プロポーザル一覧

現在応募されているプロポーザルの一覧です。プルダウンより「talk」「poster」を選択ください。聞いてみたいプロポーザルがあれば、是非SNS等で拡散しましょう。拡散された投稿をプロポーザルへの投票としてカウントし、選考時に参考にさせていただきます。

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talk

How to write functions in Python (ja)

Hayao Suzuki in Best Practices/Patterns

Pythonの関数は簡単に書けます。さらに、ポイントや落とし穴を押さえるとより良い関数を書くことができます。この発表では、より良い関数の書き方を解説し、より良いPythonプログラマを目指します。

talk

帰ってきた「PyQtで始めるGUIプログラミング」PyQt5対応改訂版 (ja)

Ransui Iso in GUI Programming

6年を経過してなお、SlideShare上でBookmarkが付く、PyCon JP 2011にて紹介したPyQtについての入門セッションが、PyQt5対応で帰ってきます。当時はPyQt4を対象にチュートリアル形式で発表しましたが、今回はPyQt5対応、GUIプログラミングはもちろんのこと、ネットワーク、マルチメディア系なども含むPyQtならではの便利な機能も積極的に紹介します。

talk

How to write python NoSQL database driver (ja)

Hajime Nakagami in Databases/NoSQL

Python データーベースドライバーの作り方(NoSQL編)

talk

PuLPとPandasを活用した組合せ最適化 (ja)

Tsutomu Saito in Useful libraries

最適化のライブラリとデータ分析のライブラリを組合せることにより、わかりやすいモデルを作成できます。実際に進行中のプロジェクトを例にして、具体的な手法を見ていきます。

talk

Python におけるドメイン駆動設計(戦術面)の勘どころ (ja)

Junya Hayashi in Best Practices/Patterns

ウェブ開発やロボット開発でドメイン駆動設計を適用してきた体験を元に、Python でドメイン駆動設計を実践する際によくある課題や失敗、役に立つ設計やライブラリ、考え方についてお話します。

talk

ベンリに使おう変数アノテーション - typing.pyとの楽しいお付き合い (ja)

Takumi Sueda in Core Python (Language, Stdlib)

変数アノテーションを実行時に読む方法から、実用的な活かし方までを解説。 (English slides + Japanese speech)

talk

はじめてのPython学習でつまずいてしまうところ (ja)

Kameko Ohmura in Education

PyQ( https://pyq.jp )というオンラインPython学習サービスの問題開発とサポートに従事しています。リリースまでの間、プログラム未経験の方々に問題を解いてもらい、沢山のフィードバックをいただきました。その時に詰まってしまった箇所と、どのように説明したらわかっていただけたかを紹介します。

talk

How (and Why) We Speak in Unicode (en)

Devon Peticolas in Best Practices/Patterns

A brief history of ascii, encoding, and unicode and how unicode and character encoding is done both wrong and right with examples in python 2.7 and 3.x.

talk

Pythonで無駄な仕事を減らしたい、そして同僚の無駄な仕事も減らしたかった (ja)

satoshi yamada in Industry Uses

職場の面倒な作業の解消になぜPythonを使うのか、どうやって作ったスクリプトを同僚に使ってもらったのか。 理解あるプログラマもいねぇ、予算もねぇ、そんな状況でどのようにして職場全体への展開を行っていたか。 PythonとOSSのGitHubクローンのGitBucketを使って行った施策について失敗・成功含めてご紹介します。

talk

実例による Python メタプログラミング入門 (ja)

Shuhei Takahashi (nya) in Core Python (Language, Stdlib)

実例として、Python にブロックの終端を示す "end" キーワードを導入するという、非実用的ながら楽しい問題を取り上げ、これを実際にメタプログラミングで解決する方法を示し、その際に理解が必要になる Python の言語機能について解説します。

talk

Python web applicationの構成を考える (ja)

nasa9084 in Best Practices/Patterns

Pythonでweb applicationを作ろうと考えたとき、サーバソフトウェアはどうするのか、フレームワークは何を使うのか、データベースはどれを選ぶのか、OSは何を使うのかなどなど、その構成には非常に多くの選択肢があります。現状、どのような構成で作るのがわかりやすいのか、メリット・デメリットを交えながらお話しします。

talk

The theory of Serverless development by Python (理論から学ぶPythonによるサーバレス開発) (ja)

Masashi TERUI in Cloud

昨今、注目を集めるServerlessについて、現状最もPythonの利用が盛んであるAWS Lambdaと関連サービスを例として、その考え方やFaaSの動作原理に触れながら、それらの特性を踏まえた設計・実装方法をご紹介していきます。

talk

Mezzanine+Cartridgeで作るECサイト入門 (ja)

Mitsuki Sugiya in Web Frameworks

MezzanineはDjango製のCMSで、Wordpressのような機能を提供してくれる優れものです。 CartridgeはMezzanineの上に更に載せることでショッピングカート機能を簡単につけることができるplag-inです。 この2つを利用し、ECサイトの基本的な機能や実装する上での注意点などを中心に、お手軽にECサイトを開発する方法を解説します。

talk

A Guide to Exponentiation, and how it effects Machine Learning (en)

en zyme in Science

Exponentiation is the gotcha of math operators. Be it square or square root, exp, log, tanh, or the complex roots of unity, ** aka ^ has it's work cut out. Ints, floats, fractions, matrices, complex, and zero don't play nice.. Precision, accuracy, and performance aspects of Python and Julia can be contrasted by following ** from code down to the bits. Machine Learning aspects considered.

talk

Python for Linux System Administration: best practices for CLI (en)

Guillaume Ludinard in Systems Administration

We will discuss best practices for python programs that are used from the CLI by system administrators and devops. By looking at the expectations of system administration (service, logging, monitoring), we will see how we can implement it in Python.

talk

pyramid_servicesを使ったサービス化 (ja)

Atsushi Odagiri in Web Frameworks

pyramid_servicesはpyramidが内部で利用しているzope.interfaceのregistryにサービスを登録するためのライブラリです。 このpyramid_servicesの利用方法やどういった処理をどのようにサービス化していくと良いのか解説します。

talk

SREエンジニアがJupyter+BigQueryでデータ分析基盤をDev&Opsする話 (ja)

yuzutas0 in Industry Uses

Python(JupyterNotebook)とBigQueryを用いたモニタリング基盤・データ分析基盤の開発・運用について話します。 多様な部署・職種が関わる大企業において、どのような目的・用途・制約が与えられ、そのためにどのようなシステム・プロセスを採用したのか共有します。

talk

Pythonで作るAnsibleモジュール入門 (ja)

Shuya Motouchi in Cloud

AnsibleはPythonで記述されたアプリケーションとシステムの導入を容易にする非常にシンプルなIT自動化プラットフォームです。PyConに参加される方々の中でも、インフラを何らかの形で扱う人は居るはずです。今回は任意のAnsibleモジュールをPyhtonで作成していきたいと思います。

talk

Building Your Own Stock Analysis System (en)

Victor Gau in Business

People have been talking about how easy it is to use python to analyze data. However, there are still difficulties for beginners to get a sense of how to use it. In this talk, I will go through a simple stock analysis system and break the entry barrier for the beginners.

talk

機械学習におけるデータの再現性について (ja)

Yuichiro Someya in Useful libraries

チームで機械学習のタスクに取り組む際、過去の自分や他人が利用したデータの再現をするのに苦労する事があります。 本トークでは、データの再現性が低下する原因について体系的に解説し、akagi というオープンソースのPython ライブラリを利用してデータの再現性を高める方法について紹介します。

poster

Multilingual Speech Recognition using Python and Google Speech API  (ja)

Renyuan Lyu, ? in Other

In this proposal, the speaker will share his experience in using Python SpeechRecognition module, which includes multiple speech recognition engines for online applications in games, linguistic tutoring, bilingual translation and the other applications. The speaker will invite the audience to test the real-time system in multiple languages, such as English, Japanese and Mandarin Chinese.

talk

The essence of Django ORM (en)

Andrii Soldatenko in Web Frameworks

The world is swimming in articles and books about Django and Django ORM itself. All this sources cover only basic use cases of Django ORM comparing to real world examples. This talk is dedicated to the proposition to crash test Django ORM 80% of functionalities in 20% of the time.

talk

Shin Recognize Godzilla (ja)

kazuma tamashiro in Other

みんな大好きなPythonとみんな大好きな「ゴジラ」の画像を使ってディープラーニングしよう!というお話です。データセットは用意されていないので、集めることからスタートします。経験した人はわかると思いますが本当に大変で、色々な手法を使って集め、加工などの前処理を行って初めて学習させることができます。その一連の流れとゴジラ(画像)をディープラーニングさせるとどうなるのか?のお話をします。

poster

PyLadiesTokyoによるPyCon APAC イベントレポート★ (ja)

