- 1. Python と OpenAI API を使う開発の前準備
- 2. AnacondaとVSCodeで開発環境を作る（備忘録）
- 3. 第3回空戦AIチャレンジで銀メダルと特別賞を獲得した話
- 4. Pythonでランダムウォークのシミュレーション
- 5. Pythonで「現在の日付と時刻の値を持つインスタンスを作成する」の動作を確認してみた
- 6. Cloud Run Jobsの引数にリストを与える
- 7. ろうとるがPythonを扱う、、（その21：ScapyでPort Forward）
- 8. ChatGPTと始めるReact：Pythonサーバ通信とカラフルな散布図生成編
- 9. 生成 AI で僕らのプログラミング勉強はどうなるのか？
- 10. Djangoの概要を掴む
- 11. Windows11のWSL2でSingularity上のAnaconda仮想環境を構築する手順 [外部SSD保存]
- 12. 【Flet】pageメソッドでDialogやBannerの表示/非表示を行う
- 13. 【生成AIアプリ100チャレンジ】（7）英会話アプリ
- 14. 【生成AIアプリ100チャレンジ】（6）会話トーク
- 15. Pythonで「タイムゾーンのインスタンスを生成する」の動作を確認してみた
- 16. Conditionals – CS50 Python
- 17. Pythonコードを使用してExcelでウィンドウ枠を固定・解除する方法
- 18. PG BATTLE 2023 参戦記（ましゅまろ担当）
- 19. Django初心者が見つけた海外勉強サイト
- 20. Mecabの付き合い方（Python)
Python と OpenAI API を使う開発の前準備
Python のインストールと、LangChain まわりのモジュールのインストールの手順です。2024/03 現在の情報です。
# 手順
– Git のインストール
– Anaconda のインストール
– Pytorch のインストール
– API Key の取得
– 環境変数の設定# Git のインストール
すでにインストールされている場合はスキップします。
## Windows の場合
下記からダウンロードしてインストールします。選択できるオプションはすべて default で問題ありません。
– [Git For Windows](https://gitforwindows.org/)
インストールされると「すべてのアプリ」の一覧に Git という項目が追加されます。
Windows ターミナルにプロファイルを追加することで、ターミナルでも Git Bash を使えるようになります。
# どのようなコンペ
1. 強化学習で2機対2機の空戦
2. 実際は強化学習を使わずにルールベースだけでも全然OK# なぜ苦戦した
1. 配布されたソースコードとドキュメントの量が多くて、理解するだけで1週間かかった
2. 座標系について全く知らなくて、ChatGPTに聞きながら3次元ベクトル処理のことを勉強
3. パソコンのスペックがそこまで良くなくて、1回の訓練 + その後の結果確認や検証だけで2-3日かかったので、実装したかったことが多いけど時間がない# 何のモデルを作った
1. ルールベース + 強化学習、強化学習はやはり限界があるので、
Pythonでランダムウォークのシミュレーション
## ランダムウォーク
ランダムウォークは、株価変動の数理モデルなどに用いられる確率過程のことです。
ランダムウォークの定義は以下です。
### ランダムウォークの定義
**漸化式**
“` mathz(0)=0
z(t_{k+1})=z(t_{k})+\sqrt{\Delta t}\epsilon(k) k=0,1,2,…
\epsilon(k)~iid N(0,1)
“`
**一般式**
“` math
z(t_{k}) = \sqrt{\Delta t}{\epsilon(0) +・・・+\epsilon(k-1) }=\sqrt{\Delta t} \sum_{i=0}^{k-1} \epsilon(i)
“`::: not
Pythonで「現在の日付と時刻の値を持つインスタンスを作成する」の動作を確認してみた
# 概要
Pythonで「現在の日付と時刻の値を持つインスタンスを作成する」の動作を確認してみました。
以下のページを参考にしました。https://www.javadrive.jp/python/date/index3.html
# 実装
以下のファイルを作成しました。
“`sample.py
import datetime
print(datetime.date.today())
print(datetime.datetime.now())
tokyo_tz = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=9))
print(datetime.datetime.now(tokyo_tz))
