- 1. Pythonでスクレイピングした結果をテキストマイニングしてLINEに送信する
- 2. ローマ字-カナ対応辞書の作成【python】
- 3. Summarize Pandas Data Frames Better and on the Fly
- 4. 【備忘録】pythonのplaysoundがGst関連エラーで動かなかったら
- 5. AWS CDK Python を使って簡単な AWS Lambda 関数をデプロイする
- 6. AzureのFaceAPIの出力結果を色々試してみた
- 7. [シリーズ] Python におけるデザインパターンの記録
- 8. desktop app by python
- 9. 【Python】seleniumを使ってVPS上でスクレイピングする方法【selenium】
- 10. Pythonエンジニア認定基礎試験合格したので勉強法とかポイントとか残しておく
- 11. State Pattern の採用可否基準
- 12. ディープラーニング基礎理論_順伝播編
- 13. ABC206 A～D問題 ものすごく丁寧でわかりやすい解説 python 灰色～茶色コーダー向け #AtCoder
- 14. HerokuへDjangoをデプロイするときにApplication Errorになる場合
- 15. Template Method (継承)の採用可否基準
- 16. 【Python仮想環境】venvと比べてpoetryの優れたところを挙げてみる
- 17. PyCaret のクリエイターが明かした秘密とは？
- 18. Factory (継承)と Strategy (移譲)の混合例
- 19. Python入門3(制御フローとコード構造1)
- 20. TF_音声認識を初心者向けに解説(完成版コードあり)
Pythonでスクレイピングした結果をテキストマイニングしてLINEに送信する
## アプリ説明
占いたい時期を西暦で入力して、上半期か下半期を選択。占いたい星座を入力すると、占いサイトより該当の星座占いをスクレイピングして、結果をテキストマイニングして画像を生成させます。
生成した画像はLINE Notifyを使用して自分のアカウントに送信されるようにしました。## 生成される画像のイメージ
## 使用したライブラリ
WordCloud ワードクラウドの生成
https://pypi.org/project/wordcloud/Janome 形態素解析エンジン
https://pypi.org/project/Janome/
https://github.com/mocobeta/janomeBeautifulSoup スクレイピングツール
https://pypi.org/project/BeautifulSoup/
http
ローマ字-カナ対応辞書の作成【python】
#概要
自作のローマ字カナ読み関数作るために、ローマ字とカナ１モウラの対応（例：”kya”=”キャ”）を定義した辞書を作りました。GitHub:
https://github.com/JiroShimaya/RomajiDict/#コード
直接手で書いてもよいのですが、拗音の処理など、繰り返し処理で書ける部分が多そうだったので、Pythonでobjectを生成したあと、jsonとして出力しました。“`generator.py
import jsondef generate():
obj = {}
kana = {
“k”:”カキクケコ”,
“ky”:[“キ”+v for v in “ャ/ィ/ュ/ェ/ョ”.split(“/”)],
“kw”:[“ク”+v for v in “ヮ/ィ/ゥ/ェ/ォ”.split(“/”)],
“s”:”サシスセソ”,
“sy”:[“シ”+v for v in “ャ//ュ/ェ/ョ”.split(“/”)],
“sh”:[“シ”+v for v in “ャ//ュ/ェ/ョ”.split(“/
Summarize Pandas Data Frames Better and on the Fly
#### Introduction
When we need to get an overview or summary of the data frame, the first panda’s function we will try is ‘describe.’ It gives us a simple overview of our data. But we want more we need do some task manually.**So how can we do this better and on the fly?**
Skimpy is the answer. It gives an extended report in one line of code.**Why Skimpy when we got ‘pandas-profiling’ ?**
Most of us know that pandas-profiling is doing a great job when we need more dataset details. It’s an e
【備忘録】pythonのplaysoundがGst関連エラーで動かなかったら
# 症状
↓のようなエラーが出て再生できなかった (Raspberry Pi OS @ Raspberry Pi 2B)“`
Traceback (most recent call last):
File “/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/playsound.py”, line 261, in
playsound(argv[1])
File “/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/playsound.py”, line 163, in _playsoundNix
