Python3関連のことを調べてみた2021年09月11日

Windows 10 HomeへDockerをインストールしてDjango + PostgreSQL環境作る

以前まではwindows 10 Proでないと`Docker`使えませんでしたが、Windows 10 Home でもDockerが簡単に使えるようになっています。MacとかWindows 10 Proの導入はたくさんあるけど、長年Homeで使えなかったので今回記事にします。
`Django(Python)`の記事をよく書いていますのでwindows homeで環境を構築しようと思います

すでにDocker使ってて、`Docker + Django + PostgreSQL`の環境構築したい人は[DockerでDjangoを動かす](#dockerでdjangoを動かす)から見れば構築できると思います。


# 環境

– Windows 10 Home 21H1
– Docker Desktop for Windows 4.0.0

まあ、最

ServerlessFrameworkを触ってみた

ServerlessFrameworkのインストールから基本的な設定・操作方法を確認していきたいと思います。
今回はAWSをプロバイダとしてPython3でサービスを作成します。

# ■ インストール
### # Serverless Frameworkのインストール
node.jsのインストールはnvmで行います。

“`bash
# nvm インストール
# https://github.com/nvm-sh/nvm#installing-and-updating
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.38.0/install.sh | bash

# 最新のltsをインストールしてグローバルに設定
nvm install –lts
nvm use –lts

# インストールされているか確認
node -v
npm –version

# serverless frameworkのインストール
sudo npm install -g serverless
sls –version
“`

Python3について(＠,デコーダーについて)

#デコーダについて

関数を装飾するとか、よく分からなかったので、自分で検証しました。
また、ふわっとしていますが、覚書として書きます。

“`deko.py
def deko(func): #デコレータ
def tent():
print(“This”)
result = func() #これはpen()のこと
print(“a”)
return result
return tent

@deko
def pen():#デコレーションされる関数
print(“is”)
return “Pen”

if __name__ == “__main__”: #deko.pyで直接呼ばれた場合、Pen関数をプリントします
print(pen())

>>>This
>>>is
>>>a
>>>Pen
“`

1.＠が付いている関数（今回だとpen()）が実行される際に、print(“is”)ではなくdeko(func)が実行されます
2.deko(func)の中のfuncは、pen()の関数が実行されます
3.deko(func)の関数が終了すると、pen()に

NCBIのAPI(E-Utils)を使ってPMIDからDOIを取得(Python編)

NCBIの論文情報をAPI(E-Utils)を用いて取得し、ローカル環境でPythonで解析しましたので、その方法について記録します。

記載時：2021/9/10
環境：macOS Catalina(10.15.7)、Python 3.8.5

#1.E-Utilsについて

E-Utilsを用いたGEOへのアクセスについては下記に概要が説明されています。

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/info/geo_paccess.html?fbclid=IwAR1DVyyt7XdftfKU_7r8YAuwZPZGgpWtOCXR6mRPQrV1xr0QLk-t0f2KAEQ

簡単に説明すると、例えばPMIDを引数として、論文タイトルやDOIを返り値として取得という作業をCUIで行うことができます。

#2.PUbMedから論文情報を取得してみる。

E-UtilsにはeSearch、eSummary、eFetch、ePost、eLink、eInfoなどのプログラムがあります。
今回は試しにeSummaryを使用して、引数として渡したPubMed IDか

AWS IOT にパブリッシュをするサンプル

次のページを参考にしました。
[AWS IoT Core -> デベロッパーガイド -> HTTPS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/iot/latest/developerguide/http.html)

エンドポイントは次のコマンドで調べます。

“`bash
aws iot describe-endpoint –endpoint-type iot:Data-ATS
“`

トピックはポリシーで定められたものに限られます。
次のものが使えました。
デモを実行した時にこのポリシーが作成されました。

>“`text
sdk/test/Python
sdk/test/java
topic_1
topic_2
“`

“`bash:rest_publish.sh
#
# rest_publish.sh
#
# Sep/09/2021
#
HOST=”https://abcd6goq68zt4o-ats.iot.ap-northeast-1.amazonaws.com:8443″
TOPIC=”sdk/test/Pytho

Qiitaの記事をバックアップする（Python）

QiitaではAPIが公開されているので、これを利用して記事をバックアップします。

https://qiita.com/api/v2/docs

## 1. QiitaのAPIを利用する
### Qiitaのアクセストークンを取得する
Qiitaにログインした状態で、[[設定] – [アプリケーション]](https://qiita.com/settings/applications)にアクセスします。
個人用アクセストークンの「新しくトークンを発行する」をクリックします。


アクセストークンの説明を入力し、read_qiitaにチェックを入れ、「発行する」ボタンをクリックします。

![qiita_api_02.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaw

Python3について(return[戻り値]について)

