Python3関連のことを調べてみた2022年10月20日

Python+OpenCVで200色の白を表現してみた

息抜き記事です。n番煎じ。 # はじめに ア〇ミカ女史によると、白は200色あるそうです。 Pythonで（約）200色の白を1枚の画像に描写して、それぞれの味わいを語り合いましょう！ # コンピュータにおける色の表現の基礎 コンピュータでは、色を`(赤,緑,青)`の組み合わせで表現することが一般的です。この表現方法を**RGB**と呼びます。 これは、人間が判別できる多くの色を赤（**R**ed）緑（**G**reen）青（**B**lue）の3色の組み合わせで表すことができる、いわゆる「光の三原色」に基づいています。 https://ja.wikipedia.org/wiki/RGB また、各色は一般的に0～255の範囲で表現されます。0のときはまったく光っておらず、255のとき最高に光っているとイメージしてください。 0～255を16進数で表現すると、0x00～0xFFと表せます。HTML/CSSなどでよく見る`#55C500`といったカラーコードも、RGBの表記法の1つです。この場合前から2桁ずつ、0x55=85が赤の強さ、0xC5=197が緑の強さ、0x00

Slack無料プランで3か月前までの会話しか見えなくなるのをAPIを使って何とかする

# 背景 slackの無料プランで過去3か月までの履歴しか見れなくなってしまったので、3か月以前のメッセージを残すためにコードを書きました。 コードの中身まで見るのが面倒くさい方は、SlackAPIの作り方とワークスペースに追加する方法まで見て、[github](https://github.com/shalXXXX/slack_message_log)のコードを動かしてください。 # 完成品 https://github.com/shalXXXX/slack_message_log 以下のようなslackのメッセージをcsvに出力できます。  ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2822425/4b8d89f2-1f76-6a26-9

Google Colaboratory で Python の基礎を学ぶ

こんにちは。[東北TECH道場 郡山道場](http://koriyama.tohokutechdojo.org/)でスタッフをしています。今年度（第7期）は [Google Colaboratory](https://qiita.com/Aster_ideatech/items/3ae6ea5e5a011ebcd0b7)を使用して、Python の基礎を学ぼうということで月に1回活動しています。そこで、Pythonの基礎を学習するための資料をGithubに公開しました。「Open In Colab」ボタンを押すと Google Colaboratory で開いて実行することができます。「Python の基礎」を勉強してみたいという方がいましたらご利用ください。 # 「Python の基礎」 https://github.com/tomato-sugar/python_lesson/tree/main/python_basic # 講座の内容 ## python_basic1.ipynb – Pythonの特徴 – コメントの書き方 – 変数とデータ型 – 画面出力とキー入力 –

Streamlitを用いたWebアプリ制作入門

こんにちは。[東北TECH道場 郡山道場](http://koriyama.tohokutechdojo.org/)でスタッフをしています。今年度（第7期）は [Google Colaboratory](https://qiita.com/Aster_ideatech/items/3ae6ea5e5a011ebcd0b7)を使用して、Python の基礎を学ぼうということで月に1回活動しています。そこで、Webアプリケーションを作成するためのフレームワーク「Streamlit」を学習するための資料をGithubに公開しました。「Open In Colab」ボタンを押すと Google Colaboratory で開いて実行することができます。「Streamlit」を勉強してみたいという方がいましたらご利用ください。 # 「Streamlitの基礎」 https://github.com/tomato-sugar/python_lesson/tree/main/streamlit_basic # 講座の内容 ## streamlit_basic1.ipynb – Webフレームワ

pandasでファイルをNaNを出さずに読み込む

# 概要 pandasでファイルを読み込んだときに、NaNが出ないようにするだけの小ネタです。 # 課題 例えばpandasで次のようなsample.csvファイルを読むとします。 |a |b |c | |–|–|–| |a1|b1| 1| |a2|b2| | |a3| | 3| 次のコードで読み込むと “`python import pandas as pd df = pd.read_csv(‘sample.csv’) df.dtypes # 各列のtypeを表示 “` > a列：object > b列：object > c列：float となります。（Object型にはStr型が含まれます） c列は「int」で読んで欲しいのですが、 df.loc[1,’c’] が「NaN」になるせいで「float型」になるわけです。 しかも、困ったことにb列の3行目の df.loc[2,’b’] も、実は「NaN」で「float型」です。 で、この「NaN」の処理が大変面倒くさい。 replaceかapplyかforループで狙い撃ちす

