Pythonのprint関数で文字列、数値および変数の値を出力 | note.nkmk.mePythonで文字列や数値、変数に格納された値などを標準出力（sys.stdout）に表示するprint()関数について説明する。 組み込み関数 - print() — Python 3.11.3 ドキュメント
Pythonのpprintの使い方（リストや辞書を整形して出力） | note.nkmk.me
サンプルコードでは、以下のようにpprintモジュールをimportし、辞書を要素とするリストを例に説明する。標準ライブラリなので追加でインストールする必要はない。 import pprint l = [{'Name': 'Alice XXX', 'Age': 40, 'Points': [80, 20]}, {'Name': 'Bob YYY', 'Age': 20, 'Points': [90, 10]}, {'Name': 'Charlie ZZZ', 'Age': 30, 'Points': [70, 30]}]
Pythonで辞書のリストから特定のキーの値のリストを取得 | note.nkmk.me
Pythonで共通のキーを持つ辞書を要素とするリストから特定のキーの値のリストを取得する方法を説明する。 共通のキーを持つ辞書のリストはJSONを読み込むと頻繁に遭遇する。PythonでのJSONの読み書きは以下の記事を参照。 関連記事: PythonでJSONファイル・文字列の読み込み・書き込み また、このような辞書のリストはデータ分析ライブラリpandasのpandas.DataFrameに変換できる。もろもろの処理をするのであればpandas.DataFrameに変換すると何かと便利。 関連記事: pandasのjson_normalizeで辞書のリストをDataFrameに変換 l = [ {'Name': 'Alice', 'Age': 40, 'Point': 80}, {'Name': 'Bob', 'Age': 20}, {'Name': 'Charlie', 'Age':
Python, RequestsでWeb APIを呼び出し（データ取得・操作） | note.nkmk.me
PythonのHTTPライブラリであるRequestsを使ってRESTスタイルのWeb APIを呼び出しデータを取得したり操作したりする方法について説明する。 Requestsのインストールや基本的な使い方などは以下の記事を参照。 関連記事: Python, Requestsの使い方 Qiita APIを例に各HTTPメソッドでWeb APIを操作する。 Qiita API v2ドキュメント - Qiita:Developer 以下の内容について説明する。 HTTPメソッド Qiita APIのアクセストークン取得 POST（記事作成）: requests.post() GET（記事取得）: requests.get() PATCH（記事更新）: requests.patch() DELETE（記事削除）: requests.delete() PUT（タグフォロー）: requests.p
Python, Requestsの使い方 | note.nkmk.me
Pythonの標準ライブラリurllibを使うとURLを開くことができるが、サードパーティライブラリのRequestsを使うとよりシンプルに書ける。 Requests: HTTP for Humans — Requests 2.19.1 documentation Requests: 人間のためのHTTP — requests-docs-ja 1.0.4 documentation サードパーティライブラリを自由にインストールできる環境であればurllibよりもRequestsを使うほうが楽。 ここではrequests.get()とその返り値であるResponseオブジェクトを中心に以下の内容について説明する。 Requestsのインストール Requestsの基本的な使い方 requests.get() Responseオブジェクト url: url属性 ステータスコード: status
PythonでJSONファイル・文字列の読み込み・書き込み | note.nkmk.me
Pythonの標準ライブラリのjsonモジュールを使うと、JSON形式のファイルや文字列をパースして辞書（dict）などのオブジェクトとして読み込んだり、JSONに相当するオブジェクトを整形してJSON形式のファイルや文字列として出力・保存したりできる。 json --- JSON エンコーダおよびデコーダ — Python 3.11.4 ドキュメント すべての引数について触れているわけではないので詳細は公式ドキュメントを参照されたい。 JSON形式の文字列やファイルをpandas.DataFrameとして読み書きする場合は以下の記事を参照。 関連記事: pandasでJSON文字列・ファイルを読み込み（read_json） 関連記事: pandas.DataFrameをJSON文字列・ファイルに変換・保存（to_json） また、JSON形式のWeb APIを取得するにはRequests
Pythonのパッケージ（ライブラリ）のバージョンを確認 | note.nkmk.me
スクリプトで確認・表示: __version__属性 Pythonのスクリプト内で使用されているパッケージのバージョンを確認・表示するには、__version__属性を取得する。 pandasの例。 __version__属性はPEPで推奨されており、多くのパッケージおよびモジュールで設定されている。 PEP 396 – Module Version Numbers | peps.python.org PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org 有名どころのパッケージではほぼ設定されているが、あくまでも推奨なので設定されていない場合もある。 __version__属性のほかに、より詳細な情報を表示する関数などを用意しているパッケージもある。 関連記事: NumPyのバージョンを確認（np.version） 関連記事: pand
Pythonでリストからランダムに要素を選択するchoice, sample, choices | note.nkmk.me
Python標準ライブラリのrandomモジュールのchoice(), sample(), choices()関数を使うと、リストやタプル、文字列などのシーケンスオブジェクトからランダムに要素を選択して取得（ランダムサンプリング）できる。 choice()は要素を一つ選択、sample(), choices()は複数の要素を選択する。sample()は重複なしの非復元抽出、choices()は重複ありの復元抽出。
Pythonでランダムな小数・整数を生成するrandom, randrange, randintなど | note.nkmk.me
Python標準ライブラリのrandomモジュールの関数random()やuniform(), randrange(), randint()などを使うと、乱数（ランダムな浮動小数点数floatや整数int）を生成できる。 random --- 擬似乱数を生成する — Python 3.11.3 ドキュメント なお、randomモジュールをセキュリティ用途で使用するのは非推奨。 警告: このモジュールの擬似乱数生成器をセキュリティ目的に使用してはいけません。セキュリティや暗号学的な用途については secrets モジュールを参照してください。 random --- 擬似乱数を生成する — Python 3.11.3 ドキュメント そのような用途にはsecretsモジュールを使う。 secrets --- 機密を扱うために安全な乱数を生成する — Python 3.11.3 ドキュメント リス
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Pythonリスト内包表記の使い方 | note.nkmk.me