Natsuko, PyLadies Tokyo, Kanan in Community

今年の8月に行われるPyCon APAC に参加したメンバーのイベントレポートを行います。 - どんなセッションがあったのか - イベント期間の様子 - 海外カンファレンスに行って学んだこと - カンファレンスレポートの執筆体験談 などを写真多めでお伝えします!

talk

いにしえのDjangoをアップグレード (ja)

Yasuaki Matsuda in Web Frameworks

Webフレームワークでは必ず存在するアップグレード。今回はいしにえのDjangoからのアップグレードについてご紹介いたします。 古いDjangoのバージョンから最新のDjangoへのアップグレードに必要な手順、問題点、解決方法についてです。

poster

Growing an open-source community: Zulip's path from 0 to 300+ contributors in 2 years (en)

Greg Price in Community

Zulip is the world's most productive group chat, and an open-source project with over 300 contributors since its start in 2015. With the right techniques, a high standard of code quality helps us welcome newcomers and equip them to meet the same standard — which is great for the people, and great for the software. Other projects — both open-source and not — can benefit from our techniques.

talk

Developing REST API using Python and Bottle Framework and Usecases (en)

Aniruddha Chaudhari in Other

REST is the architectural style of the API and it is next big thing after SOAP messaging. Bottle is the simple, proven and one of the most popular frameworks for web development. We are using Bottle framework with REST APIs for python web programming.

talk

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 (ja)

Shinichi Nakagawa(野球の人) in Science

野球の統計モデルをPythonで実現する方法について紹介します.スクレイピング(Scrapy,Beautifulsoup),データパイプライン(Airflow),可視化ツール(Jupyter,Redashなど)を駆使し,野球統計学「セイバーメトリクス」を用いた野球選手の評価方法および,野球統計パッケージ(自作)について解説いたします.

talk

Industrial Test Automation with Asyncio (en)

Justus Perlwitz in Industry Uses

In this talk we'll explore how to use the new Python 3 asyncio library to automate hardware-software integration tests for industrial automation. We will find out how asynchronous coroutines can simplify and speed up distributed tests in real world environments, and what possible difficulties to watch out for.

talk

タイプヒント (ja)

masato nakamura in Useful libraries

Type Hintsに関連するPEPの解説、及び、その周辺ツールによって得られる利点について話します。 特にPython2からPython3への移行をするときに使えるテクニックについても共有します。

talk

探検Pyramid (ja)

Atsushi Odagiri in Web Frameworks

Pyramid Webフレームワークはアプリケーションのコンポーネント構成を実行中に確認できるintrospectionという仕組みがあります。 introspectionを使ってカスタムコンポーネントでintrospectionに登録したり、実行時情報からopen apiのスキーマ情報を作成する方法を解説します。

talk

Pythonとパッケージングと私 (ja)

Atsushi Odagiri in Packaging

Pythonのパッケージング周辺技術やPEPアップデートの解説

talk

SQLの錬金術師ー既存データベースに立ち向かう (ja)

Atsushi Odagiri in Databases/NoSQL

既存データベーススキーマがある状態からの開発においてSQLAlchemyでどのようにクラスにマッピングしていくかのtipsを紹介します。

talk

How to use Python Requests with simulation trading sites (ja)

Justin Ho in Industry Uses

Stock trading using algorithms has become far more accessible to programmers. However managing deals, orders and trades is another key part to trading. In this talk I will demonstrate methods of how to use HTTP POST and GET commands to interface to a sandbox trading site. スライドの内容は英語で、トークは日本語で開催する予定です。

talk

実践 SQLAlchemy (ja)

momijiame in Databases/NoSQL

SQLAlchemy は Python の代表的なオブジェクト・リレーショナルマッパー (ORM) の一つです。 SQLAlchemy を使うことで MySQL や SQLite といったリレーショナル・データベース (RDB) を扱いやすくなります。 このセッションでは、データの永続化についての基礎知識から SQLAlchemy の実践的な扱い方までをご紹介します。

talk

Building A Wrapper API: The case for abstraction (en)

Aaron Mildenstein in Useful libraries

Suppose that an API already exists for a service you use. Now suppose that you want to make a tool that only uses a subset of that API to make it easier to perform certain tasks in that API. This is a wrapper API: A way to simplify or abstract API functions in a way that your tool doesn't have a lot of repetitive code, and that makes it easy for others to build on or contribute to your tool.

talk

PyCharmを使いこなそう (ja)

Rei Suyama in Other

PyCharmはJetBrains社が開発しているPython向け統合開発環境です。このトークでは、PyCharmを使ったPythonアプリケーションの開発の具体的な流れ(環境構築、デバッグ、UT、VCS連携...etc)について話します。また無料で使えるCommunity版と有償のProfessional版の違いやTipsもデモを交えて紹介します。

talk

Secrets of a WSGI master. (en)

Graham Dumpleton in Web Frameworks

The mod\_wsgi ecosystem has grown in recent years, adding easier ways to deploy Python web applications, and tools for deploying to containerised environments. This talk will highlight new or not well known capabilities of mod\_wsgi. It will also provide tips on how to configure mod\_wsgi to ensure it is setup properly, will perform well and can automatically recover from problems that can occur.

poster

画像から音を創生するアルゴリズムに関する基礎研究 (ja)

Shota YAMAGUCHI, Makoto Tanaka in Other

 写真や画像から音楽を作れたら良いなと思ったのが研究の出発点でした。 1枚の画像データから、音の源となるディジタル情報を引き出し、 音を連続して組み合わせ、音楽として創生するアルゴリムについて研究しています。 Pythonのコードを用いて、思い出の写真の一枚に音のアクセントを付けたり、 映像にリアルタイムで効果音を加えたり、理想的には歌詞までも自動で創生する 仕組みを実装しようと試みています。 応用範囲が非常に多くあり、新しい付加価値を生み出す技術となりうると考えています。

talk

PyQt/PySideの落とし穴 - 脱初心者のための実践開発 (ja)

Toshiyuki Ishii in GUI Programming

PyQt/PySideは、PythonのGUIツールキットとしては圧倒的なシェアを獲得しています。 そんなPyQt/PySideですが沢山の落とし穴があります、実務を通じて踏み抜いた落とし穴を回避する方法をお教えします。

talk

Python 2/3 互換なコードの書き方 (ja)

Shuhei Takahashi (nya) in Core Python (Language, Stdlib)

Python 2 は 2020 年にメンテナンス終了が予定されていますが、現時点では依然として多くの場所で Python 2 が使われ続けています。そのため、主にライブラリ開発者は、Python 2/3 の両方で動くコードを書く必要性に直面することがあります。 本トークでは、Python 2/3 互換なコードを書くべきケースはどのような場合なのか、そしてそのようなコードを書かざるを得なくなった場合、どのような選択肢があるのかをお話しします。

talk

Years with Python (en)

Younggun Kim in Industry Uses

This talk is more likely to be technical retrospection in a manner of speaking but also intended to give insight into how the Python ecosystem interacts in a company.

talk

PyParseをANTLR v4で置き換えてparserの性能を向上 (ja)

Osamu Takayasu in Useful libraries

検索APIで検索クエリのparserがボトルネックになっていました。当初利用していたPyParseをANTLR v4で置き換えることで性能が5倍になり大きく改善しました。性能改善の流れをPyParseとANTLR v4の比較を交えて紹介します。

talk

Power up your app with effective search api (en)

Chloe Chen in Industry Uses

In this talk, I'd like to share my experience about integrating Elasticsearch to our Django app and the data relationship between Elasticsearch and your main database. Moreover, rather than only using Elasticsearch as a efficient filtering tool, how can we leverage the power of Elasticsearch to improve users search experience.

talk

Understanding Serverless Architecture (en)

Jalem Raj Rohit in Cloud

This talk introduces the concept of serverless architecture and the art of scaling them.

talk

Running Dask in the Cloud (en)

Shane Cousins in Distributed Computing

Is pandas running out of memory? Have you wanted to more easily process large scale data? dask may be what your looking for. Here I'll introduce the dask framework and talk about how you can get it running in the cloud

talk

slackbotによるライフハック (ja)

あべんべん in Other

生活でのマンネリやムダを排除するために、pythonでSlackのbotを作り、いろんなwebサービスやガジェットに連携してライフハックしました。さらに毎日の行動を自動で生成し、ふりかえりもできたので、その結果によって自分自身にどんな変化が起きたのかについても共有します。

talk

ローカル環境でDockerをドカドカつかう (ja)

nasa9084 in Other

みなさん、Dockerは使っていますか? Dockerはデータベースなど、開発環境の一部として使う場合にも非常に便利です。 ローカルの開発環境の一部としてDockerコンテナを使うメリットや、コンテナをコマンドの様に活用する方法などをお話しします。

poster

PythonとAWSLambdaによるアスキーアート自動生成ウェブアプリ作成  (ja)

