# 0～9の範囲の連番 r = range(10) print(list(r))  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 0～9の範囲の連番 r = range(0, 10) print(list(r))  # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 7～11の範囲の連番 r = range(7, 12) print(list(r))  # [7, 8, 9, 10, 11] # 初期値1、最終値9、差分2の等差数列：1、3、5、7、9 r = range(1, 10, 2) print(list(r))  # [1, 3, 5, 7, 9] # 降順の数列（初期値9、最終値0、差分-1）：9、8、7、6、5、4、3、2、1、0 r = range(9, -1, -1) print(list(r))  # [9, 8, 7, 6,

x = 9 if x in range(5,10): print('範囲内だお') こうすれば x = 9 if 5 <= x and 10 > x: print('範囲内だお') ってしなくていい

Python その2 Advent Calendar 2018 10日目の記事です。 はじめに インストール 使い方 基本 ログレベルの設定 ファイルに出力 ログローテーション フォーマット変更 まとめて設定 おわりに はじめに Pythonでログ出力する際に何を使っていますか、printでしょうか。それともloggingでしょうか。ロギングは奥が深いようで、以下の記事ではloggingの使い方を詳説されています。 ログ出力のための print と import logging はやめてほしい - Qiita logging入門 - Qiita 標準ライブラリのloggingでも良いのですが、今回はより簡単にログ出力が可能なlogzeroというライブラリを紹介したいと思います。 インストール インストールは他のライブラリと同じくpipでできます。 $ pip install logzero

Pyxelの開発が一区切りしたので、改めて紹介記事を書いてみました。 [2020.4.4追記：最新版の紹介記事はこちらです] Pyxelって何？ Pyxel（ピクセル）は、昔ながらのドット絵タイプのゲームを簡単に作れる「レトロゲームエンジン」です。 2018年7月30日にリリースされた、非常に新しいゲームエンジンなのですが、海外を中心に急速にユーザーが増えています。 github.com プロジェクトはGitHubでオープンソースとして公開されており、公開４日でGitHubのデイリーランキングで全１億のプロジェクト中１位を獲得。ついでに作者である私もGoogle、Facebook、Microsoft等の企業アカウントを含む3100万人の開発者ランキングで１位になっています。（１位の座は48時間持ちませんでしたが…） GitHub上ではその後もスター数が増え続けており、現在は4000スターを

こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 定期実行といえば真っ先にcronが思い浮かびますが、scheduleはcronを代替するPythonライブラリです。cronにくらべ読みやすく、非常にシンプルです。 windowsでも動作しますし、cronが使えない環境なんかでちょっとした処理をPythonで実行できたりするので、便利です。 scheduleのコンセプト ジョブのスケジュール実行は、標準モジュールを駆使して、実装することも可能です。ですが、scheduleを使うことでコードを非常にシンプルに保つことができます。 scheduleは「Python job scheduling for humans.」というコンセプトで作成されたライブラリです。直訳すると「人間のためのジョブスケジューラ」でしょうか。Rubyのclockworkにインスパイアされて作成されたようです。 けっこ

なんかぼやぼやしているうちにひさびさの pandas エントリになってしまった。基本的な使い方については網羅したい気持ちはあるので、、、。 今回は データの連結 / 結合まわり。この部分 公式ドキュメント がちょっとわかりにくいので改訂したいなと思っていて、自分の整理もかねて書きたい。 公式の方はもう少し細かい使い方も載っているのだが、特に重要だろうというところだけをまとめる。 連結 / 結合という用語は以下の意味で使っている。まず憶えておいたほうがよい関数、メソッドは以下の 4 つだけ。 連結: データの中身をある方向にそのままつなげる。pd.concat, DataFrame.append 結合: データの中身を何かのキーの値で紐付けてつなげる。pd.merge, DataFrame.join 連結 (concatenate) 柔軟な連結 pd.concat ふたつの DataFram

PythonのGUIライブラリは色々あります。 Tk, Qt, GTK, Pyglet, Pygameなど。 しかしスマホアプリをPythonで作ろうと思った時に選択出来るものとしたらQtくらいしか無い上に、PythonとQtでスマホアプリを作るとなるとなかなか手間です。 そこで手軽にスマホアプリを作ってしまおうというライブラリがKivyというライブラリです。 Kivy公式ホームページ KivyはクロスプラットフォームなのでWindows上で作ったものも、Andoird上で動きます。 特に今回は Windows上で開発 AndoirdアプリのQPython上で動作確認 (3. 出来ればアプリとして1つにパックしたい) としていこうと思います。 QPythonはAndroid上でPythonが使用出来るアプリです。デフォルトでKivyがGUIとして利用できます。 QPythonホームページ

djangoアプリ内から、subprocessでシェルコマンドを動かしているところでOSErrorになっていた。 OSError: [Errno 2] No such file or directory 単純なスクリプトにするとこんな感じで、これでエラーが再現する。 # coding=utf-8 import subprocess print subprocess.check_output(['convert', '--version']) 実行中の環境変数を調べてみると/usr/local/binにPATHが通って無かった。 もちろんシェルの環境変数には設定してあるけど、Pycharmから起動すると引き継がない。 import os print os.environ["PATH"] # /usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin:/Users/yuhei/.virtual

最近lambda式にハマってしまい何でもかんでもlambda式で書こうとしています。 「なんでもかんでもlambda式で書いてやるぜ！」というのはちょっとアレですが、lambda式は使ってみると割と便利なので、lambda式のちょっとしたメリットについて少し取り上げてみます。 そもそもlambdaとはなんぞや。 lambdaとは無名関数を表現する記法の一つです。 無名関数とは名前の通り、名前の付いて無い関数のことです。 pythonだったらa,bを引数として受け取り、その和を返す関数を def func(a, b): return a+b ・・・と、funcと名前を付けて記述しますね。 これに対し、lmabda式を使って、引数a,bを受け取りその和を返す関数を記述すると lambda a, b : a + b となります。 lambda式を知らないと「なんじゃこりゃ？」となるので（ぼくがな

Python の標準ライブラリにある pickle モジュールは Python のオブジェクトを直列化・非直列化するための機能を提供している。 直列化 (Serialize) というのはプログラミング言語においてオブジェクトをバイト列などの表現に変換することを指す。 非直列化 (Deserialize) はその逆で、バイト列を元にオブジェクトを復元することだ。 バイト列などに変換されたデータはファイルなどの形で永続化できる。 最近の典型的な用途でいえば、機械学習で学習済みのモデルを保存して取り回すためなんかに使われる。 ところで、モジュール名でもある pickle という単語は、複数形にすると pickles つまりハンバーガーなどにはさまっているピクルスになる。 きっとメモリ上にある揮発性で賞味期限の短いオブジェクトを、バイト列などの形でファイルなどに長期保存できる状態にすることをピクル