はじめに
だんないよ、nikkieです。
5/26は#rettypyでもくもくしてきました。
勉強会の概要
Pythonもくもく自習室 #10 @ Rettyオフィス - connpass
主催の @shinyorke さんいわくこの勉強会について
週末の昼下がりに、Pythonに関するやりたいことを各自持ち寄り、ゆるゆると「自習」を進めていく会です。
など、Python使いおよびエンジニアライフのオアシス&知見を身につける「自習室」としてゆるくご活用いただければと思います。
※初心者歓迎です！(なお,ハンズオンなどはありません)
東京で一番飯が美味しい、イイゴハンを味わえるエンジニアもくもく会
— Shinichi Nakagawa (@shinyorke) May 26, 2018
それが #rettypy です
3月以来ひと月ぶりの参加でした。
Web系（Django、Flask）、機械学習系（Deep Learning本、kaggle）、データ分析系（pandas）、電子工作系（ラズパイ）など、
バランスよくもくもく内容がわかれていました。
取り組んだこと
- DjangoCongressのレポートLTの準備（6月のみんなのPython勉強会で発表予定）
- udemyのFlaskのコースを手を動かして確認する
udemyの講座はセクション3を写経（セクション4の冒頭で時間切れ）。気づいた点としては
- from flask import FlaskのFlaskは「クラス」。クラスをimportしているって感覚なかったなあ
- お店のリスト→お店は辞書で表す→お店は商品のリストを持つ→商品はリスト
なるほど、API叩くと辞書とリストが入り交ざったJSONが返ってくる裏には、こういう考えがあったのか - nameを指定してstoreを作ったら、できたことを示すために、storeを返す挙動にしている（storeの名前を確認でき、アイテムがないことも確認できる）
- 決め打ちのAPIでよければ、セクション3の内容で作れる（サーバ止めるとデータ消えちゃうけど）
成果発表から
- Pythonで分割代入できるとのこと。知らなかった！
>>> a, *b, c = (1, 2, 3, 4)
>>> b
[2, 3] - kaggleの取り組み方フローをもとにもくもくしたという発表がありました。このフロー、興味深いです。
Kaggleを取り掛かるまでにやったこととと、モチベーションの維持のために必要だったこと - にほんごのれんしゅう
-
共有いただいてありがたかった記事
失敗を学びに変える「障害報告書」の書き方 ─ RettyのCTOがGoogleで学んだ「問題を隠さない文化」 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
感想
ランチの時間、すごく楽しかったです。カレーが美味しかったし、Pythonの話ができたのが嬉しかった！
社内ではソロでPython書いているので、Pythonの話ができる人がいないんですよね。。
コードレビューしてくれる人がいないので、動いているけど自己流の書き方で不安を感じていますと話したら、
「動いていることに価値がある」「稼動期間が1年程度のプロダクトであれば多少汚いコードでも気にしすぎなくてよい」という考え方を教えていただき、目からウロコでした。
上の障害報告書の記事にも通じる考え方だと思います。
今は汚いコードでも、日頃の勉強を積み重ねることで、
次回似た内容のコードを書くときは数段レベルアップしたコードを書けるようになると信じ、取り組んでいきます。
みんなのPython勉強会のLT練習と宣伝もさせていただきありがとうございました。
もくもく会関係者と出席者の皆さま、1日どうもありがとうございました！ お疲れ様でした。
