【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita
動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ
2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita
はじめに インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ管理はpyenv + Pipenvがスタンダードだった時代は終わった VS CodeかVimを使うなら型解析にPyrightを導入するとよい テンプレートを用意しました 1. バージョン/パッケージマネージャー プロジェクトごとに異なるPythonのバージョ
エラー監視には Sentry が超便利！ - Qiita
避けられないアプリケーションのエラー監視 アプリケーションを運用する上でエラー監視は避けて通れませんよね。 とはいえ、エラー監視のツールやサービスは今やたくさんあるので、どれを使ったらいいか迷うところでもあります。 僕はお仕事で Sentry を使っているのですが、これまでエラー監視ができてなかった処理に Sentry での監視を追加したらめちゃくちゃ簡単すぎて感動を覚えたのでご紹介します。 この記事では python での設置についてだけ書きますが、 Sentry が対応している言語であれば基本的に同じようなやり方で設定できるようになっていると思います。 Sentry の設定方法 1. sentry-sdk のインストール sentry-sdk を pip でインストールします。
めちゃくちゃ手間のかかっていた手作業をPython使って激効率化した話 - Qiita
前置き すごく手間のいる作業が存在していた。ざっくり スプレッドシートを複製 運用管理ツールからjsonを複数DL シミュレータ実行 シミュレータ実行結果をスプレッドシートに貼り付け 目視で結果確認（NGならリトライ） スプレッドシートからExcelファイルexport メール＆Slackで報告 実質的な作業時間としては10~20min（リトライあるともっと）かかるが、色んなツールが必要だからとにかく面倒。 図にするとこんな感じ 環境 masOS Mojave ver10.14.6 Python 3.7.3 pip 19.2.2 激効率化（自動化）した結果 パラメータ指定なしのコマンド一つで、欲しかったExcelファイルが作成されるようにした 自動化のポイント 1. 運用観点 無駄は無くしていこうな方針で2点対応。 1-1. スプレッドシートの廃止 シミュレート結果の確認＋Excelファイ
Pythonの可視化ライブラリDashを使う 1 - Qiita
口上 データを扱う際に大事なのはそのデータをよく見ることです。 データを見て、そのデータをどう扱うか考える。そのデータを深く理解すれば、これまで以上にデータが活かせます。 可視化のライブラリはたくさんあり、どれを使ってよいかが難しいですが、私の最近のおすすめはDashです。 このライブラリは、Flask、React、Plotlyが組み合わされて作られており、ウェブアプリケーションに簡単にできます。また、下のように動きのあるグラフが簡単に作れるところも良いところです。 また、タブでページを分けられるので、プレゼンテーションのような利用の仕方も出来ます。これまで、データを扱うプレゼンテーションって退屈なことが多かったと思います（私だけかもｗ）。その理由は、多くのデータを扱っている割に、発表時はそこから切り抜かれたものしか扱えないという制約が大きかったと思います。 しかしこのライブラリを使えば、
Google スプレッドシートをpythonで操作する - Qiita
Abstract Google スプレッドシートをpython用ライブラリgspreadを通して読み書きします．流れはよくまとまった記事に書かれている感じです． 下準備 全体的に先人の記事の劣化コピーです． APIの有効化 まずGoogle Developers Consoleで適当にプロジェクトを作成します（今回はtestとします）．ダッシュボードからAPIとサービスの有効化をクリックしてGoogle Sheets APIを有効にしましょう． OAuth用クライアントIDの作成 「認証情報」→「新しいクライアントIDを作成」→「サービスアカウント」を選択して「クライアントIDを作成」しましょう．サービスアカウントが初めての場合は新しいサービスアカウントでサービスアカウント名を入力しましょう(役割はよくわからなかったのですが役割なしで作成できたので今回は役割なしでいきます)．jsonファイ
Windows7環境なのにdocker入れて開発することになった話【②システム構成編】 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 1章では、環境構築をしてきました。しかし、どのようなアプリケーションを作るか、何も考えていませんでした。基盤は整ったものの、何を作るか決めないことにはシステムは開発できません（当たり前）。そこで、本章は以下の順序で記述していきたいと思います。 要件の検討 システム構成の検討 不足していたライブラリ・ソフトウェアの導入 動作確認 まだまだタイトルのdockerに触れるには時間がかかりそうで、タイトル詐欺もいいところですが、是非一読ください。1章同様、指摘・要望お待ちしております。 辞書整理 本文章（第2章）を読む上で頭に入れてお
