

Pythonでちょっとしたツールを作る際、コードの書き方やパッケージング、自動テストの仕方など、どのようにしようか、考えるかと思います。 私がツールを作る際にどのようにしているか、具体的にFTPサーバーアプリケーションを例に紹介します。

talk

Building An Interpreter In RPython (en)

Juozas Kaziukenas in Python Internals

To understand how dynamic programming languages get executed I set out to build a PHP interpreter. Not a joke, I really did it and it worked! The final result was a well-tested piece of Python code, which could be compiled to be very performant as well. The goal of this talk is to introduce you to the basics of interpreters and the tools available in RPython to build one.

talk

複数の言語からなるプロジェクトを作るということ (ja)

Kosuke Kusano in Best Practices/Patterns

1つのプロジェクトが1つのプログラミング言語で完結することが少なくなっています。言語的にキメラ(chimera)なプログラミング技法についてこれまであまり議論されてきませんでした。PythonとRustを用いたmulti-threaddingについて取り上げながら、Pythonの不得意とする処理を他の言語に委譲する方法論を議論し、chimeraに対する議論を深めようと思います。

talk

HTTPプロクシライブラリproxy2の設計と実装 (ja)

inaz2 in Useful libraries

Pythonスクリプトで柔軟に拡張可能なHTTP(S)プロクシライブラリproxy2を紹介するとともに、PythonでHTTPプロクシを実装する際に考慮すべき点、HTTPS対応の詳細についてproxy2の実装を交えながら解説する。

talk

Pythonで実現する4コマ漫画の分析・評論 (ja)

Shinji Sato in Other

日本に限らず海外でも漫画表現として用いられる「4コマ(yonkoma)」。近年ではアニメの題材にもなることが多く、より良い表現を考慮すべく、その技術解析・分析・評論を行い、読者・漫画家・編集者を含めてその成果を共有することは文化的に大きな価値があると言えます。本Talkでは、その序論として4コマ漫画のデータを抜き出し並びに、統計や機械学習を用いた分析をPythonで一気通貫に行う手法を紹介します。

talk

Webアプリケーションのパフォーマンス最適化方法 (ja)

Ryo Fujimoto in Web Frameworks

Djangoを題材にしてWebアプリケーションの開発、運用時のボトルネック調査方法およびパフォーマンスチューニング方法を紹介します。

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import community (en)

Fernando Masanori Ashikaga in Community

Ten different PyCon's and three Django Girls in two year's: lessons on diversity that I learned. Namibia, UK, Japan, Brazil, Italy, Argentina, Uruguay, Germany, Canada, USA and Spain.

talk

Sphinxで作成したドキュメントをDashに取り込む方法 (ja)

togakushi in Documentation

HTMLで作成されたドキュメントを取り込み、キーワードをローカルでインクリメンタルサーチできるDash、Zealというアプリケーションがあります。 Sphinxで作成されたHTMLのドキュメントをこのアプリケーションに取り込み、連携させる方法を紹介します。

talk

PythonとArduinoを使って自宅IoTしましょう (ja)

Yuya Hamada in Community

Arduinoを使ってセンサーの情報を読み取って、Pythonでデータを加工して可視化したりしましょう!今流行りのIoTを動かして触ってみましょう!

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気象データのリアルタイム配信と可視化 (ja)

Satoru Kadowaki in Best Practices/Patterns

気象庁から提供されるファイルベースの気象データをRQやZeroMQを使ってリアルタイムにユーザへ提供する仕組みを紹介します。 ファイルの受信から利用者への提供までをPythonで実現しました。 データベースにはElasticsearch/MySQL/Amazon S3を組み合わせて構築し、 同期処理になりがちな部分を非同期環境としてインプリメントしています。利用者はウェブブラウザでリアルタイムに気象データを見ることができます。

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Building social network with Neo4j and Python (en)

Andrii Soldatenko in Databases/NoSQL

Social phenomena is coming. We have lot’s of social applications that we are using every day, let’s say Facebook, twitter, Instagram. Lot’s of such kind apps based on social graph and graph theory. I would like to share my knowledge and expertise about how to work with graphs and build large social graph as engine for Social network using python and Graph databases.

