【Streamlit超入門】データ可視化・分析アプリを爆速で作成できるPythonライブラリStreamlitの基礎を70分でマスター
近年話題となっているPythonライブラリStreamlitの基礎を70分でわかりやすく解説いたします！ Streamlitを用いることで驚くほど簡単にWebアプリの作成から公開までを行うことが可能になります。本講義では、Streamlitの基本的な使い方から、Web上に公開するまでの一連の流れを初学者でもわかるようにお伝えします。 00:00 イントロ 01:50 Streamlitの準備 05:20 Streamlitの基本的な使い方 07:02 タイトルの追加 08:47 データフレーム（表） の使い方 16:36 マジックコマンドを使用 19:15 チャートを描く 24:18 マップをプロット 28:47 画像を表示 32:56 インタラクティブなウィジェット 33:58 チェックボックスによるメディアの表示可否 35:58 セレクトボックスによる値の動的変更 39:00 テキ
Use SQLite as a key:value store
Even if there exists modules that do this (see other answer), I tried to write one simple, self-contained version. Here is a class KeyValueStore (key and value are strings) that works like this: Demo from sqlitekeyvaluestore import KeyValueStore kv = KeyValueStore('test.db') # uses SQLite print(len(kv)) # 0 item kv['hello1'] = 'you1' kv['hello2'] = 'you2' kv['hello3'] = 'you3' print(kv['hello1'])
Python で DateTime をミリ秒単位の文字列に変換する
strftime() メソッドを使って DateTime を文字列に変換する isoformat() メソッドを使用して DateTime を文字列にフォーマットする 関数 str() を用いて DateTime を文字列にフォーマットする Python の datetime モジュールを使用すると、簡単に操作したり、異なるフォーマットに変換したりできる日付と時刻のオブジェクトを作成することができます。 このチュートリアルでは、datetime オブジェクトをミリ秒を含む文字列に変換する方法を説明します。 strftime() メソッドを使って DateTime を文字列に変換する strftime() メソッドは引数に文字列として指定されたフォーマットに基づいて文字列を返します。 from datetime import datetime date_s = datetime.now().
Locust Documentation — Locust 2.32.0 documentation
Locust Documentation Locust Documentation Getting started What is Locust? Features Name & background Authors License Installation Using uvx (alternative) Done! Pre-release builds Install for development Troubleshooting installation Your first test Locust’s web interface Direct command line usage / headless More options Next steps Writing Locust tests Writing a locustfile Auto-generating a locus
python の pip でインストールできる自作モジュールを作ってみる / 桃缶食べたい。
python の pip でインストールできる自作モジュールを作ってみる Java にはライブラリの依存性を管理するためのつーるとして Maven や Gradle がありますが、Python の世界にもパッケージ管理ツールとして pip があります。コードの規模が大きくなってくるとモジュール化は避けては通れない課題なので、今回は pip を使って、Python での自作モジュールの作成と呼び出しをしてみようと思います。 自作モジュールを用意するまずは作業をするための自作モジュールのディレクトリを作り、その中に移動します。ディレクトリはなんでもいいですが、わかりやすいようモジュール名と同じにしておきます。$ mkdir libhollow $ cd libhollow このディレクトリ内に、自作モジュールのためのファイルを用意します。 ディレクトリ内に、さらにモジュール名と同じディレクトリ
Pythonのロギングを覚えた - Qiita
いつも忘れてしまうので・・・ 簡単なスクリプトを書くときでも、きちんとloggingしておくとあとあと便利だと思うのですが、いつもやり方を忘れてしまいます。 なので、Loggingクックブックを参考に、ロガー作成の要素を整理してみました。また、毎回ファイルの冒頭に同じことを書くのもアレなので、setup_loggerという関数にしました def setup_logger(name, logfile='LOGFILENAME.txt'): logger = logging.getLogger(name) logger.setLevel(logging.DEBUG) # create file handler which logs even DEBUG messages fh = logging.FileHandler(logfile) fh.setLevel(logging.DEBUG) f
Pythonのreadline()は改行コードも含まれてしまう - やってみる
Pythonで１行ずつ処理したいときに不便。 改行コードが含まれる"1行毎の取得"って… with open('./file.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f: line = f.readline() なんとlineには改行コードも含まれてしまう。 ふつうに考えれば、１行毎に処理するのだから改行コードが欲しいとは思えない。なぜこのような仕様なのか謎。 pythonでファイルを読み込んで改行を消す【ファイル読み込みの注意点】 - Qiita 改行コードが邪魔なので削除しようとするも、確実に末尾の改行コードを削除するのが難しい。 解法 追記:2019-09-27。 import os str.rstrip(os.linesep) 末尾に改行を含む文字列strに対して、OS固有の改行コードを削除する。 改行コードを削除する難しさ 改行コードはOSごとに
テンプレートからファイル生成 | Make.
