PythonでFlaskを用いてcsvファイルをダウンロードできるようにする
PythonでFlaskを用いてcsvファイルをダウンロードできるようにしてみます。 今回はFlask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） ■csvファイルを用意するFlaskを用いてcsvファイルをダウンロードできるようにしてみますが、その前にcsvファイルを用意します。 csvファイルを用意するにあたり、今回はGoogleスプレッドシートで上記のデータを作成しました。作成後「ファイル」の「ダウンロード」から「カンマ区切り形式（.csv）」をクリックし、csvファイルをダウンロードします。ダウンロード後、ファイルの名前を「test01.csv」にします。 名前を
PythonでCSVkitを用いてExcel（.xlsx）を CSVに変換する
PythonでCSVkitを用いてExcel（.xlsx）を CSVに変換してみます。 今回はCSVkitを用います。このライブラリは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） ■Excel（.xlsx）ファイルを用意するでは、まずCSVkitを用いてExcel（.xlsx）を CSVに変換しますので、Excel（.xlsx）ファイルを用意します。 今回は、Googleスプレッドシートを用いて作成した上記のデータを用意しました。 このデータをGoogleスプレッドシート上の「ファイル」をクリックして表示される「ダウンロード」の「Microsoft Excel(.xlsx)」をクリックします。クリックすると、今
Pythonでpyexcelを用いてcsv形式のデータに行を追加する
Pythonでpyexcelを用いてcsv形式のデータに行の追加を行ってみます。 今回はpyexcelを用います。このライブラリはPythonの標準ライブラリ・モジュール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） ■csv形式のデータを用意する今回はpyexcelを用いてcsv形式のデータの読み取りを行ってみますが、その前にcsv形式のデータを用意します。 今回はGoogleスプレッドシートで作成した上記のデータを用意しました。 このデータをGoogleスプレッドシートの編集画面の「ファイル」で「ダウンロード」から「カンマ区切り形式（.csv）」をクリックします。 クリックすると、Webブラウザで指定されている保存場所にcsv形式のファ
Pythonでpyexcelを用いてcsv形式のデータの読み取りを行う
Pythonでpyexcelを用いてcsv形式のデータの読み取りを行ってみます。 今回はpyexcelを用います。このライブラリはPythonの標準ライブラリ・モジュール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） ■csv形式のデータを用意する今回はpyexcelを用いてcsv形式のデータの読み取りを行ってみますが、その前にcsv形式のデータを用意します。 今回はGoogleスプレッドシートで作成した上記のデータを用意しました。 このデータをGoogleスプレッドシートの編集画面の「ファイル」で「ダウンロード」から「カンマ区切り形式（.csv）」をクリックします。 クリックすると、Webブラウザで指定されている保存場所にcsv形式のファ
fastapiを使用しCSVファイルからAPIを作成できる「fastapi-csv」のインストール
【Python】fastapiを使用しCSVファイルからAPIを作成できる「fastapi-csv」のインストールについて解説しています。 「fastapi-csv（https://github.com/jrieke/fastapi-csv）」は、fastapiを使用し、CSVファイルから数秒以内にAPIを作成することができます。 ■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） ■fastapi-csvをインストールするfastapi-csvをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install fastapi-csv起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonラ
Pythonでリストの辞書をCSVファイルに変換する
Pythonでリストの辞書をCSVファイルに変換してみます。 リストの辞書は、定義された辞書内にリストが定義され存在している形です。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.6.8」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■リストの辞書をCSVファイルに変換するでは、早速リストの辞書をCSVファイルに変換するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport csv data = {"1組":['吉田', '盛岡','佐々木'], "2組":['森田','鈴木','田中'], "3組":['中村','太田','杉本']} with open(r"C:\Users\user_\test\data_test.csv","w") as outfile: writerfile = csv.writer(outfile) writerfile.wr
PHPのfputcsv()関数を使用しCSV形式でファイルに書き込み