#returnについて

関数の最後にいつも書いてありましたが、あまり意味は分かっていませんでした。
なんとなく理解したので、覚書的に書いておきます。

##1.returnがない場合

“`.py
def aisatsu():
print(‘Hello’)

x = aisatsu() #xに対して、あなたは今後aisatsu()ですよと指示している
>> Hello

print(x) #xがaisatsu()になっていれば、Helloが出力されるはず
>> None

“`

このようにxにaisatsuを割り当てて、xを呼び出してもHelloはプリントされません。
なぜなら、このaisatsuの関数が直接呼ばれた時でないと関数の中身が動かないからです。
なので、xに関数を割り当ててもdef aisatsu():までしか呼び出されません。(※イメージです)

##2.returnをつけた場合

“`.py
def aisatsu():
print(‘Hello’)
return (‘Hello’) #別の名前で呼ばれた時はこれを返してね

x = aisatsu

[Github Actions] Python + Poetry

## こちらのコードを使って GitHub Actions を試す。

https://qiita.com/mykysyk@github/items/5f08658d0ca2f1c6b32a

## ソースを持ってくる

“`
mkdir -p /tmp/$(date +%Y%m%d) && cd $_
git clone https://github.com/mykysyk/zip-code.git
cd /tmp/$(date +%Y%m%d)/zip-code
“`

### こんな感じになる

“`
/tmp/$(date +%Y%m%d)/zip-code
├── LICENSE
├── README.rst
├── poetry.lock
├── pyproject.toml
├── src
│   └── zip_code_app
│   ├── __init__.py
│   └── core.py
└── tests
├── __init__.py
└── test_zip_code_app.py
“`

## テンプレート作成

①初めての投稿

初めてQiitaに投稿をさせてもらいます。
具体的な方法とか、よくわからないので、最初はお試しということで、、、

#pythonを使ってHello World!!と出力させてみる。
プログラムを始めるとき、どんな言語でもたいてい初めはHello World!!の出力を行うと思います。
(自分もPythonやC言語、Javaを学びましたがそうでした。)
なので今回もお試しということでこれを行いたいと思います。
出力をさせるためには print()関数を使います。
使い方は以下の通りです。

“`python:how_to_use_print_function.py
#print()関数の使い方。
print(出力させたい文字列)
“`
文字列というのは、今では説明を省かせてください(お試しなので、、、)
簡単に説明すると、ダブルクオーテーション(“)でくくった文字、
もしくは、シングルクオーテーション(‘)でくくった文字をPythonでは文字列といいます。
(ほかにも作成する方法はあるにはあるが、今回は紹介を省きます。)
それではこれらを使って出力させてみましょう！

“`pyt

急にpip installで一部のライブラリのインストールが失敗するようになった件

# はじめに
この記事は2021年9月6日以降に、
pipでのインストールで以下の様なエラーが出て困っている人に向けて書いています。
（私の場合、GDALのインストールが失敗するようになりました）

“`
Collecting GDAL==2.2.3
Using cached GDAL-2.2.3.tar.gz (475 kB)
ERROR: Command errored out with exit status 1:

（～中略～）

Complete output (5 lines):
/usr/lib/python3.7/distutils/dist.py:274: UserWarning: Unknown distribution option: ‘use_2to3_fixers’
warnings.warn(msg)
/usr/lib/python3.7/distutils/dist.py:274: UserWarning: Unknown distribution option: ‘use_2to3_exclude_fix

PandasのデータフレームをRに読み込ませる

# やりたいこと
rpy2やpyperでPythonからRを呼び出せることは知っていた。しかし，Pythonで整形したデータフレームをRが読み込んでRStudio上などで解析するやり方が探せなかったので，以下にやり方を残しておく。

# やり方
確認した実行環境

– Python 3.9.0
– R 4.1.1
– pandas 1.2.5
– PypeR 1.1.2

“`{python:converter.py}
import pyper
import pandas as pd
from pathlib import Path, PosixPath
from typing import Union

def save_rds(df: pd.core.frame.DataFrame, file: Union[str, PosixPath]) -> bool:
strfile = str(file)
pathfile = Path(file)
# datetime型があると変換エラーが起こるのでstrにする
df = pd.concat([df.se

Python3 FlaskでMOCK的なAPIサーバを作る（5分で記載）

テストで受けられるサーバを作りたかった。
Mock立てればいいじゃん…て話なんですが、
npmのprismというものを使おうとして、`core.js@1.27`　がというエラーが出続けまして…。
解決方法がわからなかったので、Pythonで立てました。

エンドポイントは以下の3つだけです。
Python3とFlaskを準備すれば簡単に動きます。

“`
localhost:5000/hoge
localhost:5000/healthcheck
localhost:5000/
“`
`/hoge`はPOSTされたデータをそのまま返すだけです。

“`serv.py
from flask import Flask
from flask import request
app = Flask(__name__)

@app.route(“/hoge”, methods=[‘POST’])
def postHoge():
#ヘッダの形にかかわらず返す。
return request.get_data()

@app.route(“/healthcheck”, m

AtCoder参加記録No.5ーABC217

#ABC217
今回参加したABC217についての参加記録

2021年9月4日（土）のAtCoder Beginner Contest 217でした。

https://atcoder.jp/contests/abc217

##結果

A,B,C問題を正解
レート：49→72 (+23) Highest!
順位:5793/ 8543
時間: A問題 7:31 B問題 16:10 C問題 27:55
パフォーマンス:281

