Pythonの例外処理（try, except, else, finally） | note.nkmk.mePythonで例外処理を行うにはtry, exceptを使う。例外（実行中に検出されたエラー）が発生しても途中で終了させずに処理を継続できる。さらにelse, finallyを使うと終了時の処理を設定可能。 8. エラーと例外 - 例外を処理する — Python 3.13.3 ドキュメント
Pythonで文字列を置換する：replace(), re.sub() | UX MILK
Python で文字列を別の文字列で置換したいときは replace あるいは re.sub を使います。 replace は単純な文字列置換を行います。正規表現を利用したより複雑な置換を行うためには標準ライブラリの re モジュールにある re.sub を使用します。 replace を使用して文字列を置換する replace の記述方法は以下の通りです。
Pythonの正規表現の基本的な使い方
正規表現はこれらの「メタ文字」や「特殊シーケンス」を組み合わせることによってパターン文字列を作ります。このパターン文字列を利用することで、文字列の柔軟な検索を行うことができます。 Python での正規表現の使い方 Python で正規表現を使用する場合は、re モジュールを使用します。 re モジュールとは re モジュールは正規表現パターンを使用した検索、置換、連結、分割などの便利なメソッドが備えられています。これらのメソッドはマッチした文字列を返すものもあれば、いくつかは MatchObject（マッチオブジェクト）インスタンスを返します。MatchObject は正規表現にマッチした文字列、マッチした文字列の開始位置、終了位置などの情報をもっています。 MatchObject には以下のようなメソッドがあります。
pythonでネストした辞書の初期化・更新・全件処理・ファイル保存の方法を整理（備忘） - アラカン"BOKU"のITな日常
目次 ネストした辞書 初期化 制的な初期化 動的な初期化 __missing__を実装 全件処理 保存・復元 JSON形式 で保存 JSONファイルから復元 ネストした辞書 例えば、「A,B,C,Dの４つのテキストデータに登場する単語の割合をそれぞれ保持する」みたいなことをする場合、以下のようにキーが2段階の辞書に収めることになります。 これを「ネストした辞書」とよんでます。 word_dic['単語']['A'] = 0.035 word_dic['単語']['B'] = 0.236 word_dic['単語']['C'] = 0.432 word_dic['単語']['D'] = 0.065 こういう「ネストした辞書」は、初期化・更新・一覧などで、ネストしない場合と少々勝手が違います。 初期化 制的な初期化 2段にネストした辞書の初期化です。 {'幸せ': {'pcount':
Pythonでの文字列置換をマスターする - orangain flavor
Pythonの文字列置換は、置換の仕方やバージョンによって利用すべきモジュールが異なっており、少しわかりにくいので、Python 2.xでのstrとunicode、3.xでのstrでの置換をまとめます。 文字列による単純な置換 (str.replace) str (2.x) / unicode / str (3.x)のどれでもほぼ同じです。 src = 'I like orange.' dst = src.replace('orange', 'apple') # 'I like apple.' str.replaceの第3引数で置換を行う最大回数を指定できます。 str.replace (2.x) str.replace (3.x) 正規表現による置換 (re.sub) str (2.x) / unicode / str (3.x)のどれでもほぼ同じです。 import re src =
BeautifulSoup4のfind()とfind_all()について理解を深める - 萬九郎の硬い船
BeautifulSoup4のメソッドfind()とfind_all()について、ちゃんとごまかさずに理解しておかないと後々困りそうな気がした。 せっかくなので、ドキュメントの該当部分をちょっと自力で訳してみて知識を定着させようと思う（以下訳文）。 ツリーの検索 BeautifulSoupにはパースツリーを検索するメソッドがたくさん定義されていますが、どれも大変よく似ています。最もよく使うfind()とfind_all（）の2つについて、詳しく説明していきます。その他のメソッドについては、ほぼ同じ引数を取りますので、簡単な説明だけにしておきます。 再び、「3姉妹」のhtmlドキュメントを例にします。 html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> <p class="title"><b
RequestsとBeautiful Soupでのスクレイピング時に文字化けを減らす - orangain flavor
多様なWebサイトからスクレイピングする際、Webサイトによっては文字化けが発生することがあります。 RequestsとBeautiful Soupを組み合わせる場合に、なるべく文字化けを減らす方法を解説します。 Beautiful Soupはパーサーを選択できますが、ここではhtml.parserに絞って解説します*1。 結論 以下の2点を守ると概ね幸せです。 Content-Typeヘッダーのエンコーディングを参照するコードは下の方に掲載しています。 1. Chardetをインストールしておく。 $ pip install chardet 2. RequestsのResponseオブジェクトをrとしたとき、BeautifulSoupのコンストラクターには（r.textではなく）r.contentを渡す。 import requests from bs4 import Beautiful
How to find children of nodes using BeautifulSoup
I want to get all the <a> tags which are children of <li>: <div> <li class="test"> <a>link1</a> <ul> <li> <a>link2</a> </li> </ul> </li> </div> I know how to find element with particular class like this: soup.find("li", { "class" : "test" }) But I don't know how to find all <a> which are children of <li class=test> but not any others. Like I want to select: <a>link1</a>
[Python] JavascriptでレンダリングされるWebページを、スクレイピングする - YoheiM .NET