４０代おっさんPythonを勉強する（ライブラリ編）

## 本記事について この記事はプログラミング初学者の私が学んでいく中でわからない単語や概要を分かりやすくまとめたものです。 もし不正などありましたらコメントにてお知らせいただければ幸いです。 ## ライブラリ – ライブラリとは – Pythonでプログラミングする際に必ず使うのが「ライブラリ」です。「ライブラリ」とは、特殊な機能を持った関数やクラスを一つにまとめたもので、インターネット経由で誰でも自らのPythonプログラムにインストールして使うことができます。 – 参照 – – Pythonの組み込み関数と違って、標準ライブラリを使う前にインポートする必要がある – ライブラリのパッケージとは階層構造に組織するモジュール群のこと – サードパーティーによるたくさんのライブラリがあって、それぞれ同じ名前のモジュールや関数などを避けることは不可能 – パッケージにすると、トップレベルの名前だけ違って、モジュールや関数は階層的に呼び出すので、曖昧さはなくなる ###

【Python3】Selenium3⇒4にしたらProxy環境下で動作しなくなった話(解決)

# 概要 社内Proxy環境下、selenium3で作成し実行していたスクリプトを、[【Python】Selenium 4の変更点とWarning](https://qiita.com/vZke/items/a7e8a75849ecaaa7f236)(zke様)を参考にselenium4の記述で書き直したところ、driver起動の部分でエラー発生 調べても出てこず困っていましたが、解決したので方法を残しておく # 環境 python 3.9.13 selenium 4.5.0 # 要約 ・環境変数no_proxyが設定されていないとlocalhostにプロキシ通そうとするコードに書き換わっていた ・環境変数no_proxyに、localhost,127.0.0.1の値を設定したら動くようになった (実行したcmd、エディタ等の再起動必須) # エラー内容 ### ソースコード “`python from selenium import webdriver from

計算化学者のためのPython入門ーサンプルデータ集ー

# はじめに このシリーズは計算化学を題材にした Python プログラミングを紹介した「**計算化学者のためのPython入門**」の1つです。 特に「計算化学関連の Python プログラム開発に携わる予定」の読者を想定してます。 – [基礎知識のおさらい](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/bcc86d243f5b38e93de9) – [Python練習問題](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/601f29d819624754e9df) – [プログラム開発に参加するための心得](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/cac3f3e7c32acaaef3ec) – [クラスの使いみち](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5f8595bc2ffc68020a9b) – [サンプルデータ集](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5dfb251ad0818d41cd1d)

計算化学者のためのPython入門ークラスの使いみちー

# はじめに このシリーズは計算化学を題材にした Python プログラミングを紹介した「**計算化学者のためのPython入門**」の1つです。 特に「計算化学関連の Python プログラム開発に携わる予定」の読者を想定してます。 – [基礎知識のおさらい](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/bcc86d243f5b38e93de9) – [Python練習問題](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/601f29d819624754e9df) – [プログラム開発に参加するための心得](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/cac3f3e7c32acaaef3ec) – [クラスの使いみち](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5f8595bc2ffc68020a9b) – [サンプルデータ集](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5dfb251ad0818d41cd1d)

計算化学者のためのPython入門ープログラム開発に参加するための心得ー

# はじめに このシリーズは計算化学を題材にした Python プログラミングを紹介した「**計算化学者のためのPython入門**」の1つです。 特に「計算化学関連の Python プログラム開発に携わる予定」の読者を想定してます。 – [基礎知識のおさらい](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/bcc86d243f5b38e93de9) – [Python練習問題](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/601f29d819624754e9df) – [プログラム開発に参加するための心得](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/cac3f3e7c32acaaef3ec) – [クラスの使いみち](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5f8595bc2ffc68020a9b) – [サンプルデータ集](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5dfb251ad0818d41cd1d)

