Python3関連のことを調べてみた

複数GPU環境におけるPytorchでの使用GPU指定に関するTips

cuda環境でコードを走らせようとするとき、モデルやデータをGPUに載せる操作を以下のように記述していることがある。
“`python
model = model.cuda()
data = data.cuda()
batch = batch.cuda()
“`
Google Colaboratoryなど使用できるGPUがそもそも1つしかない場合はこのままで何ら問題はないが、複数GPUを使用できる環境であったり、他人と分担してGPUを使わなければならなかった場合はこのままだと困る場合がある。

## 使用GPUを指定できないと困るケース(例)
* 複数人で共同で使用している環境である場合

例えば`cuda:0`と`cuda:1`がある環境で同時に複数の人が`cuda:0`にアクセスしてしまうと`CUDA OUT OF MEMORY`のエラーが出てきてしまったり、動作が想定よりも遅くなってしまう場合がある。

* 使用すべきGPUが指定されている場合

そのため、研究室などで使用可能なGPUが何台かあって共同利用しなくてはならないときに「○○さんは何番と何番使ってください」と言われ

【Python】フーコーの振り子の寿命の質量依存性を調べる

# 概要
　フーコーの振り子の寿命の質量依存性を調べた。そのために並列処理を実装した。結果は質量が20kg以上の時、質量依存性がほとんどなくなった。

# 動作環境
– Windows10(64bit)
– Python 3.7.7

# やりたいこと
　フーコーの振り子の寿命の質量依存性を調べたい。そのためにフーコーの振り子の振幅が10000回連続して0.1m以下になったときの時刻を調べる。
また、並列処理を実装した。

# アルゴリズム
1. ルンゲクッタ法である時刻の振り子の位置を求める。
2. 振り子の振幅を計算する。
3. 振り子の振幅が0.1m以下だったらcountを1増やす。振り子の振幅が0.1m以上だったらcountを初期化する。
4. countが10000に達したときの時刻を取得する

以上のアルゴリズムを並列処理する。

# プログラム
“`Python
import numpy as np
from mpmath import pi
from mpmath import exp
from mpmath import sin
from mpmath impor

オルトプラスに入社してやったこと！！その１（PythonでTOMLを使うための仕組み）

本記事は [オルトプラス Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/altplus2023) の12/05の記事です。

# はじめに

どうも！！オルトプラスの浦谷（urachooooooo）です

所属は技術部SREでテックスペシャリストとして横断的にデータベースを見ています！！
肩書きはエンジニアマネージャーですが生粋のDBAです！！

本記事ではPythonについて書いていきます。
それでは5日目のアドベントカレンダー開始しますー！！

# 概要
アジェンダとしては「PythonでTOMLを使うための仕組み」についてです。
こちらについてはサンプルスクリプトを使用して解説していきます。

# 詳細
オルトプラスに入社してからPythonを使用して色々と自動化したりツールを作成したりしているのですが、自分はPythonのコンフィグファイルにTOMLを使用することにしました！！

まずはじめにやったこととして「TOMLを読むための共通モジュールを作る」です。

この共通モジュールを使用することで以降作成

pyenvに花束を ～任意バージョンのpythonでOpenCV bindingを～

この記事は[OpenCV Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/opencv)の5日目の記事です。
他の記事は目次にまとめられています。

pyenvセットアップは、@koooooo氏の[pyenvのインストール、使い方、pythonのバージョン切り替えできない時の対処法](https://qiita.com/koooooo/items/b21d87ffe2b56d0c589b) を参考にさせていただいております。

■ TL;DR: pyenv + OpenCVでもっと自由に！
=====================================
– 任意バージョンをインストールするのに、pyenvが便利です
– OpenCVでpyenv使うには、ちょっと工夫（コマンドライン引数）が必要
– これで古いlinuxでも最新python, opencvが活用できますね！

■ おはなしのはじまり
==================

OpenCVのissue trackerで、「pyenvと組み合

AWS CloudWatch Metricsのグラフ画像をDiscordに送る（全体ソースコードあり）

# 概要

AWS CloudWatch Metrics でいろいろリソースの状況が確認できますが、Discord に送ることができたら、簡単にスマホでリソース監視ができるので、やってみたいと思います。

# ステップ

## 1. Discord Webhook

Discord Webhook の URL 作成、作ったあとに

:::note warn
https://discord.com/api/webhooks/12345/ABCDE
:::

