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thinkpython.dvi
Think Python 2 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist Allen B. Downey Copyright c �2013 ThinkPython: by is licensed under a Creative Commons 3.0 License 3 11 1 13 1.1 Python . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.3.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
radikoを録音するpythonスクリプトを先人たちのコードを読みながら作ってわかったこと - Qiita
サマリ Radikoの録音をしたくて調べたら色んな人がコードを書いていました。 単にgit cloneして動かしてもよかったのですが、どんな処理をしているのか気になり、先人たちのコードを読みながら自分でもコードを書いてみました。 やってみると学べたことがわりとあったのでまとめてみました。 Radikoで使われているhls(HTTP Live Streaming)というプロトコル Radikoで番組を聞くときに行われている処理 仕様が公開されていない処理をどうやって調べるのか どう調べたかまとめて得たこと 試した環境 OS: Mac OS 10.14.6 docker desktop community: 2.1.0.5 docker image: python:3.7.5-buster Google Chrome: バージョン: 78.0.3904.108 Official Build 6
debugging-code.com - このウェブサイトは販売用です！ - debugging code リソースおよび情報
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本格的なPythonデータ解析環境を手軽に！ 「Jupyter Notebook」の導入から可視化まで
対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 Pythonとデータ解析環境の概要 本連載ではPythonによるデータ解析について解説していきます。まずスクリプト言語としてのPythonとデータ解析環境の概要を確認します。 データ解析に適したスクリプト言語 データを集めたり加工したりする過程でよく使われるのがスクリプト言語です。データ解析の場面で必要なデータはさまざまな場所に存在してます。初めて見るデータを扱うことも珍しくありません。サーバーからダウンロードする場合もあれば、API経由で取得するものもあります。他のツールに受け渡すために、加工（前処理）が必要なデータもあります。スクリプト言語はこのような課題を解
PyAutoGuiで繰り返し作業をPythonにやらせよう - Qiita
はじめに PythonのGUI自動化モジュールPyAutoGuiがいろいろ使えそうな気がしてみたので試してみた (2018/11/26 opencv_pythonモジュールが使える場合に限り、閾値(confidence)が使える話を追加) (2019/06/05 Python 3.7 での動作確認を実施、同じ手順で動作することを確認） (2019/08/09 try ~ except ImageNotFoundException を使えるようにする） (2020/11/04 Python 3.9 ではPyAutoGUIは動作しないことを確認、3.8で一旦様子見しましょう) (2021/01/04 Python 3.9 での動作を確認しました、注意点といてWindows上での実行では文字コードの指定を厳格に指定する必要があるようです。) PyAutoGui https://pyautogui
Python ヒッチハイク・ガイド — The Hitchhiker's Guide to Python
Python ヒッチハイク・ガイド¶ Python ヒッチハイク・ガイド へようこそ。 これは皆さんの手により生きているガイドです。 貢献したい方は GitHub で fork してください！ この手作りガイドは、初心者と熟練者のPython開発者の両方に、Python のインストール、設定、および使用に関するベスト・プラクティスを日々提供するために存在します。 このガイドは、ほとんど 独断的なもの であり、Python の公式文書では ありません 。 ここでは、すべての Python Webフレームワーク の一覧は見つからないでしょうが、強く推奨されているリストが簡潔に見つかるでしょう。 さあ、始めましょう！ まずは、あなたの探しものがどこにあるかを確認しましょう。
Pythonによる時系列分析の基礎 | Logics of Blue
Pythonを使った時系列解析の方法について説明します。 時系列データの読み込みから、図示、自己相関などの統計量の計算といった基礎から始めて、自動SARIMAモデル推定までを説明します。 この記事を読めば、簡単なBox-Jenkins法についてはPythonで実装する方法が身につくかと思います。 JupyterNotebookでの実行結果はリンク先から確認できます。 目次 時系列分析とは 時系列データの読み込み 時系列データの取り扱い 自己相関係数の推定 ARIMAモデルの推定 SARIMAモデルの推定 総当たり法によるSARIMAモデル次数の決定 1．時系列分析とは 時系列分析とは、その名の通り、時系列データを解析する手法です。 時系列データとは、例えば「毎日の売り上げデータ」や「日々の気温のデータ」、「月ごとの飛行機乗客数」など、毎日（あるいは毎週・毎月・毎年）増えていくデータのことで
python上でunixコマンドを実行する - Qiita
subprocessモジュールを用いてコマンドを実行する。 （※ subprocess.run()関数について追記：2/15 23:30 ）
Python から外部プログラムを起動する (subprocess.run) | まくまく Python ノート
単純に実行するだけの場合 Python で外部プログラムを起動するには subprocess.run を使用します（Python 3.4 以前は subprocess.call を使用します）。 プログラム名と引数は、下記のようにタプルやリストで１つずつ分けて渡します。 subprocess.run の shell パラメータを True に指定すると、渡したコマンドがシェル上で実行されるようになります。 例えば、Windows の dir コマンドなど、シェルに組み込まれているコマンドを実行したい場合や、シェル変数の展開、glob パターンの展開といったシェルの機能を使いたい場合は、shell パラメータを True に指定して実行する必要があります。 この場合は、プログラム名と引数を分けずに１つの文字列として指定します。 例: Windows の dir コマンドを実行する