gi.require_version(‘Gst’, ‘1.0’)
File “/usr/lib/python3/dist-packages/gi/__init__.py”, line 129, in require_version
raise ValueError(‘Namespace %s not available’ % namespace)
AWS CDK Python を使って簡単な AWS Lambda 関数をデプロイする
# はじめに
AWS AppSync を使うと GraphQL エンドポイントを作成できる。 この時、簡単な設定でデータの保存には DynamoDB を、Resolver の実装には DynamoDB Table からテンプレートに従ってデータを読み出すための簡易設定だけではなく、AWS Lambda を使った実装も可能である。
ウェブコンソールから GraphQL の Schema や Resolver の設定も可能だが、できれば何らかの方法でコードベースでのデプロイを行うようにしたい。 Amplify を使おうかと思ったが、今回は AWS CDK を使ったデプロイを学ぶ意味でも、こちらを使うことにした。本記事では、AppSync を AWS CDK Python で構築する前準備として、AWS CDK Python のインストールと簡単な AWS Lambda 関数のデプロイまでを行う。 AppSync については別記事で記載予定。
# AWS CDK とは
[AWS Cloud Development Kit (CDK)](https://aws.amazon.com/
AzureのFaceAPIの出力結果を色々試してみた
# はじめに
先日、赤ちゃんの感情を読み取るベビーカメラを作った際に、AzureのFaceAPIを使ったのですが、感情以外にもいろいろな情報を読み取ることができそうなので、どんな情報があるのか試しに使ってみようと思いました。https://qiita.com/akahira/items/8a227d7409a7f751ee7c
# FaceAPIを使うまでの準備
1. Azureのコンソールで「すべてのサービス」からFaceAPIを選択
1. 基本情報を入れてインスタンスの作成
1. 作成
[シリーズ] Python におけるデザインパターンの記録
## 概要
Python におけるデザインパターンの記録です.
|コンテンツ|個人的な使用頻度|
|:–|:–|
|[Factory Method (継承)の採用可否基準](https://qiita.com/robozushi10/items/66c71f342be3a6aa47cd)|高い|
|[Strategy Pattern (移譲) の採用可否基準](https://qiita.com/robozushi10/items/a5fbc9dc9a6e5ba98ed3)|高い|
|[State Pattern の採用可否基準](https://qiita.com/robozushi10/items/9a89131b231ebd6f3843)|複雑な分岐を求められるシステムで積極採用している|
|[Template Method (継承)の採用可否基準](https://qiita.com/robozushi10/items/a7b1fd770ba6a5eeff5d)|ほぼ使用しない|
|Singleton|使用頻度高い|
|Facade|手抜きしやすいこともあり使用頻度が
desktop app by python
# 開発環境
* Python3
* Anaconda3
* Git + Git Bash
* Visual Studio Code(VSCODE)“`
$ cat .bashrc
export PATH=$PATH:$HOME/anaconda3/:$HOME/anaconda3/Scripts/
alias python=”winpty python”
“`## layer pattern 1
* FG : node.js + vue.js
* BG : python + fastapi
* DB : excel## layer pattern 2
Docker + Anaconda3
* https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install-win10
* https://python.kirikutitarou.com/2019/07/docker-anaconda.html`を用いたプロジェクトに従事していました。
上記のような他言語の知識を持っている場合はどれくらい勉強すればいいかの指標になれば幸いです。# Python 3 エンジニア認定基礎試験
初めに簡単な試験概要を公式サイトより引用します。
>試験名：Python3 エンジニア認定基礎試験
（英名：Python 3 Certified Engineer Basic Examination）
資格名：Python3 エンジニア認定基礎試験合格者
（英名：Python 3 Basic Grammar Certification）
概要：文法基礎を問う試験
問題数：40問（すべて選択問題）
試験時間：60分
State Pattern の採用可否基準
## 概要
State Pattern (状態) の「採用可否の基準」と「実践例」を記す.
参考情報は下記書籍である.|引用元情報|一言|
|:–|:–|
|[書籍 — 独習デザインパターンC++](https://www.amazon.co.jp/独習デザインパターンC-株式会社テクノロジック・アート/dp/479811720X)||## 採用の基準
ここは独断もしくは私の解釈です.
採用基準は次のどちらかを満すこと.
・**「状態」に応じて処理が異なること**
・**分岐フラグが複雑になりそうな見込み大であること**言い換えると次である.
