Python関連のことを調べてみた2022年12月10日

[interactions.py] Discord Botの作り方 #04 – Embed

# はじめに
この記事ではinteractions.pyというモジュールを使用してDiscord Botを作りたい人向けです。

#04ではEmbedについて解説していきたいと思います。

# Embedを作る
では実際に作っていきましょう。
“`python
embed=interactions.Embed(title=”Title”, description=”Description”, color=0xfdc700)
embed.add_field(name=”テスト1″, value=”Test1″, inline=True)
embed.add_field(name=”テスト2″, value=”Test2″, inline=True)
embed.add_field(name=”テスト3″, value=”Test3″, inline=True)
await ctx.send(embeds=embed)
“`
こちらがEmbedのプログラムですが、このプログラムをいちいち書いたりするのはめんどくさいですよね？
そんな人には「[Discord Embed Generato

Pythonでイテレータメソッドチェーン

実用的ではないと思います。ただやってみたかっただけです。

JavascriptやRustではおなじみのメソッドチェーン。例えばRustだとイテレータメソッドをひたすらつなげることができます。

“`rust
let v: Vec = (0..10)
.map(|x| x + 2)
.filter(|x| x % 2 == 1)
.map(|x| x * 2)
.collect();
println!(“result is {:?}”, v);
// 出力は以下のようになる
// result is [6, 10, 14, 18, 22]
“`

これをPythonで普通に書くとこんな感じ。

“`python
v = list(
map(lambda x: x * 2,
filter(lambda x

jupyterlab仮想環境構築

jupyterlabで仮想環境構築する際、カーネルへの追加方法をいつも探し回るので備忘録

参考：

https://sakizo-blog.com/13/

下記を入力で仮想環境を構築
“`入力
conda create -n 名前 python=3.8 jupyterlab
“`

仮想環境へ移動
“`仮想環境へ移動
activate 名前
“`

カーネルに追加
“`
ipython kernel install –user –name=名前 –display-name=名前
“`

パッケージのアップデートorバージョンを変えたい場合
“`
conda update python
“`
バージョン指定
“`
conda install python=3.8.5
“`

jupyterlab起動時のエラー
“`
ModuleNotFoundError: No module named ‘traitlets.utils.descriptions
“`

補足
上記パッケージをインストールしようとしても、condaではそれインストールできないよと怒ら

[interactions.py] Discord Botの作り方 #03 – Modal

# はじめに
この記事ではinteractions.pyというモジュールを使用してDiscord Botを作りたい人向けです。

#03ではModalについて解説していきたいと思います。

# Modalの実装
では実際に作っていきましょう。
以下のプログラムを書き写して前回のbuttonがある位置に貼り付けてください。
“`python
modal = interactions.Modal(
title=”フォーム”,
custom_id=”modal_form”,
components=[
interactions.TextInput(
style=interactions.TextStyleType.SHORT,
label=”質問”,
custom_id=”text_form”,
min_length=1,
max_length=3,
)
],
)

await ctx.popup(modal)
“`
では1個1個みていきましょう。
ま

Python用GraphQLライブラリStrawberryのログ出力 ~スタックトレースを出力させない方法~

FastAPIの公式ドキュメントには、[GraphQLのライブラリ](https://fastapi.tiangolo.com/advanced/graphql/?h=graphql)が紹介されています。

そこでおすすめのGraphQLのライブラリとして紹介されているのが、[Strawberry](https://strawberry.rocks/)です。

今回はStarawberryのライブラリを使ってGraphQLのAPIを実装しているときに、ログ出力で苦労したことがあったので、何が問題なのかとその解決方法を書きます。

# Strawberryについて
改めてStrawberryとはPython用のGraphQLライブラリです。Python用のGraphQLのライブラリはGrapheneが古くからあるライブラリでドキュメントを豊富です。対してStrawberryは比較的新しいライブラリです。
FastAPIのドキュメントには、Strawberryを使用することをお勧めしています。
FastAPIとの設計思想が似ているらしいです。

Strawberryはまだまだ開発中で[Gi

Pythonではじめる数理最適化：クラス設計入門

この記事は[数理最適化Advent Calender 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/mathematical-optimization)の10日目の記事です。