PythonでOSコマンドの結果をstrで取得する(subprocess) | 世界的日曜WEBプログラマー日記
subprocess.callやos.Popenなどを使うと、標準出力が実行結果で出てしまいます。 ファイルディスクリプターを渡して、いちいちファイルオープンっていうのも大げさです。 なんとか、これをストリングに入れたい！という方必見。 次の方法で簡単にストリングで取得できます。 from subprocess import check_output out = check_output(["ls", "-l"]) outにはストリングで結果が出力されます。以上です！！！ なお、Python2.6以下であれば、 import subprocess p = subprocess.Popen(["ls", "-la"], stdout=subprocess.PIPE) out, err = p.communicate() を使いましょう。 株式会社OctOpt コンピューターサイエンス会社Oc
【Python入門】import・fromでモジュールを読み込む方法 | プログラミング教育ナビ
Pythonには便利なライブラリがたくさんあり、自由に組み込んで使用することができます。また、自分で作成したモジュールを組み込んで使うことができます。Pythonでライブラリやモジュールを読み込む際には「import」および「from」を使いますが、この2つは使い方がややこしく、違いをあまり分からずに使っている方もいると思います。 そこで今回はimportとfromの使い方について説明します。 importでモジュールをインポート Pythonでライブラリやモジュールを使用するにはimportを使います。importの使い方は以下の通りです。 import モジュール名 importのあとに半角開けてモジュール名をつけることで、そのモジュールを読み込むことができます。importはプログラムのどこに記載しても構いませんが、一般的にはプログラムの一番初めに記述します。そうすることで「このソー
TOLLE ET LEGE 屋根裏の備忘録 : Pythonで外部コマンドを実行させてその結果を受け取る方法
2011-06-13 14:29:51 自分用の覚書。 以前、PythonでもPHPのshell_execみたいに、外部コマンドを実行してその標準出力の結果を受け取れればいいのにとここに書いたことがあるのだが、ようやくその方法が判った。前は検索しても関連することが全然見つからなかったのに、今はすぐに出てくる。一番下にリンクを並べておいた。 subprocessというモジュールを使えばいいらしい。私はpdftotextというコマンドの結果を受け取りたいので、"pdftotext xxx.pdf - "というコマンドを想定している。xxx.pdfというpdfファイルからテキストを抽出したい。最後の"-"は、yyy.txtというようなファイルに出力して保存するのではなくて結果を標準出力にするという指示である。早速試してみる。 from subprocess import Popen, PIPE
Pythonで文字列のスペース・タブ・改行を取り除くstripメソッドの使い方
前々回のおさらい 今回は、前々回の記事の以下のコードの続きを進めていきます。 f = open('area.txt') print(f.readlines()) f.close() 「area.text」というのはコチラのテキストファイルです。 このテキストファイルに対して、上記のコードを使えば一行ずつリストに格納することができます。 そしてそのリストの要素をフォルダ名として、作業フォルダにフォルダ作成をしていきたいというのが当面の目標となっています。 改行コードが含まれているとフォルダが作れない 実際に、readlinesメソッドで格納した結果がコチラです。 このリストの要素それぞれをフォルダ名にしたフォルダを作りたいのですが…えと「\n」という改行コードが含まれてしまっていますね。 嫌な予感がしますが、いったんこのリストを使ってフォルダを使ってみましょうか。 以下コードです。 impo
Pythonで文字列を分割（区切り文字、改行、正規表現、文字数） | note.nkmk.me
区切り文字で分割: split() 区切り文字で分割するには文字列（str型）のsplit()メソッドを使う。 組み込み型 - str.split() — Python 3.11.4 ドキュメント デフォルトは空白文字（スペースや改行\n、タブ\tなど）で分割する。連続する空白文字はまとめて処理される。 戻り値はリスト。 s_blank = 'one two three\nfour\tfive' print(s_blank) # one two three # four five print(s_blank.split()) # ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] print(type(s_blank.split())) # <class 'list'>
python3のbytes型とstr型の比較と変換方法
3では文字列はunicode文字列として扱われるようになったので、すべてpython2でいうところのu''になりました。u''表記してもエラーにはなりませんが(python3.3以上)同じ意味です。 バイナリデータを扱うときには、bytes型に変換します。bytes型は文字列っぽく扱えますが、strとbytesの連結などはできないので用途に合わせて適切な型で持つようにします。 例えば特定の文字コードの文字列を持ちたい場合はbytes型になります。str文字列として加工などをして最終的に出力する際に、任意の文字コードのバイト列としてエンコードして出力するという使い方になります。 strからbytes encodeでbytes型(utf-8)に変換します。 >>> 'あいう'.encode('utf-8') b'\xe3\x81\x82\xe3\x81\x84\xe3\x81\x86' #ut
python でコマンド実行。サブプロセスの終了待ち・強制終了・親プロセスと一緒に殺す。 - それマグで！
python でコマンドを実行するには subprocess モジュールを使う 以前にも書いたんだけど、気になったので、再度調べ直した。 suprocessでコマンドを実行する 単純にコマンドを実行するには、subprocess.call を使うのが楽ですね バッククォート ` やos.system のかわりに subprocess .call() を使うようです。 import subprocess cmd = "sleep 30" proc = subprocess.call( cmd , shell=True) 実行した結果はこちら。(シェル経由） USER PID %CPU %MEM VSZ RSS TTY STAT START TIME COMMAND takuya 16804 0.0 0.0 20960 4076 pts/4 Ss 03:49 0:00 /bin/bash ta
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