現象 Ubuntuのaptで入れたpipでpyinstallerをインストールし、実行しようとしたところ何故かうまく行ってなかった というかpipで入れたコマンド全般が動いてない様子

はじめに Pythonを配布しやすいように、実行可能形式で配布できたらいいのに…ということで、今回は、pythonスクリプトを単一の実行可能形式にする方法を解説します。 あくまで、覚書ですので、参考までにどうぞ。 インストール Python で ファイルを 単一実行ファイル化するには pyinstaller を使用します。まずは pyinstaller をインストールしましょう。 基本的には以下のコマンドでインストールできます

Python スクリプトを exe ファイル化したい Python の良いところにはマルチプラットフォームで動くというのがありますが、 良くない、というか仕方ないところは、そのための実行環境を入れないといけません。 自分で使う分には良いですが、人に使わせるとなると、そこがハードルになります。 そのハードルを取り除くため、Windows 環境で動く exe ファイルにする方法を調べました。 方法 調べるといくつか方法があるようです。 py2exe PyInstaller cx_Freeze ざっと情報を調べてみると、こんな一長一短があるようです。 py2exe PyInstaller cx_Freeze 備考 Python 3.5 対応 × ○ ○ py2exe は Python 3.4 まで 処理時間 ○ × ○ 参考記事 プラットフォーム × ○ ○ py2exe は Windows 向

Pythonはオールマイティなプログラミング言語だ。Pythonを使えば、他のプログラミング言語でできる大抵のことは実現できる。もちろん、Webサイトの作成だってお手の物だ。今回から、数回に分けて、Pythonを使ったWebサイトの作成に挑戦してみよう。一回目の今回は、スマートフォンでも手軽に更新できるメッセージボードを作ってみよう。 本当にPythonを使ったWebサイトが百円で運用できるか？ 知っている方にとっては、当然のことだが、もう何年も前から、月百円も出せば、自分のWebサイトを開くことができる。もちろん、ブログをやるだけ、SNSで日記を書いたり、つぶやきたいだけなら、お金をかけなくても、無料で十分楽しめる。しかし、自分の作った独自のプログラムを動かし、それを世界中の人に使ってもらいたい場合などは、自分でWebサイトを作って公開してみると良いだろう。月々のお小遣いから百円を出費す

Tkinter は通常は Python に含まれています。このため、利用を開始するのに特に何もする必要がない場合が多いです。 したがって、インストールの注意点及び確認方法を中心に説明します。 このページの見出しなどでは Tkinter と T を大文字で記載していますが、 実際のところ T が大文字なのは Python2.x までです。Python3 では tkinter と全て小文字です。 また当サイトでは tkinter については主に Python3 ベースで記載しています。 Tkinter のバージョンの確認方法 インストールされている Tkinter のバージョンを確認するには、Python シェルから次を実行します。 >>> import tkinter >>> tkinter._test() # ポップアップが表示されるはずです。 もしマイナーバージョンの確認したい場合は、次

なお、本稿の内容は基本的に、Windows版のVS Code（64ビット版）で動作確認し、必要に応じてmacOS版でも確認をしている。 VS CodeでPythonする理由 PythonをサポートするエディタやIDE（統合開発環境）は数多く存在する。例えば、JetBrainsのPyCharmは優れたIDEであり、恐らく、VS CodeでできることはPyCharmでもできるだろう。それでもなお、VS Codeを使う理由とは何だろう。筆者もちょっと考えてみた。 VS Codeは無償で使える、軽量なエディタである（上に挙げたPyCharmにも無償で利用できるCommunityエディションはあるし、オープンソースプロダクトとして無償で利用できるエディタも数多いが） Python拡張機能をインストールすることで、IntelliSenseを利用したコード補完が可能になる 同じくPython拡張機能によ

PythonのTkinterを使うことが多くなってきましたが，（私好みの）ほしい情報がまとまっているサイトがあまりなかったので，まとめていこうと思います． なお、Tkinterの勉強会をしたときにPython3系で作った資料が出てきたので、 ご興味のある方はどうぞ。 https://nnahito.gitbooks.io/tkinter/content/ ＊はじめに 私は手続き型人間です． オブジェクト指向は一切使いません． 得意言語はBASICとperlという，絶滅危惧種です． なので，オブジェクト指向最高！MVC最高！！と言われている方には，馴染まない，馴染めない書き方をしていると思いますので，ご了承ください． ＊そもそもTkinterとはなんぞや？ PythonでGUIを組むことのできるツールキットのことです． これによって，PythonスクリプトをGUI形式で実行することができます

tkinter — Python interface to Tcl/Tk¶ Source code: Lib/tkinter/__init__.py The tkinter package (“Tk interface”) is the standard Python interface to the Tcl/Tk GUI toolkit. Both Tk and tkinter are available on most Unix platforms, including macOS, as well as on Windows systems. Running python -m tkinter from the command line should open a window demonstrating a simple Tk interface, letting you know

Linux上で動作する簡単なGUIアプリを作りたいです。 Pythonで作るのが簡単そうなので調べてみました。 PythonのGUIライブラリー www.google.com techplay.jp www.capa.co.jp Kivy、Tkinter、PyQt、wxPythonの４つがメジャーなGUIライブラリーみたいです。 Kivyは、細かい機能を作り込むのに向いている。 Tkinterは、Pythonの標準ライブラリーですぐに使える。 作りたいのは本当にシンプルな機能で、CUIの代わり程度なので、今回はTkinterでいってみます。 （ゲームとか作りたいならKivyの出番？） スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング 作者: 株式会社ビープラウド,リブロワークス 出版社/メーカー: インプレス 発売日: 2018/06/22 メディア: Kindle版 この商品を含むブロ