みたいなリンクが取得できるので、その Webhook URL を使います。

マニュアル：https://support.discord.com/hc/en-us/articles/228383668-Intro-to-Webhooks

## 2. CloudWatch Metrics

CloudWatch Metrics にアクセスするして、ほしいグラフを設定してから、Source のタブで直接設定JSONがもらえます。すごく便利な機能でそのまま貼り付けると使えます。もちろん公式ドキュメントもあるので合わせて読んだらもっと理解で

全要素の出力 (paizaランク D 相当)

https://paiza.jp/works/mondai/array_primer/array_primer__2dmatrix_output_step2

今日はこれ
久しぶりにやったからか、理解があやふやなまま
試行錯誤してこれで正解した。
だがコードを見直すと変だ。。

“`py
li = [[6,5,4,3,2,1],[3,1,8,8,1,3]]
for i in range(len(li)):
for j in range(len(li[0])+1):
if j < len(li[0])-1: print(li[i][j],end=" ") elif j == len(li[0])-1: print(li[i][j]) ``` なるほど。。。要素数の合計を＋１したままループしてしまってました。 あと、elifじゃなくてもelseでもよさそう。 ```py li = [[6,5,4,3,2,1],[3,1,8,8,1,3]] for i in range(len(li)):

要素数の出力 Python3編

https://paiza.jp/works/mondai/array_primer/array_primer__2dmatrix_output_step1

二次元配列の要素数を出力せよという問題。
二次元配列はちょっとPHPでも苦手にしている部分なので、これを機会にしっかり覚えたいところ。

今まで勉強してきたところからこういうふうにしたが
“`py
x = “1 2 3 4 5 6”.split()
y = “8 1 3 3 1 8”.split()
x.append(y)
print(sum(len(v) for v in x))

“`
このときのxをみてみるとこうなるので多分間違えてる気がする。
“`
[‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, [‘8’, ‘1’, ‘3’, ‘3’, ‘1’, ‘8’]]
“`

答えを見てみると

“`py
li = [[1, 2, 3, 4, 5, 6], [8, 1, 3, 1, 3, 8]]
print(len(li) * len(li[0]))

“`
え、そういうふうな書きかたでよいのか。

GitLab CI/CD でDBのテストをする

## はじめに
これは、[富士通クラウドテクノロジーズ Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/fjct) の4日目の記事です。

## SQLAlchemy2.0について

SQLAlchemy 2.0が2023年1月にリリースされました。1系からの大きい変更点としてはORMクエリの変更です。

https://docs.sqlalchemy.org/en/20/changelog/migration_20.html#migration-orm-usage

例として社員テーブルを定義しているとすると
“`src/database/schema.py
from sqlalchemy.orm import Mapped, DeclarativeBase, MappedAsDataclass, mapped_column
from sqlalchemy import String

class Base(MappedAsDataclass, DeclarativeBase):
“””これを継承

【Python】【julia】フーコーの振り子の測定データから地球の自転の角速度を求めてみた

# 概要
　2015 年 4 月 4 日のフーコーの振り子の観測結果を用いて、地球の自転の角速度を有効数字二桁で求めた。
　測定開始からある程度の時間が経過したときの振動面の回転角度と、フーコーの振り子の運動方程式を解いて得られた振動面の回転角度を比較して、最もよく測定値を再現する角速度の値を求めることで、地球の自転の角速度を求めた。
　粘性抵抗の場合の空気抵抗を考慮したとき、地球の自転の角速度の値は四桁目まで理科年表2022 の値と一致した。慣性抵抗の場合の空気抵抗を考慮したとき、地球の自転の角速度の値は二桁目まで理科年表 2022 の値と一致した。
　再現性を示すため、求まる地球の自転の角速度の値の有効数字を増やすため、優位に働く空気抵抗の種類を決定するために、求まる値の有効数字がより多い実験手法による、異なる初期条件での、追加の実験が必要である。

# 動作環境
– Windows10(64bit)
– Python 3.7.7
– julia 1.8.4

# 実験の目的
フーコーの振り子を用いて、地球の自転の角速度を求める。

# 実験原理
　例えば、物体の運動を十分な精度

お手軽にダッシュボードを作ってみた

## はじめに

これは[RetailAI Adventurers Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/rai-adventurers)の4日目の記事です．

昨日は@yoshitake_tatsuhiroの記事「[形式的意味論ってなんですか？](https://qiita.com/yoshitake_tatsuhiro/items/177df09bae8288a41ebd)」でした．

主題について，フロントエンド経験0（比喩ではない）の私がダッシュボードを作ることになった際，お世話になったpython製のライブラリであるstreamlitについて書きます．ダッシュボードのようなある程度決まった画面なら，1時間程度でできてしまう優れものです．

