Python3関連のことを調べてみた

Python 3 エンジニア認定実践試験対策 (2)

Pythonを数年使ってきて、改めて知識の整理と最新仕様のキャッチアップのために Python 3 エンジニア認定実践試験を受験しようと思い、私的に作成した資料から簡易版を作成しました。
最後に練習問題を設けましたので、解説を読んだら記憶定着のために練習問題へチャレンジしてください。最後に答えを掲載しています。

# Python パッケージバージョンの統一管理

## 1. requirements.txtとは？
`requirements.txt`は、異なる環境（開発環境や本番環境など）で同じパッケージバージョンに統一するために使用するファイルです。
– 環境ごとに異なるバージョンを使うと、不具合が発生することがあります
– このファイルを使うことで、パッケージのバージョンを統一できます

## 2. requirements.txtの作成
### 自動作成
“`bash
pip freeze > requirements.txt # 現在の環境のパッケージとバージョンを一覧にしたファイルを作成
“`

## 3. requirements.txtの書式
– コメントは `#

Python 101: プログラミング初心者が知っておくべき5つの重要な概念

### Python 101: プログラミング初心者が知っておくべき5つの重要な概念

Pythonは初心者から上級者まで幅広いレベルで人気のあるプログラミング言語ですが、効率的に学ぶためには基礎となるいくつかの重要な概念を理解する必要があります。この記事では、Python初心者や中級者が特にミスしやすい、押さえておくべき5つの重要な概念を解説します。

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### 目次
1. イントロダクション
2. ミュータブルとイミュータブル
3. リスト内包表記
4. 引数とパラメータ
5. `__name__ == “__main__”`の使い方
6. GIL（グローバルインタプリターロック）
7. まとめ
8. 参考文献

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## 1. イントロダクション

Pythonで効率よくコードを書くためには、特定の基本概念を理解しておく必要があります。特にプロダクションコードを読んだり、自分でコードを再現する場面では、理解度が鍵となります。ここでは、開発者がPythonコードを自在に読み書きし、他の開発者とも共有できるようになるための基礎を解説していきます。

## 2. ミュータ

Python 101: 知っておくべき10の重要な概念

### Python 101: 知っておくべき10の重要な概念

Pythonの基礎を学ぶ上で、押さえておくべき重要な概念を10個にまとめました。これらの概念を理解することで、Pythonプログラムの効率的なコード作成や読み取りが可能になります。

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### 目次
1. はじめに
2. ファイル作成と変数の定義
3. データ型の基本
4. 型アノテーション
5. 定数の使い方
6. 関数の定義とパラメータ
7. クラスの基本
8. メソッドとselfの使い方
9. Dunderメソッドの活用
10. まとめと参考文献

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## 1. はじめに

Pythonは初心者から上級者まで幅広く使われるプログラミング言語です。本記事では、Pythonプログラムを始めるために知っておくべき10の基本概念を解説します。

## 2. ファイル作成と変数の定義

– Pythonファイルは、`.py`拡張子を付けて作成し、Pythonインタプリタで実行されます。
– 変数は、`変数名 = 値` の形で定義され、再利用が容易です。たとえば、`name = “Bob”`、`age = 20

Pythonで時短開発！コーディングを加速するシンプルなテクニック

## はじめに
忙しいエンジニアにとって、開発効率を上げることは重要です。本記事では、Pythonでの開発を加速するための時短テクニックを紹介します。これらのテクニックは、日々の作業を少しずつ効率化してくれるので、ぜひ参考にしてみてください。

## 1. ワンライナーで処理を完結させる

Pythonはシンプルな構文を使って、1行で多くの処理を実行できます。以下は、特に便利なワンライナーの例です。

### 例1: リスト内包表記でリストを生成
“`python
squares = [x**2 for x in range(10)]
# 出力: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
“`

### 例2: if 文を含むワンライナー
“`python
even_numbers = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]
# 出力: [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
“`

## 2. `enumerate`でループ時のインデックスも取得

ループ内でインデックスが必要な

【python3】 Excelの表データをPowerPointの表に転記するツール

# はじめに
Excelの表のデータを、PowerPointの表のデータに転記する自動化ツールをpythonで実装しました

## 転記元のExcelの表
今回転記する表は以下の通りです。


## 転記前のPowerPointの表


## 実装したソースコード
実装したソースコードは下記のとおりです。

“`python
#################################################
# Excelからpowerpointの表にデータコピーテ

