はてなブックマーク

雨が降るのか、それとも晴れるのか。毎日気になる天気予報を自動で確認して、さらにTwitterでお知らせしてくれる「天気ツイートボット」があったら、便利だと思いませんか？天気を気にしない日はありませんよね？そんなとき、このボットがあなたの代わりに最新の天気情報を自動でツイートしてくれます。今回は、そのボットをPythonで作る方法を感情たっぷりに解説していきます！ 必要な準備 天気予報データを取得するためには、天気情報を提供しているAPIを使います。今回は「OpenWeatherMap」のAPIを利用して、現在の天気や気温、予報を取得します。また、Twitter APIを使って取得したデータをツイートするためにtweepyライブラリを使用します。 まず、以下のライブラリをインストールしましょう。 pip install tweepy requests 次に、OpenWeatherMapの無料

UNIONとUNION ALLの違いを理解しよう こんにちは！今回は、SQLでデータを統合する際によく使われる「UNION」と「UNION ALL」の違いについて、わかりやすく説明していきます。これらの違いを理解することで、データベースから情報を引き出すときの効率がグッと上がります。難しいイメージがあるかもしれませんが、具体的なコードを使って解説していくので、初心者の方や高校生の皆さんでも安心して読み進められる内容になっていますよ！ UNIONとUNION ALLの基本的な違い まず、簡単に両者の違いを見ていきましょう。 UNION: 2つのテーブルやクエリの結果を結合し、重複した行を取り除きます。 UNION ALL: 2つのテーブルやクエリの結果をそのまま結合し、重複をそのまま残します。 つまり、UNIONは重複を排除するため、結果の数が少なくなることがありますが、UNION ALLは

こんにちは、皆さん！今日は、私が最近取り組んだ「AutoML（Vertex AI）」を使って作成したツールを、実際にアプリ化・製品化する方法について詳しくお話ししたいと思います。AutoMLは、機械学習の知識がなくても、データをインプットするだけで簡単に高精度なモデルを構築できる素晴らしいツールですが、作成したモデルをどうやって実際のアプリケーションに組み込むかは、別の課題です。 今回の記事では、Google CloudのVertex AIを使って作成した機械学習モデルを、Webアプリケーションに組み込み、製品化する流れを解説していきます。 AutoML（Vertex AI）とは？ まず、簡単にVertex AIについて説明します。Vertex AIは、Google Cloudが提供する機械学習プラットフォームで、AutoML機能を使うことで、特別な機械学習の知識がなくてもモデルを作成でき

TypeScriptが仕事で使えるレベルになるためには、単に基本的な文法や構文を理解するだけでなく、実際のプロジェクトやチーム開発でどのように活用するか、スケーラビリティや保守性を考慮しながらコードを書く能力が求められます。この記事では、TypeScriptを実務で使うために必要な基本から、少し踏み込んだ中級レベルの知識を、コード例を交えながら丁寧に解説します。 TypeScriptとは TypeScriptは、JavaScriptのスーパーセットで、JavaScriptに静的な型を追加した言語です。静的型付けとは、変数や関数にあらかじめ「このデータはこの型でなければならない」というルールを設定することです。このルールに基づいて、開発者が予想しない動作やバグを防ぐ手助けをしてくれます。 JavaScript自体は非常に柔軟で、型に縛られない自由な書き方ができますが、それが逆に大きなバグを生

みなさん、こんにちは！今日は、AppSheetで日報管理システムを作成しているみなさんに向けて、特定の作業者の日報を絞り込む方法をお伝えします。AppSheetは、コードを書くことなくアプリを簡単に作れる便利なツールですが、使いこなすには少し工夫が必要な部分もありますよね。特に「Slice」という機能を活用することで、特定の条件に基づいてデータを絞り込むことができます。今回は、作業者ごとに日報を簡単に絞り込む方法を、わかりやすく解説していきます！ Sliceを使って作業者の日報を絞り込む方法 AppSheetで日報管理システムを構築するとき、ユーザーごとに異なる日報データを見せたいことがありますよね。例えば、特定の作業者だけが自分の日報を確認できるようにするためには、「Slice」という機能を使ってデータをフィルタリングするのが効果的です。 Sliceとは？ Sliceは、AppSheet