記事を書くにあたり，どうせなら自分の役に立つものを作ろうということで，1自由度線形振動系の加振応答を見る画面を作ろうと思いました．質量を持つ物体が，ばねと減衰器で固定されている状態で振動的な外力を作用させたときの物体の振動応答です．streamlitの紹介と

【Django】テスト用に単独Pythonスクリプトを(manage.pyを使わずに)実行させる方法

# 概要
DjangoフレームワークでPythonプログラムを実装している時、試験用に単独のスクリプトファイルを実行させたくなるケースってありませんか？

通常、Djangoアプリケーションは`manage.py`スクリプトを介して実行されますが、プロジェクト構造とは独立した状況でスクリプトを実行させたい時があります。

私は、DjangoのORMの出力結果（DBとのやり取り）を見たい時やプロジェクトやアプリケーションディレクトリとは無関係にどんな挙動をするのか確認したい時に使いたくなったりします。
本記事では、どのように単独スクリプトを実行させるかを紹介します。

コードのベースは、Djangoチュートリアルから取ってきた`polls`アプリで紹介していますが、あまりそこは関係ありません。
[はじめての Django アプリ作成、その 1](https://docs.djangoproject.com/ja/4.2/intro/tutorial01/)

### 前提

ディレクトリ構造は以下。

“`
.
├── mysite
│ ├── mysite
│ │ ├──

Pythonプロジェクトにlinter・formatterを導入してコードの品質を向上させる

# 作るもの
既存のPythonプロジェクト（ここではFastAPI）にlinterとformatterを導入します。
チーム開発をしているので、コードの品質向上とプルリク時にレビュアーの負担を下げるのが目的です。

# やること
* linter・formatterツールをプロジェクトに導入
* コミット前に自動で実行してくれるようにする

# 使うツール
### 1. black
PEP8に準拠したコードフォーマッター。
細かい設定をする必要もないので、導入しやすいです。

https://github.com/psf/black

https://black.readthedocs.io/en/stable/

### 2. flake8
PythoのLinter（静的解析ツール）で、pycodestyle、pyflakes、mccabeをラッパーしています。

https://pypi.org/project/flake8/

### 3. isort
import文のフォーマットをしてくれます。
PEP8の規定に基づいて自動で修正してくれますので、こちらも導入します。

ht

AtCoder アルゴリズムと数学演習問題集「アルゴリズムのための数学の基本知識」「基本的なアルゴリズム」全問題 Python解答例

[Supership](https://supership.jp/)の名畑です。公開されたてほやほやの「[TVアニメ『ヒプノシスマイク-Division Rap Battle-』Rhyme Anima ＋ OPテーマ「RISE FROM DEAD」 MV](https://www.youtube.com/watch?v=k6VU82c9edo)」大好きです。

:::note info
こちらは[競プロ Advent Calendar 2023](https://adventar.org/calendars/8745)の3日目の記事となります。
Twitterでのハッシュタグは[#競プロAdC](https://twitter.com/search?q=%23%E7%AB%B6%E3%83%97%E3%83%ADAdC&src=typed_query)です。
:::

## はじめに

前も触れましたが、[AtCoder](https://atcoder.jp/)では、競技プログラミングの世界で有名な[E869120](https://twitter.com/e869120)さん執筆の

iPhoneで画面を録画しOCRで文字を抽出する（Google Colab編）

iPhoneの画面に表示された文字列は、１枚であればスクリーンキャプチャして文字列をコピペできますが、何画面もスクロールしないといけないほどの情報量だと大変です。そこで、画面を録画して１枚コマごとにOCRで処理する方法を考えてみます。

まず、最初のおまじない。Google ColabにGoogle Driveへのアクセス権を与えます。

“`py
from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/drive’)
“`
この２行を実行すると、ブラウザ上でポップアップ画面が出るので許可ボタンを押します。

次に動画を処理するffmpegとフリーのOCRであるtesseractをインストールします。ちょっと時間かかります。

“`py
!pip install ffmpeg-python
import ffmpeg

!apt install tesseract-ocr libtesseract-dev tesseract-ocr-jpn
!pip install pyocr
import pyocr

ocr_tools =

画像データに対するGraph Neural Network（GNN）入門

# はじめに
最近、グラフニューラルネットワーク（Graph Neural Network; GNN）を用いた気象予測の論文が話題を呼んでいました。

>Learning skillful medium-range global weather forecasting | Science
>https://www.science.org/doi/10.1126/science.adi2336
>Google DeepMindの気象予測AI「GraphCast」、1分で前例ない精度の10日間予報を出力
>https://www.techno-edge.net/article/2023/11/15/2259.html
　Learning skillful medium-range global weather forecasting (Lam et a