Pythonでテンプレートからファイルを生成します。 ここでは、サンプルプログラムとともに簡単な使い方を解説します。 テンプレートからファイルを生成することで、HTMLファイルのひな形にテキストを流し込み、動的にWebメージを作成することができます。 テンプレートからファイルを生成するライブラリをテンプレートエンジンといい、ここではjinja2というテンプレートエンジンを使用します。 jinja2のインストール jinja2のインストールには、pipを使用します。 以下のコマンドを実行するだけです。 $ sudo pip install jinja2 jinja2のサンプルプログラム 詳細な説明はjinja2のドキュメントを参考にしてください。 ここでは簡単なテンプレートからHTMLファイルを生成するサンプルプログラムを以下に表示します。 #!/usr/bin/env python # -
Pythonで文字列・数値をゼロ埋め（ゼロパディング） | note.nkmk.me
右寄せゼロ埋め: zfill() 一番シンプルなのは文字列strのzfill()メソッドを使う方法。 組み込み型 - str.zfill() — Python 3.11.3 ドキュメント 引数に文字数を指定すると、元の文字列が右寄せされて残り（左側）がゼロで埋められた文字列を返す。
Visual Studio CodeでのPython単体テストが便利すぎる件 - SE（たぶん）の雑感記
以前、こういう試みを行い、今もGitHubにソースを格納しています。 hiroronn.hatenablog.jp パソコンを新調したので、とりあえずGitとVSCodeとPythonの試しをやっておこうと思い、以前書いたソースをクローンしていじっていました。 上記の記事で書いたソースでは、Pythonの型アノテーションを使用していました。 Python 3.7.0でさらに改良され、アノテーションの遅延評価がとりいれられたので、それを試すことを目的としました。 型アノテーション www.python.org アノテーションの遅延評価 www.python.org ただし、今回の本題はそこではないです*1。 バージョン等 名称 バージョン OS Windows 10 Pro 64bit 1803 Python 3.7.0 Visual Studio Code 1.26.1 Python(VS
PythonでJSON 読み込み - Qiita
下準備 使用する json ファイルを作成しておきます。 ファイル名はqiita_json.jsonにしました。 { "section1":{ "key":"key1", "number": 1 }, "section2":{ "key":"key2", "number": 2 } }
Pythonの文字列フォーマット（formatメソッドの使い方） - ガンマソフト
ブログ Pythonの文字列フォーマット（formatメソッドの使い方） ［ＰＲ］ 2018/9/6 2024/4/21 | Python Pythonの基本 文字列操作 ログファイルでは、以下のようにファイル名に日付を含めることがよくあります。 file_20180904.txt 日付の部分（20180904）は毎日変わるのでコードで毎回作成し直す必要がありますが、その方法として以下の４通りが考えられます。 連結演算子（+）を使用する。 従来からの%構文による文字列フォーマットを使用する。 文字列のformat()メソッドによる文字列フォーマットを使用する（Python3から可能）。 新しいf文字列を使用する（Python3.6から可能） Pythonのコードでは、以下のようになります。 from datetime import datetime # 今日の日付（例：20180904）
Pythonで文字列を分割（区切り文字、改行、正規表現、文字数） | note.nkmk.me
区切り文字で分割: split() 区切り文字で分割するには文字列（str型）のsplit()メソッドを使う。 組み込み型 - str.split() — Python 3.11.4 ドキュメント デフォルトは空白文字（スペースや改行\n、タブ\tなど）で分割する。連続する空白文字はまとめて処理される。 戻り値はリスト。 s_blank = 'one two three\nfour\tfive' print(s_blank) # one two three # four five print(s_blank.split()) # ['one', 'two', 'three', 'four', 'five'] print(type(s_blank.split())) # <class 'list'>
