Python Code Reading 10 裏話

Python Code Reading 10 で発表してきました。
資料は以下になります。
heapq で学ぶヒープの実装とその用途

公けの場でお話するのは、Linux Conference 2003「全文検索システム Akao の検索手法と性能評価」以来だと思います。また、前職の2年間、社内で開発するのみで顧客と直接お話することもなく、緊張感のある場でお話することそのものが本当に久しぶりでした。

私の所感としては「やっぱり緊張したー」というのが一番です。準備していた内容の 2/3 ぐらいしかお話できませんでした。特にヒープソートは、O(nlogn) で効率的に動作するけれど、ソート後の値を格納するソート対象の配列分のメモリ領域が必要ですと言い忘れました。大事な事は資料に書いとけってことです、ごめんなさい(> <)

また、私のような慣れていない人が先に発表して、その後、ベテランが発表するというのは良いですね。私の後に、柴田さんが発表されていたわけですが、発表のやり方そのものにも私は興味深く聴講していました。

柴田さんは、発表を開始する前に時事ネタをお話して場を和ませたり、丁寧に分かり易く説明されているのを見聞きして、自分は全然ダメダメだなと反省していました。

しかしながら、全てはスタート地点です。

「お話の下手な人が発表したらいけない」なんて事はありません。

発表したことがない人が発表できるようになって、少しずつ、うまくなっていけば良いだけの事です。

上手い下手よりも発表した事で、例えば、私の場合、ヒープというデータ構造に興味を持つ人が出てきて、使った事がなかった heapq という標準ライブラリを使ってより良いアプリケーションを作る人が現れれば嬉しいなと思います。

そんな提案をしてくださった柴田さん、そして、私の発表に付き合ってくださった会場と ustream の皆さん、会場を提供してくださった吉田さん、本当にありがとうございました。

勉強会に参加することも楽しいですが、発表すると1つ自信がつきました。発表する前まで資料作りが大変だったり、大丈夫かなと不安になったりしますが、終わってみれば、やって良かったなと思えます。

皆さんも Python Code Reading でどんどん発表しましょう。

リファレンス:
Python Code Reading 10を開催しました
 噂の中学生
 python code reading 10 に行ってきました。

Python Code Reading と PyMOTW
ヒープのデータ構造やアルゴリズムに関して以下の書籍を参考にしました