スライドとタイトルをざっと眺めて、あとから見返したいものだけをまとめました。
開催概要
1日目ピックアップ
Why you should care about types: Python Typing in the Facebook Backend
- Pythonの型(typing)の話
- 型の話は昨年も話があった(https://pycon.jp/2017/ja/schedule/presentation/13/)
- Python 3.6以降ある
- Generic型の紹介
- mypyなど
Django REST FrameworkにおけるAPI実装プラクティス
あなたと私いますぐパッケージン
- 最近のパッケージング事情についてPEPを交えながら話している
Pythonを使ったハードウェア開発について
RustとPython
2日目ピックアップ
- ユーザーにユーザー生放送をレコメンド
- 「類似生主」の問題に置き換える
- 配信者の情報:テキスト情報「タイトル」「タグ」「番組情報」から取得
- 視聴者の情報:生主の情報を視聴者の情報集合で表す
- 視聴者の好みから生主の好みを逆算
これらをトピックモデルの実装を行う。
scikit-learnを利用
- 学習方法:batchにする
CountVectorizerのパラメーターを調整
- 学習に適切な情報を前処理しておく
タグツリー
- 親子関係をシンプソン係数で弾く
- パフォーマンス
検索履歴レコメンダー
- 意思を持った検索を行う --> 気の利いたコンテンツを出すことができるはず
- 弱点:検索履歴を持たないユーザーには効果がない
レコメンダーコーディネーター
- 1層を挟む
- レコメンドのレシピを作る
システムアーキテクチャ
- Kubernetes + DockerでAPIやバッチによる学習ジョブ
所感
- レコメンド機能をどう作っていくかを、具体的な例から1つ上の抽象的な問題に置き換えて実装していくアプローチを紹介
- 「検索レコメンド」、「別のオススメの生主」をどの情報から行うか、"配信者"、"視聴者"の持っているパラメーターから結果を導き出すアプローチ
- 可動しているアーキテクチャ
- 質問の内容が良い質問だったらしい(らしい、というのも専門領域ではないので、応答者の反応から)
JVM上で動くPython3処理系cafebabepyの実装詳解
cafebabepyとは
- JVM上で動くPython 3系の処理
- 抽象構文木を作る(AST)
- 字句解析をする
- 具象構文木(ANTLR v4だより)
- ANTLAs v4
- pa-sa-nokakutyou
所感
- Jythonの開発が止まっているので、Java runtimeで動くPython 3系がほしい
- 自分の専門外であるので、言及するのが難しいが、Overviewがもう少し欲しかった印象
- 文章として残す文には構わないけれど、聞いている分にはだいぶ眠たくなってしまった
複数アプリケーションのプロセスとログを管理するための新しいツールと手法
- gorakhargosh/watchdogを利用した変更監視ツール
- 複数プロセスの管理をしたいときに使う
- 設定ファイルを書く必要がある
- Tornadoで実装されている
- JupyterのExtensionを開発するのが容易になる
- ログは正規表現で裁く
所感
Docker Composeやnpm-run-all - npmが すでにカバーしている領域が多かった印象でした。 ログを正規表現で裁くのはshellでも十分かなと思いました。Google Cloud Consoleのようなインターフェイスがローカルで用意できるのであればやる価値は十二分にあるなと。
C拡張と共に乗り切るPython 2→3移行術
https://speakerdeck.com/puhitaku/ckuo-zhang-togong-nicheng-riqie-rupython-2-nil-3yi-xing-shu
後で見る
Pythonによる異常検知入門
後で見る
1次元畳み込みフィルターを利用した音楽データのオートエンコーダー
https://speakerdeck.com/niisantokyo/ci-yuan-die-miip-mihuirutaniyoruyin-sheng-detafalseotoenkoda
後で見る
Python研修の作り方 -Teaching Is Learning-
https://speakerdeck.com/nissy0409240/pythonyan-xiu-falsezuo-rifang-teaching-is-learning
- 研修スケジュール
- 研修内容の紹介
- 何を教えて、何をスキップするか
- 本質以外でつまづきそうなところは別のカリキュラムで吸収
- (事前に地雷を撤去する)
- カリキュラム選定方法
- 経験者でも退屈しないように
- コードを書くことに対するハードルを下げられないかを考えた
- 受講者の声を紹介
- 講師側での学び
- 取捨選択していなかったら、Pythonを書くこと以外で時間を咲くことになっていただろう。
DjangoをZappaで構築してServerless Pythonのベストプラクティスを探る
https://github.com/Miserlou/Zappa
AWS + Pythonでウェブ開発をしている人