Python学習初心者の方で、GUIアプリケーションを作る時にオススメのライブラリ5つをご紹介しています。今回は、Tkinter、PySimpleGUI 、Kivy、PyQt、wxPythonをご紹介していますが、PythonでGUIライブラリには、それぞれ特徴があるので注意が必要です。 Pythonは、主に機械学習のイメージが強いですが、実際にはWebアプリケーションの作成、データのスクレイピング、GUIアプリケーションの作成など、様々なタスクを行うことができます。 これらのタスクを簡単かつ効率的に行うには、適切なライブラリが不可欠です。 今回は、Pythonを使ったGUIアプリケーションを作成する際におすすめのライブラリをご紹介します。 GUIとは GUIは「Graphical User Interface」の略で視覚的に操作することが出来るUIのことです。 対して、CUI「Chara

システム開発に利用するプログラミング言語に変化は生じているのだろうか。最近ではDX（デジタルトランスフォーメーション）への取り組みが進み、AI（人工知能）やIoT（インターネット・オブ・シングズ）機器を活用したシステム開発も増えている。デジタル化に取り組む企業ではデータ分析システムも欠かせない。 このように開発対象のシステムが多様化する中、ITエンジニアがシステム開発に使用するプログラミング言語に変化はあるのか。そして現場のITエンジニアは自分のスキルをどう捉えているのだろうか。これを探るため、日経 xTECHでは2018年に引き続き「プログラミング言語実態調査」のアンケートをWebサイト上で実施した。調査期間は2019年9月26日～10月18日。440人の会員から回答を得た。 ここでは、調査結果から明らかになったプログラミング言語の人気ランキングを紹介する。 一気に2位まで順位を上げたP

2021/10/22追記：最新版は下記記事になります！こちらもご一読くださいませ。 tech-blog.abeja.asia どうも、Tech Blog編集長(自称)の緒方(@conta_)です。 よくエンジニアの方にご質問いただく ABEJAってよく聞くけど、実際どんなことやってるのかよくわからない という点をクリアにするために、事業内容と技術視点でのABEJAの取り組みを紹介したいと思います。 ABEJAに興味のある方や、未来の一緒に働くメンバーに読んでいただけると嬉しいです！ 割とAIコンサルの会社と思われているらしいので、ちゃんとプロダクト作ってますよ！ということを伝えていきたい ABEJAの事業紹介 ABEJAは2012年から約7年間、機械学習・ネットワークやIoTデバイスを活用したプロダクトの研究・開発・運用を行っています。 様々な産業・業種へ機械学習の適用・運用を培ってきたナ

エンジニアの皆さん、DJしていますか？ していない方は次の記事とこの記事を読んで、機運を高めてください。 エンジニアに捧ぐDJのススメ、あるいはDJコントローラの簡単なハック はじめに DJというものは、複数の音楽を繋げていかなければなりませんが、その際に繋げるタイミングの他にも気を使う点があります。 次の動画をご視聴ください。 これは2つの楽曲を単に混ぜています。つまり、1つ目の曲を流しながら単に2つ目の曲の音量を上げ、その後単に1つ目の曲の音量を下げています。 2つの曲が同時に流れている際、ドラムの音がちょっと2つ混ざってわちゃわちゃしていると思いませんか？ それでは今度次の動画をご視聴ください。 こちらでは、2つ目の曲の音量を上げる前に2つ目の曲の低音域(つまりドラムの音域)を下げてから、2つ目の曲の音量を上げて、1つ目の曲の低音域を下げながら2つ目の曲の低音域を上げ(つまりドラムを

ボーカルや複数の楽器で構成された音楽データを、機械学習を用いてそれぞれの音に分類したファイルとして出力する「spleeter」がGitHubで公開されています。ボーカルの声や伴奏の部分だけを抽出できるとのことで、実際に使ってみました。 deezer/spleeter: Deezer source separation library including pretrained models. https://github.com/deezer/spleeter 以下のURLにアクセスすれば、spleeterでサンプルの楽曲を分離することができます。 spleeter.ipynb - Colaboratory https://colab.research.google.com/github/deezer/spleeter/blob/master/spleeter.ipynb#scrollTo=

楽曲を最大5トラック（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他）に分離できる、高速かつ無料のオーディオ分離ツール「Spleeter」が公開。音楽ストリーミングサービス「Deezer」のエンジニアリングチームが開発。機械学習によって楽曲を分離するツールです。 「Spleeter」には、3つの事前トレーニングモデルが付属されており、以下の3タイプへの分離が可能になっています。 2つ（ヴォーカル／その他の伴奏） 4つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／その他） 5つ（ヴォーカル／ドラム／ベース／ピアノ／その他） 実行例： https://waxy.org/2019/11/fast-and-free-music-separation-with-deezers-machine-learning-library/ 「Deezer」内の紹介文 https://deezer.io/releasing-sple

初心者向けに機械学習のオープンソースライブラリscikit-learnとは何かについて詳しく解説しています。実際のデータを使ってscikit-learnを使った機械学習を行っているので、参考にしてみてください。手軽に試すことができます。 テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　 調査手法：インターネット調査 今回は、Pythonの代表的な機械学習のライブラリであるscikit-learnについて解説します。 機械学習というと、複雑な数式を使ったり、なんだか難しそう

scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。 教師あり学習と教師なし学習に対応している。ただし、強化学習・深層学習・グラフィカルモデル（隠れマルコフモデルなど）・シーケンス予測には対応しない方針となっている[3]。 概要[編集] Scikit-learnプロジェクトは David Cournapeau によるGoogle Summer of Codeプロジェクト、scikits.learnとして始まった。名前は「Scikit」 (SciPy Tool