Python関連のことを調べてみた2022年02月17日

CoreMLの画像出力をプレビューできるようにする

#ファイルだけでプレビューできるようにする方法です


#画像プレビューはどうやるの？
CoreMLの出力を画像タイプにすると、ファイルを開いたときにプレビュータブが現れ、プレビューできるようになります。
しかし、画像をドロップしてみると、インディケーターが回り続けてStylized画像が表示されない場合や、
ノイズのような画像が表示されるなど、うまくプレビューできない場合があります。
何が間違っているのでしょうか？

#画像の出力形状の並べ替えや非正規化が必要

例えば、モデルの出力形状が[1,256,256,3]の場合、
CoreMLファイルがプレビューできるRGB画像の形状は[3,256,256]なので、形状を並べ替える必要があります。

“`swift
spec = mlmodel.get

CloudWatch Insightsで集計したWAFログをPythonで取得する

# 概要
以下記載の通り、AWS WAFログをCloudWatch Logsに直接ロギングできるようになったので、特定のルールでブロックされたIPアドレスを集計するスクリプトを作成した。
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2021/12/awf-waf-cloudwatch-log-s3-bucket/

# WAFログの設定
AWS WAFログをCloudWatch Logsに出力する設定手順は、以下記事が参考になります。
https://dev.classmethod.jp/articles/aws-waf-log-support-s3-and-cloudwatch-logs/#toc-4

# 必要なIAMポリシー
“`
{
“Version”: “2012-10-17”,
“Statement”: [
{
“Effect”: “Allow”,
“Action”: [
“logs:DescribeQueries

Pythonを使ってYoutubeのプレイリストを開く

#はじめに
私は、普段から作業をするときに、Youtubeでプレイリストを流しているのだが、毎回その作業をする際に動画が気になったりなど、気が散る原因となっていました。
そこで、この作業を自動化し、自分が画面を見なくてもいいようにしたいなと考えました。

#環境
* Windows 10 Pro (21H1)
* Python 3.9.1
* Google Chrome 98.0.4758.82 (Official Build)

#ソースコード
“`python:main.py
#インポート
import webbrowser
import time

#URLを開く
webbrowser.open(‘https://www.youtube.com/watch?v=2DoRuPI2OxM&list=PLH-ORs6msKSeO54zI7Rfcr0zC50HiKcLp&index=1&t=0’)
while True:
print(‘Program executed successfully. This window will automatically close.’)
#自動

Python 2次元リストをsetに変換する

## 問題
以下の例のような2次元のリスト(list in list)はsetに変換することができません。

“`python:test.py
points = [[0, 0], [1, 2], [3, 1], [-1, 2], [-3, 4], [-1, 2]]
points_set = set(points)
“`

“`zsh
$ python test.py
Traceback (most recent call last):
File “xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/test.py”, line 2, in
points_set = set(points)
TypeError: unhashable type: ‘list’
“`

## 対処法
リストはmutable(可変)でありhashが一意に定まらないため、リストに対してはsetが定義されていません。immutable(不変)であるタプルに対してはsetが定義されるので、リストの要素をタプルに変換することでsetへの変換ができるようになります。

“`python:

Python>Plotly:フレーム間を補間するアニメーションを除去する方法

# 1.概要
Plotlyで時間経過をグラフ化すると自動的にフレーム間を補完するアニメーションが入ります。
それをなくす方法を調べました。

# 2.デフォルトのグラフ(フレーム間のアニメーションあり)

以下のサイトのコードをベースに考えます。

https://plotly.com/python/animations/

通常設定では以下のようにフレーム間を補間するアニメーションがついています。

“`python:input
import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(df, x=”gdpPercap”, y=”lifeExp”, animation_frame=”year”, animation_group=”country”,
size=”pop”, color=”continent”, hover_name=”country”,
log_x=True, size_max