[Python] 3系でBasic認証付きのHTTPリクエストを発行する（urllib.request利用） - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 Python3のurllib.requestで、Basic認証付きのリクエストを発行する機会があって実装したので、それをブログに残しておきたいと思います。 注意 PythonのHTTP通信の実装方法は、2系と3系で大きく異なりますのでご注意ください。この記事ではPython3系について記述しています。 urllib.requestを用いて、Basic認証付きのHTTPリクエストを発行する さっそく本題ですが、以下のように実装します。 # HTTP通信を行うための標準ライブラリ import urllib.request # Base64を扱うための標準ライブラリ import base64 # 送信先のURL url = 'https://foo.bar.baz.yoheim.net/item/1' # Basic認証の情報 user = 'user
![[Python] 3系でBasic認証付きのHTTPリクエストを発行する（urllib.request利用） - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6e01e2e94d27f493937276798f5b445cef4ea59b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F600.jpg)
Python の HTTP クライアントは urllib.request で十分 - Qiita
AWS Lambda が Python 3 に対応してからというもの Lambda Functions はだいたい Python 3 で書くようになったが、Lambda では外部モジュールに依存する関数を作ろうとすると一気に面倒臭さが増してしまう。1 そもそも Python は標準モジュールが充実していてよほど複雑なことをしなければ標準モジュールだけで済ませることができるのだから、極力外部モジュールに頼らない書き方ができるとより気軽に Lambda Function を書けるようになる。 例えば Python から HTTP API を利用する場合、何も考えずにすぐ requests などの便利な HTTP クライアントモジュールを入れてしまいがちだが、冷静になって考えると「その程度の用途なら urllib.request で十分では」と思うことは少なくない。 そこで今回は HTTP AP
Pythonで長い文字列を複数行に分けて書く | note.nkmk.me
Pythonでflake8などのPEP8に準拠したコードチェッカーを使っていると、1行が80文字を超えたときにE501 line too longというエラーが出る。 URLなどの80文字を超える長い文字列をコード上で改行して複数行に分けて書く方法を紹介する。 改行を含む文字列に関するもろもろの処理については以下の記事を参照。 関連記事: Pythonで改行を含む文字列の出力、連結、分割、削除、置換 また、長い文字列を折り返したり省略したりして出力・表示したい場合はtextwrapモジュールが便利。 関連記事: Pythonで文字列を折り返し・切り詰めして整形するtextwrap 長い文字列ではなく、メソッドチェーンで1行の文字数が長くなってしまった場合も同様にコード上で改行できる。 関連記事: Pythonでメソッドチェーンを改行して書く
pythonbrewで複数バージョンのPython環境を管理する - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界の情弱です。長らくvirtualenv & virtualenvwrapperでやってきたんですが、そろそろPython2系とPython3系を共存させるに当たってvirtualenvでちまちま環境を切り替えたり細かいオプション設定したりするのにつかれたのでpythonbrewを使うことにしました。 参考 utahta/pythonbrew · GitHub 作者さんのブログ pythonbrewで構築するPython開発環境 | ninxit.blog pythonbrewで構築するPython環境 その２ | ninxit.blog Python3に乗り換える？待ってみる？でも試したいよ、戻れる前提ならね。そんな方法。 - When it’s ready. (a2c.get.diary) 設定 上のエントリにあるとおりに設定すれば済む話ではある。 下
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
nkmk note
【Python入門】split関数で文字列の分割の仕方 | プログラミング教育ナビ
Pythonで辞書のキー・値の存在を確認、取得（検索） | note.nkmk.me