Takahiro Yano in Cloud

PythonとAWS(EC2/Lambda/S3/ServerLessFramework)を利用してウェブアプリを作る事例紹介を行います。今回は趣味で作ってみたアスキーアート自動生成ウェブアプリを題材とします。当日はその他に機械学習や深層学習を利用したウェブアプリ作成の実践的な紹介ができればと思います。

talk

Understanding the mystery of Neural Networks using Keras (en)

Kirit Thadaka in Useful libraries

Neural Networks aren't as complicated as they seem to be. Anyone who can write a few lines of Python code can easily whip up an elegant model to predict text or recognise speech using Neural Networks with the help of the Keras library. I will go through how any beginner can use Keras to start their journey as Neural Network pros.

talk

Java経験者からの僕から見えたPythonとNumpyの世界で大切なこと (ja)

Susumu ISHIGAMI in Other

Javaを10年書き続け、Python経験は0に等しかった僕がひょんなことから転職し、Python/Numpy/luigiを使ったデータ系の開発に携わりました。 Numpyは今やデータ系では外すことのできないライブラリです。しかし、なまじコンピュータプログラミングの知識を持っていると「速く書こうとしてかえって遅くなる」といったような罠を踏みます。私の場合は更に「Pythonの経験が乏しい」というハンデまであります。 そんな僕がこれらをどのようにして学び、無事開発を終えることができたのか。他言語の経験は何が役立ち何が役立たなかったか、Numpyを使うときは何を気をつけなければいけなかったか、実際の業務での経験を踏まえて話したいと思います。

talk

Pythonでざっくり学ぶUnixプロセス  (ja)

tell- k in Other

Unixプロセスの基礎的な部分をPythonを通して紹介します。多くのプログラマが経験するであろうUnix系のシステムでどのようにプログラムが動いてるかを簡単なPythonコードで交えながら、初心者の方でもわかるようにお話します。

talk

Using machine learning to try and predict taxi availability (en)

Hari Allamraju in Big Data

In this talk we will use the taxi availability data from Singapore to learn how we can predict taxi availability with machine learning, and also discuss how such information might be used to help consumers and taxi companies

poster

入門者もギークも welcome! 女性Pythonコミュニティ PyLadies Tokyo (ja)

Nobuko Katayanagi, KATAYOSE LINA, PyLadies Tokyo, ?, ?, ? in Community

PyLadies Tokyo の活動を開始して3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!

talk

Pillow と Amazon API Gateway / Amazon Lambda を使ったサーバーレスな動的画像変換 API の作り方 (ja)

Kei IWASAKI in Cloud

Amazon Lambda は Amazon API Gateway を通じ、 HTTP リクエストに応答して Python のプログラムを実行することができます。 これらと画像処理ライブラリ Pillow を用いたプログラムを組み合わせて実現可能な HTTP リクエスト毎に動的に画像変換を行う API の作り方を紹介します。

talk

An Introduction to web scraping using Python (en)

Manoj Pandey, Arsh in Web Frameworks

Want to learn how to scrape the web (and / or organized data sets and APIs) for content? This talk will give you the building blocks (and code) to begin your own scraping adventures. We will review basic data scraping, API usage, form submission as well as how to scrape pesky bits like Javascript-usage for DOM manipulation.

talk

Attack of Pythons : Gotchas and Landmines in Python (en)

Manoj Pandey in Core Python (Language, Stdlib)

This talk will be about common pitfalls (termed warts/landmines) that people face using Python programming language.

talk

PythonとRを行ったり来たり (ja)

Toshiyuki Takeda in Best Practices/Patterns

データ分析ツールとしてPythonとRはそれぞれの強みがあります。このtalkではPythonとRを両方使って分析を進めるための,いくつかのデータ交換手段を紹介します。

talk

Rage Against The Learning Machine (en)

Errazudin Ishak in Big Data

Machine learning is ranked numero uno in Gartner’s Top 10 Strategic Technology Trends for 2017. In recent years, it has received a lot of attention and already revolutionized many areas from finance to image recognition to transportation. Working examples in Python and couple of tools such as word2vec (Google) and fasttext (facebook), might be demoed to prove some love/points.

poster

scouty での人工知能活用例 (ja)

Shogo ITO in Industry Uses

日本初のAIヘッドハンティングサービスである株式会社scoutyがサービスのどういった部分で機械学習や自然言語処理を使っているのかを説明します。

talk

トピックモデルと自然言語解析における前処理の効果 (ja)

Daiki Onodera in Other

自然言語を扱うことになった際に、いくつかの考えるポイントがあると思います。 前処理をどうしたらいいのか(そのままTerm Frequencyでベクトル化していいのか、IDFも考慮すべきなのか、BM25を用いるべきなのか)という問題があります。 これらを実際のデータを用いてそれぞれどのような結果に結びつくか、ということと、 トピックモデルを使った言語解析について発表したいと思います。

talk

Python と Email ヘッダ (ja)

Takahiro Ikeuchi in Core Python (Language, Stdlib)

こんにち、クラウドメールサービスの普及により、"Email" という形式のデータを我々が直接扱う機会は少なくなりました。しかしながら、もしも「Email を Python で扱わなくてはならない」としたら、どのような方法や課題が存在するのでしょうか。 このセッションでは、とある事情から Python で Email を処理しなくてはならなくなった「わたし」が実際に遭遇したさまざまな困難と課題、そしてそれらの解決方法についてのアウトプットを行います。 Email や Email ヘッダの仕様について、あらためて "フォロー" してみてはいかがですか?

talk

Pythonによるプログラミング研修 ― 社内新人教育における実践報告 (ja)

Yoshiyuki Nakamura in Education

昨年度より、私の所属する部署(株式会社インサイトテクノロジー 札幌開発センター)においては、新人教育におけるプログラミング研修を全てPythonを使って行っていますが、どんな教材を使ってどのように研修を行い、どのような成果が得られたのか、またその過程において得られた知見や問題点について、企業内で教育を担当している方々にとって直接お役に立てるようなお話をしたいと考えています。

talk

The Malcolm Effect : A Tribute (en)

Errazudin Ishak in Community

4 years ago, I managed to work with Mr Malcolm Tredinnick as his Devops Engineer. In fact, his name was one of the reason why I left government linked companies to join few other superhumans, in one of the most exciting journey of my life. This talk will try to share some thoughts, knowledge and ideas, from our short Kuala Lumpur-Sydney relationship with Malcolm Tredinnick.

talk

Kivyによるアプリケーション開発のすすめ (ja)

Jun okazaki in GUI Programming

KivyはPythonのGUIライブラリーとして海外では積極的に取り上げられていますが日本語での使い方は少ないです。今回はKivyでどういったアプリケーションが作成できるかや、また日本語環境による特有のはまりどころを紹介します。

talk

Pythonにおけるデバッグ手法 (ja)

TakesxiSximada in Best Practices/Patterns

1ファイルのスクリプトから、様々なフレームワークを利用したコード、様々なところでバグは発生します。それらのバグの解消を速やかに行えるように、デバッグのツールやノウハウが進化しています。デバッグ手法の意義について学び、また各種デバッグツールとその使い方を解説します。また実業務で発生する実際のデバッグしたい環境を想定したデバッグ手法の解説、デバッグに関する失敗談を解説します。

talk

Pythonで大量データ処理!PySparkを用いたデータ分析のきほん (ja)

chie hayashida in Distributed Computing

昨今では大量データの分析や機械学習のニーズが増えています。Apache Sparkは、高度なCPUやメモリ利用の効率化が行われた並列分散処理フレームワークとして、ビッグデータアーキテクトやデータサイエンティストの中で最も注目を浴びるプロダクトの一つとなっています。しかしながら、Sparkをきちんと扱うためには、分散処理における勘所を理解する必要があります。本発表では、Sparkをこれから始めるという人も、すでに導入しているという人にもわかりやすく、Sparkのアーキテクチャを説明します。また、PySparkを用いた分析基盤の開発と実運用を通してのはまりどころを紹介します。

talk

Pythonをとりまく並行/非同期の話 (ja)

tell- k in Concurrency

Pythonにおける並行/非同期処理を広く浅くまとめて紹介します。並行/非同期処理を理解するためには色々なトピックに触れる必要がありなかなか理解するまでに時間がかかるケースがあると思います。本セッションでは並行/非同期処理に触れる際に頻出するトピックを Pythonコード/ライブラリの話を交えながら、紹介していきます。

talk

Pythonで実現する4コマ漫画の分析・評論 2017 (ja)

SHINJI KITAGAWA in Other

前年は4コマ漫画を対象にコマ毎の画像を切り出す手法までについて発表しました。今年はそれらの画像からデータを抽出して分析・評論を行うまでを発表したいと思います。

talk

A peek into Pyglet - the interactive GUI library for Python (en)

Avi Aryan in GUI Programming

Pyglet is an open source, object-oriented, event-driven, cross-platform, windowing and multimedia library for Python which helps to create games and GUI applications. Its features include full multimedia support, mouse and keyboard hooks, OpenGL extensibility and much more. Attend this talk to learn how Pyglet can simplify your GUI and Game programming experience.