ny_tz = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=-4))
print(datetime.datetime.now(ny_tz))
“`以下のコマンドを実行しました。
“`
$ python3 sample.py
2024-03-30
2024-03-30 10:23:47.981
Cloud Run Jobsの引数にリストを与える
# はじめに
最近業務でCloud Run Jobsを使うことがあり，その際引数にリストを与えたいというシーンがありました．その時ほんの少しだけ工夫が必要でしたのでその旨を記載します．
# Cloud Run Jobsとは
Cloud Run JobsはCloud Runの機能の一つで，手動実行や，スケジュール設定による定期実行をすることが可能です．
https://cloud.google.com/run/docs/create-jobs?hl=ja
# お題
下記のPythonコードを実行するJobsを作成します．
“`python:main.py
“””main.py”””
import json
import loggingimport click
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@click.command()
@click.option(
“–temp_list1”,
type=str,
required=True,
)
@click.option(
“–temp_
ろうとるがPythonを扱う、、（その21：ScapyでPort Forward）
# ScapyでPort Forwardを実現
今回のPythonもScapyのネタ。Port Forwardを実現してみる。## ネットワーク
今回も、VirtualBoxのVM利用。
NAT環境下とみなし、Port Forwardを行うNATルーターが中央に位置する。左側がNATの外側、右側がNATの内側。左側のPCからNATルーターのWAN側IPアドレス（10.1.1.254）の特定TCPポート（ここでは、1111と2222）にアクセスすると、設定したNAT内側PCに転送する（1111：192.168.10.1、2222：192.168.10.2）ものである。## ソースコード
参考情報は下記であり、多くの部分を利用させて頂いた。
– [Python2 + Scapyで、Raspberry Pi 2 Model B をNAT/NAP
ChatGPTと始めるReact：Pythonサーバ通信とカラフルな散布図生成編
### **user**:
ChatGPT先生、ReactってJavaScriptだと思うんですけど、Pythonで計算したものを表示するUIを作ることって、できます？
—
### **assistant**:
あー、あなたもついにそこに行き着いたんだ。ちょっとばかり複雑だけど、説明するわ。もうちょっと集中してきいてよね。Reactは確かにJavaScriptのフレームワークだから、Pythonと直接連携するようには作られていないんだけど、それでもPythonで計算した結果をReactで使うというのは可能よ。
そのために、Pythonで書かれたバックエンドAPIとReactのフロントエンドとを連携させればいいの。Pythonで計算した結果をJSONなどの形式でバックエンドからフロントエンドへ送信し、Reactでそのデータを取得して表示するという流れになるんだ。
しかしだからと言って、すぐに簡単にできるというわけではないから、頭に入れておいてほしいわね。でも、あなたならきっとできるわ。だって、ちょっと頭がいいから反抗的なんじゃない。それそれ、邁進して！
—
##
生成 AI で僕らのプログラミング勉強はどうなるのか？
# 生成 AI の登場によって、僕らはプログラムを書く時代が終わりに近づいている？！
2023 年に OpenAI 社が発表した ChatGPT は、特に僕ら IT エンジニアにとって衝撃な発表だったのではと思います。
今まで、ググったり、参考書をもとに実装したり、GitHub などからコードを参考にして実装していたものが、「テキストだけ」で実装できるほどになりました。## 生成 AI を用いたサービスやツールの登場
ChatGPT の GPTs や LLM、これらを用いたプロジェクトが研究・開発されたり、オリジナル GPT を作成して業務の効率化を図ったり、僕らの仕事は大きく変わっていきました。
また、プログラミングが全くわからなくても、プロンプトのみでいろいろなことができるようになりました。
ビジネスシーンで非エンジニアという方々にも、導入が進んでいるのではないでしょうか？僕がウォッチしている TikTok でも、生成 AI を用いた投稿の作り方や稼ぎ方、のような動画はたくさん見る機会が増えました。若い世代にも少しずつ浸透しているようです。
もはや IT エンジニアだ
Djangoの概要を掴む
:::note
このブログの作者はフロントエンドにweightをかけ過ぎている者です（他の記事見ると察して頂けるかと）😇