計算化学者のためのPython入門ーPython練習問題ー

# はじめに このシリーズは計算化学を題材にした Python プログラミングを紹介した「**計算化学者のためのPython入門**」の1つです。 特に「計算化学関連の Python プログラム開発に携わる予定」の読者を想定してます。 – [基礎知識のおさらい](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/bcc86d243f5b38e93de9) – [Python練習問題](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/601f29d819624754e9df) – [プログラム開発に参加するための心得](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/cac3f3e7c32acaaef3ec) – [クラスの使いみち](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5f8595bc2ffc68020a9b) – [サンプルデータ集](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5dfb251ad0818d41cd1d)

計算化学者のためのPython入門ー基礎知識のおさらいー

# はじめに このシリーズは計算化学を題材にした Python プログラミングを紹介した「**計算化学者のためのPython入門**」の1つです。 特に「計算化学関連の Python プログラム開発に携わる予定」の読者を想定してます。 – [基礎知識のおさらい](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/bcc86d243f5b38e93de9) – [Python練習問題](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/601f29d819624754e9df) – [プログラム開発に参加するための心得](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/cac3f3e7c32acaaef3ec) – [クラスの使いみち](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5f8595bc2ffc68020a9b) – [サンプルデータ集](https://qiita.com/TakuroTsutsumi/items/5dfb251ad0818d41cd1d)

４０代おっさんPythonを勉強する（名前空間とスコープ編）

## 本記事について この記事はプログラミング初学者の私が学んでいく中でわからない単語や概要を分かりやすくまとめたものです。 もし不正などありましたらコメントにてお知らせいただければ幸いです。 ## 名前空間とスコープ – 各関数はそれぞれ専用の名前空間を定義される – メインの領域のグローバルスコープ(大域空間)と関数内のローカルスコープ(局所空間)が分かれている – 大域空間ではグローバル変数を定義し、局所空間ではローカル変数を定義する – グローバル変数の値は関数内から参照できる “`python # id()関数はPythonが全ての変数を識別するための番号 name = ‘としき’ # グローバル変数 print(‘グローバル：’, name, id(name)) def show_name(): print(‘内部関数：’, name, id(name)) show_name() print(‘グローバル：’, name, id(name)) “` こちらはエラーが起きる “`python name = ‘としき’ # グローバル変数 pr

４０代おっさんPythonを勉強する（イテレータandジェネレータ編）

## 本記事について この記事はプログラミング初学者の私が学んでいく中でわからない単語や概要を分かりやすくまとめたものです。 もし不正などありましたらコメントにてお知らせいただければ幸いです。 ## イテレータandジェネレータ編 – 他のプログラミング言語では大体ループを使ってシーケンスデータを処理する “`python names = [‘としき’, ‘アッキー’, ‘三郎’] i = 0 total = len(names) while i < total: print(names[i]) i += 1 ``` - イテラブルオブジェクトとしてforで処理すると１つずつの要素を取り出せる ```python names = ['としき', 'アッキー', '三郎'] for n in names: print(n) ``` - 基本のイテラブルオブジェクト：文字列、リスト、タプル、辞書、しゅうごうなど ### ジェネレータ - ジェネレータとは、シーケンスを作成するオブジェクトで、イテレータのソースデータになることが多い - 今まで使っ

