Pythonで簡単自動化！PyAutoGuiが便利すぎて感動したのでご紹介
インストール方法 インストール方法は pip を使って行うのが手っ取り早くて便利です。 pip install pyautogui 残念ながら pip でインストールするだけでは Windows では画像処理系がちゃんと動かない様子。 IOError: decoder zip not available pngファイルを扱おうとすると上記エラーが頻発します。 そのため、PILというライブラリをインストールしましょう。 pip install Pillow 使い方 指定画像をクリック import pyautogui image_path = "#set your image file path here" location = pyautogui.locateOnScreen(image_path) buttonx, buttony = pyautogui.center(location)
Python 3 のオブジェクト文字列表現 - O'Reilly Japan Community Blog
2008年にリリースされたPython 3。さまざまな機能が追加、更新されている中に私たち日本人にとっては嬉しい機能が追加されています。今回はその機能を提案・設計したご本人に解説をご寄稿いただきました。 また、本記事の内容はPython Hack-a-thon 2010.07でのプレゼンテーションを元にしています Python 2.x までのオブジェクト文字列表現 Pythonを使ってプログラムを開発していると、デバッグ中などにこんな感じの文字列をよく目にします。 >>> "abc\tdef" 'abc\tdef' >>> datetime.datetime.now() datetime.datetime(2010, 7, 9, 13, 37, 49, 107000) "abc\tdef"やdatetime.datetime.now()という式を評価した結果が、'abc\tdef'とdat
Pythonのモジュールについてまとめてみたよ
Pythonのモジュールについて復習＆まとめてみました。 基本Pythonでは拡張子が「py,pyc,pyo」のファイルをモジュールとして読み込むことができます。 モジュールはimportによって読み込まれた時点で実行され、モジュールオブジェクトとしてアクセスできるようになります。 Pythonにおけるグローバルスコープはモジュールに限定されており、 意図的に書き換えない限り実行されたコードが他のモジュールの値に影響を及ぼすことはありません。 また、グローバルスコープに宣言されたオブジェクトはモジュールオブジェクトの属性としてアクセスすることができます。 これはグローバル変数やモジュール変数と言ったりします。 このあたりについて詳しく知りたい方は以下をを参照ください。 Pythonのスコープについてhttps://note.crohaco.net/2017/python-scope/ Py
PyCon JP 2014 1日目参加レポート #pyconjp - Time Flies
今日はPyConJP 2014に参加してきた。 プログラミング言語系の会議に参加するのは初めて何だけど雰囲気としては学生時代に参加した学会とだいたい同じ。PyConの場合はほぼPython関連の話題だった。(まあ当たり前なんだけど会議によってはそうでもないらいしい) ちなみに今回の会場では電源は絶望的に少なかったので苦しんだ。 どれも勉強になる発表だったが、以下では特に印象に残った発表について触れる。 Keynote Speech @kennethreitz CH01 Opening~Keynote: Kenneth Reitz - YouTube 1日目のKeynote SpeechはHerokuのPythonプロダクトオーナーでPython Software FoundationのKenneth Reitz氏。 プレゼンではそもそも言語とは何かという話題から入りPythonの2系と3系
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
ディープラーニングに対応したPythonの機械学習ライブラリ『Pylearn2』
pylearn2はこのスライドで紹介されていたライブラリ。↓ Linuxでのインストール手順はQiitaのこの記事が詳しい。↓ http://qiita.com/mizuki0420@github/items/3f9c97b32e8d6e37abad けど、オイラはWindowsでやってやるんだ。 インストールは結構めんどくさくて、ソースコードはGitから落とし、setup.pyはbuild, installではなくdevelopオプションを使う。 Windows環境でのインストールには、他の依存ライブラリとしてnumpy, scipy, setuptools, matplotlib, dateutil, pyparsing, sixが必要。 ここの記事が詳しかった。↓ http://mikemoke.hatenablog.com/entry/2014/03/02/210439 この記事だ
Python と R で連携する - Qiita
R と Python の連携を考える 最近 R による基本的なデータプロッティングやファイル入出力の方法について説明しました。 データ分析の言語としては Python ですべてをやろうという傾向があるようですが、やはり過去の膨大な R による資産は魅力的でそう簡単に切り捨てられるものではありません。 よくあるケースとしては、部分的なデータ解析については R を流用したいが、全体的なプログラミングは Python で書きたいというシーンでしょう。また、プロッティングだけ R でおこないたいという場合もあるでしょう。こんなとき Python と R で連携できれば問題が一気に解決して便利です。 Python から R を利用するライブラリ PypeR かつては RPy2 というライブラリが使われていたようですが、最近使われており主流なのは PypeR です。 PypeR のインストール インス
Re: Chefに挫折したあなたへ。Fabricのすすめ - Hack like a rolling stone
Chefに挫折したあなたへ。Fabricのすすめ という記事を読んだので、呼ばれてもいないのに勝手に返事を書いてみます。 追記(3/13 10:00): タイトルを typo していたようなので訂正しました。 ちなみに僕のポジションとしては chef 推進派です。 仕事の空き時間や自分の時間で、開発環境の自動化を模索する趣味 chef 使いです。 これまで他の自動化ツールはこれまでほとんど使っておらず、 ミスや手順書のボリューム削減のためにシェルスクリプト化を進めるぐらいでした。 ちなみに、chef を使いはじめる際に、比較検討のために puppet や fabric などのいくつかのツールについて ドキュメントやブログを読みあさった経験はあります。 あと、chef と組み合わせて使うために capistrano を最近使っています。 学習に時間がかかる 同意します。chef のもっぱらの
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