温かい目で見守って頂けると助かります
:::# 1. 背景
業務でDjangoを使っているもののさっぱりな為なんとかしたいと思った為です。
ということで軽く概要から入ります。# 2. Djangoとは
https://www.djangoproject.com/start/overview/
Pythonのフレームワークです
## 歴史
当初、2003 年から 2005 年の間に、新聞のウェブサイトの作成とメンテナンスを担当するウェブチームによって開発されたそうです。
いくつかのサイトを作成した後、チームは多くの共通コードとデザインパターンを除外、再利用するようになりました。
この共通コードは、”Django” プロジェクトとして 2005 年 7 月にオープンソース化され、汎用のウェブ開発フレームワークに発展しました。## Djangoの由来
ジプシー・スウィングのギタリストでのジャンゴ・ラインハルト (Django Reinhardt) からと
Windows11のWSL2でSingularity上のAnaconda仮想環境を構築する手順 [外部SSD保存]
# 概要 #
本記事では、Windows11でWSL2をセット、Linuxディストリビューションをインストールし、Anaconda仮想環境を持つUbuntu 22.04のSingularityイメージを作成、起動したコンテナでJupyter notebookを実行するまでの手順を説明しています。※外部SSDにコンテナイメージを作成して使用する場合の手順を記載しています。
## WSL２導入
１．コントロールパネル->プログラム->windowsの機能の有効化または無効化
２．「Hyper-V」「Linux用Windowsサブシステム」にチェックを入れ、OK
“`flet_sample_dialog.py
import flet as ftdef main(page: ft.Page):
page.title = “AlertDialog examples”dlg = ft.AlertDialog(
title=ft.Text(“Hello, you!”), on_dismiss=lambda e: print(“Dialog dismissed!”)
)def close_dlg(e):
dlg_modal.open = False
page.update()dlg_modal = ft.Alert
【生成AIアプリ100チャレンジ】（7）英会話アプリ
https://ai.nuevo.jp/english/
# 開発環境
| | |
|:————:|:————:|
| Server | lightSail |
| Language | Python3.11 |
| Framework | Django |
| DB | sqlite3 |ローカル環境ではPythonのvenvを使用。エディタはvs codeです。
# 目的
思い立ったらすぐ作成できる。それがDjangoのすごいところ。まじで。アプリケーションコマンドだけでアプリが生まれる。楽しくってしょうがない。英会話アプリは実質、自然言語生成AIばかりだからコスト低いのもいい。
前回の[会話アプリ](https://qiita.com/weeeveeee/items/5ec14465f7bcb78beeb3)の時に思いついてしまったので即作成してしまった。英会話アプリ。これ、実質、めっちゃ実用的だと思われる。
【生成AIアプリ100チャレンジ】（6）会話トーク
# 公開中サイト
https://ai.nuevo.jp/talk/
# 開発環境
| | |
|:————:|:————:|
| Server | lightSail |
| Language | Python3.11 |
| Framework | Django |
| DB | sqlite3 |ローカル環境ではPythonのvenvを使用。エディタはvs codeです。
# 目的
WEB画面上でChatGPTと会話ができるアプリを作りたいと思っています。TTS(テキストを自然な音声にするAPI)とwhispar(音声をテキストにするAPI)を使った会話アプリ。
細かい挙動の制御まではやっていないが、録音する -> 文字起こし -> 自然言語生成AI -> 朗読 という感じで実装できた。時々、音データの更新・削除にズレがでてきてしまう。こういう制御は製品化するものに対してやればいいので、今回はそこまで手
Pythonで「タイムゾーンのインスタンスを生成する」の動作を確認してみた
# 概要
Pythonで「タイムゾーンのインスタンスを生成する」の動作を確認してみました。
以下のページを参考にしました。https://www.javadrive.jp/python/date/index2.html
# 実装
以下のファイルを作成しました。
“`sample.py
import datetime
print(datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=9)))