poster

図でわかる組合せ最適化モデル (ja)

Tsutomu Saito in Useful libraries

組合せ最適化問題とは何かを概観し、いくつかの簡単な問題を例に、Pythonと図表を対比させながら、わかりやすく、モデルの作成方法を紹介します。

talk

pytest入門 (ja)

Atsushi Odagiri in Testing

pythonは標準ライブラリにunittestモジュールを持っているため追加のテストツールを利用せずとも自動テストを利用できます。pytestはunittestに比べ、楽にテストを書くことができ豊富なプラグインを利用できるテストツールです。 pytestの利点欠点から実践的な利用方法を解説します。

talk

Pythonで作ったアプリケーションの一般向け配布を模索する (ja)

Shinya Okano in Packaging

py2exeやcx_Freeze、PyInstallerといったアプリケーションをパッケージングするツールを紹介します。 なお、当方Macの環境は無いのでiOSとMacOS向けについては解説しません。

poster

文章自動生成を体験しよう!知ろう! (ja)

Hiromitsu Ota in Big Data

□自然言語処理の技術とディープラーニングの技術を掛け合わせて、文章を自動で作ってみることを体験します。 □文章自動生成を、知ってできるようになって頂きます!

poster

RaspberryPiやEdisonを使ったIoTシステムの提案 (ja)

Yuta Kitagami in Embedded Systems

Pythonを8割以上使ったIoTシステムの紹介展示 ・バーコードリーダからの情報をWebに転送し在庫管理や情報操作 ・部屋の温度湿度を計測してグラフ化 ・Webから操作可能なインジケータ ・ニュースや伝達事項をWEBから電光掲示板に表示 その他、興味ありそうなモノを作って展示いたします。

talk

A Django Tale  (en)

Raju Koushik Gorantla in Web Frameworks

Django is a high-level python framework which encourages rapid development, clean and pragmatic design focusing on automation which is widely supported with many deployment options. The talk would be all about a tale of building a budding crowd sourcing platform which was built using the Django framework.

talk

脱写経のススメ 〜自分のライフログデータで遊んでみよう〜 (ja)

Takeshi Sugiyama in Other

初心者といえども,いつまでも書籍の写経だけでは飽きてしまいます。もっと身近なデータで楽しくデータ分析や地図情報プログラミングを学んでみたい!そんな動機で,スマホのライフログアプリMovesのサーバーからAPIで取得したライフログデータを使って遊んでみました。簡単なデータ分析や地図上への位置データの表示を楽しく学びます。初心者にはハードルの高いAPI経由のデータ取得にも挑戦しています。

talk

Python Prompt toolkitで作るサクサク動くインタラクティブCLI入門 (ja)

Yoichi Kawasaki in Useful libraries

Python Prompt toolkitはJonathan Slenders氏により作られたPythonで強力なインタラクティブCLIを実現するためのライブラリです。このトークでは、Python Prompt toolkitの活用事例と、このライブラリを使ってサクサク動くインタラクティブCLIツールを作るための実装ポイントをご紹介します。

talk

Pythonの本気!RaspberryPiやEdisonを使ったIoTシステムの構築 (ja)

Yuta Kitagami in Embedded Systems

IoTの仕組みをPythonで殆ど構築できるので、その実践と紹介を。 ・サーバー機能 Flask ・ネットワーク機能 Requests ・データーDB SQLite ・数値計算 NumPy ・ハードウェア制御 akilib ほぼPythonのみで完成したIoTシステムが構築できます。

talk

Pythonを支える技術: プロトコル編 (ja)

Takayuki Shimizukawa in Core Python (Language, Stdlib)

Pythonには文字列やリストなど、長さをもつオブジェクトがあります。長さを手に入れるには、文字列なら、name.length ではなく len(name) のようにlen関数を使います。len関数は引数に渡されたオブジェクトと通信して、オブジェクトの長さを手に入れています。このときの通信の決まりをプロトコルと呼びます。if文がオブジェクトの真偽値を手に入れるのも、for文がオブジェクトからイテレートするオブジェクトを手に入れるのも、プロトコルで決まっています。 この発表では、PEP-544で定義されているPythonのプロトコルについて説明し、自分で実装するときにどう実装すればlen()やif文やfor文に適合したオブジェクトを表現できるのか説明します。

talk

Pythonのデバッグ/プロファイルリング (ja)

tell- k in Best Practices/Patterns

Pythonでデバッグやプロファイリングをする一般的な方法について紹介します。普段Pythonコードを書いてハマった時、より効率よく改善したい時に、使える手段/ライブラリを広く浅く紹介します。なるべく初心者にもわかり易いようにPythonコードを交えながら話します。

talk

AWS APIGateway + Python Lambda + NEologdで作るサーバレス日本語形態素解析API (ja)

Satoru Kadowaki in Cloud

PythonとMeCab+NEologdを使用した日本語形態素解析環境は様々な場面で広く利用されていますが,容量などサイズも比較的大きくなりがちで,サーバレス環境のような気軽な環境で動作させることは容易ではありません.本トークではAWSのサーバレスサービスであるLambdaを使用して日本語形態素解析環境をPython + MeCab/NEologd + AWS Lambdaで作成する際に有効なTipsを中心に紹介します.

talk

AWSのマネージドサービスを活用したPython Web Applicationの開発 (ja)

Kain Yanagi in Cloud

AWSのマネージメントサービスを活用することで、スケーラブルなシステムを簡単に展開することができます。とある新聞社のニュースアプリ開発事例を元に、AWSの様々なマネージドサービス(Lambda、API Gateway、ECS等)で展開可能なPython Web Applicationの開発についてご紹介します。

talk

データ可視化ツールの選び方と学び方 (ja)

Nobuko Katayanagi, driller in Useful libraries

Pythonには matplotlibなどさまざまなデータ可視化のためのライブラリがあります。しかし、可視化ツールは学習コストが高いことから、ウェブ上にあるコードを参考になんとなく書いているという方が多いのではないでしょうか。本発表では、目的にあった可視化ツールの選択法を提案したうえで、代表的な可視化ツールである matplolib での描画のポイントや、Bokehなどを使ったその他の可視化の方法について紹介します。

talk

len()関数がオブジェクトの長さを手にいれる仕組み (ja)

Takayuki Shimizukawa in Core Python (Language, Stdlib)

Pythonには文字列やリストなど、長さをもつオブジェクトがあります。長さを手に入れるには、文字列なら、name.length ではなく len(name) のようにlen関数を使います。len関数はどうやってnameに入っているオブジェクトの長さを手に入れているのでしょうか。if文にはTrue/Falseとなる条件式を指定しますが、それだけでなく文字や数字、自分で作ったデータ型も渡せます。if文はどうやって与えられたオブジェクトがTrueなのかFalseなのかを手に入れているのでしょうか。 この発表では、Pythonのプログラムがどうやって必要な情報を手に入れているのか、また、自分で実装するときにどう実装すればlen()やif文やfor文に指定できるのかを説明します。

talk

KerasのステートフルなRNNを使って自動演奏できないか実験してみた (ja)

Ryota Niikura in Science

最近、GoogleがMagentaを始めとして、人工知能で作曲する試みが出てきたが、その学習元および出力はmidiという楽譜ファイルであることがほとんどである。今回、音の波形そのものを入力及び出力にした自動演奏機を、最近人気の機械学習フレームワークKerasのstateful RNN を使って実装できないか検証した。

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ScrapyではじめるWebスクレイピング入門 (ja)

Takanori Suzuki in Web Frameworks

Webページからデータを抜き出すWebスクレイピングはメジャーなソフトウェア技術となってきています。Pythonで作られたWebスクレイピングフレーム Scrapy を使用して、本格的なスクレイピング用を行う手順を、ステップ・バイ・ステップで解説します。

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飲食店さんをささえる技術〜LuigiとTreasure Dataではじめるデータ集計基盤運用 (ja)

Shinichi Nakagawa(野球の人) in Business

Rettyではユーザーさん(fan)とお店さん(飲食店)をつなげ,広めるサービスとしてFRM(Fan Relationship Management)というサービスを運用しており,日々お店さんとユーザーさんの架け橋となる情報を提供しています.このセッションではデータ集計基盤として活用している「Luigi」「Treasure Data」を中心に,構築から運用のノウハウについてご紹介いたします.