Google ColabでPythonのバージョンを変更する

## きっかけ
GoogleColabにインストールされているPythonのバージョンでは動かないライブラリを扱いたかったから。

## 変更方法
以下を実行することで任意のバージョンのPython(以下の例ではPython3.7)をGoogleColabにインストールできる。

“`bash
!sudo add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa
!sudo apt-get -y update
!sudo apt-get -y install python3.7
!sudo apt-get -y install python3.7-dev
!sudo apt-get -y install python3-pip
!sudo apt-get -y install python3.7-distutils

!python3.7 -m pip install –upgrade setuptools
!python3.7 -m pip install –upgrade pip
!python3.7 -m pip install –upgrade

【python3】辞書のkeyをソートして辞書のkeyを昇順に表示する

# はじめに
辞書のkeyを昇順で並び替える問題に取り込みました

## 問題
>n人の野球選手の名前が背番号と一緒に入力されます。
>各選手の背番号と名前を、背番号の数字の小さい順に並び替えて出力してください。
>ただし、同じ背番号の選手は存在しないものとします。

という問題です。

## 実装したコード
実装したコードは下記の通りです

“`python3
# 数値入力
n = int(input())
# Dictionaryの定義
dict1 = {}
# listの定義
list1 = []
# 標準入力からdict1にkeyとvalueを入れる
for i in range(n):
key,value = input().split(‘ ‘)
dict1[key] = value
# dict1のkeyをlist1に入れる
for number in dict1.keys():
list1.append(int(number))
# list1を昇順に並び替える
list1.sort()

print(“—-結果—-“)
# listの要

Python学習者向けおすすめリソース一覧

# Python学習者向けおすすめリソース一覧

Pythonは現在、最も人気のあるプログラミング言語の一つであり、初学者から上級者まで幅広いリソースが提供されています。本記事では、Pythonの学習に役立つ主なリソースやコースについて、カテゴリー別に紹介します。初心者から上級者まで、さまざまなレベルの学習者が自分のペースで学べる内容をまとめていますので、ぜひご活用ください。

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## 目次

1. オンラインコース
2. 無料のオンラインリソース
3. 書籍
4. インタラクティブな学習サイト
5. 大学のMOOC
6. YouTube動画
7. コミュニティリソース
8. まとめ

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## 1. オンラインコース

Pythonの基礎から応用まで、さまざまなオンラインコースが提供されています。人気のプラットフォームでは、コース内容やレベルも豊富に揃っており、自分の目的に合った学習が可能です。

– **Coursera**: 名門大学や企業と提携し、Pythonの基礎から高度な応用までカバーしたコースが揃っています。
– **Udemy**: 価格が手頃で、多くのユ

MatplotlibにおけるAxesオブジェクトの使い方とカスタマイズ方法

# MatplotlibにおけるAxesオブジェクトの使い方とカスタマイズ方法

MatplotlibはPythonのデータ可視化ライブラリとして広く使われており、データを視覚的に表現するための多彩な機能が備わっています。その中でも**Axesオブジェクト**は、グラフを描画する際に中心的な役割を担います。この記事では、Axesオブジェクトの主要な使い方とカスタマイズ方法について、初心者にもわかりやすく説明します。この記事を読むことで、MatplotlibのAxesオブジェクトを用いたグラフ作成とそのカスタマイズ方法を習得できます。

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## 目次

1. Axesオブジェクトの作成
2. データのプロット
3. 軸ラベルとタイトルの設定
4. 凡例の追加
5. グリッドの表示
6. 軸の範囲設定
7. 目盛りの設定
8. 複数のプロットの重ね合わせ
9. テキストの追加
10. スタイルの設定
11. 対数スケールの設定

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## 1. Axesオブジェクトの作成

Matplotlibでグラフを描画するには、まずAxesオブジェクトを作成する必要があります。これは`

【練習用】駆け出し未経験データサイエンティストの初投稿

## 内容
会社で技術共有の機会があり、それでqiitaに手を付けてみた。
やってみたは良いものの、アウトプットできるものが特にない。。。
何か思いつきたり試したいことがあり次第追記。

AI技術を中心にやっていきたい。

Ｐython 不動産ライブラリAPIを使ってみる コーディング編

行動変容アプリのコーディング編を書いていく。⇒ 前回の記事はこちら

目次
1.UIの作成
2.APIリクエストの作成
3.ディレクトリ構造の確認
4.次回（デプロイ編）

1.UIの作成
–
まず初めにUIについて考える。
UIとは、画面のボタンや文字などの操作部分であり、ユーザーが直感的に使いやすいものである必要がある。
不動産取引情報にAPIリクエストを送るために、以下のデータをユーザーから入力が必要。

