Python標準のunittestの使い方メモ - Qiita
はじめに このメモの位置付け この解説は、Pythonのunittest機能の使い方を簡単に記録したメモである。Pythonのユニットテスト機能がどのようなものであるのかを説明すること、簡単な例を提示し今後何らかのテストを行いたいと思った際の雛形を提供することを目的としている。 なお、doctestの使い方については扱わない。 それから、多くのテストを実行する際にはnosetestsとか使うと思うが、それも説明していない。 本か公式のドキュメントを読んだほうが当然ちゃんと役に立つ知識が身につくし、仕事で使うならこれではなくてちゃんとしたものを読んだほうが良いと思う。誰のためにも。 対象とするPythonのバージョン Python 2.7.11 Python Python unittestとは Pythonコードのテストを行う上で有用な機能が実装された一群のモジュールのことである。 Pyth
Selenium with Python — Selenium Python Bindings 2 documentation
Selenium with Python¶ Author: Baiju Muthukadan License: This document is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. Note This is not an official documentation. If you would like to contribute to this documentation, you can fork this project in GitHub and send pull requests. You can also send your feedback to my email: baiju.m.mail AT gmail DOT com. So far 6
Pythonでコマンドライン引数を扱う方法（sys.argv, argparse） | note.nkmk.me
Pythonでコマンドライン引数を扱うには、sysモジュールのargvかargparseモジュールを使う。sysもargparseも標準ライブラリに含まれているので追加のインストールは不要。 sys.argv --- システムパラメータと関数 — Python 3.11.4 ドキュメント argparse --- コマンドラインオプション、引数、サブコマンドのパーサー — Python 3.11.4 ドキュメント sys.argvは非常にシンプルで簡単に使えるが、引数の個数に応じた処理や型変換を自分で行う必要がある。argparseは設定のためのコードが必要だが、オプションを使ったり任意の個数の引数を扱ったりできる。 決まった個数の引数に対して処理を行うのであればsys.argvで十分だが、コマンドラインツールとして使うような場合はargparseを使ったほうが柔軟に引数を処理できて便利。
EuroPython 2018参加レポート（2）～Pythonによるサウンド生成、C APIのエミュレート、Decoratorの分類
はじめに 前回のEuroPython 2018 第1回レポートでは、最初の基調講演であるDavid Beazley氏による発表やPython3.7の新機能について紹介しました。 本記事では前回に続き、EuroPython 2018で発表されたセッションの中から、筆者らが特に興味を持った・面白いと感じたセッションについて紹介していきたいと思います。 参考リンク EuroPython 2018 セッション一覧 EuroPython Conferenceチャンネル（YouTube） 音楽理論に基づくサウンド生成 Change music in two epochs タイトル：Change music in two epochs 発表者：Marcel Raas セッション動画 資料 このセッションでは、発表者がどのようにしてオートエンコーダーによる楽器認識モデルを構築したのかという話が主題としてあ
【PythonのORM】SQLAlchemyで基本的なSQLクエリまとめ - Qiita
SQLAlchemy1.2の基本的なクエリをまとめました！ python初心者以上向けの記事です。 改めて読み返してみると、直した方が良さそうな箇所や、この機能書かないんかいってのがあるので修正予定です。 記述内容 ORMについて、動かしてみるところまで、select, limit, orderby, distinct, join, leftjoin, in, insert, update, delete, union, unionAll, sql吐き出し, sqlを直接実行について また、flask-sqlalchemyでは実行を試していません。 SQLAlchemyとは pythonのORMモジュール。 session.query(User).all() このようにSQL操作ができる。 ORM SQLをクラスとして扱えるようにしたもの。 使用する理由は、 ・SQLインジェクション対策が
pythonでオフィス快適化計画
タイトル： 『これからのネイティブアプリにおけるOpenID Connectの活用』 概要： 近年モバイルアプリケーションの多くはログインを必須としています。自社他社提供のWeb APIの利用にあたりクライアントサイド、サーバーサイドのそれぞれにおいて認証の仕組みを理解し、正しい認証の実装が求められます。 本セッションではユーザーとデバイスの2つの視点でモバイルにおける認証をご紹介します。 ユーザー認証のパートでは、OAuth 2.0ベースのID連携の問題点に触れ、その課題を解決するためのOpenID Connectの仕様について解説します。 デバイス認証のパートでは、スマートフォンやタブレットを識別するための仕様の解説と活用方法について解説します。 Developers Summit 2014 【13-C-5】 Feb. 13, 2014 URL: https://event.shoei
python-pptxで文字列を抽出する:Python/python-pptxの使い方
