Python3関連のことを調べてみた

FAST API で使うコマンド

## 自分用メモ

### サーバ起動
“`
uvicorn blog.main:app –reload
“`

### ライブラリ　バックアップ
“`
pip freeze > requirements.txt
“`

### Import sort
“`
isort .
“`

### 仮想環境 有効化
“`
source Scripts/activate
“`
### 仮想環境 無効化
“`
deactivate
“`

複数のサイズのアイコンを一括で作成

“`python
from PIL import Image
import sys
import os

argv = sys.argv

def remove_ext(fpath):
d = os.path.dirname(fpath)
fname = os.path.basename(fpath)
ff, ext = os.path.splitext(fname)
prefix = os.path.join(d, ff)
return prefix

def resize_image(input_path):
# 変換するサイズ
sizes = [48, 72, 96, 144, 192]

prefix = remove_ext(input_path)

# 入力画像を開く
with Image.open(input_path) as img:
# 幅と高さが同じであることを確認
if img.width != img.height:

Django 管理ページにログインするまでの手順

## はじめに
Djangoをインストールしてから、管理ページにログインするまでの手順をまとめました。

## 誰のために？
これはDjangoのチュートリアルを終えて、新しく開発を始めたいけど、最初の手順を思い出すのが面倒な人のために書かれています。（requirements.txtの部分に関しては、実際のチュートリアルでは触れられていません）

まだチュートリアルを終えていない人はこちらで一通りDjangoについて学習することをお勧めします。

https://docs.djangoproject.com/ja/5.1/intro/tutorial01/

## 開発環境
Ubuntu 22.04
Python 3.12.5
エディタ VSCode

Ubuntu 22.04には標準でPythonがプリインストールされています。自分の使いたいバージョンを使いたい場合は以下の記事を参考にしてください。

https://qiita.com/murakami77/items/b612734ff209cbb22afb

::: note warn
この場合、標準でインストールされている

フォネティックコードを調べるAPIを作る

こんにちは。Udonです。

最近、APIを自作してみようと考えていて、Flaskを使ってこれを実現することにしてみました。

題材は何にしようかな、ということで、覚えきれていなかったフォネティックコードを使うことにしました。

[NATOフォネティックコード – Wikipedia](https://ja.wikipedia.org/wiki/NATO%E3%83%95%E3%82%A9%E3%83%8D%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89)

## APIの機能

フォネティックコードは、AからZまでのアルファベット各種に対応しています。

というわけで、クエリとしてアルファベットを渡すことで、それに対応するフォネティックコード及びその読み方をjson形式で返す、といった働きのものを作成することとしました。

## 作成手順

### 環境

APIの実現のためには、Flaskを使うことにしました。理由としては、自分がPythonに

pythonはファイルのために、再帰処理を書かなくていいらしい

（この記事は、眠たい私がハイになりつつ書いたため、テンションがおかしいですがお許しください）

このディレクトリの中のファイル、権限とかを全部書き換えたいなあ…
でも再帰処理とかめんどいな〜
とか思っているそこの君！　os.walkを知っているかい！
# os.walkとは
ディレクトリツリーをたどって、すべてのフォルダ、ファイルをなぞることを、for文だけで実装できるようにしてくれる素晴らしいメソッド

# os.walkの引数、戻り値
### 引数
“`top“`
最初のディレクトリ、一番最初になぞることとなる
ここから下のディレクトリ、ファイルをなぞることになる

### 戻り値
“`dirpath“`、“`dirnames“`、“`filenames“`
それぞれ「現在のディレクトリ(topからのパス）」「サブディレクトリ(名前だけ)」「直下ファイル(名前だけ)」となっている

# os.walkの使い方

まず、このようなディレクトリ構造があるとき
“`bash
$tree ./test
./test
├── test1
│ ├── test4
│

FlaskをDocker上で動かしたときにアクセスができない問題

Dockerを用いて、Flaskで作ったアプリを自宅のサーバ上で動かし、常駐させようと考えたが、その際にハマったことについてまとめておく。

## 環境

– Ubuntu 24.04
– Docker 24.0.5
– Flask 3.0.0

## 問題

とりあえず、以下のようなDocker関連のファイルを作成した。

“`Dockerfile
# Dockerfile
FROM python:3.10.5-alpine3.16
WORKDIR /usr/src/app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install –no-cache-dir -r requirements.txt
“`

