Python3関連のことを調べてみた

RaspberryPiを使って入退室管理システム作ってみた！

# 概要
私が所属している研究室は人が少ない！
これではきっと研究も余り進んでいないはずだ！！（偏見）
ということで、何かと便利な入退室管理システムを作ってみたら以外と面白かったのでそれについて触れていきたいと思います。

# 環境
– Ubuntu 22.04 LTS
– Raspberry Pi 4 Model B
– RC-S380/S
– Python 3.10.12

# 準備
1. NFC/FeliCaリーダーをUSBでRasPiに接続
1. 端末で`lsusb`を打ち込んで下記が出力されれば認識完了！

“`
Bus 001 Device 003: ID 054c:06c1 Sony Corp. RC-S380/S
“`

1. nfcpyをインストール

“`
$ pip install -U nfcpy
“`

## 学生証を中身を見てみる
以下が学生証の中身を見るコードになります。
“`python:dump.py
import nfc

def on_connect(tag):
print(tag)

Streamlitの環境でPython3勉強の記録

StreamlitのPython3を勉強して自分用としてメモを残す

1. 環境設定
Python3 と Streamlit の環境を整える手順を説明する。
今回のOSはWindows11とする。

* Python3のインストール（未インストールの場合）
・リンク：https://www.python.org/downloads/
・もしくは、Windows11の既存アプリ：Mincrosoft storeでPython3ダウンロード
* 環境変数を設定する。
・リンクからダウンロードした場合は、環境変数に設定する必要がある。
・Mincrosoft storeでダウンロードした場合は省く
* コマンドプロンプトを起動しPython3のバージョンを確認
“`
python -V
//Python 3.1x.xが出れば環境設定完了
“`
* 必要なパッケージのインストール
以下のコマンドを実行する。
“`

データ拡張

## はじめに
前回の記事で、事前学習モデルについてある程度の動きを確認することができました。これからAIに教師データを学習させて画像認識を体感してみたいと思います。モデルも事前学習モデルではなく、独自でモデルを作成してみたいと思います。
具体的にやりたいことはお酒の画像をAIに学習させて、それがどのジャンルのお酒なのかを判別するプログラムを作りたいと思っています。AIにデータ学習させるため、お酒データ（教師データ）を大量に準備する必要があるのですが、用意できたのは7つのジャンルに分類されたお酒画像が50枚ずつで学習データが全く足りません。
そこでまずはデータ拡張を行い、データを水増ししようと思います。

## データ拡張方法
データ拡張方法としてはいろいろな方法があると思いますが、今回は以下の方法を使います。
* 画像の反転
![1719312498021_trans.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3750854/d51cfaea-9268-55cb-58e4-793954d9067d

A/Bテストで必要なサンプル数を見積もる方法【帰無仮説、検出力、有意水準】

## はじめに

新しい施策が効果的かどうか知りたいとする。
オンラインでのA/Bテストは最も効果的な方法の一つだ。

どのような施策でテストを行うか、また得られた結果をどのように分析するかは当然大事である。
そしてつい軽視されがちであるが、実験前に**必要なサンプル数を見積もる**のも同じくらい大事だ。
サンプル数が少なすぎると本来見たい効果が見れないかもしれない。
一方で工数やコスト、リスクの観点からサンプル数をとにかく増やせばいいというものではない。

ここではコンバージョンするかしないか？に絞ったよくあるケースについて、必要なサンプル数を見積もる方法について考えてみよう

# おおよその計算式

有意水準5%、検出力80%の場合、A/Bテストに必要なサンプル数nは以下の式で見積もることができる。
（有意水準、検出力の説明については後述）

“`math
\begin{aligned}
n&\sim\frac{8({\sigma_T}^2 + {\sigma_C}^2)}{\delta^2}\\
&=\frac{16\sigma^2}{\delta^2}\\
\end{al

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