# 1.はじめに
書籍「[Pythonではじめる数理最適化](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227356/)」[^1]の著者の岩永です。出版して1年が過ぎましたが、多くの読者と支援者に恵まれ、先日第5刷を発行できました。ご支援くださったみなさまに感謝申し上げます。

本記事では、書籍「[Pythonではじめる数理最適化](https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227356/)」をテーマに開催した[ORセミナー](https://orsj.org/?p=4976)[^2]の参加者アンケートで「勉強になった！」と評判が良かったクラス設計について取り上げます。本記事を読むことで**数理最適化プログラムのクラス設計**の型とポイントについて理解することができます。また、モデリング言語はPython

Databricks ( Spark ) における Spark テーブル（データレイク）のディレクトリ構成の検討

## 概要
Databricks ( Spark ) におけるデータレイクのディレクトリ構成を、Azure のクラウド導入フレームワーク（以後、Azure CAF）をベースにした検討案を共有します。

## データアーキテクチャの方針

データアーキテクチャとして、３つのレイヤーで管理を行うメダリオンアーキテクチャをベースに実装することを前提とします。


引用元：[メダリオンアーキテクチャ | Databricks](https://www.databricks.com/jp/glossary/medallion-architecture)

メダリオンアーキテクチャをベースに、マイクロソフトが提唱しているマルチホップアーキテクチャで詳細化をします。マイクロソフトが提唱しているアーキテクチャをそのまま利用してもよいのですが、Bronze -> S

GPT-2でツイッターのトレンドから論文タイトルを生成してみた！【前編】

# はじめに
こんにちは。
この記事は、沖縄高専 Advent Calender 2022 10日目の記事です。

実は2日目の予定だったのですが、**ポケモンSVのランクマッチ解禁**につき先延ばしにしてしまいました。
参加者の皆さん本当に申し訳ありません。
また、記事が長くなってしまったため、前編と後編(17日目公開)に分けて投稿しようと思います(先延ばしの先延ばしではありません)。

機械学習初心者＋Qiita初投稿のため所々意味不明かもしれませんが、温かく見守っていただければと思います。

## なぜやろうと思ったのか？
今年4月にゲーム用に3070Tiを購入したのですが、せっかくそれなりに良いGPUを持っているならゲーム以外のことにも使いたいなと思い、機械学習に手を出してみました。

なぜこのテーマにしたのかというと、ツイッターのトレンドから新規性を見出して論文にするbotとかいたら面白いかなって思ったからです。

学習にGoogle Colabを使っている記事がほとんどだったので、この記事では自前のGPUを使うための準備から書いていこうと思います。
PCの構成については、過

Pythonあまり使っていない人がDjangoのコンテナ実行環境(Fargate)を考えてみる

この記事は ハンズラボ AdventCalendar2022 10日目の記事です。
記事の内容は、ハンズラボ AdventCalendar2022 2日目、5日目の知識を前提に書いています。

# 背景

弊社では、Djangoでアプリケーション開発もします。私が所属している部署でも近くDjangoアプリケーションをECS(Fargate)構成でアプリケーションをリリースしようとしています。
Djangoアプリケーションをコンテナで動かす場合、一般的にどういった構成にしているんだろう？とGoogle検索しました。しかし、今年のアドベントカレンダーで私が書かせていただ内容をもとに考えると、しっくりするものがないように個人的に感じました(調べ方が悪いということもあると思います)。また、Djangoアプリケーションをコンテナで動かす記事が少ない印象を受けました。

例えば、Dockerのサイト（日本語翻訳サイトですが、公式も同じ指定方法です）にDjangoのサンプルが書かれています。しかし、docker-composeの中で使っているサーバが開発向けサーバになっているようです。

>pyth

【PyTorch】自作データセットで画像分類

こんにちは。おもちゃで遊ぶAdvent Calendar10日目です。

サンタクロースが「おじさん」なのか「おばけ」なのかを決定する第2回になります。
前回は画像の類似度判定を用いて、サンタクロースが「おじさん」に似ているかそれとも「おばけ」に似ているかを判定しました。
今回はAIの画像分類を用いて、サンタクロースがおじさんなのかおばけなのかを分類してみようと思います。