こんにちは、皆さん！今日は、Reactのプロジェクトを構築する際に「create-react-app」から脱却して、より軽量で高速なビルドツールを使う方法についてお話しします。具体的には、pnpm、Vite、React、そしてテストフレームワークのVitestを組み合わせて、シンプルかつ効果的な開発環境を構築していきます。 最近では、create-react-appが非常に人気ですが、プロジェクトが大きくなるにつれて、ビルド時間や初期設定の重さが気になることがあります。そこで、Viteの登場です。Viteは、開発者体験を向上させるために設計された新しいビルドツールで、非常に高速です。そして、pnpmは依存関係管理を効率化するためのパッケージマネージャーです。 このブログでは、これらのツールを使って、Reactプロジェクトを作成し、テストを設定する方法を具体的なコード例を交えながら説明します

まずは、何が起きるのかを想像してみてください。 あなたがただ質問を口に出すだけで、まるで魔法のように情報が語りかけてくる世界。まるで、映画「ハリー・ポッター」の中のような、魔法の杖を振って知識を引き出す感覚です。そんな未来が、今、あなたの手の届くところに来ています。それが、Realtime APIとLangChainを組み合わせた音声対話検索エージェントです。 装備の準備 まずは、コードを書くための準備から始めましょう。PythonとLangChainのインストールが必要です。そして、OpenAIのAPIキーを設定します。 !pip install langchain openai import os from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.agents import create_openai_functions_ag

RubyとPythonの連携について徹底解説 RubyとPython、両者ともに非常に人気のあるプログラミング言語で、それぞれ異なる強みを持っています。Rubyは特にWeb開発で広く使用される（Ruby on Railsなど）高い生産性を持つ言語で、一方のPythonはシンプルさと機械学習やデータサイエンス分野における豊富なライブラリが魅力です。これら2つの言語を組み合わせることで、開発者は両方の長所を活かし、より強力なアプリケーションを構築できます。 本記事では、RubyとPythonの連携について、実際のコード例を交えながら初心者にもわかりやすく解説していきます。特に、次の4つのアプローチを取り上げます。 RubyからPythonスクリプトを実行する PythonからRubyコードを呼び出す RubyとPython間でHTTP通信を行う RubyとPython間でgRPCを使って連携す

ISO 26262は、自動車業界での機能安全を確保するための国際規格です。特にソフトウェアの品質を保証するためには、Part 9（ソフトウェアのテスト）が非常に重要です。では、なぜテストがそんなに大事なのでしょうか？初心者の方にも理解しやすいよう、具体例やコードを交えながら解説していきます。 Part 9の概要 Part 9はソフトウェアの検証・テストに焦点を当てており、開発されたソフトウェアが期待通りに動作することを保証するために必要な一連のテストを規定しています。特に、自動車においてはソフトウェアのバグが人命に関わる可能性があるため、テストは非常に重要です。 主なテスト項目 単体テスト: 個々のモジュールや関数が正しく動作するか確認します。 統合テスト: モジュール間の連携が正しく機能しているかを検証します。 システムテスト: システム全体としての動作を確認します。 バックトゥバックテ

PythonからJavaへの変換ガイド：初心者向けに解説 プログラミングの世界において、PythonとJavaは非常に人気のある言語です。Pythonはそのシンプルさと直感的な構文で知られており、多くの人が最初に学ぶプログラミング言語として選んでいます。一方、Javaはエンタープライズアプリケーションやモバイルアプリ開発において強力で、広く使われています。しかし、「PythonのコードをJavaでどう書くんだろう？」という疑問を持つ人も多いでしょう。今回は、そんな疑問に答えるために、Pythonで書いたコードをJavaに変換する具体例を通して、初心者にもわかりやすく説明していきます。 「Pythonは好きだけど、Javaも学んでみたい」「PythonのコードをJavaで動かすにはどうしたらいいの？」という気持ちを抱えたあなた、ぜひこのガイドを参考にしてみてください。 Pythonのコード例