【必要なユーザー入力】
・都道府県名
・市町村名
・検索したい取引年度

上記の3つのユーザー入力に必要な入力フィールドと、検索ボタンを1つ設置したシンプルなUIを考える。

“`python:main.py
import streamlit as st
from src.send_api import connect_api
from src.pref_data import pref_id, change_index

# フッターの

Google Gemini APIを利用したPythonプログラムを開始

## はじめ
Google Gemini APIの生成AIを利用して、Pythonでプログラミングを始める手順を紹介する。

## 環境準備
* 前提
* Pythonインストール済み

1. 下記のコマンドでGemini API SDKをインストールする
“`
pip install -q -U google-generativeai
“`

1. Gemini APIキーを設定する
1. [APIキー取得リンク](https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=ja)でAPIキーを取得する
* 必要なもの
* Googleアカウント
* 注意事項
* API キーを共有したり公開コードに埋め込んだりしないでください

1. 下記コマンドでAPIキーを設定する
“`
export API_KEY=
“`
※``を生成されたAPIキーを置換する

## Gem

Python 不動産情報ライブラリAPIを使ってみる 機能検討編

私は不動産が大好きである。
日本では空き家問題が取りざたされているが、なぜ空き家を放置してしまうのだろうか。
空き家を持て余している方の大半以上が、「相続」ではないだろうか。
そしてなぜ放置してしまうのかと考えた時に、「面倒だから」という理由はよく聞こえてくるが、本当にそうだろうか・・・
それは「空き家に価値はないから売れない」という思い込みではないだろうか。
よく「その空き家いくらで売れるかチェック」みたいなものを見かけるが、それよりも取引実績に基づいたデータを見る方が説得力があるという仮説の下、「空き家流通促進ツール」としてのアプリを考えてみる。

目次

1.API操作説明
2.目的に応じたAPIの選定
3.フレームワークの選定（GPT調べ）
4.選定理由と次回記事

1.API操作説明
–
不動産情報ライブラリでは、Webサービスや研究開発等にご活用いただくため、不動産取引価格情報や地価公示・地価調査、国土数値情報等のデータを公開APIとして提供している。
HTTPリクエストヘ

Tkinter と pygame の構文比較

「[Pythonでつくるゲーム開発入門講座]()（[廣瀬豪]()）」という本で、Tkinterとpygameの両方を使って混乱したので、整理した記事です。

### ウィンドウを作成する
– **tkinter**
“` python
screen = tkinter.Tk()
“`
– **pygame**
“` python
pygame.init()
“`

### ウィンドウにタイトルを設定する
– **tkinter**
“` python
root.title(“～”)
“`
– **pygame**
“` python
pygame.display.set_caption(“～”)
“`

### ウィンドウサイズを設定する
– **tkinter**
“` python
root.geometry(f”{800}x{600}”)
“`
– **pygam

Pandasを使ったChatGPTトレーニングデータの可視化方法

# Pandasを使ったChatGPTトレーニングデータの可視化方法

機械学習モデルであるChatGPTをトレーニングする際には、大量のテキストデータを分析し、データの特徴や分布を視覚的に理解することが重要です。PandasとMatplotlib、Seabornなどのライブラリを活用することで、データの分布や相関、傾向を簡単に可視化できます。本記事では、具体的な可視化手法を順を追って解説します。

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## 目次

1. データの読み込みと準備
2. 基本的な統計情報の可視化
3. カテゴリカルデータの分布を可視化
4. 数値データの分布を可視化
5. 相関関係の可視化
6. 時系列データの可視化
7. テキストデータの可視化（単語頻度など）
8. 散布図（2つの数値変数の関係）
9. ボックスプロット（カテゴリ別の数値分布）

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## 1. データの読み込みと準備

まず、Pandasを使用してChatGPTのトレーニングデータを読み込みます。データ形式がCSVやJSONの場合、それぞれに適した方法で読み込みます。

“`python
import pandas a

Python入門ブログ：assert文を使ったデバッグ手法

## Python入門ブログ：assert文を使ったデバッグ手法

### 目次

1. **はじめに**
– 本記事の目的とゴール
2. **assert文の基本的な使い方**
– 基本構文と使い方
– 簡単な例
3. **assert文を活用する場面**
– 値の検証
– 型の確認
– リストや辞書の要素確認
– 関数の前提条件チェック
– 戻り値の確認
– 複数条件の確認
4. **実際のコード例と説明**
– 具体例で理解を深める
5. **まとめ**
– assert文の重要性と使用時の注意点
6. **参考文献**