第1回目の結果はこちらを参照ください
https://qiita.com/Kentea/items/c8dbac712798eaee98bb

# はじめに
おばけのデータベース
おじさんのデータベース
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2952830/21b7

青空文庫の小説の表紙を自動生成してみた

# 概要

## はじめに

これは [富士通クラウドテクノロジーズ株式会社 Advent calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/fjct) の10日目の記事になります。
昨日は @nori3636 さんで[wslでminikubeの環境構築をする話](https://qiita.com/nori3636/items/f4287be438d98b62152a) とでした。
Kubernetesは自分も少し触った程度でまだ使いこなせていないので、自分も環境を構築していろいろ試してみたくなりましたね。

## 本題

皆さん、人はふとしたときに本を読みたくなるものですが、明るい内容だったり暗い内容だったり**その時の気分によって読みたい本の傾向は変わって**きますよね。

書店にあなたが足を運んだならば、きっと**店頭に並んでいる本の表紙を見て**気になる本を見つけることでしょう。

しかし、ネット上でフリーで公開されている **青空文庫の書籍には表紙がありません**。気になった本をジャケ買いならぬ、ジャケ読みすることも

【Django】環境構築からHello worldまで

## 動作環境
– macOS Monterey
– Python 3.10.8
– Django 4.1.4

## 環境構築
### ディレクトリの作成
適当な名前をつけてディレクトリを作成します。 今回は“`hello_django“`という名前にしました。VScodeを使っている方は、デスクトップで右クリックから新規作成し、DockのVScodeのアイコンめがけてドラック&ドロップが早いと思います。


### 仮想環境の構築
このコマンドを入力し、仮想環境を構築します。今回は“`$ python -m venv venv“`で実行しました。
“`
$ python -m venv 仮想環境名
“`
次のこのコマンドを入力し、仮想環境を使える状態にします。
“`
$ . 仮想

Azure Container Registryで作成したStreamlitアプリをSSL対応すーる（ドメインはRoute 53）

# はじめに
Azure Container RegistryでStreamlitアプリを作りました。SSL対応します。

https://qiita.com/SatoshiGachiFujimoto/items/d8273194e88d8eb30213

1．こちらを参考にしてください

https://qiita.com/mym/items/b5b7207f062a04d94cb0

2．AWS Route53でドメインを作成しています

3．SSLなうを用いてLet’s Encryptの証明書を申請します

https://sslnow.ml/

4．Let’s Encryptへ登録

5．チャレンジトークンの取得

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

OpenCVで画像処理（平滑化）

# はじめに
こんにちは！
[MYJLab Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/myjlab)の10日目は私が担当します。よろしくお願いします！
昨日は、@Glen-Maki さんの[XGBoostでチャンピオンズカップを予想してみたという話](https://qiita.com/Glen-Maki/items/fa97ed8c3039f39f957c)でした。
こちらの記事も是非ご覧ください！

# この記事でやりたいこと
Google Colaboratory上でOpenCVの機能を使って画像処理をおこないます。
今回は、画像の平滑化をしていきます。

# やってみる
早速ですが、はじめていきましょう！

## 環境
私は”Google Colaboratory”を使用しました。

## 準備
今回はGoogleDrive内の画像を使用するので
以下の方法でGoogle ColaboratoryからGoogleDriveへアクセスできるようにします。

“`
from google.colab

いびきを予防する作品作ってみた

## 目次
– 作品の目的
– 準備するもの
– こぐまのトンピーの準備・回路作成
– 赤外線カメラの動作確認
– Opencvのインストール
– コードの作成
– スマホアームを取り付ける
– 参考にしたサイト

## 作品の目的

家族のいびきがうるさくて眠れない日々。いびきは仰向けで寝ると舌が喉の奥に下がり気道が圧迫され、かきやすくなります。そのため、就寝中の頭上に赤外線カメラを設置し、顔認識した際に音を鳴らすことで、いびきをかくのを予防する作品を作成しました。なお、音を鳴らす機能にはこぐまのトンピーを使用します。