・**フラグ乱立回避のために State Pattern を採用する**## 個人的感想
Python で State pattern を実現する場合は、サードパーティパッケージである
「[Transitions](https://github.com/pytransitions/transitions)」を使用している.次のように、Transitions の記事は @noca 様がまとめてくださっていて
ディープラーニング基礎理論_順伝播編
当記事では、ディープラーニングを実現するための基本的なアルゴリズムである「ニューラルネットワーク」における「順伝播計算」の基礎的な理論を、文章・数式・図・実装コードを用いて説明していきます。
「逆伝播計算」・その他ディープラーニングにおける手法（「重みの最適化手法」「各種正規化手法」など）については、今後別記事で投稿する予定です。
記事の内容について誤り等がありましたら、ご指摘いただけますと幸いです。# 全体の流れ
ディープラーニングとは、ディープニューラルネットワークを用いた機械学習手法です。
ディープニューラルネットワークとは、機械学習手法の1つであるニューラルネットワークを多層化したものであり、アルゴリズム自体はニューラルネットワークと同じです。
また、ニューラルネットワークとは、パーセプトロンを重ねたものです。
そのため、以降の説明では「パーセプトロン」 → 「ニューラルネットワーク」の流れで説することで、ディープラーニングのアルゴリズムを説明していきます。（ニューラルネットワークの層を深くする（ディープにする）ことで、ディープニューラルネットワークと呼ばれるよう
ABC206 A～D問題 ものすごく丁寧でわかりやすい解説 python 灰色～茶色コーダー向け #AtCoder
ABC206(AtCoder Beginner Contest 206) A～D問題の解説記事です。
灰色～茶色コーダーの方向けに解説しています。その他のABC解説、動画などは以下です。
https://qiita.com/sano192/items/54accd04df62242b70f0
##Panasonic様について
本コンテストはパナソニック株式会社〔Panasonic Corporation〕様がスポンサードされています。
興味のある方は以下の採用情報ページを御覧ください。https://recruit.jpn.panasonic.com/rd/
##A – Maxi-Buying
https://atcoder.jp/contests/abc206/tasks/abc206_a
Nを受け取り、1.08Nを計算して切り捨てし、206と大小比較する、という方法でも解けますがおすすめしません。
少数の計算を行うと誤差が出る場合があります。この問題は出題者側が意図的に数字を選んで1.08Nを計算する方法でも正解となるようにしています。少数の計算を行う必要があ
HerokuへDjangoをデプロイするときにApplication Errorになる場合
# 概要
ローカル環境でDjangoアプリを作成して、正常に動くことを確認。
Herokuへデプロイするために設定をして、デプロイが完了し、作成されたURLを開くと`Application Error`と表示される。
`heroku logs –tail`でログを確認すると下記の表示。“`
heroku[router]: at=error code=H14 desc=”No web processes running”
“`このような場合に確認することとその改善点は下記のとおり。
## 確認ポイント
`heroku ps`でWebサーバーが動いているか確認。
下記の表示だとWebサーバーがない状態なので、Application Errorになる。“`zsh
$ heroku ps
Free dyno hours quota remaining this month: 1000h 0m (100%)
Free dyno usage for this app: 0h 0m (0%)
For more information on dyno sleeping and h
Template Method (継承)の採用可否基準
## 概要
基底クラスを継承をした構造 (Template Method) の「採用可否の基準」と「実装例」.
引用元は下記書籍である.ただし、内容について細かく記すと書籍の無断転載になるので大まかに記している.