“`yaml
# docker-compose.yml
version: ‘3.8’
services:
app:
build: .
ports:
– “5000:5000”
volumes:
– ./app:/u

VPSをAPIサーバにして、Flutterアプリを作った話

# 概要
以前からVPSを契約していて活用していなかったので、今回は、VPSをAPIサーバとして、Flutterアプリを作りました。(アプリの内容は、chatgptで作成したナンバーズ3の当選番号予測プログラムであり、正確性が保証されていないためメインでは触れません。)
システム全体の構成から、触れたいところのみ詳細に書こうと思います。

### システム全体の構成
– クライアント：Flutter
– APIサーバ：ubuntu
– DB：Neon(Postgresql)
– API：Python3(FastAPI)
一応全体の構成図も載せておきます。

### DBについて
APIサーバについては契約していましたが、DBをどうしようと無料のものを探していたところ、[Neon](https://neon.tech)を見つけました。最初はHeroku

特定ディレクトリしたのエクセルファイル全体で検索したい時のメモ

# このドキュメントどこにあるの？

データ仕様とかがエクセルで定義されている場合があるんですがGrepでは難しいですよね。
もちろん、excelファイル自体はzipなので解凍してXMLをgrepすれば…できなくはないのですが整形済みで結果を見たいですので今回はやめておきました。
また、VBA使ってマクロでできるのですが、マクロ形式の拡張子のファイル作ったり結構面倒くさいのでこの方法も却下です。
ということで、いつものコマンドからサクッと検索できる方が良いと思うので作ってみました。

## ソースコード

“`requirements.txt
openpyxl
pandas
“`

“`grep_excel.py
import os
import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook
import sys

def grep_excel(folder_path, search_word):
“””
指定ディレクトリの以下のEXCELファイルを再帰的に検索する
:param folder_path:

[自分用] X API(Basic)でハッシュタグ付きの投稿リストを取得（投稿言語指定）[Python3]

自分用：言語指定込み（en, ja, 無指定）でハッシュタグ付きの投稿を取得。
ランダムに近くするように、1日をN（24の約数）分割して、その中で取得時間幅（1分）を生成。

動くことは確認したがコードの適切性は入念に検証していない。あと改行が適当すぎる。

事前に開発者プラットフォーム
https://developer.x.com/
でログインして、APP作成＆プロジェクト作成を済ませる

“`
import random
import requests

# 日付系。calenderなどはルーティーン処理したかったので追加した
import datetime
from time import sleep
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import calendar

# 保存用
# import csv
import json

import tweepy
“`

“`
# Twitter Developer Platformの使いたいAPPのページから取得する
API_Key = ”
A

Python基礎（除算、__doc__、argparse、random）

## 自己紹介
– Python独学歴2年目です（実務ではほぼ使っておりません）
– 普段の業務
– SQL
– PL/SQL
– BIツール
– Pythonを選んだ理由
– とある理由でWeb上からデータを取得したかった
– 比較的簡単
– 名前がかっこいい
## 本題
とりあえず資格いっとくかという勢いでPython基礎認定試験の勉強始めました(2024/09/02)
なんですが、2~3割くらい明確な答えがわからず正解or不正解しているのがあるので復習

ちゃちゃっと行きます。

***
### 徐算について
– Pythonでは「/」を使った除算は浮動小数点になる
“`python
addition = 2 + 5
subtraction = 7 – 5
multiplication = 2 * 5
division = 10 / 2
division2 = 10 // 2 # 「//」を使う

print(addition)
print(subtraction)
print(multiplication)
print(division)
print(

Google Colaboratoryの印刷(PDF化)

# はじめに
Colarboratoryの印刷（PDF化）ができないというお話を聞いたので、対処法を考えました。

# 要約
ColabをブラウザでPDF化しようとしてもできない（はず）
一度HTMLに変換してからPDF化しましょう！
変換には添付のColabノートブックが便利です！

# お断り
Colabを用いたPython初心者用講義に寄せられた質問への回答のため、最も簡単な手法優先で紹介します。
せっかくなのでColab上でPythonを実行しよう！といったノリです。

別の手法があればご教示願います。
（オンラインツールによるIpynb to PDFも試しましたが、日本語非対応のせいかうまく変換されなかったので使っていません。）

