Python3関連のことを調べてみた2022年10月24日

functoolsのlru_cache, cacheデコレータはメソッドには使用してはいけない

Pythonの標準ライブラリ[functools](https://docs.python.org/3/library/functools.html)にある、`cache`と`lru_cache`デコレータですが、メソッドにも使えそうですが、使ってはいけないということが下記のビデオで詳しく解説されています。

使ってはいけない理由は、キャッシュ付きメソッドがコールされたインスタンスは、一生ガーベージコレクションされないで残ってしまうからということです。メソッドの第一引数に`self`が渡されるので、キャッシュが`self`をキーとして保存してしまうためです。

この問題は回避可能で、その方法も上記のビデオで紹介されています。
例えば、下記の`double`をキャッシュしたいとします。

“`python
from functools import cache

class Foo:

def __init__():
pass

def double(self,

PythonでCodilityのLesson4 MaxCountersのスコア100%

# はじめに
　タイトル通りです。下の問題をPythonで解きました。
[MaxCounters coding task – Learn to Code – Codility](https://app.codility.com/programmers/lessons/4-counting_elements/max_counters/)

# 回答コード
“`python
import collections

# Aは空じゃないリスト
# Aの各要素は、1~N+1
def solution(N, A: list):
if (len(set(A)) == 1):
if (A[0] == N+1):
return [0] * N
else:
counters = [0] * N
counters[A[0] – 1] = len(A)
return counters

# Aの中から、要素がN+1の全インデックスを探す
indexs:

typescriptのtypeと同じような動きをpythonで実装したい。

以下のようにObjectに型をtypescriptでつけることがある。これをpythonでも同じようにやりたい。

“`typescript
type ProfileInterface = {
name: string
title: string
email: string
}

const profile_objects: ProfileInterface = {
name: “test”,
title: “mamushi”,
email: “test@hoge.com”
}
“`

## 【解決策】TypedDictを使用する。

“`python
from typing import TypedDict

class ProfileInterface(TypedDict):
name: str
title: str
email: str

profile_objects: ProfileInterface = {
“name”: “mamushi”,
“title”: “types

python chromedriverのpathを通せなくて困った話し

python3でselenium　chromedriverをmacでインストールするのにターミナル
`brew install chromedriver`

で、インストールまでは良かったけど
“`
driver = webdriver.Chrome() 〜省略〜
selenium.common.exceptions.WebDriverException: Message: ‘chromedriver’ executable needs to be in PATH
“`
のエラーメッセージ
パスが通ってないのはすぐに分かったけど、
homebrewでインストールしたchromedriverがどこにあるのか見当たらず。
下記のコマンドでHomebrewにインストールされたパッケージの場所の確認ができるとのことなので実行
“`
brew –prefix chromedriver
Error: No available formula with the name “chromedriver”. Did you mean chrome-cli?
“`
なんでー！
再インストールしたり

４０代おっさんPythonを勉強する（パッケージとモジュール編）

## 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。

## パッケージとモジュール

### スタンドアロンプログラム

– 現実的な大規模のプログラムはファイルに保存してスタンドアロンプログラムを作成しなければならない
– filename.pyのプログラムを書いてみよう

“`python
print(‘こんにちは’)
“`

上記のPthyonコードをtest1.pyというファイルに保存
ターミナルウィンドウで開いてPythonのコマンドで実行

“`bash
python3 test1.py
“`

### コマンドライン引数

コマンドライン引数とは、コンピューターのコマンド入力画面（コマンドライン）からプログラムを起動する際に指定する文字列のこと

– test2.pyを作成

“`python
import sys
print(‘プログラム引数:’, sys.argv)
“`

“`bash
python3 test

Python、selenium、webdriverでログイン後の画面の要素をスクレイピング（仮）

# 前提
“`
$ python –version
Python 3.9.0
$ pip list
Package Version
—————- ———
pandas 1.5.1
selenium 4.5.0
“`

# コード
“`scraping.py
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium import webdriver
import pandas as pd
import csv

USER = ‘メールアドレスとかIDとか’
PASS = ‘パスワード’

browser = webdriver.Chrome()
# ログイン画面
browser.get(‘ログイン画面のURL’)

# ID,PW,送信ボタン
elem_username = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, “#ID名やClass名など”)
elem_password = browser.find

optunaで探索済みのデータをtrialに渡して重要度を評価する方法

表題の通りです．

具体的には，
1. `trial.create_trial`でデータからtrialを作成
1. `study.add_trials`で`study`にデータを追加

`create_trial`には各変数の分布型を指定する必要があります．（言い換えると分布型は探索空間を定義するものであり，当然ですが分布型によって結果が変わります．）

“`python
import optuna
import numpy as np

study = optuna.create_study()

rng = np.random.RandomState(42)
samples = rng.random((50, 2))
study.add_trials([
optuna.trial.create_trial(
params=dict(x=x, y=y),
distributions=dict(
x=optuna.distributions.FloatDistribution(-5, 5),
y=

プログラミング初心者すぎてPythonで計算できるのにすげぇ！！って思ってた

Pythonで計算できるのに知ったのはネットサーフィン中に。
AIでも計算できるのは知ってたのに、まさかこれにすげぇと言うとは。
時代遅れ？？

for _ in range(3) について

備忘録

python(3.8.2)のfor文
`for _ in range(3)` の`_` について

## 疑問点
`_`とは何でしょうか。

## 調査結果
`for _ in range(3)`は`for i in range(3)`のように書いてもOKです。
変数名が`_`になっているだけであり、変数名を`_`にすることによって、
「その変数を使っていません」ということを表現しています。（Pythonの習慣です）。

ソースコード
“`python
N = 3
for i in range(0, N):
print(i)

for _ in range(0, N):
print(_)
“`

標準出力
“`python
0
1
2
0
1
2
“`

４０代おっさんPythonを勉強する（数学関連や時間表現のモジュール）

## 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。

### random

– 疑似乱数を生成する

“`python
import random

print(random.choice([1, 2, 3, 4, 5,])) # リストから無造作で1つを返す
print(random.randint(15, 50)) # 15から50までに整数を１つ返す
print(random.random()) # 0.0から1.0までの間に浮動小数点数を1つ返す
print(random.sample(range(1000), k=20)) # 1000の中に整数に20個の整数リストを返す
n = [1, 2, 3, 4, 5]
print(random.shuffle(n)) # リストnをシャッフルする
print(n)
“`

### math

– 数学関数

“`python
import math

# 入力引数はxとする
pri

【OpenCV】1フレーム前と今のフレームで類似点を結ぶ【Python】

# 開発経緯
画像解析で前のフレームと今のフレームを比較して、2Dカメラ一つで立体的な空間データを取るための下準備として今回のプログラムを開発しました。OpenCVを勉強し始めてまだ1ヶ月程度なのでプログラムが非効率かもしれません。有志の方、ぜひ改善プログラムをコメントでご指摘いただけると幸いです。Python使用歴は2022/4から始めたので今で6ヶ月です。

# 開発環境
* Ubuntu 20.04 LTS
* Python 3.8.10
* Opencv-python 4.6.0

# 必要モジュール
* Opencv-python
* numpy

# プログラムを書く：カメラの下準備編

今回はプログラムは一つのファイルで完結するので適当に好きなディレクトリに **main.py**を作ってください。
まずモジュールをインポートします。
“` Python
import cv2
import numpy as np
“`
次にカメラからの映像をPythonを使って扱っていきます。Pythonでカメラの映像を取得する下準備をします。
“` Python
# 続けて書く

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)