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Pythonによる文章自動生成入門!Python ✖︎ 自然言語処理 ✖︎ ディープラーニング (ja)

Hiromitsu Ota in Big Data

◇Pythonを用いて、文書を自動生成する主要な3つの方法をお伝えします。 1)マルコフ連鎖、 2)自動要約、 3)ディープラーニング(RNN/ LSTM) ◇特にKeras/ Tensorflowによる文章自動生成はPythonで数行で簡易的に書けます。 ◇文章などのデータを非構造化データと呼びますが、身近でデータ収集がしやすく、個人の趣味やちょっとした研究に適しています。

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Python: Super Power for Blended Learning (en)

Rizky Ariestiyansyah in Education

I've been doing research in edtech and blended learning for two years and find out python is great super power in this area, in this talk I want to share how to design and implementing blended learning and how we can use python for data mining.

talk

良いコードを書けてますか?Flake8を使ってPythonコードをチェックしよう (ja)

Atsushi Nakatsugawa in Testing

Flake8はPythonコードのLintツールです。定期的に実行することでより適切なコードになるように指摘してくれます。チーム開発で取り入れることでメンテナンス性を高めたり、生産性向上につなげられます。このセッションではSideCIの中津川がFlake8の基本的な使い方とプラグインによる拡張方法、実際に使ってくれているチームなどのお話をします。

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Experience Replay Bufferの実装 (ja)

Yusuke Suwa in Best Practices/Patterns

昨今の強化学習アルゴリズムでは学習の安定化のためにExperience Replay Buffer(ERB)が使われる。ERBにはエージェントが経験した環境や行動データを蓄積し、それらをランダムに抜き出して学習に利用する。ERBのサイズは数百万オーダに至るため、メモリを圧迫せずかつ高速にデータを取り出す仕組みが必要となる。本発表ではThreadingを用いた実装を紹介する。

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仮想通貨ネットワーク上にDjangoサーバーを立てる (ja)

Torajiro Aida in Web Frameworks

仮想通貨(bitcoinなど)の内部で用いられているブロックチェーンという仕組みを使うと、記録が改ざんできないデータベースを作ることができます。このデータベース上にDjangoサーバーを立てて、サーバのプログラムやユーザーからの投稿などの改ざんや検閲ができないWebサービスを作ります。

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すぐ始められる、Pythonの環境構築 (ja)

Manabu TERADA in Best Practices/Patterns

Pythonを学習したり、システムに組み込んだりする際の環境構築のベストプラクティスを紹介します。

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JVM上で動くPython処理系cafebabepyの実装 (ja)

Yoshiaki Shibutani in Core Python (Language, Stdlib)

cafebabepyというJVM上で動くPython3処理系を実装しています。 Python3の言語仕様に悪戦苦闘し、どのように実装していったのかをお話します。 言語実装の楽しさ、そしてPythonの合理的な言語設計、どのように動いているかについてを共有をしたいと考えております。 cafebabeとはJavaクラスファイルのマジックナンバーです。 JVM上で動くJythonは2.7(2015年)で更新が止まっているため、じゃあ作るか! というのが実装している理由です。

talk

世界でいちばん簡単なSphinx入門 (ja)

Toshiyuki Ishii in Documentation

Sphinxは非常に強力なPython製のドキュメンテーションツールです。 Pythonだけではなく、LinuxカーネルやCakePHPなど他言語の著名なOSSのドキュメントに使用されています。 しかし、導入に際してreStructuredTextの壁、設定の煩雑さなどが原因で二の足を踏んでいる方が多いと思います。 本セッションではマークダウンとGUIを使い、世界でいちばん簡単なSphinx入門をお教えします。

talk

Pythonで学ぶオブジェクト指向 (ja)

Masashi Sugiura in Best Practices/Patterns

オブジェクト指向の基礎知識から、Pythonによるオブジェクト指向の取り扱い方法を提言します。 オブジェクト?クラス?インスタンス?といったオブジェクト指向の基礎知識から、実際にコードを書く方法、オブジェクト指向で書くことの利点などをお話します。

talk

PythonではじめるCT画像再構成 (ja)

Ryosuke Ueda in Science

CT(Computed Tomography)はX線などを用いて物体内部を画像化する技術です。このセッションではCTの仕組みと画像再構成法を題材にして、Numpy/Scipyによる数値計算手法を紹介します。前提知識は基本的な行列計算のみです。

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Python Test大全 (ja)

Mitsuki Sugiya in Testing

Pythonには公式から3rd-partyまで様々なtesting flameworkが存在します. 本セッションでは, 実際に仕事で使う場合での各testing flameworkの特徴や使い所について 解説していきます.

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ギリギリ昭和のエンジニアが語る和暦処理 (ja)

Kashun Yoshida in Other

あなたの生年月日、年号で出せますか?和暦は明治6年(西暦1873年)からグレゴリオ暦が導入されたこともあり、1873年1月1日から使うことが可能です。今回Pythonでこれを実現する仕組みの紹介とその中で得られた日付処理のポイントについて話します。

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NumPy道場 (ja)

Yuta Kashino in Useful libraries

Pythonのサイエンススタックの全てのビルディングブロックになっているNumPy.そのNumPyの使いこなしについて,基本とテクニックをお教えいたします.NumPyアレイの基本から,ベクトル化,ネットワーク分散化,さらにはGPUによる高速化まで,コードの実例を提示しながらポイントポイントをわかりやすく解説します.

talk

Building a Customized Personal Assistant with Python (en)

Iskandar Setiadi in Other

What if we could combine bots, machine learning, artificial intelligence, and open source projects for building a personalized assistant in a simple way with Python? In this talk, we will discuss the infinite possibilities of personalized assistant features which could be developed for assisting daily lives.

talk

Pythonistaで始めるiOSプロトタイプ開発 (ja)

Yusuke Muraoka in Mobile

Pythonは様々なところで使えるプログラミング言語ですが実はiOS上でも使えます。 それがPythonistaです。 PythonistaはiOS上で統合開発環境として単体で開発をおこなうことができ、さらにiOSの機能も呼び出すことができます。 このトークではこのiOSの機能を呼び出すことにフォーカスし、どこまでプロトタイピングとして遊びつくせるのかを現時点までの実績をベースに発表します。

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PythonとAWSLambdaによるアスキーアート自動生成ウェブアプリ作成 (ja)

Takahiro Yano in Cloud

PythonとAWS(EC2/Lambda/S3/ServerLessFramework)を利用してウェブアプリを作る事例紹介を行います。今回は趣味で作ってみたアスキーアート自動生成ウェブアプリを題材とします。当日はその他に機械学習や深層学習を利用したウェブアプリ作成の実践的な紹介ができればと思います。

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Datadogを用いたPythonアプリケーション監視 (ja)

Atsushi Kanaya in Systems Administration

これまでモノタロウを支えるサービスの監視には、インフラ視点により、nagios/cactiを使って行われてきました。 最近はインフラ視点の監視の上に、アプリケーション開発者視点の監視も加えて行っています。 アプリケーション監視には、Pythonとの親和性の高い監視プラットフォームDatadogを用いています。 このセッションでは、モノタロウにおけるDatadogを用いたPythonアプリケーション監視についてご紹介します。

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メタクラスでクラス定義を操ろう (ja)

Atsushi Odagiri in Core Python (Language, Stdlib)

Pythonのクラスはオブジェクトとして参照できるtypeクラス(メタクラス)のインスタンスとなっています。 typeを拡張した別のメタクラスを作成して特殊なクラス定義をしてみましょう。

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Pythonで始めるデータマネジメント (ja)

Satoshi Nagayasu in Big Data

今回紹介するツール「Hecatoncheir: The Data Stewardship Studio」はデータマネジメントのためのOSSのツールです。 このツールを使うことでデータ管理業務のタスクを容易に実施することができるようになります。 この発表では、なぜこのツールが必要だったのか、どのように実現したのか、どのように使っているかについて紹介します。 また、独学しながら(ほぼ初めて)Pythonで開発する中で、うまくいったところ、ハマったところ、乗り越えてきたところなど、自分なりに学んだところや感じたところを共有したいと思います。

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Pythonと機械学習によるWebセキュリティの自動化 (ja)

Isao Takaesu in Testing

Webアプリの脆弱性を見つけ出すWebアプリ診断。この業務は、セキュリティエンジニアのスキルと経験に大きく依存するため、長年、人手不足が叫ばれています。また、その業務の特殊さ故に、自動化は難しいとも言われてきました。 本セッションでは、このWebアプリ診断業務を「Python+機械学習」を駆使して自動化を試みた際のテクニックやノウハウなどをお話いたします。

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Correct 1000 exams with a bit of OpenCV (en)

Siro Moreno in Useful libraries

It may look like a difficult task, but auto-correct a lot of multiple choice tests with Python can be very easy! With that objective in mind, we will learn how images are stored in a computer, how to work with arrays in Numpy, how to plot graphics easily with MatPlotLib an a couple of useful functions of computer vision from OpenCV.

