Playwrightとpytestを使用しWebアプリのエンド ツー エンドのテストができる「pytest-playwright」
Playwrightとpytestを使用しWebアプリのエンド ツー エンドのテストができるライブラリ「pytest-playwright」のインストールについて解説しています。 「pytest-playwright（https://github.com/microsoft/playwright-pytest）」は、Playwright用のPytestプラグインで、Webアプリのエンド ツー エンドのテストが行えます。 ■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） ■pytest-playwrightをインストールするpytest-playwright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 instal
ESPr® Developer（ESP-WROOM-02開発ボード）で Web サーバーを実装
ESPr® Developer（ESP-WROOM-02開発ボード）でWeb サーバーを実装し、HTMLページを表示させる方法について解説しています。 ■用意したもの・ESPr® Developer（ESP-WROOM-02開発ボード）（https://amzn.to/3LG381X） 今回はスイッチサイエンスで購入したものを使用。 ・Micro(マイクロ)USBケーブル1本（https://amzn.to/42bYhLk） ■パソコン環境・Windows11 ・Arduino IDE Version 1.8.9（日本語対応済） ※なお、事前にESP8266 チップのサポートができるように「ESP8266 Arduino（https://github.com/esp8266/Arduino）」のインストールを行っています。 今回、設定しているボードは上記となります。 ■新規ファイルを作成し
SQLiteデータベースとしてのWebクロールデータ「warcdb」のインストール
SQLiteデータベースとしてのWebクロールデータ「warcdb」のインストールについて解説しています。 「WarcDB（https://github.com/Florents-Tselai/warcdb）」は、Webクロールデータの共有とクエリを容易にするファイル形式です。なお、WARC（Web ARChive）ファイル形式は、複数のリソースレコード（データオブジェクト）を連結するための規則を提供しており、Commoncrawl、WebRecorder、Archive.org、世界中の図書館などの多くの組織は、このwarc形式を使用してWebデータをアーカイブ及び保存を行っている。 ■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） ■warcdbをインストールするwarcdbをインストールを行いま
Pythonでcoverageを用いてPythonプログラムのコードカバレッジを測定する
Pythonでcoverageを用いてPythonプログラムのコードカバレッジを測定してみます。 コードカバレッジは、テストの有効性を評価し、問題を特定できるようにするために使用されるソフトウェアテストの指標で、ソースのどれだけがテストされているかを理解できます。 今回はcoverage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） ■Pythonプログラムを作成するでは、Pythonプログラムのコードカバレッジを測定するために、今回は簡単なプログラムを作成してみます。 ■コードprint("世界の皆さん、こんにちは。")print()を用いて日本語の文字列を出力させます
Web自動化、エンドツーエンドテストPythonフレームワーク「SeleniumBase」のインストール
Web自動化、エンドツーエンドテストPythonフレームワーク「SeleniumBase」のインストールについて解説しています。 「SeleniumBase（https://github.com/seleniumbase/SeleniumBase）」は、Python開発者向けのWeb自動化エコシステム。 ■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） ■seleniumbaseをインストールするseleniumbase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 seleniumbase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ランチャーを使用しており
Azure Machine LearningでPythonスクリプトの作成と実行をする
Azure Machine LearningでPythonスクリプトの作成と実行を行ってみます。 この記事は「Azureの無料アカウントを作成（登録）する」という記事の続きでもあります。 ■Azure Machine Learningでワークスペースの作成作成したAzureの無料アカウントで「Microsoft Azure Portal（https://azure.microsoft.com/ja-jp/get-started/azure-portal/）」の「サインイン」からサインインを行います。サインインすると「Microsoft Azure」のホームが表示されます。ホームの上部にある「リソース、サービス、ドキュメントの検索」の検索バーで「Azure Machine Learning」と入力します。 入力すると「サービス」に「Azure Machine Learning」と表示されてい
高速で高レベルのWebクロール及びWebスクレイピング「scrapy」のインストール
高速で高レベルのWebクロール及びWebスクレイピングフレームワーク「scrapy」のインストールについて解説しています。 「scrapy（https://scrapy.org/,https://github.com/scrapy/scrapy）」は、Webサイトをクロールし、ページから構造化データを抽出することができます。Webサイトの監視、自動テストなど、幅広い目的に使用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） ■scrapyをインストールするscrapy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 scrapy起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押し
PythonでBottleを用いてWebフレームワークを実行する
PythonでBottleを用いてWebフレームワークを実行してみます。 今回はBottle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、「3.7.9」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■Bottleを用いてWebフレームワークを実行する早速、Bottleを用いてWebフレームワークを実行するスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom bottle import route,run @route('/test') def test(): return "こんにちは、世界のみなさん" run(host='localhost',port=8080,debug=True)「from import」でbottleモジュール
【実験】Pythonでautoscraperを用いて自動的なウェブスクレイピングを行う
Pythonでautoscraperを用いて自動的なウェブスクレイピングを行ってみます。 今回、autoscraper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） ■autoscraperを用いて自動的なウェブスクレイピングをするでは、早速autoscraperを用いて自動的なウェブスクレイピングをするスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom autoscraper import AutoScraper url = 'https://www.yahoo.co.jp/' wanted_list = ["スノーボード"] scraper = AutoScraper()
Pythonでwebbrowserを使用しFirefoxブラウザでURLを開く
Pythonでwebbrowserを使用しFirefoxブラウザでURLを開いてみます。 今回は、webbrowserモジュールを使用します。webbrowserモジュールは、Pythonの標準ライブラリですので、事前にインストールする必要はありませんが、Firefoxブラウザをインストールしていない場合は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） ■webbrowserを使用しFirefoxブラウザでURLを開くでは、早速webbrowserを使用しFirefoxブラウザでURLを開くスクリプトを書いていきます。 ■コードimport webbrowser print("WebサイトのURLを入力してください:",end="") web_site = inpu
