Python DashでCSSを使う場合には大きく２パターン dash_html_components style指定 styleをDict追加することが可能 ドキュメントなどはこちらが使われていることが多い import dash_html_components as html app.layout = dbc.Container( [ html.H1("BootStrap Sample", style={"font-size": 100, "color": "red"}), html.Hr(), ], )

サンプルとしてApp Store ドランゴンクエストタクトのランキングを取得しリスト表示する apptweak用のPythonパッケージが存在するのでインストール import apptweak apptweak.API_KEY = "XTz" def main(): app_id = "1516559313" params = {"country": "jp", "start_date": "2021-03-01", "end_date": "2021-03-10", "device": "iphone"} json_response = apptweak.Ios.rankings(app_id, params) print(json_response) if __name__ == '__main__': main() {'content': {'ranks': {'6014': [5

dash/ |-- apps | |-- app1.py | |-- app2.py | `-- __init__.py |-- app.py |-- Dockerfile |-- index.py `-- requirements.txt FROM python:3.7.4 WORKDIR /app ADD . /app RUN apt-get update && apt-get install -y locales && locale-gen ja_JP.UTF-8 && apt-get clean; RUN pip install --upgrade pip RUN pip install -r requirements.txt ENV TZ Asia/Tokyo ENV LANG ja_JP.UTF-8 ENV LANGUAGE ja_JP:ja ENV LC_ALL ja_JP.

画像は講座紹介用ウェブサイトより 総務省は2月25日から、将来の経済成長を担う“データサイエンス”力の高い人材育成のため、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者を募集開始した。入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。開講は5月18日を予定している。登録料および受講料は無料。 講座紹介用ウェブサイトより 本講座のコースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎について学ぶ。第3週では、日ごろ目にすることの多いデータの見方について学習する。第4週では、誰もが入手可能な公的統計データをインターネットで簡単に取得する方法について説明してくれる。 講座紹介用ウェブサイトより 講師は、『

from google.cloud import logging client = logging.Client() logger = client.logger("pronichi") ログ用の関数 severityはログレベル（INFO,NOTICE,ERROR etc...） ログは環境変数、URI、任意メッセージを保存することにした ensure_ascii=False を設定しないとコンソール表示が文字化け def log_write(severity: str, uri: str, message: str): tmp = {"env": APP_ENV, "uri": uri, "message": message} tmp_json = json.dumps(tmp, ensure_ascii=False) logger.log_text(tmp_json, severit

プロニチ｜プログラミング新聞

はてブのエントリーはRSSを使って取得する 公式 ... http://developer.hatena.ne.jp/ja/documents/bookmark/misc/feed RSS パラメーター q ... キーワード sort ... ソート（新着順：recent, 人気順：popular） threshold ... 最低はてブ数 date_begin ... 開始日 {YYYY-MM-DD} date_end ... 終了日{YYYY-MM-DD} キーワード https://b.hatena.ne.jp/search/text?q=PHP&mode=rss&date_begin=2021-02-01&date_end=2021-02-01 タグ https://b.hatena.ne.jp/search/tag?q=PHP&mode=rss&date_begin=2021-

Qiita API ドキュメント https://qiita.com/api/v2/docs アクセストークンの取得 設定 > アプリケーションからアクセストークンを発行 https://qiita.com/settings/applications 検索クエリ page ... ページ番号(1~100) per_page ... 1ページあたりに含まれる要素数 query ... 検索クエリ 検索オプション ... https://help.qiita.com/ja/articles/qiita-search-options 例：PHPタグを含み作成日付2021-02-09の投稿を取得 注）日付検索条件はUTC時刻を元に行われる模様 https://qiita.com/api/v2/items?page=1&per_page=100&query=tag:PHP+created:>=202

OAuth 認証 Twitter API を操作するには OAuth認証が必要 Developerサイトで取得したAPI KEYを使い認証を行う。 import tweepy # 取得したAPI KEY、TOKENを入力 API_KEY = "" API_SECRET_KEY = "" ACCESS_TOKEN = "" ACCESS_TOKEN_SECRET = "" def twitter_api() -> tweepy.API: auth = tweepy.OAuthHandler(API_KEY, API_SECRET_KEY) auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_TOKEN_SECRET) return tweepy.API(auth) def get_search(api: tweepy.API, q: str, since_i

株価アプリは前回作成したものを使う → Streamlitを使って株価データをグラフ表示した デプロイ先はCloudRunを使う キャッシュ化 このままWEB公開するとBigQueryアクセスが多くなるのでキャッシュ化を行う @st.cacheデコレーターを付けることで返り値をキャッシュする @st.cacheは引数種類別にキャッシュする 2回目以降はキャッシュを使いBigQueryにアクセスしない allow_output_mutationをTrueにすると返り値が変わってもエラーにならない @st.cache(allow_output_mutation=True, suppress_st_warning=True) def _get_stock(stock_no: str, start_date: str, end_date: str): .... FROM python:3.7.4

StreamlitとはPandasのDataFrameやmatplotlibで作成したグラフを簡単にウェブアプリにすることが出来るサービス 株価データ取得の方法はこちら → Seleniumを使い株価データを自動取得 株価データをBigQueryに保存する方法はこちら → 自動取得した株価データをBigQueryに保存 Streamlit公式サイト はじめに パッケージをインストール pip install streamlit デモを起動 streamlit hello

webdriverをダウンロード 最新バージョンをダウンロード chromeも最新にアップデートする Yahooログインをパスワードに変更 プロフィールのログインとセキュリティよりログイン方法をパスワードに変更 ※ パスワードログインは推奨されていないので注意してくださいね ディレクリ構成 yahoo-finance-download/ |-- download | |-- 0000.T.csv | `-- 9999.T.csv |-- chromedriver |-- yahoo_download.csv |-- yahoo_download.py `-- requirements.txt import os import time import pandas as pd from selenium import webdriver from selenium.webdriver.sup