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pythonで作るオレオレフレームワークのすゝめ (ja)

nasa9084 in Web Frameworks

ウェブフレームワークを作ったことはありますか?ウェブフレームワークを作るのはとても楽しく、そしてとても学ぶことが多いです。python/WSGIを使ってフレームワークを作る楽しさについてお話します。

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bottleでサーバー障害情報APIを整備してみた (ja)

nasa9084 in Other

bottleは1ファイルだけで構成されている、非常に小さなwebフレームワークです。bottleを使うと非常に簡単にAPIを作成することができます。 bottleを用いてサーバーの障害情報を簡単に公開できるAPIを整備しました時のことをお話します。

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ORM peeweeの紹介 (ja)

nasa9084 in Databases/NoSQL

Peeweeはとてもお手軽に使うことのできるORMです。しかし、国内では知名度が高くないようです。そこで、Peeweeの紹介をします。

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いま、改めて見るPython 2から3への変更点 (ja)

nasa9084 in Core Python (Language, Stdlib)

Python 2.xから3.xへのアップデートで、後方互換が切り捨てられ、非常に多くの変更がありました。 そのうち、余り多くは説明されない、しかしハマりどころとなりうるかもしれない、細かい変更点についてお話します。

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コミュニティ活動一年目を振り返る (ja)

nasa9084 in Community

私がコミュニティ活動を開始してから、ちょうど約1年になります。 はじめて勉強会に参加してから、勉強会の主催、大きなカンファレンスのスタッフ活動などを通じて感じたことをお話します。

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はじめてのredis with python (ja)

nasa9084 in Databases/NoSQL

はじめてNoSQLを使用しました。redisです。 SQLしか触ったことがなかった私が、redisを使用してつまづいたところなどを中心にお話します。

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数学的基礎から学ぶ Deep Learning (ja)

Junya Kaneko in Education

みんな大好き state of art の deep learning。そんな 技術を使ってみたい僕らのために沢山ライブラリも出てきたよね。チュートリアルはできた。でも、結局何やってんのかわかんない。 よし、高校生程度の数学の知識から始めて deep learning を行うプログラムを、主に Numpy を用いてスクラッチから作ってみよう!

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DjangoでできるリアルタイムWeb (ja)

Masataka Arai in Web Frameworks

Djangoがリリースされた2005年では、Webはリクエストとレスポンスの関係性のなかで完結していました。しかし、今やWebにリアルタイム性が求められることが当たり前の時代になりました。 このTalkでは、Django本体にマージされることも考えられているライブラリChannelsの解説を中心に、DjangoでどうやってWebSocketを用いたリアルタイムWebを実装するかを説明します。

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データ可視化ツールre:dashの紹介 (ja)

Yohei Naruse in Useful libraries

re:dashはpythonによって書かれたオープンソースの可視化ツールです。 re:dashでは、redshiftやBigQuery等からのクエリ結果を様々な形のグラフにすることが出来ます。 このTalkでは、re:dashの導入手順や簡単な使い方から、運用するにあたって気をつけた点・困った点を説明します。

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そうだ、Pythonを使ってプログラムを作ろう! (ja)

Naoki Sugahara in Core Python (Language, Stdlib)

プログラムって難しそう。どうやって始めたら良いのかな?やりたいことが簡単にできる言語って何があるんだろう? Pythonは、ライブラリを使うことで手軽にプログラムが作れる言語です。 手軽ではありますが、最近流行りのIoTや機械学習、人工知能まで操ることができます。 そんなPythonを始めるためにはどうしたら良いのか、の手引になれば良いと思います。

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がっつり実装、Deep Learning (ja)

Taro Watasue in Best Practices/Patterns

Deep Learningの学習・評価をするコードの書き方を説明します。GPU化する方法とその驚くべき効果も紹介します。Chainerを中心として、numpy, argparse, logging といったモジュールを活用します。

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Pythonで学ぶデザインパターン (ja)