APIを構築するための最新の高速Webフレームワーク「fastapi」をインストールする
APIを構築するための最新の高速、高性能なWebフレームワーク「fastapi」のインストールについて解説しています。 fastapi（https://github.com/tiangolo/fastapi）のライブラリは、Python 3.6以降で使用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をインストールするfastapi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ランチャーを使用しており、Python Version 3.8.5にインストールを行
天気の情報を取得できる「OpenWeatherMap」WebAPIのPythonラッパーをインストールする
天気の情報を取得できる「OpenWeatherMap」WebAPIのPythonラッパーのインストールについて解説しています。 pyowm（https://github.com/csparpa/pyowm）は、「OpenWeatherMap」WebAPIのPythonラッパーで、Weather APIを利用し、現在の天気データ、天気予報、天気履歴を取得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） ■pyowmをインストールするpyowm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 pyowm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、pyth
Pythonで簡単なカウントダウンタイマーを作成する
■Python Google Colaboratory(Google Colab),Python3.7.10 ■timeモジュールを使用しカウントダウンタイマーを作成では、早速timeモジュールを使用しカウントダウンタイマーを作成してみます。 ■コードimport time t = 60 while t>0: print(t) time.sleep(1) t -= 1timeモジュールをインポートで呼び出します。 呼び出した後に、tという変数を作成し、その中に60という数値を入れます。これは1分が60秒なので、60という数値を入れています。入れた後に格納。 格納後、while文を使用し、条件を指定します。条件は、比較演算子を用いて、t変数は0よりも大きいという条件を設定します。この条件が真（True）の場合に実行する処理は、print()関数でt変数内の数値を出力します。 さらにtime.
Pythonでpdfkitを使用し、WebページをPDFとしてダウンロードする
Pythonでpdfkitを使用し、WebページをPDFとしてダウンロードしてみます。 なお、今回はWebページをPDFとしてダウンロードするために、Pythonにpdfkitモジュールのインストールと、Windows10にwkhtmltopdfのインストールを行っています。これらがインストールされていないと、WebページをPDFとしてダウンロードできません。 ■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） ■WebページをPDFファイルとしてダウンロードするでは、早速WebページをPDFファイルとしてダウンロードするスクリプトを書いていきます。 ■コードimport pdfkit config = pdfkit.configuration(wkhtmltopdf = r"C:\Program Fi
PandasにおけるDataFrameで特定の列が存在するかどうかを確認する
■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で特定の列が存在するかどうかを確認する前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data = { 'A':[10,20,30,40,50], 'B':['Yellow','Blue','Black','White','Red'], 'C':[80,81,82,83,84], 'D':['D1','D2','D3','D4','D5'] } 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、今回は「A」,「B」,「C」,「D」という4つの行を追加し格納します。
NumPy配列をPandasDataFrame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） ■NumPy配列を作成するNumPy配列をPandasDataFrameに変換する前に、まずはNumPy配列を作成します。 ■コードimport numpy as np array_test = np.array([[11,22,33],[44,55,66],[77,88,99]]) print(array_test) print(type(array_test))インポートでnumpyモジュールを呼び出します。array_testという変数を作成し、np.array()で配列を作成します。今回は数値データ（整数）の配列を作成します。 作成後、print関数で作成した配列を出力します。またtype()で型を出力します。 ■実行 実行すると、作成した配列
PandasにおけるDataFrameが空かどうかを確認する
■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が空かどうかを確認する前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd example_df = { 'Color':['Red','Blue','Green','Yellow','Black'], 'Number':['10','20','30','40','50'] } df = pd.DataFrame(example_df,columns =['Color','Number']) print(df)インポートでPandasモジュールを呼び出します。example_dfという変数を作成し、その中にColorとNumberという2つの列を格納します。 格納後、df
PandasにおけるDataFrameでインデックスを列に変換する
PandasにおけるDataFrameでインデックスを列に変換してみます。 なお、Pandas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はありません。 ■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でインデックスを列に変換する前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data = { 'Name':['A','B','C','D','E'], 'Number':[100,200,300,400,500] } df = pd.DataFrame(data, columns =['Name','Number'],index=['Item1','Item2','It
Python用のウィキペディアAPIライブラリ「wikipedia」をインストールする（Windows10）
Python用のウィキペディアAPIライブラリ「wikipedia」の紹介とインストールについて解説しています。（Windows10） ■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） ■wikipediaをインストールするwikipedia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 wikipedia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ランチャーを使用しており、Python Version 3.8.5にインストールを行うために、pipを使う場合にはコマンドでの切り替えを行います。 py -3.8 -m pip install wikipedia
PythonでFTPサーバーの全てのファイルとディレクトリを一覧表示する
PythonでFTPサーバーの全てのファイルとディレクトリを一覧表示してみます。 なお、今回はftplibモジュールを使用します。ftplibモジュールはPythonの標準ライブラリとなっていますので、事前にインストールする必要はありません。 ■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） ■FTPサーバーの全てのファイルとディレクトリを一覧表示するでは、早速FTPサーバーの全てのファイルとディレクトリを一覧表示するスクリプトを書いていきます。 ■retrlines（）関数を使用する■コードfrom ftplib import FTP ftp = FTP('ホスト名') ftp.login(user='ユーザー名',passwd='パスワード') ftp.cwd('FTPサーバー内のディレクトリ名'
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