print(datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=-4)))
print(datetime.timezone.utc)
“`以下のコマンドを実行しました。
“`
$ python3 sample.py
UTC+09:00
UTC-04:00
UTC
“`# まとめ
何かの役に立てばと。
Conditionals – CS50 Python
この記事は、米ハーバード大学のCS50 Introduction to Programming with Pythonの **[Week 1 Conditionals](https://cs50.harvard.edu/python/2022/weeks/1/)** のメモです。授業の中で、出てきたコードや情報などをまとめました。現在受講中の方、これから受ける方、復習などにお使いください。
**[Lecture 1 – Conditionals YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=_b6NgY_pMdw)**
**[Visual Studio Code for CS50](https://cs50.dev/)**“`python
> # greater than
>= # greater than or equal to
< # less than <= # less than or equal to == # equal to != # not equal to ``` ## if [if - youtube](https:/
Pythonコードを使用してExcelでウィンドウ枠を固定・解除する方法
Excelの「ウィンドウ枠の固定」機能を使用すると、データセットのサイズに関係なく、特定の行と列をスクロールする際に重要な情報を表示したままにすることができます。ただし、ウィンドウの解除が必要な場合もあります。行と列のウィンドウを解除することで、大規模なデータセットをシームレスにナビゲートし、包括的なデータ分析、編集、書式設定を容易にすることができます。この記事では、Pythonコードを使用して**Excelワークシートでの「ウィンドウ枠の固定・解除」の方法**を紹介します。
– **[Pythonを使用したExcelワークシートでのウィンドウ枠の固定](#pythonを使用したexcelワークシートでのウィンドウ枠の固定)**
– **[Pythonを使用したExcelワークシートでのウィンドウ枠の解除](#pythonを使用したexcelワークシートでのウィンドウ枠の解除)**この記事で使用する方法には、[Spire.XLS for Python](https://www.e-iceblue.com/Download/Spire-XLS-Python.html)が必要です。こ
PG BATTLE 2023 参戦記（ましゅまろ担当）
2023年10月21日（土）に行われた、**企業・学校対抗のプログラミングバトル** [**PG BATTLE 2023**](https://products.sint.co.jp/pg_battle) に参戦しました。
この記事では、**Python 3によるましゅまろ問題の解説**や**大会の結果**を共有します。同じチームのかつおぶし担当の方も参戦記を執筆しているので、こちらの記事も是非読んでください！
https://qiita.com/biprogy-si/items/d78248ac584161471730
## PG BATTLE とは
[**PG BATTLE**](https://products.sint.co.jp/pg_battle)とは「企業・学校対抗プログラミングコンテスト」です。
3人1チームで参加し、3人それぞれに異なる4問の問題を制限時間内に解きプログラムを提出します。
コンテスト終了後にプログラムが採点され、チームの合計点数と解答時間で順位が決まります。## ましゅまろ担当 問題と解答例
下記ページに問題一覧とAtCoder社
Django初心者が見つけた海外勉強サイト
https://www.udemy.com/course/try-django-2-2-python-web-development/learn/lecture/14258814#reviews
こちらのサイトはUdemyのコースとなっております。
時間は4.5時間ほどかかります。
Mecabの付き合い方（Python)
mecab-python3のカナ変換しか使っていない、個人の感想です。
## unidicは入れない
unidicを先に見ます。でも私はunidic_liteの方をよく使います。
“`
def try_import_unidic():
“””Import unidic or unidic-lite if available. Return dicdir.This is specifically for dictionaries installed via pip.
“””
try:
import