Hironori Sekine in Education

デザインパターンの有名な書籍であるGoF本 "オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターン" が発売されてから、20年以上が過ぎました。GoF本は素晴らしい書籍であり23個のデザインパターンが紹介されています。しかし動的言語であるPythonで使用する場合には必要のないパターンや、もっとシンプルに記載できるパターン、またPythonの良さを活かせる別のパターンが存在します。 本セッションでは実際の開発現場や、オープンソースプロジェクトで使用されているPythonでのデザインパターンをコードを交えながら、紹介します。

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Pythonを用いたデータ分析の始め方(入門編) (ja)

Hironori Sekine in Best Practices/Patterns

Pythonでデータ分析を始める場合には、データの収集、整形、集約、統計、可視化などの手順が必要となります。このセッションでは実際に日本のホームシェア(民泊)を題材として、Pythonを用いてどのようにデータを収集、加工し、また可視化するかを紹介します。これからPythonでデータの活用を始めたい方にオススメです。

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初心者からギークまで楽しめる!女性Pythonコミュニティ PyLadies Tokyo (ja)

Ishida Maaya in Community

PyLadies Tokyo の活動を開始して2年が経ちました。今までのPyLadies Tokyoの活動の歩みとPyLadies Tokyo のイベントの様子をお伝えします!

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Pythonで入門するApache Spark (ja)

Tatsuya Atsumi in Big Data

現在、世界的に普及が進んでいる大規模分散処理フレームワークのApache Sparkについて、その基礎及び、Python APIを通じた各種ライブラリの使い方について、Sparkについて触れた事がない方でもわかるように基本から解説します。 Sparkは集計処理のような従来の操作のほか、機械学習のような複雑なワークロードにも対応しているため、様々な大規模分散処理を簡単に実装することが可能になります。

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Building a Simple Japanese Content-Based Recommender System in Python (en)

Charles Vallantin Dulac in Industry Uses

Online stores such as Amazon but also news/blogs websites suffer from information overload. Customers can easily get lost in their large variety (millions) of products or articles. Recommendation engines help users narrow down the large variety by presenting possible suggestions. In this talk, I will show how to create a simple Japanese content-based recommendation system in Python for blog posts.

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データ分析スクリプトのツール化入門(GUI付与・EXE化) (ja)

どんあき in Useful libraries

Pythonで作成したデータ分析スクリプトを(Windowsの)一般ユーザーへ使ってもらいたい時に、ユーザーがPythonを使えない・PCにPythonが入ってないという環境でも、簡単なGUI作成からEXEとして1つのファイル化して動作させる方法について解説します。

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Beating Games with Autopy (en)

Raphael Gaschignard in Useful libraries

This talk will give you all the tools you need to get the high score in games, without actually having to play them! Come and learn how to build bots for games with Autopy, and even how to beat a Famicon game!

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Python プロファリング & デバッグ (ja)

tell-k in Useful libraries

Pythonでデバッグ&プロファイリングのツールを割と雰囲気で使っていた筆者が、ある日これではいけないと思い少しづつまとめたてきた記録についてお話しします。 そもそもデバッグってどうするの?プロファイリングてどうやるの?結果をどう見たらいいの? その後どう改善したらいいの?というような疑問に、おすすめのツールを紹介しつつ答えたいと思います。

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メタプログラミングPython (ja)

tell-k in Core Python (Language, Stdlib)

Pythonで出来るメタプログラミングの概要を一通り説明します。普段はあまり意識しないフレームワークやライブラリの中で駆使されているメタプログラミングの世界をは覗いてみませんか? 本セッションではそもそもPythonにおけるメタプログラミングの概要から、それがどのような場面で利用されているかをお話しします。

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Pythonを使った開発現場のエンジニアリングマネジメント (ja)

Takuya Noguchi in Best Practices/Patterns

組織・個人の成長には生産性を高く維持するようなマネジメントが必要不可欠です。1人から3桁までの開発現場で生産性を高くする業務を行なう中でノウハウが蓄積されてきました。本講演では課題をPython/Djangoを用いたサービス開発における、開発ワークフローからプロジェクトマネジメント・先端技術導入について、数年にわたる取り組み事例をご紹介できればと思います。

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Infographics of How to build a Python Community (en)

Milap Bhojak in Community

Infographic would be in two part "Initiate" and "Impact". How to Initiate an Open source community? and How to create an Impact through a community? What are the things that we should care to initiate Open community. What are the problems you could face during & how to solve that problems. What are the things you would have to do that would make an impact.