Pythonコードの生成には生成AIを一部使用しています。
動作確認は十分にしたつもりですが、誤りがあれば大変申し訳ありません。

# 動作環境
Apple M1
MAC OS Sonoma バージョン14.1.2（23B92）
Google Chrome バージョン: 128.0.6613.120（Official Build） （arm64）

PythonでAtCoder（ABC368D問題）解いてみた

# はじめに
問題は[こちら](https://atcoder.jp/contests/abc368/tasks)
初心者（灰色〜茶色）向けです。
# 伝えたいこと
Pythonで再帰を使うときは、
– PyPyを使わない！
– pypyjitライブラリが必要！
“`python
import pypyjit
pypyjit.set_param(‘max_unroll_recursion=-1’)
“`
# D – Minimum Steiner Tree
https://atcoder.jp/contests/abc368/tasks/abc368_d
## 考え方
### 大枠の方針
指定された頂点たち（$V_1,…,V_k$)を一つ固定します。（ここでは$V_1$とします。）
不要な頂点を削除していき、求めたい状況の木になるのは、$V_1$を根とした時、葉が全て$V_1,…,V_k$たちのみで構成されているときです。[^1]
これは、各ノードについて、子孫ノードに$V_1,…,V_k$が存在しなければそのノードを取り除いていき、残っ

Pythonで実装されたCOBOLインタープリタのご紹介

## はじめに

プログラミングをしていると、「この機能はどう動作するのだろう？」と気になることがよくあります。そんな時、まずはWebで検索して機能を確認し、さらに簡単なプログラムを書いて動作を確認することが一般的です。

Ruby、Java、Pythonならば、コードを書いて即実行できるので、試してみることに抵抗がありません。C++も、Visual Studioなどを使用すれば比較的簡単に試すことができますね。

しかし、COBOLはどうでしょうか？

手軽に動かせるCOBOL環境はなかなか見つかりません。もちろん、OpenCOBOLなどをセットアップすれば動作させることは可能ですが、そのセットアップには時間と労力がかかり、誰でも簡単に扱えるとは言い難いです。

そこで、「ないなら作ってしまおう」と考え、開発したのがインタープリタ型COBOL「Smart Interpreter Training COBOL」(以下 SIT COBOL)です。

![Black Beauty Makeup YouTube Thumbnail.png](https://qiita-image-stor

python tkinter スライダーとスピンボックスの値連携

python tkinter スライダーとスピンボックスの値連携

spinboxの値は　spinbox1.get()　で取得する

scale1の値は var_scale 変数を用意しておき、
tk.scale1 = ttk.Scale で　variable=　のオプションで設定する

self.var_scale1 = tk.IntVar(self.root)
self.scale1 = tk.Scale(self.frame03, from_=0, to=255, orient=tk.HORIZONTAL, resolution=1, variable=self.var_scale_1, length=200, showvalue=False, command=self.func_scale_1_scrolled) # resolution=ステップ値, length=GUIフォームのサイズ：横幅 label=記述なしでラベル表示しない、showvalue=Falseで値表示させない

“`
import tkinter as tk
from tkinter import

Pythonデコレータ入門

**Python** のデコレータは、関数やメソッドの振る舞いを変更するために使用される特殊な機能です。
`デコレータ`は、関数を引数として受け取り、新しい関数を返す関数です。
`デコレータ`は、`@`記号を使用して簡単に適用することができます。

デコレータの例
例えば、次のようなデコレータがあります。

“`python
def my_decorator(func):
def wrapper():
print(“Something is happening before the function is called.”)
func()
print(“Something is happening after the function is called.”)
return wrapper
“`

このデコレータは、`my_decorator`という名前の関数で定義されています。
この関数は、`func`という名前の引数を受け取り、新しい関数`wrapper`を返します。`wrapper`関数は、`func`が呼び出