Stable DiffusionをSingularityで動かす

## はじめに 最近話題のStable Diffusionのインストールです。僕的にはStable DiffusionはGoogle翻訳以来のインパクトでした。イラストの制作の仕事は一変してしまうのでしょうね。この記事の目的はSingularityを使用して手間をかけずにStable Diffusionをインストールすることです。一度、defファイルを作ってしまえば同じ環境を用意できます。Google Colaboratoryを使用すると簡単にStable Diffusionを実行できます。しかし、モジュールの再ロードや実行時間の制約等の制限が多いためオンラインではなくローカルで動作させたいのです。一から導入するのは大変ですがインストールしてみてはいかがでしょうか。 ## 環境 – ubuntu22.04(64bit) – RAM8G(swapで16G) – GPU NVIDIA GeForce RTX 1080 – singularity:3.10.2 – python3 – pip ## メモリは16G以上で実行すること Stable Diffusionのコードを実行した時、

moviepyの動画書き出しの進捗をGUIの方に出すには

# 忙しい人用 VideoFileClip().write_videofileのlogger引数にproglog.ProgressBarLoggerを継承したクラスを渡して上手いことやる # きっかけ [こんなもの](https://github.com/midry3125/CreateMV/)を作っていざ実行ファイル化したいとなったときに僕は思いました “`「moviepyの動画書き出しの進捗、コンソールに出されるけどどうしよう」“` と 最初は面倒くさそうと思って普通にコンソールも表示させてました しかし、やはり動画の書き出しだけCUIに進捗出すのはどうなのかと思い、偉大なるGoogle様に質問させていただきました # 実装してみる Google様から得られた情報をもとに、「動画に音声をつけ、かつその進捗をGUIとして表示する」という処理を実装してみるとこうなります(今回はGUIにwxPythonを使ってます) “`python import wx from moviepy.video.io.VideoFileClip import VideoFileClip

moviepyを使ったプログラムを実行ファイル化する際の注意点

# 何も考えずに実行ファイル化してみる “`python:main.py import sys from moviepy.editor import * if 2 <= len(sys.argv): videos = [VideoFileClip(path) for path in sys.argv[1:]] clip = concatenate_videoclips(videos) clip.write_videofile("video.mp4") ``` ただの動画連結プログラムです もちろんちゃんと動きます これを何も考えずに実行ファイルにしてみる ```bash $ pyinstaller --onefile -n program main.py ``` 多分実行ファイルの生成には成功します # だかしかし 生成した実行ファイルを実行するとこんなエラーが ``` (前略) AttributeError: module 'moviepy.audio.fx.all' has no attribute 'audio_fadein' ``` #

４０代おっさんPythonを勉強する（無名関数編）

## 本記事について この記事はプログラミング初学者の私が学んでいく中でわからない単語や概要を分かりやすくまとめたものです。 もし不正などありましたらコメントにてお知らせいただければ幸いです。 ## 無名関数：lambda – 1つの分で表現する無名関数 – 普通簡単に表せる関数に使う – あまり繰り返して使わない関数に使う(基本使い捨て) “`python # 普通の関数 def square(x): return x**2 # 二乗のリスト sq = [square(x) for x in range(10)] print(sq) “` – squareの関数をmap関数で導入すると – 名前 = lambda 引数, 引数, … : 式 “`python sq = list(map(square, range(10))) print(sq) # 同じことにlambdaを使うと簡潔になる sq = list(map(lambda x: x**2, range(10))) print(sq) # もっと簡潔に、直接内包表記を使う sq =

Django 複数選択フォームを動的に更新する(get_form_kwargsとMultipleChoiceField)

## 環境 Windows 11 Home Python 3.10.2 Django 4.0.2 venv利用あり ## 背景 フォームに表示する選択肢をModelから取得したい。 Modelが更新されたらフォームの選択肢も更新されてほしいが、フォームにModelから読み込むコードを書いても、もう1度`manage.py runserver`されるまで更新されなかった。 views.pyを用いて動的にフォームの選択肢を更新する方法を記載する。 ゴールイメージはこんな形  ## 手順1 まず適当なMpdelを作成し、管理画面で更新できるようにする。 animalアプリケーションを作成 `python manage.py startapp animal` ## 手順2 各種pyファイルを更新する “`python:mysite\sett

【完全版】NumPyの使い方を徹底解説【機械学習】

NumPy（ナムパイ）とは、高速計算処理を得意とするPythonのライブラリです。


機械学習をPythonで行う場合は、NumPyをよく使います。

本記事では、NumPyの基礎的な文法を徹底解説します。<