品質マネジメントシステム（ISO 9001） 品質マネジメントシステム（QMS）は、組織が顧客満足を向上させ、製品やサービスの品質を一貫して提供するための体系的なアプローチです。ISO 9001は、国際的に認められた品質管理の基準であり、さまざまな業種で適用可能です。本記事では、ISO 9001の基本概念、構成要素、実装方法、そしてその効果について詳しく解説します。また、具体的なコード例を通じて、QMSの一部であるプロセスの管理方法についても触れていきます。 ISO 9001の概要 ISO 9001は、品質管理の国際基準であり、1987年に初めて発行されました。最新版は2015年に発行され、リスクベースアプローチやプロセスアプローチを強調しています。ISO 9001は、以下の要件を通じて組織の品質管理を促進します。 顧客のニーズを理解し、満足させること。 品質方針の策定とコミュニケーション

Pythonプログラムのフローチャートについて Pythonのプログラムは、その直感的な構文と柔軟性から、多くのプログラマーに愛用されています。しかし、プログラムが大規模になると、コードの理解や修正が難しくなる場合があります。そのため、プログラムの構造や流れを視覚的に表現する手法が重要となります。その代表的な手法がフローチャートです。この記事では、Pythonプログラムをフローチャートで表現する方法について詳しく解説します。 サンプルコードと解説 fruits = ["apple", "banana", "cherry"] colors = ["red", "yellow", "blue"] for fruit in fruits: for color in colors: print(fruit, color) このプログラムは、fruitsとcolorsという2つのリストを定義し、それ

Pythonでlxmlライブラリを使ってExcelファイルをXMLとして読み込む方法 ExcelファイルをXML形式として読み込む方法は、データ解析や処理のための重要なスキルです。Pythonには、lxmlというパワフルなライブラリがあり、これを使ってExcelファイルをXMLとして読み込むことができます。この記事では、lxmlライブラリを使用してExcelファイルをXMLとして読み込む方法について詳しく説明します。 lxmlライブラリのインストール まずはじめに、lxmlライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用してインストールできます。 pip install lxml ExcelファイルをXMLとして読み込む方法 lxmlライブラリを使用してExcelファイルをXMLとして読み込むには、lxml.etreeモジュールを使用します。以下は、ExcelファイルをXM

日立製作所【6501】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeから日立製作所【6501】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # 日立製作所【6501】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6501", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasの

グローリー【6457】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからグローリー【6457】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # グローリー【6457】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6457", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasの

サムコ【6387】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからサムコ【6387】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # サムコ【6387】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6387", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasのDataFr

澁谷工業【6340】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeから澁谷工業【6340】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # 澁谷工業【6340】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6340", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasのDat

東洋エンジニアリング【6330】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeから東洋エンジニアリング【6330】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # 東洋エンジニアリング【6330】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6330", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価

ローツェ【6323】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからローツェ【6323】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # ローツェ【6323】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6323", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasのDat

サトーホールディングス【6287】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからサトーホールディングス【6287】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # サトーホールディングス【6287】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6287", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用し

ユニオンツール【6278】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからユニオンツール【6278】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # ユニオンツール【6278】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6278", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、p

ＳＭＣ【6273】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo FinanceからＳＭＣ【6273】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # ＳＭＣ【6273】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6273", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasのDataFr

インソース【6200】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからインソース【6200】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # インソース【6200】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6200", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasの

鎌倉新書【6184】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeから鎌倉新書【6184】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # 鎌倉新書【6184】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6184", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasのDat

ディスコ【6146】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからディスコ【6146】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # ディスコ【6146】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6146", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasのDat

ジャパンマテリアル【6055】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからジャパンマテリアル【6055】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # ジャパンマテリアル【6055】の株価データを取得 stock_data = yf.download("6055", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データ

楽天銀行【5838】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeから楽天銀行【5838】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # 楽天銀行【5838】の株価データを取得 stock_data = yf.download("5838", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブラリを使用して株価データを取得し、pandasのDat

ノリタケカンパニーリミテド【5331】株価予想: Pythonによるデータ分析と機械学習の実践データの収集と前処理株価の予測には、まず過去の株価データを収集し、適切に前処理する必要があります。Pythonを使って、株価データを取得し、pandasのDataFrameとして読み込みます。以下のコードは、Yahoo Financeからノリタケカンパニーリミテド【5331】の過去の株価データを取得する例です。 import pandas as pd import yfinance as yf # ノリタケカンパニーリミテド【5331】の株価データを取得 stock_data = yf.download("5331", start="2020-01-01", end="2022-01-01") # データの確認 print(stock_data.head())このコードでは、yfinanceライブ