時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。
時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。
スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。
pandas はデータ解析やデータ加工に非常に便利なPythonライブラリですが、並列化されている処理とされていない処理があり、注意が必要です。例えば pd.Sereis.__add__ のようなAPI(つまり df['a'] + df['b'] のような処理です)は処理が numpy に移譲されているためPythonのGILの影響を受けずに並列化されますが、 padas.DataFrame.apply などのメソッドはPythonのみで実装されているので並列化されません。
処理によってはそこがボトルネックになるケースもあります。今回は「ほぼimportするだけ」で pandas の並列化されていない処理を並列化し高速化できる2つのライブラリを紹介します。同時に2つのライブラリのベンチマークをしてみて性能を確かめました。
本日、開催されたData Platform Meetup vol.2に参加してきました。発表の内容や関連するリンクをまとめました。
data-platform-meetup.connpass.com
今回PyCon JP 2019にスタッフとして参加し、Webサイトの運用(と最適化アルゴリズムを用いたタイムテーブルの提案)を行いました。そこで得られた知見と反省をまとめて、今後他のカンファレンスなどでWebサイトの開発運用をする方の参考になれば幸いです。
本当はポスター参加記とまとめたかったのですが、ポスターの記事が長めになったので分けました。
セッションへの感想はこちら。
続きを読むPyCon JP 2019が終了しました。聴講者としてセッションを見た感想は1つ前のエントリにまとめました。 このエントリでは、自分が行った「ポスター発表」について書きます。今後カンファレンスでポスター発表をする方の参考になれば幸いです。
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Pythonを使ったデータクローリング・スクレイピングは、エンジニア・非エンジニアを問わず非常に人気や需要のある分野です。しかし、いざデータクローリングしようとすると、複数ライブラリのAPIや、ライブラリそれぞれの関連性に混乱してしまうことがよくあります。
昨年公開された「Requests-HTML」はそういった問題を解決する「オールインワンでデータクローリングが行える」ライブラリです。ユーザーは「Requests-HTML」のAPIのみを学習するだけで、サイトへのリクエスト、HTMLのパース、要素の取得を行うことができます。またHeadless Chromeを使うこともできます。
このブログでは「Requests-HTML」が生まれた背景と使い方、そして興味深いポイントについて書きます。
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