『できる 仕事がはかどるPython自動処理 全部入り。』のChapter 8「テキストデータの処理」に、python-pptxを使って、既存のプレゼンテーションファイルから、テキストを抽出するサンプルが掲載されています。 Shapeオブジェクトの、TextFrameオブジェクトの、_Paragraphオブジェクトの、text属性でテキストを取得するスクリプトです。 （PowerPointファイルからのテキスト抽出の前に掲載されている）Word文書からテキストを抽出するサンプルと似た形にするためと、python-pptxを使ってPowerPointファイルを作成するケースも視野に入れて、この階層を辿るサンプルになっているのかなと想像しています。 単純に文字列を抽出するだけならば、もう少しシンプルなコードで済みそうなので試してみました。 python-pptxでテキストを抽出するサンプル 以
pythonで作ったパワーポイントで自己紹介してみた - Qiita
これまでの仕事で、手動でレポートを書くことが多かったのですが、最近pythonでパワーポイントを作成できることを知ったので、勉強がてら自己紹介PPTXを作成します。 pythonでパワーポイントを作成できると、毎週・毎月報告するようなKPIレポートなどを自動で作成することが可能です。今回はpython-pptxというライブラリを利用します。 python-pptx http://python-pptx.readthedocs.io/en/latest/ v0.6.7 実行環境 google cloud上でssh Python 2.7.6 pip install でvirtualenv内にライブラリを入れました。 from pptx import Presentation from datetime import datetime from pptx.util import Pt today
ビジネスデータ分析をEXCELからPython中心に変更してわかった多くのメリット
今年に入ってから、前々から行いたかったデータ分析のPython移行に本格的に取組み始めてやく3か月が経過しました。経営コンサル業界にいるとデータ分析はどうしても全員が使えるExcelが中心となってしまうのですが、徐々に環境を整えようやく軌道にのってきたので状況をまとめたいと思います。 当初はEXCELでできない機械学習などを行いたいと思って使い始めましたが、だんだんそれ以外のメリットが見えてきました。当記事では、そんな使ってみてわかってきたPythonのメリットを紹介していきます。 なお、現在使用しているツールはすべて無料で使える(オープンソース)、または初期投資がかからないクラウド環境(AWS)で構築ができるものとなっています。データ分析をPythonやRで行うようにしたいんだけど、「それEXCELじゃダメなの？」と上司に言われる方のお役に立てると幸いです。 EXCEL & オンプレ中心
UbuntuでPython + Jupyter Notebookを使ってディープラーニング勉強用サーバーを構築してみた！ – アキバのアミュレット店員がやってみた
ディープラーニングができる環境を構築してみましょう！ 近年膨大なデータを基に，いろいろなアルゴリズムを見直す流れができています。この時に用いられる機械学習の手法が，俗に言う「ディープラーニング」です。 膨大なデータの因果を基に，正しい数式を類推する作業を指し，実際に使われているデータや要素はとても多く，大規模なサーバー群によって運用されています。こう言うとなんだか遠い世界のような感じがしますが，実は一般的なパソコンでも同じような環境を構築して動かすことができます。 そこで今回は，弊社でもディープラーニングを勉強するための環境づくりを行ってみました。これからPythonを使ってデータ分析をしたい方のお役に立てば嬉しいです。 用意する環境 ディープラーニングでよく話題に上がるフレームワークは「TensorFlow」，「Chainer」の二つだと言われています。TensorFlowはいくつかのプ
アスキーアートを自動生成する - Pythonでいろいろやってみる
画像をテキストで置き換えるいわゆるアスキーアートを自動生成します。変換したい画像と使用する文字列を与えると、画像の濃いところは画数の多い字で薄いところは画数の少ない字で置き換えることで濃淡を表現します。ただし画数情報はわからないので、文字列の字を一文字ずつ画像に変換して濃さ(輝度)を測定して画数の代わりに使用しています。 環境 windows10 home Anaconda 3/ jupyter notebook 5.6.0 Python 3.7.0 Pillow 5.2.0 準備 画像ファイルはフリー写真素材ぱくたそからダウンロードさせていただき、jupyter notebookファイル(***.ipynb)と同じディレクトリに保存しました(使用した画像サイズは800x1195)。 model.jpg 置き換える文字列は小学校1年生で習う漢字を用いました。また空白の描画のため全角スペース
【API Gateway】AWS Lambda統合のPythonでHello, world - Qiita
Amazon API GatewayからPythonで書いたAWS Lambdaを起動してみたい、と思ってやってみました。 公式ドキュメント では、Pythonのコード例がなかったので、備忘録的に書いてみます。 手順 AWS Lambda関数の作成 AWSコンソールにサインインして、[サービス]→[AWS Lambda]を選択。 関数一覧画面が表示されるので、右上の「関数の作成」ボタンをクリック。 「一から作成」を選択し、以下のように入力 名前：hello-world-python ランタイム：Python 3.6 ロール：テンプレートから新しいロールを作成 ロール名:hello-world-python-role ポリシーテンプレート:テストハーネスのアクセス権限 入力したら「関数の作成」ボタンをクリック。 すると、以下のような関数のデザイン画面に切り替わります。 AWS Lambda関
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
Example of touch event with webdriver python?
Pythonでリスト（配列）に要素を追加するappend, extend, insert | note.nkmk.me
Excel
【Python】ファイルの読み込み - Qiita
Amazon DynamoDB - Boto3 1.37.33 documentation
Run a Serverless "Hello, World!" with AWS Lambda
pipでアップデートするときのコマンド pip update - Qiita
Qiita