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人工知能時代の音楽制作への招待 - Google Magentaとセッションをしよう - (ja)

piqcy(Takahiro Kubo) in Science

近年ディープラーニングの手法は様々な分野で大きなインパクトをもたらしていますが、この技術を音楽制作をはじめとしたアートに活用しよう、というプロジェクトがGoogle Magentaになります。 本セッションでは、このGoogle Magentaについてその仕組みの基礎的な所から解説を行い、実際に音楽を学習させ、生成させて、セッションを行うところまでの手順を紹介します。

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Data Driven Decisions Using PyPI Statistics (en)

Paul Kehrer in Best Practices/Patterns

Open source library developers have an analytics problem. What platform do my users run on? How many users do I have? Is it okay to drop support for something? How do you answer questions like this when people are embedding your software as a component of their own product? Fortunately, PyPI has a little-known service that you can leverage to answer questions like these. Learn how to harness it!

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カノジョのつくり方に学ぶSlack Bot開発 (ja)

Yamamoto Hiroki in Science

カノジョのつくり方、すなわち、人と対話をするBotの開発方法をご紹介します。 対話Botを作成するには多くの壁や工夫ポイントがあります。 今回はデータが少ないことが1つの壁でした。 オリジナルのBotを作成するには、どのような手順が必要か、 Deep Learningと自然言語処理を組み合わせてどうするか、カノジョ特有の工夫点を Slack Bot作成を通じて、ご紹介します。

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Why you should do text analysis with Python (even if you don't want to) (en)

Bhargav Srinivasa Desikan in Big Data

The explosion in Artificial Intelligence and Machine Learning is unprecedented now - and text analysis is likely the most easily accessible and understandable part of this. And with python, it is crazy easy to do this - python has been used as a parsing langauge forever, and with the rich set of text analysis tools, it works more than just well.

talk

pythonで作るニュースレコメンドエンジン (ja)

Miyabi Gouji in Big Data

毎日500万件以上のログデータを処理し、リアルタイムに記事を推薦するエンジンを作りました。ユーザーの行動分析, A/Bテストの分析などのフローも交えて紹介します。

talk

Start Python Club - みんなの草の根コミュニティ (ja)

Takeshi Akutsu in Community

Start Python Club(Stapy)はPythonの初心者からマスターまで幅広いレベルの人が集まる草の根コミュニティです。2015年5月の設立以降、毎月勉強会を開催し、ウェブサイト上のメンバーは2,300名を超えました。オープンソースの開発を支えるには人と人のつながりが大切です。Stapyの活動を通じて得た経験から、Pythonコミュニティの発展のために、何ができるかを考えます。

talk

luigiによる機械学習データフロー (ja)

竹野 峻輔 in Useful libraries

機械学習においては、実験等の再現性の重要であるためデータフローを明確に記述することが重要です。 ここでデータフローとはデータの取得・整形から前処理、モデルの学習・ハイパパラメータ調整・評価、そしてデプロイまでの一連のフローをさします。 発表では機械学習における一般的なデータフローについて導入したのち、実際のluigiによる記述方法について説明します。またluigiの利点や簡潔に書くためのテクニックについても述べます.

talk

neural networkを用いた多クラス分類への取り組み (ja)

Masao Yamaguchi in Other

実際に、画像の多クラス分類を行った際の、neural networkのモデル構築までのプロセスについて。

poster

Rettyにおける自然言語処理活用事例 (ja)

竹野 峻輔 in Industry Uses

Rettyにおける自然言語処理の活用事例をポスターで話をさせていただきます。 Pythonを利用することで 簡単なWebアプリケーションがお手軽に作れます。 本ポスターではデータ分析・機械学習の活用事例の例として自然言語処理の事例を デモを交えながらお話しします。

talk

Raspberry Pi Using Open CV which has The Installing ,making Programs And Performance (en)

nabaua in Embedded Systems

HI, guys, There are on ot the modules for being able to recognize shapes and faces in camera and pictures or movies. It is the openCV that it make them, and Tensorflow. So, I explain to all of you how to install and how to use openCV from scratch and the demo for the performance of the devices in using Raspberry Pi for openCV, and Tensorflow if I have a time. Thank-you.

talk

Pythonで作る機械学習を使ったアプリケーションの開発と管理 (ja)

Shunsuke Kozawa in Other

機械学習を使ったアプリケーションは、機械学習モデルを再現できなくなったり、バージョン管理ができていないと、技術的負債になる可能性があります。こうした課題に対して、本発表では、BrandSafe はてなを事例として、教師あり機械学習を利用したアプリケーションの開発時に行った取り組みについて紹介します。

talk

Pythonで解く大学入試数学 (ja)

Masataka Arai in Science

近年Pythonコミュニティでも、データ分析や機械学習などの分野が注目を浴びています。ただこれらPyDataの領域は数学の知識が必要不可欠となっています。 このTalkでは、sympy・numpy・scipyなどPythonを通して数学にふれる楽しさを紹介します。数学のレベルとしては、高校数学や大学入試問題を題材として基礎的なものを扱います。

talk

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、昨年秋にDjangoの公式プロジェクトに採用されたライブラリChannelsの解説を中心に、DjangoでWebSocketを用いたリアルタイムWebをどうやって実装するかを実例を交えて説明します。

poster

AddressExtract: Automatically extracting postal addresses from the Web (en)

Michael Penkov in Industry Uses

AddressExtract is a closed-source library that I have been working on for several years. The goal of this session is to report on results, obtain feedback, and gauge interest for potentially open-sourcing the library in the future.

talk

Polyphony: Python ではじめる FPGA と CNN への応用 (ja)

Ryos Suzuki in Concurrency

Polyphony は Python で書かれたソースコードをそのまま Verilog HDL にコンパイルすることの出来る高位合成コンパイラです。Polyphony を使えば FPGA による並列処理をより身近に使うことが出来ます。難しいハードウェア用言語を覚える必要がありません。応用事例として RISC-V の実装、CNNへの応用 にも言及します。

talk

Docker と Python でつくるサンドボックス (ja)

Yusuke Miyazaki in Useful libraries

Docker を使うと,ユーザーが記述したコードを安全に実行するサンドボックスを簡単に作ることが出来ます.このトークでは,Docker を Python から操作してサンドボックスを作る方法を紹介した後,実際に作成したいくつかのサンドボックス環境について紹介します.

talk

Python3.0から3.6までの新機能全集 (ja)

Chica Matsueda in Core Python (Language, Stdlib)

今日のPython界隈では当然の如くPython3を前提として話がされる。 しかし、未だ3系に移行したものの違いがあまりわかっていないという人や、 興味はあるが事情があり移行できず3系の流れについて行けないことを不安に思っている人も多いと思う。 そんな方達のために現在リリースされているPython3系に追加された全ての機能について紹介する。

talk

サービス多言語対応を助ける翻訳ツールをつくる (ja)

yamato murase in Business

webサービスはその特性ゆえ様々な方がユーザーとなりえます。 その中で、日本語以外のユーザーに対応したい機会もあるかと思います。そういったときに必要に迫られるのが、サービスの多言語対応です。 そんな多言語対応の手助けとなる翻訳ツールの実装方法や運用方法の話をしたいと思います。

talk

クイズ・pythonミリオネア!!! (ja)

Motohiro Ueki in Core Python (Language, Stdlib)

pythonの言語仕様、標準ライブラリに対して新しい発見が得られます!! 現在、機械学習、Web、データ分析など、様々な分野で活用されていますが、 もともとのpythonの魅力は、「Batteries Included」と言われており、言語仕様や標準ライブラリの先進性が評価されていました。 このセッションは、言語仕様、標準ライブラリに対する3択形式のクイズに挑戦する参加型のセッションです。 そして!! 勝者には素敵なプレゼントもあるよ!!

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Primer on using WebSockets in Django (en)

Michal Nakoneczny in Web Frameworks

I give a basic introduction to WebSockets and share some of my experiences from using Django-Channels for pushing data from external sources to the user in near real-time on a production scale. Rather than following the often-discussed example of a chatroom, I show how WebSockets can be used for handling backend events that origin at the models, querysets or even management commands level.

talk

Virtual environments and dependency management in Python (en)

Piotr Grzesik in Useful libraries

During my talk I'd like to present what Python has to offer when it comes to virtual environments and how to manage multiple Python environments with pyenv and virtualenv. In the second part I will focus on ways of managing dependencies and why it's worth to think about it.

talk

プロダクト開発して分かったDjangoの深~いパーミッション管理の話 (ja)

Hiroki Kiyohara in Web Frameworks

DjangoのView内でユーザーの権限を調べるif分岐がグチャグチャ、DjangoのPermissionがイマイチ使えない、チームやロール、契約プランが絡んだパーミッションが難しい。。。そんな人はこのトークを聞いてください。 このトークではPyQ https://pyq.jp/ という製品開発を通して学んだパーミッション、権限管理、オブジェクト認可の方法を話します。 ユーザーの権限や契約中のプラン、チームやロールによってパーミッションが変わるようなDjangoアプリケーションをどう作るかを、深〜く説明いたします。 オブジェクトの単純な認可でなく、Viewにアクセスできるかの判定や、テンプレートの一部を表示非表示するような、アプリケーション開発に必要なパーミッションの知識を網羅します。

talk

エンジニアが身につけておきたい金融リテラシー 〜年金最適化編〜 (ja)

driller, yosshii in Business

自分はエンジニアだから金融の知識は不要だと思っていませんか?これからはエンジニアがITを活用して金融情報をHackし、資産を守る時代です。Pythonを活用することをキッカケに金融リテラシーを身につけていきましょう。第二部ではPythonを活用した年金最適化の事例を紹介します。本講演以外ではなかなか聞くことができない話を聞くチャンスです。価格比較サイトでスマホの値段を調べるより遥かに有意義な30分を提供します。

