PythonでpydanticとFakerを用いて日本語のダミーデータを生成する
PythonでpydanticとFakerを用いて日本語のダミーデータを生成してみます。 今回はpydanticとFakerとjsonを用います。2つ（pydanticとFaker）のライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。jsonはPythonの標準ライブラリとなります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows11） ■pydanticとFakerを用いて日本語のダミーデータを生成するでは、早速pydanticとFakerを用いて日本語のダミーデータを生成するスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom pydantic import BaseModel from faker import Faker import json fake = Faker('ja
Pythonでtextblobを用いた英語から日本語への文の翻訳
Pythonでtextblobを用いた英語から日本語への文の翻訳を行ってみます。 今回はtextblobを用います。このライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■textblobを用いた英語から日本語への文の翻訳では、早速textblobを用いた英語から日本語への文の翻訳を行うため、スクリプトを書いていきます。 ■コードfrom textblob import TextBlob blob = TextBlob("It was sunny today. The world is bright.") print(blob.translate(from_lang='en', to='ja
Pythonでspacyを使用し日本語の単語の区別と品詞のタグ付けをする
Pythonでspacyを使用し、日本語の単語の区別と品詞のタグ付けをしてみます。 今回は、高度な自然言語処理用「spacy」をインストールして行います。spacyはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■spacyを使用し、日本語の単語の区別と品詞のタグ付けをするでは、早速、spacyを使用し、日本語の単語の区別と品詞のタグ付けをするスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom spacy.lang.ja import Japanese nlp = Japanese() doc = nlp("私は午前10時に田中さんと大阪市内のカフェで待ち合わせです。") for Word in nlp(doc):
gTTSを使用しPythonで日本語の音声認識（テキスト読み上げ）をする
gTTSを使用しPythonで日本語の音声認識（テキスト読み上げ）をしてみます。 Pythonで日本語の音声認識（テキスト読み上げ）を行う際は、gTTSモジュールが必要となります。Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 なお、gTTSモジュールはAPIを使用していますので、インターネット接続が必要となります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■gTTSモジュールをインストールするまずは、gTTSモジュールをインストールします。インストールを行う際は、Windowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install gTTS起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 Collecting gTTS Downloading gTTS-2.1.2-py
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