PythonとLINE APIとHerokuで自動返信BOTを作る【Python編】 - Qiita
はじめに 普段はRubyを書いているのですが、Pythonで機械学習をしたいと思いたち、 第一段階としてとりあえずユーザーのLINEの言葉に反応してくれるBOTを作りました。 もっと詳しく一言で言うと PythonとHerokuとLINEのMessagingAPIを用いて、ユーザーの言葉に反応して、該当するニュースをyahoo!ニュースからスクレイピングしてくれるLINE BOTを作ります。 今回はPythonのソースコードを中心にまとめたいと思います。 環境 Python 3.6.6 LINE Messaging API Heroku LINEのMessaging APIとHerokuのアカウントを取得しておきます。 別記事で解説できればと思いますが、一旦私が環境設定で参考にしたサイトを貼っておきます。 Anaconda で Python 環境をインストールする PythonでLINE
絶対に競プロ以外では書いてはいけない！書いたら○されると思え！なテクニック集 - Qiita
※初心者向けじゃないと言う指摘を受けたためタイトルをまんま採用させて頂きました。 はじめに Pythonで競技プログラミングを始めてみると基本的な文法以外にそれそう使うんだ！？という常識が存在したりします。標準入力やif, for などの構文を一通り扱えるようになったけどまだA問題やB問題もスマートに解けないよ、(ワンライナーに憧れている人)、という方の参考になればいいかなと思って書きました。 また、以下の記事がわかりやすいのですが、こちらに載っていないようなテクニック、を判断基準にしています。 具体的にはpython的に基本の文法というよりも基本の文法を実際にはこんな使い方もあるよ！といった内容です。 Pythonで競プロやるときによく書くコードをまとめてみた Pythonで使う競技プログラミング用チートシート 競技プログラミングを始めたら色々ある中でもAtcoderに登録する方はかなり
Pythonのpandas-datareaderで株価を取得してみる① - Qiita
はじめに モチベーション 近頃、ちまたでは人工知能のライブラリが簡単に使えるのだそうです。そしてそれを使ったら、もしかして株価予測とかで一儲けといけるのではないかと思ったりするわけです。 しかし、それには株価のデータを集めなくてはならないんですよね。 AIはデータが命ですから。 データ分析とかAIとかだと、とりあえずpythonでしょう。そこでpythonで何かないかなあと調べてみると、pandas-datareaderといういいものがあるそうな。 （これを使い始めた頃はGoogleとかyahooとかデータが取れたんですが、最近どんどん取れなくなってきています。世知辛い世の中ですね） まあそれはさておき、とりあえず始めていきましょう！ 作るもの pandas-datareaderを使って、過去の株価データを拾ってきてCSVに保存するプログラミング。 わざわざ書くまでもないですかね。 使うも
(サービス終了)Pythonを使ってRospeexで音声合成してみた - Qiita
追記 本サービスは、提供元より終了されているためご利用いただけません。 この記事を書いたきっかけ アニメ声のような音声合成がPython3で使えるということなので、Rospeexを使おうとしたのですがいくつか情報が少ないと感じたので記事にしてみます。 Rospeexとは ・NICTが開発している音声合成エンジン ・クラウドのためhttpで送ると音声が返ってくる ・アニメのような声が特徴 [公式サイト]http://rospeex.org/top-ja/ 実行環境 ・Windows10 ・Python 3.6.5 はじめの一歩 まず、Googleで検索しRospeexの情報を探し、見つけたのがこちら http://blog.maqua.tech/entry/2013/12/14/024807 このページにあるPythonのプログラムをちょっと変えて実行してみると・・・ urllib2でエラー
ディープラーニングでモーガン・フリーマンとココナッツチョコレートを識別してみる
はじめに モーガン・フリーマンとココナッツチョコレートが似過ぎているため、ディープラーニングを使って見分けてみることにしました。 データセット データセットは手動でGoogleから集めました。 モーガン・フリーマン(以下モーガン)の画像が約300枚、 ココナッツチョコレートの画像が約140枚です。 もはや狂気の沙汰ですね。 前処理 その1 モーガンの画像はそのまま学習させてもいいのですが、写真によって背景が違ったりして学習に支障が出そうだったのでOpenCVを使って顔のみのデータセットを作り出しました。 (ちなみにココナッツチョコレートは手動でトリミングしました。) import cv2 import numpy as np import os data_dir_path = 'YOUR_DIR_PATH' save_path = 'YOUR_DIR_PATH' cascade_path
TwilioAPI×Python(Flask)×Herokuで自動電話応答でお祝いの声を集める「祝電2.0」アプリを作る - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※ twilio APIは2021年くらい？から個人開発者を対象にした日本向け新規電話番号の発行ができなくなっているようです（新規取得はビジネス利用に限定され、法人番号の登録・承認が必須になったそうです）。電話をプログラミングで操作できるおもしろAPIだったのに残念。 はじめに 新郎新婦には内緒で「ご結婚おめでとう」の「声」を友人から集めてプレゼントするという、「祝電2.0」的なアプリを作成しました。元ネタは2013年のコチラの素敵なブログ 「ご結婚おめでとう」親友に贈ったコードとデザインの話 読まれたことが無い方は是非一読して頂きたい
Docker上のCentOSにPython3と、関連ライブラリpip, virtualenvとフレームワークDjango, bottle, Flaskのインストール！これらをまとめたDockerfile付き！ - Qiita