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PILでの画像リサイズを読む (ja)

Gouji Ochiai in Useful libraries

PILの画像リサイズ実装をテキストに画像のデータ構造とそのアルゴリズム実装について説明します。数式は出しません。

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ディープニューラルネット確率的プログラミングライブラリEdward (ja)

Yuta Kashino in Useful libraries

ディープニューラルネットで計算を行う,スケーラブルな確率的プログラミングライブラリEdwardの画期的な意義と使い方を本トークで紹介します.EdwardはTensorFlowの上に確率変数とベイズ推定を実装したPythonライブラリです.計算において確率的な情報を常に保持する確率的プログラミングライブラリですので,確率事象であるこの世の現象を合理的かつうまく計算することができます.

talk

scouty - スタートアップ1年生の開発スタイル (ja)

Shogo ITO in Business

日本初AIヘッドハンティングサービスを提供しているscoutyは、2017年9月でサービス提供開始から1年を迎えます。この1年間どのような開発スタイルを大切にしてきたのか、なぜPythonを採用して開発をしているのか、スタートアップならではの視点からお話しします。

talk

Errbotによって得られる、ChatOpsライフ入門 (ja)

Kazuya Takei in Useful libraries

Python製のChatbotフレームワークにErrbotというものがあります。ここでは、Errbotの基本機能やプラグインを用いた社内コミュニケーションの活性化に対するアプローチ例などを紹介します。

talk

banditアルゴリズムを使った自動ABテスト (ja)

Shoichi Taguchi in Big Data

データ分析の初学者にもわかりやすいようにbanditアルゴリズムを解説し、疑似コード、pythonで書いた時のコード、簡単なデモをお見せします。 banditアルゴリズム:複数台のスロットマシンを相手に報酬を最大化する目的で作られた。事前情報がない選択肢を探索的に試しながら、得た情報を使って各選択肢の期待報酬を計算し、報酬見合いの確率で選択できるよう自己調整し続ける。昨今自動ABテスト用に使われる。

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Sphinxで本を書く (ja)

Yoshiki Shibukawa in Industry Uses

Real World HTTPを題材に、Python製のドキュメントツールであるSphinxを使って書籍・電子書籍・薄い本を書いてみよう、という内容です。テーマの決め方から紹介します。

talk

Thick QuerySets and Thin Models, or Where to Put Business Logic in Django (en)

Michal Nakoneczny in Web Frameworks

In this talk, I want to formulate a number of arguments against following the "Fat Models" and rival approaches to organising Business Logic code in a Django project codebase and ultimately suggest a better solution and outline possible advantages and disadvantages of each approach.

talk

Reactive Programming on AWS Lambda in Python (en)

Keith Yang in Cloud

Instead of common tutorials of Python Reactive Programming and AWS Lambda, fun, real coding practice, and benefits of "Reactive AWS Lambda" will be focused in this talk by discomposed actions in different aspects and tools, including serverless, functional programming, deployment, testing, debug, and activity/performance monitor. PyFunctional, RxPy, Zappa, and Apex will also be looked at.

talk

Geospatial data analysis and visualization in Python (en)

Halfdan Rump in Useful libraries

In this talk I will introduce you to some very useful libraries for geospatial data visualization and analysis. I will show you how to create your own maps and how I solved the problems that I ran into. I will use data from 食べログ and SafeCast. If you are interested in data mining, visualization and, of course maps, then this talk is for you.

talk

Pycoinを使ってビットコインウォレットをつくろう (ja)

Naoki Maeda in Useful libraries

最近何かと話題のビットコイン。 P2Pの特徴を持つからこそ、仕組みを理解し自分で管理することが大切です。 PythonライブラリのPycoinを使えば簡単にビットコインネットワークに接続することができ、ウォレットやトランザクションの作成が可能になります。

talk

OpenAPIを利用したPythonWebアプリケーション開発 (ja)

Takuro Wada in Useful libraries

APIを記述するためのフォーマットであるOpenAPI(Swagger)を用いたPythonWebアプリケーション開発についてご紹介致します。

talk

5年戦ってわかったマイクロサービスアーキテクチャのつらみ(と良さ) (ja)

takato naritomi in Cloud

最近はやりのマイクロサービスアーキテクチャですが、利点に対してつらい部分についての情報があまりありません。この発表では5年間マイクロサービスアーキテクチャを運用して起きたトラブルなどの事例を紹介します。

talk

djangoのmigrationはどう動いているのか? (ja)

Akira Nonaka in Web Frameworks

djangoのmigrationはたいへん強力です。makemigration, migrateコマンドを実行したとき、内部でなにが起きているのか解説します。最低限これを理解していれば、なにかトラブルが置きたときの対応に困らなくなるでしょう。同時に我々のチームで行っているmigrationのクリーンアップ作業についてもデモを交えながら説明します。

talk

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 (ja)

KATAYOSE LINA in Science

著しい進化を遂げたドローン(マルチコプター)が近年では流通しているが、その中核となるフライトコントローラはブラックボックスである。機体の価格も下がり今では個人で購入できるものもあり、気軽に飛ばせるようになったが、まだまだ発展途上であるガジェット。今回はPythonや航空力学などを用いてドローンのフライトコントローラとなる部分を開発し、その経緯を報告する。

talk

実践サーバーレス: 超メンテナンスフリーな「ログ基盤」の作り方 (ja)

Ogasahara Mitsuki in Cloud

JX通信社では、ログ収集基盤をサーバーレスアーキテクチャで構築し、約一年半運用しています。サーバーレスアーキテクチャの紹介や、実運用上のトラブルの話、サーバーレスログ基盤の事例紹介、データ可視化環境をDocker上で構築していた事例の紹介などをします。

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Deploying Python web applications in containers using OpenShift. (en)

Graham Dumpleton in Cloud

Containers are taking off as a way for deploying applications. Containers alone are not enough. You need a platform like OpenShift to ease the task of building, deploying and managing them. In this talk you will learn how to deploy Python web applications to OpenShift, a next generation PaaS and CaaS for running applications across a cluster of machines and at scale.

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pythonで始めるビットコイン自動取引システムの開発 (ja)

Daiki Shiroi in Useful libraries

ビットコインの自動取引システムをpythonで作る方法について学びます。 「取引Bot?なんだか難しそう」と思っている方が主な対象です。 トーク中にはまず、実際に簡単な取引アルゴリズムを実装し、 次にトレード結果をjupyter上で分析、考察して取引アルゴリズムを改良します。 一連のフローを通して、Bot開発の進め方、楽しさが伝わればと思います。

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活用 prompt-toolkit: リッチな対話プロンプトの開発 (ja)

Masashi Shibata in Useful libraries

python-prompt-toolkitというツールをご存知でしょうか。 このライブラリはリッチな対話プロンプトツールをサクッと作ることができ、ipythonなどでも利用されています。 業務ツールの開発などにも非常に便利で、日頃の不便な処理をサクッと効率化できます。 本発表では、ライブコーディングを交えてprompt-toolkitの使い方を解説します。

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Clearer Code at Scale: Static Types at Zulip and Dropbox (en)

Greg Price in Core Python (Language, Stdlib)

Python now offers static types! Companies like Dropbox and open-source projects like Zulip now use static types (with PEP 484 and mypy) to make Python more productive and fun to work with — in existing codebases from 40k lines to 4 million, in Python 2 and 3, and while preserving the conciseness and flexibility that make Python a great language in the first place. I’ll describe how.

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Pythonicで高速・クリーンな深層学習ライブラリ PyTorch (ja)

Yuta Kashino in Useful libraries

現在,赤丸人気急上昇中の深層学習ライブラリであるPyTorchの特徴と基本について解説します.老舗ライブラリであるTorchの資産をそのまま利用できる拡張性,CPU計算とGPU計算とほぼ同じコード書くことができるテンソル,高速で効率的な自動微分,そして長大なニューラルネットモデルであっても非常に簡潔にかつPythonicに記述できる気持ちよいシンタックス,これらの特徴をもつライブラリがPyTorchです.