また、コードは Ruby から Python に書き換えている.|引用元情報|一言|
|:–|:–|
|[書籍 — Rubyによるデザインパターン (Russ Olsen 著)](https://www.amazon.co.jp/Ruby%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%B6%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3-Russ-Olsen/dp/4894712857)|[原書(英文)](https://www.amazon.com/gp/product/0321490452/ref=as_li_ss_tl?ie=UTF8&tag=eloqruby-20&linkCode=as2&camp=217145&creative=399349&crea
【Python仮想環境】venvと比べてpoetryの優れたところを挙げてみる
# はじめに
pythonの環境構築について、最近Poetryが流行っているという話を聞きました。
私は今までvenvで環境構築していたのですが、正直なところPoetryの説明をざっと読んだだけでは何がvenvより優れているのかわかりませんでした。
そこで実際にPoetryを触ってみたところ、Poetryがvenvより優れていると思った点がいくつかありましたので、このページでまとめたいと思います。
大きく分けて– Pythonのバージョンとの整合性が担保できる
– ライブラリの管理が便利
– ビルドが簡単の3つが優れていると感じました。
# Pythonのバージョンとの整合性が担保できる
### pythonバージョンの必要要件を定義できる
Poetryの中で、Pythonのバージョンを条件指定できます。“`
[tool.poetry.dependencies]
python = “^3.8”
“`
もし使っているPythonのバージョンがこの指定バージョンと異なっていた場合はエラーで落ちてくれます。
なのでpythonのバージョンの不整合で動作が変わってしまうリスク
PyCaret のクリエイターが明かした秘密とは？
##「あなたがPyCaretで間違えている5つのこと」
https://towardsdatascience.com/5-things-you-are-doing-wrong-in-pycaret-e01981575d2a
これは [**towardsdatascience.com**](
https://towardsdatascience.com/) に掲載されたPyCaretクリエイターによる記事（Nov.2020）です。
すこし記事の内容から離れますが、
わたしは、**PyCaretで実行した前処理の結果を確認したり、書き出したりする方法を探していました。**「いろんな前処理ができるようになるんだ！」と意気込んではおりますが、まだまだヒヨッコなので、前処理の初手はPyCaretの力を借り、データ理解を助けてくれるであろうデシジョンツリーの描画、とにかくここまではチャチャっとやりたいからです。
※データ理解が効率的にできるかは、これにかかってる？！少し話が逸れましたが、
なんと、冒頭の記事のなかに私の望みが載っているではありませんか！ということで、その内容
Factory (継承)と Strategy (移譲)の混合例
## 概要
次の 2つを混合させた「実装例」. 実践に近い気がする.[^1]
・基底クラスを継承をした構造 (Factory Method)
・”関数ポインタ” のみを継承した構造 (Strategy Pattern)引用元は下記書籍である.
ただし、内容について細かく記すと書籍の無断転載になるので大まかに記している.
また、コードは Ruby から Python に書き換えている.|引用元情報|一言|
|:–|:–|
|[書籍 — Rubyによるデザインパターン (Russ Olsen 著)](https://www.amazon.co.jp/Ruby%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%B6%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%91%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%B3-Russ-Olsen/dp/4894712857)|[原書(英文)](https://www.amazon.com/gp/product/0321490452/ref=as_li_ss_tl?ie=UTF8&tag=e
Python入門3(制御フローとコード構造1)
#はじめに
今回の記事では、Pythonの基礎的な文法について、Udemyの講座にて学習した内容を記載する。
主に下記の講座にて勉強致しました。(Udemyの講師から許可を頂いています)[現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル](https://www.udemy.com/course/python-beginner/)
セクション5:「制御フローとコード構造」#目次
[1.コメント](#1-コメント)
[2.１行が長くなる時](#2-１行が長くなる時)
[3.if文](#3-if文)
[4.デバッガーを使って確認してみる](#4-デバッガーを使って確認してみる)
[5.比較演算子と論理演算子](#5-比較演算子と論理演算子)
[6.InとNotの使い所](#6-InとNotの使い所)
[7.値が入っていない判定をするテクニック](#7-値が入っていない判定をするテクニック)
[8.Noneを判定する場合](#8-Noneを判定する場合)
[9.while文とcontinue文とbreak文](#9
TF_音声認識を初心者向けに解説(完成版コードあり)
#この記事を書こうと思ったきっかけ
[前回](https://qiita.com/kitune_g0n/items/e6b7be73021f5c02d3af) 、初心者さん向けにTFのチュートリアルを書いた結果まだ多いとは言えないですが複数の人から反響をいただきました。
ありがとうございます！！！今回もLGTMしていただけるとモチベ上がります！
※初心者さんは[前回](https://qiita.com/kitune_g0n/items/e6b7be73021f5c02d3af)の記事を見てから行うのをおすすめします。
#①Tensorflowとは？TensorFlow（テンソルフロー、テンサーフロー）とは、Googleが開発しオープンソースで公開している、機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリである。 英語の発音のまま読んだ場合はテンサーフローだが、数学用語のtensorはテンソルと読むのでどちらの読み方もあっていると言える。(https://ja.wikipedia.org/wiki/TensorFlow )
#②筆者の環境
Win10 Home
Python 3.8