【PythonでExcel操作】Openpyxlで「列のコピー」と「コピーしたセルを挿入」する

# はじめに
今まで手作業で編集していたエクセルファイルを自動で読み書きできると、いろいろな業務効率化が期待できると思います。
ここでは、Openpyxlを使って、エクセルの「列のコピー」を考えます。

– エクセルを手動で「列のコピー」し、「コピーしたセルを挿入」した時と同じような結果をめざします。
– 例）D列をコピーし、F列とG列の間に挿入した結果
– 合計セルの計算式(=SUM(セル範囲))も更新され、挿入した列の分まで自動計算されます
![スクリーンショット 2022-02-13 20.24.58.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/598548/02b878e7-bec8-a39f-d185

今更ながらソケット通信に入門する（Pythonによる実装例付き）

# 1. はじめに

Webサーバなどをはじめ様々なツールがオープンソースで公開されています。
便利なツールが簡単に手に入るようになったことで、ネットワークなど低レイヤの技術に直接触れる機会がほとんどないという方も多いのではないでしょうか。

私自身、ネットワーク技術にあまり触れた経験が無いので、
アプリケーション間の具体的な通信方法などは理解できていません。

ということで、唐突ですがネットワークの基礎技術であるソケット通信について調べてみました。
また、本記事ではPythonを用いて実際にソケット通信を実装してみます。

# 2. ソケット通信概要

## 2.1 ソケットとは？

ソケットとは、通信を行う際のインターフェース、エンドポイント、接続ポイント、受け口などと説明されます。
以下は概念図ですが、例えば、IPアドレスとポート番号などアプリケーション間の通信の出入り口となるものがソケットになります。

![socket_image.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/705474/f

ForeignKeyの役割、使い方について

##ForeignKeyとは!

Djangoのmodels.py内で利用できるリレーションフィールドの1種であり、複数モデルを扱う際にそれぞれのモデルを関連付ける役割を持っています。
ForeignKeyの場合、一対多の関係を持つフィールドを作成することが出来ます。
今回は、ブログにカテゴリ分類機能を実装する過程でForeignKeyの使い方をまとめていきます。

##図で見る!

今回のカテゴリ機能は以下のようなイメージです。字が汚くてすみません。
なんの変哲もないカテゴリ機能です。
分類するカテゴリをCategoryモデルクラスとして定義し、それぞれ1つ1つの記事をPostモデルクラスを定義します。
カテゴリの中に記事が複数まとまっている、まさに一対多の関係ですね。
以下、この関係を親と子と呼称します（親が一、子が多）
この関係を

【Atcoder】入緑したのでここまでの勉強をまとめてみた【Python】

入緑しました〜！
最近のもので描かれてる記事もないのと、久々に文字として何か書かないとまずいなと思ってつらつら書いておきます。

# 筆者のスタート地点
アルゴリズムに関する知識は皆無。（二分探索や、累積和などすら知りませんでした）
それ以外仕事では主にフロントエンドの実装を行っておりSwiftが最近はメインです。学生時代はReactNativeを使ってインターンに参加したりをしていました。
そのため、Atcoderの計算量を意識することなく、愚直に計算するA,Bぐらいは書けるレベルのスタートになります。
C++が競プロではスタンダートですが、業務との兼ね合いもあるし、これ以上学ぶ言語も増やしたくなかったのと余程のことがない限り今はPythonで書いてPypyで出せば通るので少し馴染みがあったPyt

kerasのModel.fitの処理をカスタマイズする

kerasのModel.fitの処理が書いてあるtrain_step()を書き換えてVAEとか蒸留とかGANをやる手順の記事です。

# 1. 独自の学習ステップの書き方

3つの選択肢があるようです
1. keras.Modelのtrain_stepをoverrideする
2. kerasのカスタムtraining loopを使う
3. tensorflow estimatorを使う

本記事では1をやっていきます

処理の自由度は3が一番高く1が一番低くなりますが、1はker

Django データをjavascriptで扱えるようにする

djangoのviews.pyからデータをhtmlに送り、その後javasciriptで使用するようにする。

以下の3つのファイルを使用する

“`views.py
def index(request):
data_value = ‘sample’
context = {‘data_key’:data_value}
return render(request,’index.html,context)
“`

“`index.html
{% load static %}