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### 1. はじめに

この記事では、Python初心者向けにデバッグに役立つ`assert`文の使い方を解説します。`assert`文はプログラムが意図通りに動作しているか確認するために使われるもので、主にデバッグ目的で使用されます。この記事のゴールは、`assert`文の使い方を理解し、基本的なデバッグが自分で行えるようになることです。

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### 2. assert文の

Pythonデバッグ記事: 労働時間に応じた柔軟な休憩時間計算の実装方法

## Pythonデバッグ記事: 労働時間に応じた柔軟な休憩時間計算の実装方法

### 目次

1. **はじめに**
– 記事の目的
– ゴールと学習成果
2. **休憩時間の段階的設定と実装**
– 休憩時間計算関数の実装
3. **エラーチェックの強化**
– assert文を使った計算結果の検証
4. **デバッグ用ログの導入**
– loggingモジュールを活用したデバッグ
5. **単体テストの追加**
– unittestを用いたテストの実装
6. **まとめ**
– コードの堅牢性と信頼性の向上
7. **参考文献**

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### 1. はじめに

本記事では、労働時間に応じた休憩時間の自動計算をPythonで実装する方法を解説します。具体的には、労働時間に応じて段階的に休憩時間を設定し、エラーチェックやデバッグ機能、単体テストを追加することで、コードの堅牢性と信頼性を向上させます。この記事のゴールは、休憩時間の複雑な計算ロジックを学び、正確な労働時間の記録を行えるようになることです。

—

### 2. 休憩

VSCode拡張機能flake8でE501が邪魔だと感じたらすること

## 前置き

はいどうも、たねだです。
ご無沙汰になりました。
プログラミング自体は続けているものの
いかんせんこういう発信の継続が苦手です。

早速本題ですが、当方プログラミング初心者です。
PythonをメインにVSCodeでプログラミングをしており、
フォーマッターとしてflake8を採用しています。

きれいなコードを書くという意味で非常に有用なフォーマッターですが、
割とどうでもいいことなのにエラーが頻発して地味に邪魔。

その名も`E501`。

`line too long (n > 79 characters)`というやつですね。
調べ方が悪くてなかなか対処法が見つからなかったので放置していたのですが、
やっぱり邪魔だなと思いましてこの度片っ端から試しました。
## 対処法
結論から言いますと
設定からflake8のArgsに`–ignore=E501`を入力すればいいだけ！

なんですけども、
それだけだと味気ないですので以下具体的な方法と
ちょっとしたTipsを残しておきます。

### 対処方法
まずはflake8の設定に入ります。

【断念】プロ野球で応援歌をライブ表示アプリを作ろうとした話

# はじめに
野球観戦が趣味で普段からドームに通っている私
外野席から声出し応援するの本当に楽しいんです。

そんなある日ふとアイデアが浮かんだのです

今打席に立ってる選手の応援歌を表示するアプリあったら便利なんじゃ？

そこから始まる怒涛の３ヶ月と挫折をここに記そうと思います！！

# どんなアプリ？
試合中、打席に立っている選手の情報をライブ表示できるものになります。
球場によってはホームの選手のみ表示してくれるチームも最近は増えてきていますが、ビジターチームやバックスクリーンの画面レイアウト上難しいところもあります。
構想当時は、これ結構需要あるんじゃないか？と思いました。

サンプル画面

主に以下の情報を表示させるようにしています。

・スコア
・選手名
・応援歌
・打撃成

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【Python】Webスクレイピングで重要なニュース記事をピックアップする

## 概要
Pythonを用いてNHKオンラインニュースから重要な時事ニュースと科学記事を取得し、タイトルとURLをcsvに保存する。

当初は、requests及びBeautiful Soupを利用してスクレイピングをする予定であったが、対象サイトがjavascriptを使用して動的にデータを表示していたため、seleniumを利用することにした。

## 全体のコード

“`scraping.py
import csv
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

def fetch_news(url, news_category, css_selector, css_selector_url, count):
# ドライバーの設定
driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install())

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