2018年のPythonプロジェクトのはじめかた - Qiita
4/30 公開 5/1 増補改訂: 大幅加筆しました。 この記事では、2018年以降に実現可能になったモダンなPythonプロジェクトのはじめかたを整理して紹介します。 PythonにもPipenvという公式推奨の高機能なパッケージマネージャーが登場し、さらに2018年に入ってからの機能向上で、npmやyarnのような開発体験が得られるようになってきました。 私はここしばらくはフロントエンドやNode.jsに携わっていて、npmやyarnに慣れきっていたせいか、pipenv導入以前はvirtualenvやpipを組み合わせた開発が面倒で仕方なかったですが、Pipenv導入によって一変しました。 これからはPythonのプロジェクトがよりクリーンかつ簡単にはじめられるようになり、開発体験も向上するでしょう。 それでは、まずはPythonのインストールからです。 Pythonのインストール P
Pythonによるデザインパターン5原則 - Qiita
#参考 @kidach1 さんの投稿をPythonに書き換えてるだけです。 @kidach1 さん、いつもありがとうございます。 https://qiita.com/kidach1/items/4b63de9ad5a97726c50c #概要 改めて基本を学ぶ。 参考「Rubyによるデザインパターン第1章」→この投稿はPython #デザインパターンとは プログラミングにおいて繰り返し現れる問題に対する、適切解のパターン。 無駄無く設計されたオブジェクト指向プログラムの実現をサポート。 パターンとしてカタログ化されていることで 車輪の再発明を防ぐ #デザインパターンの根底にある5つの考え 変わるものを変わらないものから分離する プログラムはインターフェイスに対して行う（実装に対して行わない） 継承より集約 委譲、委譲、委譲 必要になるまで作るな（YAGNI） #変わるものを変わらないものか
Pythonのテキスト作りました - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ●テキスト本体（PDF形式487ページ:3.9MB） 2025/03/14更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, multiprocessing, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re, csv, func
pythonで小さなツールを作る時のtips - Qiita
自分で小さいツールを作る時に心に留めているtipsです． 書き始めたときは「どうせ書捨てだし」と思って書き始めると意外と長い間，もしくはいろんなところで使うことになったりするので，気をつけておくと後から楽になるというような小技です．大規模なソフトウェアの開発ではまた違った流儀があると思います． メインルーチンを関数にする 関数名はなんでもいいのですが，自分は趣味で main() という名前の関数を用意し，メインルーチンは全てそこに書くようにしています． pythonの小さなサンプルコードを見たりすると関数外の部分にベタで実行コードが書かれていたりします．もちろんそれでも動くのですが，以下の2点で後々面倒になることがあります． グローバル変数だらけになり管理が追いつかなくなる：「どうせ小さなスクリプトだし」ではじめると最初は見通しが良くてもだんだんどこでどの変数名を使っているか分からなくなっ
Pythonマイナー環境列伝 ～あなたはいくつのPython環境を知っているか？～ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonマイナー環境ってなんだ？ 会社内でPythonの話をしてた時，「Pythonの環境っていっぱいありますよねぇ～」みたいな話をして，軽く「そういやそうですねぇ～」みたいなことを言ってたんですが，意外にこの「マイナー環境」というものについて，まとめたページも少ないので，知っている限りのPythonの実行環境について，ちょっとまとめてみました．ここで，何個か注意点があります． Pythonとして完全でないことも許容する Pythonのトランスパイラも含む Python実行環境を含む という割と緩めな縛りでお話しします．こういうマイ
【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
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【言語処理100本ノック 2020】Pythonによる解答例まとめ - Qiita
Django REST framework + Vue.js「SEIYU風のECサイトを作りましょう」全6回（予定） - Qiita
DjangoをDocker Composeでupしよう！ - Qiita
Pythonを使って複数画像をPDFに変換する - Qiita
Python 割と使うライブラリ集 - Qiita
https://qiita.com/yamakawa00/items/6f3b3600808920348057
ruby でこう書くのは、python ならこう書く、のメモ - Qiita
