はんなりPythonの会月報

はんなりPythonの会の活動についてお知らせします

はんなりPython #20 LT会 スプーキーズさん

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https://www.spookies.co.jp/

毎月第3金曜日ははんなりPythonの日ということで、8月は夏休み(大体お盆中なので・・)でしたが、9月はしっかりと開催しました。会場提供はスプーキーズさんでした。いつも会場提供ありがとうございます。今回は20席のご用意となりました。今後ともよろしくお願いいたします。

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みなさん夏休みの間に自由研究をされてそれをLTにぶつけられたのか、今回もかなり面白い内容となりました。

ちなみに、当日の皆さんによるメモはscrapboxにございます。物凄くわかりやすく書かれています。ありがとうございます。

scrapbox.io

それではLTをご紹介しましょう。

Pythonでも型をつけたいだけの人生だった

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最初は@hiroya_akitaさんによる「型」の話でした。Pythonは型は宣言しなくても良いのですが、静的に型を確認し、実行前にチェックできる素敵。あと、型を意識してコードを書くと自然とプログラミング力も上がるぞって話があったと思うのですが、色々意識して書くとドンドンそれまでと違う気づきが得られるというのはその通りだなと思いました。

型付きでうれしいことは

  • 実行前にエラーが分かる
  • 可読性が上がる
  • バグが減る

だそうです。

やり方としてはMypyを使うと型情報からエラーかどうか判断してくれるようになるそうです。その後は事例紹介でした。

いまPEP0484を見ると3.5からType hintsが使えるようになったみたいですね。

qiita.com

はい。わたしは全く使ってませんでしたが、今後は使うようにしていきたいですね。JavaScriptは型欲しくなるの分かるけどPythonはエラー出るしいるのか?と思っていたのですが、中々あると便利だなと思いました。小ネタを挟みながら10分ちょうどで終わるトーク素晴らしかったです。

ちなみに型チェックはコメント扱いになるそうです。あと、コード書いている時点で判断されるそうなので実行には影響なしだそうです。

www.slideshare.net

GCPサーバレスに関して

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@hahaharockさんのグーグルクラウドプラットフォーム(GCP)を使って、機械学習をやってみたお話でした。普段Azure、AWSなどを利用されている@hahaharockさんがGCPの本を読みながらGCPを使ってみるお話でした。

ちなみに本は下のやつでかなり良いぞとのことでした。キンドル半額中ですね。買うか。あと各社の作成するモデルがかなり良いので、そこはそれを使うので良いかなぁということでした。

あとアクセスがGCPはすごく楽で地味に良い点だということもおっしゃっていました。スケーラブルにクラウドは色々で来て良いな~。

個人的にはクラウドの調査を始めていてAzureでやっていこうかと思っていたのですが、またGCPが候補に戻ってきました。本があるのは良いですね。まぁ悩むより早く使ってみろナノで私もとっとと使ってみます。

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お話しブレーク

今回から、京都っぽいお菓子を食べながら真ん中の時間にみんなでお話しする時間を作りました。

2次会で飲み会はあるのですが、それに参加しない人がふれあえないということと、飲むと砕けすぎて砕けすぎた話にしかならないのでちょっとまともな状態で話しておこう(w)という意図があります。あと、おいしいお菓子食べたいですよね。

というわけで、今回はモロゾフさんの宇治抹茶ダックワーズをいただきました。特に理由はなく、私が買いに行って、これ食べたいなと思っただけです。

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大丸のページより

お菓子これが良いよーとかございましたら、gitterなどに投げ込んでいただけると幸いです(1個200円まで位で)。私は全くお菓子の知識がございませんでして・・・

gitter.im

NVIDIA Jetson NANOを使ってみた

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@vi_northmanさんのLTでした。発売当初は爆発的に人気で購入できなかったJetson Nanoですが、最近は購入しやすくなってきたそうです。こんなスペックのものが1万円で買えるなんて、革ジャン恐るべし・・・(豆知識: NVIDIAの社長さんいつも革ジャン着てるし、一部では革ジャンと呼ばれる)

発売後購入しようとしたが1か月くらい待たされたvi_northmanさん。購入後の注意点としては

  • 無線LANは買って刺さないといけない
  • SDカードは32G以上を買おう
  • ファンは必須

とのことでした。

その後、使ってみてのお話でまずは、性能テストで計算能力テスト。CPUとGPUの比較では、少ない回数の計算ならばCPUが早いけど、数が多くなるにしたがってGPUが一気に早くなること。自動車に搭載してのリアルタイム認識実験などが話されていました。yoroというライブラリが凄いぞという話もありました。

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ほしいけど、ラズパイを買ってそのままなのでまずはそれを何とかしたいです。

Pythonでテキストを触ってみた

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@M Nishimuraさんが、えらい人たちのAIがとりあえずやってくれんでしょ、やれよ。という無茶ぶりをこなしたお話でした。

はい。あまり書けないのですが、現場で交わされたそういうデータってやっぱ使えないんですよね。こうやったら良いかもという話も興味深かったですね。

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資料の公開を楽しみに待ちましょう(資料アップされました)。

www.slideshare.net

まとめ

今回は4つのLTを聞くことができました。今回分かったのは120分だと4つくらいが交流しながら、LTの話を深めたりすることができる最適解かも知らんなぁということでした。

今回は強者たちのLTでした。はんなりPythonは初心者の方も多いので、こういうのをどう消化すべきかという話をちょっと書きたいと思います。

まず今回の話は、プログラミングのやり方の話が1つ、やってみた話が3つでした。

今回のやってみた系の話は、まずはどんなにプログラミングに長けた人でも、つまずきながら色々試してやってるんだなぁということが分かりました。プログラミングというと「ガシャガシャガシャガシャターン、出来た」というのが、動画で使われるイメージですが、実際はみんな本を買って読んだり、部品をヨドバシに買いに走ったり、ネットを徘徊して調べたりということをやっているというのが分かります。凄い人でもそんなものなので、学び始めはもっといろいろ躓くの当たり前くらいでやってもらえると良いかなと。

あと、LTを聞いてやってみようと思ったことがあればやってみることですね。資料が公開されたらそれを読んで、公開されなかったら自分で調べながらやってみる。そうすると、得るものが大きくなります。

プログラミングのやり方の話は、実際に自分で手を動かしてみるのも良いでしょう。今回の例だと、PEP0484って何だろうと調べ、Type Hintsを調べ、MyPyも調べながら実際にコードを動かしてみるという感じでしょうか。短いコードでも実際に動かすとわかることがあります。

という感じで、LTを聞くだけで終わらず、実際に色々試したりということができると非常に役立つかなと思います。結構LT会は聞いて満足ということが多いのですが、そこから一歩踏み出すというのも重要です。

最後になりますが、はんなりPythonのLTは発表者の方にはちょっとしたお礼としてアマゾンギフト券を提供しています。交通費くらいにしかなりませんが、よろしくお願いいたします。あと、発表内容は「高度でないと」と思われがちですが、初心者でこれをやって失敗したとかでも、みんなに色々意見をもらって成功に向かうなんてこともありますので、遠慮なさらずご応募ください。