こんにちは、@yoheiMuneです。 今日はReact.jsなどのJavascriptでページをレンダリングするページについて、スクレイピングを行う方法をブログに書きたいと思います。 目次 スクレイピング対象のページ 今回は以下のJavaScriptで、画像を追加して表示するようなページを対象にします。 http://yoheim.net/work/async_page.html 上記のページでは以下のようなJSで、ページ表示時に画像を動的に読み込みます。 <ul id="imageRoot"> <li>ここにJavaScriptでレンダリングします.</li> </ul> <script> window.addEventListener('DOMContentLoaded', function() { urls = [ '//yoheim.net/image/s156.png', '/
![[Python] JavascriptでレンダリングされるWebページを、スクレイピングする - YoheiM .NET](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8573183c2bb85d08c257645fc7b8b160416ec64b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.yoheim.net%2Fimage%2F497.jpg)
BeautifulSoup で style タグ、script タグ、style 属性を除去する
BeautifulSoup で style タグ、script タグ、style 属性を除去する 投稿者: kem / 右記内 Python / 投稿日:2017-12-26 ( 7年, 4ヶ月 ago) / 更新日:2018-05-28 ( 6年, 11ヶ月 ago) / コメント Markdown から、amp 対応 の HTML を生成する目的で、BeautifulSoup で、style タグ、script タグ、style属性を除去する方法を調べてみました。 調べた結果を記載します。 BeautifulSoup で、style タグ を除去する <style>－HTML5タグリファレンス のHTMLを拝借しました。 decompose を使うと タグを除去できます。 from bs4 import BeautifulSoup html = """" <html lang="
Pythonでデータと向き合いながら価値を見出す「探索的データ解析」に挑戦しよう
本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。第2回では、Pythonによる探索的データ解析を解説します。まず対話的環境による探索的データ解析について確認し、Jupyter Notebookを使ったデータ解析の実行・可視化までの手順を解説します。 対象読者 Pythonの基本的な文法を理解しておりデータ解析のスキルアップに取り組みたい サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 Anaconda 5.1 Python 3.6 Jupyter Notebook 5.4 探索的データ解析の流れを確認 まず対話型環境に
User Guide — MoviePy 0.2.3.2 documentation
MoviePy documentation# Date: Jan 26, 2025 Version: Useful links: Binary Installers | Source Repository | Issues & Ideas | Q&A Support | MoviePy is the Python reference tool for video editing automation! It’s an open source, MIT-licensed library offering user-friendly video editing and manipulation tools for the Python programming language.
MoviePy documentation — MoviePy documentation
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Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
【まとめ】実務家が語るPythonのマーケティング活用例4選
こんにちは、マーケターのムロヤ（@rmuroya）です。 AI、機械学習、ディープラーニングの分野で注目を集めるプログラミング言語、Python。 私はこのPythonを絶賛勉強中なのですが、当初はマーケの実務で活かせるイメージがあまり湧いていませんでした。しかし「実務で超使えるじゃん」と知った今は、もっと早く習得しておけばよかったと軽く後悔しています。 (JavaScriptのマーケティング活用の重要度も高まっていると思います) このブログでは、話題のPythonについて、マーケティングの実務家目線で、どんな風にPythonをマーケティングの「実務」に活かせそうか、まとめてみました。 Pythonで何ができるのか？それが明確になった。自分の時間を投資しても、おつりがきそう。やるしかない。/【まとめ】話題のPythonを、どうマーケティングで活用できるか https://t.co/eMvm
Python開発者のためのHeroku入門 | Salesforce Developers
セミナー概要 開発したアプリケーションを迅速に提供できるインフラは常に求められています。 クラウドによって仮想環境の調達は容易になりましたが、アプリケーションを動かすためのミドルウェアやデータベースの設計、導入には依然として時間がかかります。 Herokuでは、必要なミドルウェアは自動的に判断され、データベースはワンクリックで作成できるため、開発したアプリケーションをいますぐに公開することが可能です。 本Webセミナーでは、Python開発者の方々を対象に、Hello World を表示する方法や、Django フレームワークを利用されている方が Pipeline と連携して Herokuへデプロイする方法を、デモを交えてご説明します。 アプリケーションをいますぐに公開する手順を知りたいPython開発者の方は、ぜひご参加ください。 アジェンダ: 1. Heroku概要（PaaS/基本概念
The Swinger
[tweetmeme source= ‘plamere’ only_single=false] One of my favorite hacks at last weekend’s Music Hack Day is Tristan’s Swinger. The Swinger is a bit of python code that takes any song and makes it swing. It does this be taking each beat and time-stretching the first half of each beat while time-shrinking the second half. It has quite a magical effect. Some examples: Every Breath You Take Money
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Pythonの順序付き辞書OrderedDictの使い方 | note.nkmk.me
Pythonの辞書（dict）のforループ処理（keys, values, items） | note.nkmk.me
【Python 3系】re.sub() での置換方法