Docker上のCentOSにPython3と、関連ライブラリpip, virtualenvとフレームワークDjango, bottle, Flaskのインストール！これらをまとめたDockerfile付き！PythonDjangoFlaskDockerbottle はじめに 「優しいIT」という理念の基、ITコンサルタントをしている亀井亮介と申します！ 現在、仕事では要求分析・要件定義を中心に上流工程をしていますが、プログラムも書きます！ 2016年7月17, 18日に友人と「Pythonハック会」をしています。 Python3系のDockerイメージは既にあると思いますが、今回作成したDockerfileを使えば、常に最新版のCentOSでPython環境を構築できるので、意味があるかと思います！ フレームワークはDjangoだけでなく、bottleとFlaskのインストールも記載して
PythonとBeautiful Soupでスクレイピング - Qiita
Pythonでスクレイピングというネタはすでに世の中にもQiitaにもたくさん溢れていますが、なんとなくpyqueryが使いやすいという情報が多い気がします。個人的にはBeautiful Soupの良さも知ってもらいたいと思うのでここではBeautiful Soupを使っていきたいと思います。 ちなみにこのエントリーはほとんどの部分がBeautiful Soup4のドキュメントの要約です。もっと詳しい情報が知りたい場合はドキュメントをご覧ください。 英語 http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ 日本語 http://kondou.com/BS4/ よくある勘違い pyqueryはjQueryのようにcssセレクタを使ってHTMLを扱うことができる点がBeautiful Soupよりも使い易いという意見がありますが、それBe
Pythonでseleniumを試してみる(画面遷移テスト) - Qiita
前回の復習 Pythonでseleniumを試してみる(HTML要素の検証)では、selenium で web ブラウザの HTML 要素を取得し、その中に期待された値が存在するかのテストを行った。 今日はその続きからはじめようと思う。 画面遷移のテスト Web ブラウザのテストでは、画面に設置されたボタンや Link をクリックして、 期待された画面にちゃんと遷移するか確認するテストが多いのではないだろうか。 selenium がなければ、このようなテストは、長い時間をかけて一つ一つ手動で 行う必要がある。 そして、UI の仕様変更が発生するたびに 今までのテストを全てやりなおす という事件?が世界中で起こっていたんだと思う。 （仕様変更等でコードを変更したら今までテストした分もやりなおすことが多い） でも selenium を知りテストの自動化に踏み切った今、再テストのストレスから 解
PythonでSeleniumを使ってスクレイピング (基礎) - Qiita
スクレイピングを勉強しようと思い立って、Selenium を使ってでブラウザを操作してみたので、軽くまとめておこうと思います。 使用したもの Selenium 自動でブラウザを操作する為のライブラリ Chrome ブラウザ ブラウザに合わせたドライバーを用意する ブラウザを操作するには、各ブラウザに合わせてドライバーを用意する必要があります。 今回は Chrome を使用するので [公式サイト] (http://www.seleniumhq.org/projects/webdriver/)から ChromeDriver をダウンロードします。 Selenium をインストール pip で selenium を インストール pip install selenium webページを開いてみる ブラウザを開く webdriver.Chrome(driver_path) webページを開く dr
Seleniumアレルギーのための処方箋 - Qiita
何年も前、SeleniumやWebDriverの話で盛り上がった記憶があります。ただ、その当時はまだRailsなどバックエンド中心の文脈でした。今、フロントエンドに軸足が移る中、ブラウザテストの状況はどうなったのでしょう? 不思議なことに、フロントエンド界隈でそれほど話題に上がって来ないですよね (私の周りだけ?)。結構大事なのに。実は皆さん、「Seleniumアレルギー」なんじゃないですか? 公式サイトに漂う ゼロ年代感(下図)。Javaへの躊躇、「めんどくさい」と聞かされ続けた過去、無意識に避けてしまうのがSeleniumです。 ただ、フロントエンドの文脈でこそ、ブラウザテストは重要度を増しています。そこで「Selenium触りたくない病」の筆者が、 四苦八苦した背景 と、2016年だからこそ 見えてきた落とし所 を書いてみたいと思います。 註: 思ったより長文になってしまいました。先
ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通
Scrapy メモ - Qiita
Webページのスクレイピングと分析・可視化で使用したPython製WebクローラScrapyについて覚えたことについて記載する。 本記事はメモ程度の内容であり、情報の正確性については保証しない。必ず公式ドキュメントを参照すること。 サンプルコード サンプルコード1 import scrapy class QiitaCalendarSpider(scrapy.Spider): name = "qiita_calendar" allowed_domains = ["qiita.com"] start_urls = ["http://qiita.com/advent-calendar/2016/calendars"] custom_settings = { "DOWNLOAD_DELAY": 1, } def parse(self, response): for href in response
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Selenium + Python で Salesforce へ自動ログインして取引先データを取得する - Qiita
Selenium Chrome Proxy の設定 - Qiita
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CentOS7上でSeleniumからGoogle Chromeのヘッドレスモードを利用する - Qiita
Google製可視化OSSのFacetsがめっちゃ便利だから使ってみてくれ - Qiita
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