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ドキュメンテーションビルダー「Sphinx」 (ja)

Go YAMADA in Documentation

Python ドキュメントの作成に利用されている Sphinx について、ドキュメント作成の流れや、どのような事ができるのかをご紹介します。

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スクリーンリーダーNVDAの開発とコミュニティ活動 (ja)

Takuya Nishimoto in Community

PyCon JP 2012併催イベントで紹介したNVDAは、Pythonで実装されたWindows用スクリーンリーダーで、アクセシビリティの検証ツールでもあります。NVDAの開発の現状、そしてNVDA日本語チームや海外コミュニティの状況を報告します。

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Study of features for human verification  (en)

G. Ito in Science

I've tried some person authentication algorithm by analyzing depth, color or infrared data except for the face authentication. I'll show an instance which is using Django, openCV and sensor's SDK with python wrapper this time.

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Python in Social Science (en)

Shusei Eshima in Best Practices/Patterns

Nowadays, it is becoming more and more important to analyze data in social science. In this poster, I will present several practical examples of using Python in social science research and suggest what Python community can offer in the future.

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確率的プログラミングによる自動変分推論 (ja)

Taku Yoshioka in Useful libraries

確率的プログラミングにおける推定法であるマルコフ連鎖に加え、近年、自動変分推論がいくつかのライブラリに実装され、その計算時間の速さにより注目を集めています。本発表では、PyMC3の自動変分推論について紹介します。例として、PyMC3でサポートされているミニバッチ学習と自己符号化変分推論を用いたlatent dirichlet allocationの実装を示します。

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週末サイエンティストのススメ (ja)

Yuta Kashino in Science

クラウドサービス等で安価になった計算資源,大量にあるオープンなデータ,そして多様なオープンソースのツール群.これらを利用すれば,勤務外や週末に計算機上で科学的な解析・分析や推測や予測を自分の手で行うことができる時代になっています.本トークでは他の言語に較べて鬼のように豊かなエコシステムをもつ,Pythonの科学計算スタックを屈指し,プライベートプロジェクトとしてサイエンスをすることについて,環境の構築方法,スタックの紹介,そして事例を提示します.計算環境を整え,基礎知識を蓄え,少しのやる気さえあれば,みんながサイエンスのプロジェクトを行うことができます.普段の職業は「みんなちがって」も「みんな」が計算機上でサイエンスが可能になっている「いい」時代にいるのです.みんなちがってみんないい.Pythonの科学計算スタックはそれを可能にすることを本トークで実感することができたら幸いです.

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PythonでマイクロサービスアーキテクチャのWebサービスを実現する (ja)

Yuta Kashino in Best Practices/Patterns

Webサービスの世界で未だに支配的なモノリシック構造は,サービスの規模の拡大と共にパフォーマンスの低下やメンテナンス困難などいろいろな弊害があることがわかっています.これに対する解決策の一つは,マイクロサービス構造を採用するということです.本トークではPythonのツールを利用してマイクロサービス構造を実現する方法を紹介します.非同期サーバー,メッセージングサービス,プロセスコントロールシステムなど,信頼できるPythonライブラリを紹介しながら,マイクロサービス構造の実現方法を具体的なコードとして提示したいと思います.

