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2021年10月に日本語化されたことを機にNotionというアプリ使い始めました。さまざまな利用用途の中で、タスク管理を目的使い始めた際に、繰り返しタスクを登録する機能がNotionにはなく、非常に不便だと感じました。今回は、Notionをより上手に活用するために、繰り返しタスクを登録するプログラムを作成したので、その紹介をしたいと思います。 記事のポイント Notionでタスク管理を始めたが、繰り返しタスクを毎回作るのが大変 NotionAPIを使って繰り返しタスクを自動作成 Notionに不満を感じた繰り返しタスク登録機能がない点 タスク管理の目的は効率的にタスクを消化すること 繰り返しタスクの自動登録ができる外部サービス 繰り返しタスク自動登録のプログラムの説明 処理概要 事前準備① - 繰り返しタスクページとタスク管理ページの準備 繰り返しタスクページの画面項目 タスク管理ページの
Notion API Python SDK とりあえず試したのでメモです。 以下Notion SDKの公式リポジトリが詳しいです。 Notion側 以下でインテグレーションを作成します。 以下の通りでOKです。 インテグレーションを作成すると、トークンを取得できます。取得したら、環境変数に設定しておきましょう。 制御したいページの右上の…をクリックして「+コネクトの追加」で先ほどのインテグレーションを設定しましょう。 続いて、NotionのDB(データベース)を作成してNOTION DB TOKENを取得します。取得するには、DBの以下ビューのリンクのコピーをクリックするだけです。リンクの以下のxxxxx部分がNOTION_DB_TOKENです。
1.はじめに この記事は、PythonからNotion APIを呼び出す方法についてまとめた記事です 使用するまでの設定方法に加え、データベースを読み書きする方法について具体例を紹介します 2.設定 2-1. Integrationの作成 まずは、Integrationを作成します。このステップに関しては、以下の記事で詳しく紹介されています https://tektektech.com/notion-api/#Notionintegration 今回は"Test API"という名前のIntegrationを作成しました IntegrationのTokenを控えておきます PythonからIntegrationを使用できるように、環境変数 NOTION_TOKEN としてIntegrationのTokenを.bash_profileなどに記載します 2-2. Notionページの作成 Not
こんばんは、本日はPythonでNotionを操作する方法について解説します。 私も普段からNotionはかなり利用しており、蓄積した大量のデータを再利用したいと思い少し触ってました。 Notion公式ではTypeScript版のSDKは公開されていますが、Python版は公式からありませんでしたので、有志の方が公式TypeScriptを元にPython版SDKを作成してくれています。 以下です👋 https://github.com/ramnes/notion-sdk-py 辞書的に使えるに記事を作成しますので、是非いいねや保存お願いします!! 基本的に以下を組み合わせることで何でも作れると思います! 前提条件 インテグレーションの作成 NotionAPIを利用するために、以下のサイトにアクセスしてインテグレーション新規作成をします。 https://www.notion.so/my-
WordPressが人気のコンテンツ管理システム(CMS)となり得た経緯には、そのアプリケーションプログラミングインターフェース(API)が少なからず影響しています。WordPress REST APIにより、WordPressとさまざまな言語で書かれた他のアプリケーションとのやり取りが可能になります。 Pythonは拡張性の高いプログラミング言語です。その用途は多岐にわたり、構文は人間にとって読みやすいものとなっています。この特徴から、WordPressのコンテンツを遠隔管理するのに便利な選択肢です。 アプリケーションでのWordPress REST APIの使用例と、それのサポートにどのようにPythonが使えるのかイメージできるように、簡単な例をご紹介します。例えば以下の通りです。 テンプレートを使うことで、生データを(書式を整えたかたちで)投稿に素早く変換 DjangoとPytho
やりたいこと Docker+Python環境でGoogleドライブへアクセスすること 前準備 今回、GoogleドライブへのアクセスにはPyDrive2を利用した。PyDrive2は、Google Drive APIのPython Wrapper。開発が止まっているPyDriveをforkして作られており、現在進行形でメンテナンスされている。 参考:PyDrive2 · PyPI FROM python:3.8.2 ENV HOME /home WORKDIR $HOME RUN apt-get update && apt-get upgrade -y RUN pip install --upgrade pip \ && pip install PyDrive2
競馬でデータ分析をしていくためにまず必要となるのがデータの取得。 今回はPythonでオッズの取得をやってみた。 Playwright データの取得はいろいろ考えられて、Web APIが使えればそれが一番早いんだけど、残念ながら使えなさそう (公式でJRA-VANというのはあって、Web APIもあるっぽいんだけど、macだと動くか怪しい・・・)。 そこでスクレイピングでWebサイトから情報をとってくることにした。 オッズはJRA公式サイトから取得できて、一応スクレイピングは禁止されてないようだった (robots.txtでDisallowが空で、規約にも禁止の文言は見当たらない)。 もちろん、過度なアクセスは避けるべきだけど。 Pythonでスクレイピングする場合、SeleniumやPlaywrightを使うことが考えられて、今回はPlaywrightを使うことにした: Playwrig
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル(LLMs)を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
はじめに Python だけでクロスプラットフォームなアプリを作ることが出来る、Flet というフレームワークについての記事です。 Pythonだけで次のようなWeb・デスクトップに両対応したアプリを作ることが出来ます。 Flet の概要 Flet は Flutter をベースにしています。主に以下のような特徴があります。 From idea to app in minutes 「素早くGUIアプリを作成出来る」ことが、Fletの主なセールスポイントのようです。 Simple Architecture JSフロントエンドやRestAPIを書くこと無く、PythonだけでSPAを作る事が出来ます。 Batteries included Batteries Included は、Pythonの設計思想のようです。電池が付属している、つまりそのままでもすぐに動かせることを指します。 Powere
今話題の ChatGPT を Python でいい感じに使ってみよう! この記事は公式の OpenAI が API を公開する前の記事で、非公式のOSSを採用しています。 現状は、公式API が公開されているので 公式API を使用することをお勧めします。 (現状は、有料プランに入らないとAPI叩けないです) こんな感じで使えます import openai import os from datetime import datetime start_time = datetime.now() openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") model_name = "gpt-4" question = """ Q: What is the best way to learn ChatGPT using Python? """ response =
1. はじめに 今年で10年目、そろそろ中堅か...と感じているメーカーのソフトウェアエンジニアです! 今朝 ChatGPT Plus に入って GPT-4.0 を使って遊び始めたのですが、 「自分の仕事、なくなるかも...」 と朝から頭を抱えることになったので、皆さんにその過程を共有したいと思います! 1.1. ちょっと前提記事紹介 以下の記事で、Python の Tkinter をおしゃれにしたライブラリ CustomTkinter を紹介しました。 この記事では、CustomTkinterの紹介と,PythonでGUIをどうやって作るのかを自分なりに詳しく紹介したものなのですが、これと同じ GUI を作成するのに、ChatGPT-4 を使うとどこまで簡単になるか、試してみるかというのがこの記事の趣旨です。 長くなったので、この記事では GUI の完成まで行っていないですが、今回の範囲
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: @shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
背景 docker の練習として、docker container 内に python の環境構築をしてみます。 やること python の dockerfile 作成 dockerfile の作成 ubuntu 22.04 python 3.10系 dockerfile から dockerimage の build docker image から コンテナの起動 コンテナに入り python の起動 Dockerfile とはなんぞや dockerimage を作るためのファイル docker build コマンドでドッカーファイルを build すると dockerimage が生成できる Dockerfile FROM ubuntu:22.04 RUN apt update RUN apt install -y python3.10 RUN apt install -y python
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