AWS CDKでカスタムIAMポリシーを作成する

## 目的
AWS CodeCommitのカスタマーマネージドポリシーを参考に、AWS CDKで個人開発した内容を記事とします。

下記を満たす実装を目指します。
* 指定した IP アドレス範囲から接続するユーザーにリポジトリへのアクセスを許可する
* ブランチに対するアクションを許可または拒否する

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/codecommit/latest/userguide/customer-managed-policies.html

## 何をつくるか
CodeCommitを利用可能な2つのユーザグループを作成し、下記制限を満たすカスタムIAMポリシーをアタッチします。
* 管理ユーザグループ：
* CodeCommitに対するFullAccess権限をもつが下記を制限する
* 接続元のIPアドレスを制限
* 一般ユーザグループ：
* CodeCommitに対するPowerUser権限をもつが下記を制限する
* 接続元のIPアドレスを制限
* MASTERブランチへ

文字列中に同じ文字が並んでいたら1文字にまとめたい

文字列中に同じ文字が並んでいたら1文字にまとめたい場合、Rubyでは`String#squeeze`を利用します。

“`ruby
p “112233445566778899”.squeeze
#=> “123456789”
“`

Python3で、同じことを実現するにはどうすればよいでしょうか?

まず`itertools.groupby`を利用する方法があります。

“`python
import itertools
s = “112233445566778899”
t = ”.join(c for c, _ in itertools.groupby(s))
print(t)
#=> ‘123456789’
“`

内包表記の代わりに`operator.itemgetter`を利用することもできます。

“`python
import itertools, operator
s = “112233445566778899”
t = ”.join(map(operator.itemgetter(0), itertools.groupby(s)))
print(t)

プログラミング初心者が最難関問題をAIに解いてもらった【村人の友好関係 (paizaランク S 相当)】

# はじめに
プログラミング初心者がpaizaラーニングの最難関問題をAIに解いてもらった結果と、実装されたコードについてのメモをまとめた記事です。
詳しいことはあまり分からないのでコメントなどで私の知識を補ってくださる方はぜひコメントをお願いします。
# 問題内容
以下を参照
[【殿堂入りキャンペーン】村人の友好関係 (paizaランク S 相当)](https://paiza.jp/works/mondai/s_rank_skillcheck_archive/group_popularity)
# 使用したAI
ChatGPT (無料版) GPT-4o
# AIが実装したコード
import sys
input = sys.stdin.read
data = input().splitlines()

# 入力をパース
N, M, Q = map(int, data[0].split())
friendship = [[0] * (N + 1) for _ in range(N + 1)]

# 友好度情報の格納
fo

島探し (paizaランク S 相当)：

[島探し (paizaランク S 相当)](https://paiza.jp/works/mondai/s_rank_skillcheck_sample/search-island)

https://paiza.jp/works/mondai/s_rank_skillcheck_sample/search-island

## 背景
列の数がM、行の数がNの表があります。表の各マスは白か黒で塗られています。
黒で塗られたマスが上下左右で隣接している時、その黒マスの塊をまとめて「島」と呼びます。
例えば、以下のような4列×5行の表（M=4、N=5）があった場合
この表には以下の(1)～(3)のように3つの島が存在します。

![スクリーンショット 2024-08-29 6.26.51.png](ht

Pythonでスクレイピングをしてみよう

## はじめに
こんにちは、らっじです

今回は、Pythonでスクレイピングする方法を解説します

## 環境
以下の環境で実行してます

– Ubuntu 24.04 LTS x86_64 (Proxmox)
– Python 3.12.3 venv
– beautifulsoup4 4.12.3
– requests 2.32.3

beautifulsoup4とrequestsはpipでインストールしています

## スクレイピングとは
WebページはHTMLで書かれていて、それを解析して必要な情報を抜き出すことをスクレイピングといいます

:::note warn
スクレイピングをしまくるとサーバーに負荷がかかったりするので、スクレイピングを禁止しているサイトもあります
:::

スクレイピングの手法は大きく分けて、

1. HTTPリクエストを送り、返ってきたレスポンスのHTMLを解析する
2. ブラウザをスクリプトで操作して情報を取り出す

という2種類がありますが、今回は1のほうをやります

(2のほうはSeleniumというライブラリでできるので興味があったら調べてみ