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Pitch Detection in Singing Evaluation (Scoring) in Karaoke using Pyaudio, Pygame and VPython (en)

Ren-yuan Lyu in Science

Based on digital signal processing (DSP) theory, using the Pyaudio, Pygame and VPython modules, a real time pitch detection module was applied to a 3D scenary to control objects in the scene. It can be used as a kernel module in a singing evaluation system similar to the Karaoke machine used in the Karaoke Battle (カラオケバトル).

poster

Machine Translation for Identifiers in Python Programs (en)

Ren-yuan Lyu, Che-Ning Liu in Education

This is a demonstration for a two-year research project aimed to translating Python programs into traditional Chinese in order to help those who feel interested in learning computer programming without English proficiency. The idea could also be useful for those countries where English is not an official language in elementary or secondary schools.

talk

Machine Translation for Identifiers in Python Programs  (en)

Ren-yuan Lyu, Che-Ning Liu, Calvin Lyu in Education

This is a demonstration for a two-year research project sponsored by Taiwan government, which is aimed to translating Python programs into traditional Chinese in order to help those who feel interested in learning computer programming but are not very good at English. The idea could also be helpful for those countries where English is not an official language in elementary or secondary schools.

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競馬の順位予測モデルの構築から学ぶ Pythonによる機械学習の基礎 (ja)

Mitsuki Sugiya in Other

競馬という題材をもとに, Pythonと周辺ライブラリを用いた競馬の順位予測モデル構築の流れおよび機械学習の基礎, ライブラリの解説をします.

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Pythonistaよ、Pythonistaを知っているか 〜こんなの欲しかった! iOSアプリ開発環境Pythonista〜 (ja)

Mitsuki Sugiya in Mobile

Pythonista はPythonでiOS開発・実行する環境を備えたアプリです。 このtalkでは、実際にPythonistaで作成したアプリをもとに、Pythonistaの基本的な使い方や特徴などを説明していきます。

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PyData.Tokyo: PyCon JPから始まった「濃い」コミュニティ (ja)

Hideki Tanaka, ?, 山本光穂, Takahiro Ikeuchi in Community

PyCon JP 2014がきっかけとなって発足したPyData.Tokyoは、Python+Dataに強い関心を持つ方々のための「濃い」コミュニティです。このセッションでは、いまアツい分野の第一線で活躍する国内外ゲストの招待、CodeZineへのイベントレポートの連載、Slackコミュニティの運営など、PyData.Tokyoのこれまでの「濃い」活動について紹介します。

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Blockchain for Pythonistas (ja)

あべんべん in Business

まずはFintechが、どれぐらいPythonと関連が深いのかを説明します。 他のデータ基盤とブロックチェーンの違いについて説明します。 ブロックチェーンを簡単な概要と、金融や金融以外の動向を紹介します。 後半はPython技術を利用した事例と今後の可能性について解説します。

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You Might Not Want Async (in Python) (en)

Tzu-ping Chung in Core Python (Language, Stdlib)

Async programming is hot®, but also difficult. Since Python is fundamentally designed for sequential (as in “not parallel”) programming, asynchrony doesn’t feel natural, and requires more mentally to comprehend than, say, a language that can go async directly (bad pun intended).

talk

[招待講演 / Invited Talk] Pythonを含む多くのプログラミング言語を扱う処理フレームワークとパターン (ja)

Hironori Washizaki in Science

『PyCon JP参加者と接点が少ない分野の方々を招待し、参加者と講演者とが交流できる場所を提供する』ことを目的に招待講演を行います。

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[招待講演 / Invited Talk] 確率的ニューラルネットの学習と Chainer による実装 (ja)

Seiya Tokui in Big Data

『PyCon JP参加者と接点が少ない分野の方々を招待し、参加者と講演者とが交流できる場所を提供する』ことを目的に招待講演を行います。

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PythonではじめるOpenAI Gymトレーニング (ja)

Takahiro Kubo(icoxfog417) in Big Data

OpenAI Gymをご存知でしょうか。これは名前の通り"AI"をトレーニングするためのジムで、様々なゲームなどで自分の開発したAIを"トレーニング(学習)"させることができます。 本セッションでは、強化学習を用いたAIの開発方法と、OpenAI Gymを用いたトレーニングのさせ方について解説します。

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Keynote (ja)

Jessica McKellar in Community

Keynote

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Keynote (en)

Andrey Vlasovskikh in Core Python (Language, Stdlib)

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