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Erlang VM上で動くPython風言語『Mochi 2』のご紹介 (ja)

Yasushi Itoh in Concurrency

近年、並列処理、分散処理を記述しやすく、耐障害性のあるプログラムを作りやすいという理由で、Erlangが注目を集めています。その一方で、Erlang言語のシンタックスは普及している言語(たとえばPythonやJava、Rubyなど)のそれとは大きく異なるため、多くのプログラマーにとってErlangの習得は容易ではないようです。 その問題を解消するため、さまざまな言語がErlangのVM上で実現されています(Reia、LFE、Elixir、ErRubyなど)。 本発表では、Erlang VM上で動作するPython風言語『Mochi 2』のご紹介と、Mochi 2 とcPythonなどとの連携方法についてお話しします。

talk

PyCon JP Bot: Python ベースの chatbot が支える PyCon JP (ja)

Takanori Suzuki in Industry Uses

PyCon JP を開催するためにスタッフはSlackを中心にさまざまツールを使ってイベント開催に向けて作業を進めています。このトークでは、日々の作業を楽にしたり、繰り返し作業を自動化するために作成したたさまざまな Python 製の chatbot について、その技術的なポイント紹介します。

talk

after VOEZ launch: how to resolve problems of mobile game server development and service maintenance (en)

郭 学聡 (Hsueh-Tsung Kuo) in Gaming

As startup game makers, many people might be able to build a workable mobile game service, but have no experience in building a stable, reliable, high performance mobile game service due to some reasons such as race condition and lack of caching. We will introduce how we built a commercial game server by showing the essence of Python code and Flask usage from VOEZ game server.

talk

3次元データへのDeepLearningの適用方法 (ja)

Masaya Ohgushi in Science

arXiVやDeepLearningフレームワーク、githubによってDeepLearningにおける技術の取得やノウハウ、コードの取得は容易になってきています。しかしいざ自社のプロダクトとして使いたい場合の戦略やアプローチについて得られる情報は少ないです。 本公演では第一部でノウハウ、データ、経験が少ない中で3ヶ月程度でvalidationデータで論文の性能83%を超える85%の性能(40カテゴリ分類)を達成した戦略について 第2部では具体的なケースとして3次元物体へのDeepLearning適用についての詳細についてお話します。 この公演であなたはExampleケースのDeepLearningしかできない状態から抜け出し、プロダクトへ適用するための確かな一歩が踏み出せることの手助けになる情報を取得できるはずです。

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BrainPadにおけるPySpark導入報告 (ja)

Yusuke Nishio, Tomohiro NAKAMURA in Big Data

BrainPadではRtoasterというプライベートDMP製品を開発しております。 Rtoasterは外部連携機能を有し、他社DSPやパブリックDMPと連携しております。 連携において双方に蓄積された大量のデータを高速に紐付ける処理を行っており、こちらの処理の更なる高速化を目指してPySparkの導入検証を進めて参りました。こちらの内容についてお話させて頂ければと考えております。

poster

Security Testing Suite ~機械学習濃いめ、脆弱性診断ビッグデータ増し増し、脆弱性自動炙り出しチャーシューを添えて~ (ja)

Isao Takaesu, Tomoyuki Kudo, Toshitsugu Yoneyama, Masafumi Masuya in Industry Uses

All Pythonのセキュリティテスト自動化ツール群(Suite)を展示。 本Suiteは、サーバ・N/W機器やWebアプリ等のシステムに潜む脆弱性を”自動的に炙り出す”ことができます。従来の自動化ツールとは異なり、職人エンジニアのナレッジや膨大なテストログ(ビッグデータ)を機械学習を使って学習することで、職人エンジニアと同じようにインテリジェンスなセキュリティテストを自動的に実施します。

poster

Pythonで作るAnsibleモジュール入門(ja) (ja)

Shuya Motouchi in Cloud

AnsibleはPythonで記述されたアプリケーションとシステムの導入を容易にする非常にシンプルなIT自動化プラットフォームです。PyConに参加される方々の中でも、インフラを何らかの形で扱う人は居るはずです。今回は任意のAnsibleモジュールをPyhtonで作成していきたいと思います。

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ビバLTS!既存プロジェクトをDjango1.11 にバージョンアップした際のハマりどころ! (ja)

Yusuke Mukoyama in Web Frameworks

2017年4月にDjango1.11 がリリースされました。 少なくとも3年間はメンテナンスされるというLTSのため、既存のDjangoプロジェクトの、1.11へのバージョンアップを検討している方も多いはず。 本ポスターセッションでは、実際に、運用中のサービスでバージョンアップをした経験をもとに、注意すべきハマりどころをお伝えします!

poster

An Introduction to Quantum Computing with Python (ja)

Takahiro Kubo in Science

IBM Quantum Experience which can try quantum computing is available to anyone. They announced its API and SDK (in python). I'll present basics of quantum computing and how to use it with python.

talk

PyLadiesへ参加しよう〜hack-a-thon結果報告からPyLadies Tokyoを知る (ja)

PyLadies Tokyo in Community

日本のPyLadies拠点の説明や活動概要をお話しします。6月に行ったPyLadies Hack-a-thonで作成したシステム(国際政治ニュースを楽しく読もう!ギャル語ニュース)の発表メインに行います。「女性しか参加できないイベントってどんな雰囲気でやっているんだろう?」と興味ある男性の方もぜひご参加ください。

talk

PythonとHadoopで作るデータ分析環境 (ja)

Katsunori Kanda in Big Data

データ処理に関わるツールはPythonで実装されていることが多いですが、HadoopエコシステムはJVM上で動作するものが多いためPythonからの接続が問題になることが多いです。このTalkではHadoopエコシステムを中心としたデータ分析環境においてPythonを利用した場合におきる問題とその対策をお伝えします。

poster

Make your code count : Writing open source code for science and research (en)

Shahnawaz Ahmed in Science

The simplicity of Python along with its robustness makes it very suitable for applications in scientific research. Many students and researchers use Python for their work but writing code for yourself is very different from writing code for the world. Good code can not only accelerate research but also make way for new collaborations.

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PythonでOAuth『サーバ』を構築した話 (ja)

akira taniguchi in Business

TwitterやFacebookでもおなじみ、認可機能であるOAuth。 携わったことがある方も多いと思いますが、ほとんどはクライアントであって、認可を行うサーバ側を実際に実装した方は少ないのではないでしょうか。 今回のトークではOAuthとは何ぞやというところから、Pythonを使ってOAuthサーバを構築した方法や注意点、工夫した箇所を話します。

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Python Boot Campで全国にPythonの環を広げよう! (ja)

Ryuji Tsutsui in Community

一般社団法人PyCon JPでは、Python初心者を支援するため、全国各地でチュートリアルイベント「Python Boot Camp」を開催しています。 このポスターセッションでは、Python Boot Campがどんなイベントか、自分の街で開催するにはどうすればいいかをお伝えします。 「Pythonに興味はあるけど何から始めればいいか分からない」人、「地元にPythonコミュニティを作りたい」人は、ぜひいらしてください!

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Pythonではじめる数理最適化-ケーススタディを通して- (ja)

Jiro Iwanaga in Science

数理最適化の歴史は古く、George Dantzigが線形計画問題に対する解法として単体法を発明したのは1947年。理論とマシンパワーの進歩とともに多くの実用的な問題が解けるようになり、最近ではPythonをインターフェースとした数理最適化ソルバーが登場し、広くエンジニアが利用できる技術の1つになりました。今年はDantzigの革命的な発明から70周年、この機会に数理最適化をはじめてみませんか?

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async/awaitとasyncioによる非同期処理 (ja)

Masashi Shibata in Concurrency

Python3.6の登場で非同期処理に関する機能は概ね整ってきました。このセッションではPythonが持つ非同期処理の機能について解説していきます。

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Sharding with SQLAlchemy (ja)

Akira Matsuzaki in Databases/NoSQL

マルチテナント型のサービスを開発・運用する際に使われるテクニックの一つとして、データベースの Sharding があります。本トークでは、Pythonの代表的なORMであるSQLAlchemyを使って、単一のアプリケーションインスタンスから、Sharding されたデータベースへのアクセスを実現するテクニックを説明します。

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Find the Farm (Data Science Insights into Real Estate Pricing) (en)

en zyme in Business

Real estate transactions are geographically and temporally sparse. There is often both a listing and a selling agent. Pricing models typically rely on physical parameters; there has been little work done in assessing the contribution of the realtor. A realtor 'farm' may be discoverable by cluster identification, and analyzed for negotiation strength in listing and sales prices.

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日本各地に拡がるPyDataコミュニティ (ja)

PyData Meetup Organizers in Community

PyDataは、2012年にアメリカで始まったPython+Dataをテーマにしたコミュニティです。日本では、PyCon JP 2014がきっかけとなってPyData.Tokyoがスタートし、その後PyData.Okinawa、PyData.Osaka、PyData.Sapproと日本中にコミュニティが拡がっています。このセッションでは、 日本におけるPyDataコミュニティについて紹介します。

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Djangoフレームワークのユーザーモデルと認証 (ja)

Shinya Okano in Web Frameworks

Djangoフレームワークにはユーザーモデルと認証の仕組みが組み込まれています。これらの紹介とカスタマイズのポイント、ハマりどころなどについて話します。
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