## 準備するもの
・ Raspberry Pi4 ModeB
・ こぐまのトンピー
・MOSFET
・ ブレッドボード
・ワニ口クリップ
・ 抵抗(220Ω)
・ 電池ボックス(単3電池2本)
・ジャンパー線
・赤

[python][openCV]類似画像探索で一致するはずが、しなかった話

# はじめに
車両メータに表示される特定の警告灯を見つけ出す処理を作成する。
その時に準備した画像が一致するはずなのにしなかった件について書く。

## 参考記事
この記事はスーパーマリオの「？ブロック」をプレイ画像の中から探し出す。
これを利用してメータ警告灯の中にエアバッグがあるか判定する。

https://pystyle.info/opencv-template-matching/

## 使用画像
### chr_meter.jpg[探索される画像]

### airbag.jpg[探索する画像]
![airbag.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/632401/85bf7e28-2300-5367-3536-7e6c0618924

【10日目】on_messageについて知ろう【PythonでDiscordBOTを作ろう！】

# `on_message`
これもイベントハンドラの一種です。


翻訳の通りで、「メッセージで」駆動する関数を定義できます。

試しにやってみましょう。

# 試してみよう

“`py
import nextcord
from nextcord.ext import commands

bot = commands.Bot()

@bot.event
async def on_ready():
print(bot.user.name)
print(“BOTが起動したよぉ！”)

@bot.event
async def on_message(message):
print(“なんかどっかからメッセージがきたよ！”)

bot.run(“TOKEN”)

Pythonista3 でPythonista3 内のディレクトリを探訪しよう！

この記事は、[Pythonista3 Advent Calendar 2022](https://qiita.com/advent-calendar/2022/pythonista3) の10日目の記事です。

https://qiita.com/advent-calendar/2022/pythonista3

一方的な偏った目線で、Pythonista3 を紹介していきます。

ほぼ毎日iPhone（Pythonista3）で、コーディングをしている者です。よろしくお願いします。

以下、私の2022年12月時点の環境です。

“`sysInfo.log
— SYSTEM INFORMATION —
* Pythonista 3.3 (330025), Default interpreter 3.6.1
* iOS 16.1.1, model iPhone12,1, resolution (portrait) 828.0 x 1792.0 @ 2.0) 828.0 x 1792.0 @ 2.0
“`

他の環境(iPad や端末の種類、iOS のバージョン違い)では、意

今話題のChatGPTをPythonでいい感じに使ってみよう！

# 今話題の ChatGPT を Python でいい感じに使ってみよう！

すでにご存知の方も多いと思いますが、ChatGPT は一世を風靡している強力な自然言語処理（NLP）ツールです。人間のようなテキストの生成から、チャットボットやバーチャルアシスタントの構築まで、幅広い用途で利用されています。

ChatGPT の人気の理由の 1 つは、大量のテキストデータで学習させた強力なオープンソースの GPT-3 言語モデルの上に構築されていることです。これにより、ChatGPT は非常に現実的で一貫性のあるテキストを生成することができ、NLP に携わる人にとって貴重なツールとなっています。

しかし、ChatGPT が本当に特別なのは、世界で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つである Python で使用するように設計されていることです。Python の基本的な知識があれば、誰でも簡単に ChatGPT をプロジェクトに組み込んで、その強力な機能を使い始めることができるのです。

この記事では、ChatGPT の詳細と、Python でどのように使用できるかを見ていきます。また、

Raspberry Pi Build HATでSpike primeのアクチュエータを動かしてみた

# はじめに

– Spike Primeのセットに含まれるセンサ＆アクチュエータむっちゃ高級だった。
– Raspberry Piみたいな高級な頭脳でなにかしたい。
– Raspberry Pi Build Hatを使ってメカを動かしてみる。

# 注意書き

本記事は下記の条件を満たす読者を想定しています。
何があっても自己責任にてお願いします。

– Raspberry Piのネットワークの設定やPython3のインストールは既に完了している。
– Pythonのコードが何となく目追いできる。
– 万が一貴重なラズパイが破損しても「しょうがない」の一言で割り切れる。

# Raspberry Pi Build Hatについて

RaspberryPi Fundation公式のHAT。
2022/11/4(金)確認にて、Switchscienceさん等で入手可能。

:::note warn
注意ポイントとして、**アクチュエータ類を動かすためには8V±10%の電源が必要。** 一応SwitchScienceさんで購入できるけど、今回は1.2Vのニッケル水素電池を6本直列にして7