##詳細

###A問題
[問題](https://atcoder.jp/contests/abc217/tasks/abc217_a)

提出コード(AC)

“`python:A問題_1.py
S,T =list(map(str,input().split()))
le=min(len(S),len(T))
A=[]
A.append(S)
A.append(T)
AN=sorted(A)

if AN[0]==S:
print(‘Yes’)
else:
print(‘No’)
“`

[詳細](https://atcoder.jp/co

繰り返し画像の生成 ~Pillow vs OpenCV(というかnumpy)~

# 経緯
小さな画像を連続させて模様を作りたかったのですが、Python3でやろうとするとPillowを使うかOpenCV使うかで悩んだので、この際どっちの方が良いのか実験してみました。
自分用のメモです。

# 環境
* Windowns10
* Python 3.7.9
* ライブラリ
* numpy : 1.20.2
* opencv-python : 4.5.1.48
* Pillow : 8.3.1

# 連続画像の作り方
同じ画像を連続させた画像をPythonで作る場合、やり方はまぁまぁたくさんあります。今回はPillowで読み込んだ場合とOpenCVで読み込んだ場合を比較しました(自分がよく使うので)

やり方は次の通り。各々元の画像を縦に3回、横に4回繰り返し、12枚の元画像が並んだ画像を生成します。
元画像のサイズは`128×128`です。

* Pillow
* 背景画像(大きさを「元画像の大きさ×連続させたい縦横の数」で定義しておく)に、元画像を貼り付ける

“`p

【Python】CSVに行を足してよいかどうか（新しい値があるかどうか）判断する関数

[先程書いたもの](https://qiita.com/shin1007/items/c9becabb493efff06a8a)とはTFが逆で戻るようになってます。

“`Python
def ok_to_add_data(csv_file:str, data:list) -> bool:
”’
Returns
——-
True when the data has new value.
False when the data has no new value like;
– last_line == data,
– data has missing values and other data is same as values of same index of last_line
”’
# CSV読み込み
with open(csv_file, ‘r’, encoding=’utf8′) as f:
rows = [row for row in csv.reader(f)]

Python3でCSVからJSONへ変換する

Python3を使用して、CSVファイルをJSONファイルに変換します。

## 実行方法

“`
$ python3 csv2json.py -i <入力CSVファイル> -o <出力JSONファイル> –delimiter ‘,’ –header-only 0
“`

|オプション|値|
|:——–:|:—:|
|-i|入力CSVファイル|
|-o|出力JSONファイル|
|–delimiter|CSV区切り文字|
|–header-only|0: データも含めて出力したい, 1: ヘッダのみを出力したい|

## コード
“`python:csv2json.py
import csv
import json
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument(‘-i’, ‘–input’, help=’Input file name (CSV)’, required=True)
parser.add_argument(‘-o’, ‘–output’, help

【Python】CSVの最終行が指定データと一致するかどうか判断する関数

車輪の再発明している感じ、ありますね。

“`Python
def is_same_as_last_line(data, csv_file) -> bool:
with open(csv_file, ‘r’, encoding=’utf8′) as f:
rows = [row for row in csv.reader(f)]
try:
last_line = rows[-1]
# 空白行が最後にある可能性があるので、その対策
if last_line == []:
last_line = rows[-2]
if(last_line == data):
return True
return False
# 行が少なすぎたりするとエラーを返す
except IndexError:
return False
“`

python お一人様一点限り機能

##お一人様一点限りを判定する
重複があるか無いかで判断する。

“`
n = int(input())

person_list = []
for i in range(n):
person_list.append(input())

if(person_list.count(person_list[i]) == 1):
print(“YES”)
else:
print(“NO”)
“`
入力例2
4
Jimmy
Bob
James
Jimmy

出力例2
YES
YES
YES
NO

python3 配列に任意の数入れる（簡易版）

###配列に指定する数字文だけ入力を行い配列に入れる。

“`
n = int(input())

b = [int(input())for i in range(n)]
b.sort()

for j in range(n):
if b[j] % 2 != 0:
print(b[j])
“`

“`
b = [int(input())for i in range(n)]
“`
この箇所が重要。

python3 文字列の重複を調べる方法

#①countを使用する場合

“`
print(“Good School”.count(“oo”))
>> 2
“`
####注意
countは数えた文字は再度数えない

“`
print(“Goooood”.count(“oo”))
>> 2
“`

#②全重複を考える場合
上記の内容を結果３としたいのような場合

“`
pattern = input()
string = input()
result = 0

for i in range(len(string) – len(pattern) + 1):
portion = string[i : i + len(pattern)]

if portion == pattern:
result += 1

print(result)
“`

入力例1
AA
abdeeAAbAAAbfde

出力例1
3

###まとめ
上記のように重なるものをどのように扱うかで異なる結果になる。注意して導入しよう。