2014年9月14日日曜日

PyCon JP 2014@東京(9月13日)

Python conference Japan 2014(PyCon JP 2014)のカンファレンス部門に参加した。
期日は2014年9月13日(土)・14日(日)の2日間で、会場は東京国際交流館プラザ平成だった。
公式サイト:PyCon JP 2014 in Tokyo
写真(公式):pyconjp's albums on Flickr
写真その他:PyCon JP 2014, 12-15 September 2014 | Eventifier

初日の13日は、私は以下の発表を聴講した。

キーノート:Kenneth Reitz 氏
Requests ライブラリの開発者であるKenneth Reitz 氏の基調講演。
PyPIのダウンロード数が示すのは、多くの人がいまだにPython 2を支持しているという明らかな事実。コア開発者と Pythonコミュニティが分裂している。私も正直言えばPython 3は好きではない。今のままだとPythonの将来に不安を抱かざるを得ない。
…といった内容。ふだんPython 3を使っている私にとっては、開発者までこんなこと言ってんのかと、ショッキングな発表だった。

Programming the Performance Co-Pilot toolkit (en):Nathan Scott 氏
10分ほど遅れて入室したこともあり、何を話しているのかほとんど全く理解できなかった。Red Hat で業務用に開発したサーバパフォーマンス測定ツールの話だと思うのだが、たぶんちゃんと最初から聴いても私には難しくてわからなかったと思う。

The esperanto generator (ja):torajiro aida 氏
人間の言語が持つ構造というものをまったく持たない新しい言語、しかも同時に人間の言語をも包含するより上位の言語を、人工知能を使って生成することはできないか、というお話。散々大風呂敷を広げておきながら「でも実装はまだなんです」というところで笑いをとっていた。私も笑ってしまったが、でも話を聞きながら言語とは何かと考えさせられたので、いい発表だったと思う。
宇宙人が話す言語にまで言語というものを広げて考えた時に、人間の言語が持つ構造を前提としてそれを考えるのは間違っている、という話をされていたが、物理法則が宇宙のどこでも同じであるように、言語が持つ構造も地球人だろうが宇宙人だろうが同じものなのではないかと私は思う。

Data collection, analysis and optimization with python (en):Shinji Iwaki 氏
データをWebからスクレーピングし解析するプロセスを、BeautifulSoup や Pandas、Pulp といったライブラリを紹介しながら IPython Notebook 上で実演。IPython Notebook は気になりながらも使い方を覚えるのを先延ばしにしてきたが、目の前での実演を見て、私も使ってみようと思った。
発表者の方は明確な発声とクリアな発音の英語で話されていて、日本人がお手本にするとしたらこんな英語がいいのではないかと思った。
私が今回聞いた発表の中では一番よかった。

Effective numerical computation in Numpy and Scipy (en):Kimikazu Kato氏
大規模数値データの計算の際には Numpy や Scipy といったライブラリを使うのが有効、Cのコードをそのまま移植するのではなくPythonらしい書き方をすれば速度的にもそんなに不利ではない、ということがわかって勉強になった。そういったことは本で読んだことはあったが、自分には関係ないものと関心はなかったが、目の前で具体的に説明してもらえたので興味が湧いた。

Introduction to scientific programming in python (en):Olivier Hervieu 氏
IPython や Numpy、Pandas、Scipy、Scikit-learn などの導入的な紹介。発表者はフランスの方。ツイッターでのやりとりがきっかけで発表することになったとのこと。「IPython を使っている人は手を挙げて! 使ってない人は今すぐ使うべきだよ!」みたいなことを言っていた。IPython も「気になりながらも使い方を覚えるのを先延ばしにしてきた」もののひとつなので、さっそくこれからしばらく続けて使ってみて、使い方を覚えたいと思った。

Open Data for Taiwan's Roadways (en):Andre Lee 氏
ご本人が「僕は他の発表者と違ってStoryを話するよ」と言っていた通り、具体的な実装の話よりも、こういうアイデアを形にするときにこういう理由でこういうサービスを使ったよ、といった話だった。

Mining sentiments in tweets using Python (en):Shekhar Gulati 氏
レビューやブログポストやツイートなどのテキストを、肯定的な評価なのか否定的な評価なのかで振り分けるテキストマイニングの方法論と、その実装の話。私には難しい話が続き、しかも発表者の方の英語が早口で癖のある英語だったので、ほとんど理解できなかった。