Poetry で pytest

pytest の使い方がときどきよくわからなくなるので備忘録。

# ディレクトリ構成

– 単体テストは tests/test_hello.py に記述
– hello/hello.py で Hello Class を定義
– hello/main.py で Hello Class インスタンスを作成，say メソッドを実行した際に “Hello, World!“ を print

“`
├── hello
│   ├── __init__.py
│   ├── hello.py
│   └── main.py
├── poetry.lock
├── pyproject.toml
└── tests
└── test_hello.py
“`

# Poetry のインストール

[Poetry Installation](https://python-poetry.org/docs/#installation)

“`
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 –
“`

# pyproject.

PythonでSwitchBotのAPIをしばく

# PythonでSwitchBotのAPIをしばく

この記事は[**四工大アドベントカレンダー2023**](https://qiita.com/advent-calendar/2023/yonko_univ)に参加しています。
この記事は[**ひとりアドベントカレンダー2023**](https://github.com/Chroma7p/one-man-advent-calendar2023)にも参加しています。

2日目です。

## 概要
– Pythonを使用したSwitchBot API v1.1でのデバイス制御
– 各デバイスのクラスを作ってより使いやすくする

## 要約
SwitchBot API v1.1を使用して、Pythonでデバイスを制御する方法を紹介します。
また、デバイスごとにクラスを作成して、より使いやすくする方法も紹介します。

## Pythonを使用したSwitchBot API v1.1でのデバイス制御
SwitchBotのデバイスをPythonで制御するためには、API認証とデバイス情報の取得を関数化して整理することが効果的です。以下は、

BMP280をI2C接続したmilk-v duo上でPythonを使って温度と気圧を測定する

## はじめに
秋葉原ロボット部の有志で、milk-v duoを購入し、個々人が様々な実験を行って、勉強会内で報告しています。

Milk-v duoは9ドルのrisc-vコンピュータとして知られています。
ハードウェアは以下の通りです。

1. CPUはCVITEKのCV1800B (C906@1Ghz + C906@700MHz)
2. 最高1 GHzで動作するデュアルRV64コア
3. 64 MBのラム
4. オプションのアドオンボードを接続すると10/100Mbpsの速度でイーサーネットに接続可能

現在配布されているディスクイメージV1.5.0には、Python、Pipが含まれていますので、本体の上でプログラミングが可能です。
本稿では、milk-v duoに温度と圧力のセンサであるBMP280を接続して、pythonのプログラムで、温度と圧力の測定を行います。
## 用意するもの
・milk-v duo本体
・3.3Vで動作するBMP280モジュール
・本体とモジュールを接続するジャンプワイヤ

## BMP280とmilk-v duoの接続
以下の様に接続します。
B

AI時代(仮)のVimmer

本記事は、 [mediba Advent Calender2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/mediba) の2日目の記事になります。

## ヤクの毛刈りの前に

– Python環境を手を抜かずに整備しましょう 😥
– Pythonに依存する我々は、[PEP668](https://peps.python.org/pep-0668/)は避けて通れません(通れるけど)。今回こそ、Pythonの環境問題と対峙しましょう(対峙したのは約2日前) 😥
– 覚悟を決めましょう、我々には心強い仲間が出来ました
– Homebrew等パッケージマネージャーでVimを管理していたあなた(約2日前の私)、makeするのです。ソースコードからビルドするのです。私達には、AIという心強い味方が出来ました。
– 仲間はたくさん作りましょう
– 心強い仲間は、OpenAI社だけではありません。たくさんのAIを~~おもちゃ~~仲間にしましょう。ヒンメルならそう言うでしょう

## ヤクの毛刈り

### mac

PythonでAtCoderを解く時にちょっと得するメモ 2

# はじめに
　以前、[PythonでAtCoderを解く時にちょっと得するメモ](https://qiita.com/T_death/items/c415728b309173c2521f)というタイトルで、PythonとAtCoderに関する内容を書きました。それの続きになります。
以下に書く内容は、思いついた順番です。

## その1(逆順)
“`sample.py
sample_list = [“a”, “b”, “c”, “d”, “e”, “f”, “g”]
sample_txt = “abcdefg”

# 逆順にする方法1
sample_list.reverse()
print(sample_list)
>>> [“g”, “f”, “e”, “d”, “c”, “b”, “a”]
print(sample_txt.reverse())
>>> AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘reverse’

# 逆順にする方法2
print(sample_list[::-1])
>>> [“g”, “f”, “e