PHPのfputcsv()関数を使用しCSV形式で、開いているファイルに書き込みしてみます。 fputcsv()関数は、指定した行をCSV形式で、開いているファイルに書き込みすることができます。 ■基本的な構文fputcsv(file, fields, separator, enclosure, escape)fileは、書き込みを行う開いているファイルを指定します。 fieldsは、どの配列からデータを取得するかを指定します。 separatorは、フィールドの区切りを指定する文字。デフォルトはカンマ（ , ）となります。オプションです。 enclosureは、フィールドの囲み文字を指定する文字。デフォルトはダブルクォーテーション（”）となります。オプションです。 escapeは、エスケープキャラクターを指定します。デフォルトは「\\」です。空の文字列（””）を指定すると、エスケープ機能
PHPのfgetcsv()関数を使用しCSVファイルを読み取る
PHPのfgetcsv()関数を使用しCSVファイルを読みとってみます。 fgetcsv()関数は、開いているファイルからの行を解析し、CSVフィールドをチェックすることができます。CSVフィールドをチェックし、カンマ区切り値の行を読み取ることができます。 ■基本的な構文fgetcsv(file, length, separator, enclosure)fileは、開いているファイルから行を取り出して解析します。 lengthは、1行の最大長を指定します。CSVファイルの最長行数（文字数）よりも大きくなければなりません。オプションです。 separatorは、フィールドセパレータ（フィールドの間を区切る文字）を指定します。デフォルトではカンマ（,）となります。オプションです。 enclosureは、フィールドの囲み文字を指定します。デフォルトでは（”）となります。オプションです。 ■環境
NumPy配列をCSVファイルに変換する
■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） ■Dataframe.to_csv()関数を使用するでは、早速NumPy配列をCSVファイルに変換していきます。 ■コードimport pandas as pd import numpy as np array_test = np.arange(1,21).reshape(4,5) print(array_test) df_np_array = pd.DataFrame(array_test) df_np_array.to_csv(r"C:\Users\user\test\df_np_array.csv")NumPy配列をCSVファイルに変換する場合は、pandasモジュール,numpyモジュールを呼び出します。 呼び出した後に、array_testと
Pythonで辞書をCSVファイルに保存する
■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） ■辞書を作成する辞書をCSVファイルに保存する前に、辞書を作成します。 ■コードfield_name = ['No','名前','出身'] data =[ {'No':1,'名前':'小林','出身':'大阪'}, {'No':2,'名前':'山田','出身':'京都'}, {'No':3,'名前':'岡田','出身':'滋賀'}, {'No':4,'名前':'山本','出身':'奈良'}, {'No':5,'名前':'松本','出身':'兵庫'}, ] print(field_name) print(data)今回はfield_nameという名前の辞書を作成し、その中にフィールド名の値を追加します。 追加後、dataという名前の辞書を作成し、その中に
PandasにおけるDataFrameをCSVファイルにエクスポートする
■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） ■DataFrameを作成するDataFrameをCSVファイルにエクスポートする前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data = { 'Name':['Black','Yellow','Pink','White','Purple'], 'Number':[10,20,30,40,50] } df = pd.DataFrame(data) print(df)インポートでPandasモジュールを呼び出します。dataという変数を作成し、その中に「Name」と「Number」という2つの行を追加し格納します。 格納後、dfという変数を作成し、pd.DataFrame()と記述し、格納したdataを元にDa
GoogleColaboratoryにCSVファイルをインポートする
■PC環境Windows10 ■GoogleColaboratoryにアクセスまずは、「Colaboratory – Google Colab（https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja）」にアクセスします。アクセスする前に事前にGoogleアカウントを取得しておく必要があります。 アクセスすると、上部メニューに「ファイル」という項目がありますので、こちらをクリックします。クリック後、プルダウンメニューが表示されますので、メニューの中から「ノートブックを新規作成」をクリックします。 クリックすると、Webブラウザで新しいウインドウが表示され、新しいノートブックが表示されます。 ■CSVファイルを用意するノートブックを作成した後は、インポートするCSVファイルを用意します。 今回は上記のようなサンプルのCSV
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