OS（プラットフォーム）の判別（Python）
MatlabやR、Pythonは環境に依存せずコードを実行できるクロスプラットフォームであることが魅力の一つだと思います。 ところが実際は、フォントやAPIなど、OSに合わせて実行するコードを変更したい場合があります。 Pythonでは、osモジュールのos.nameを使ってWindowsか、それ以外のLinuxなどかのプラットフォームの判別ができます。 Windowsかどうかで処理を分けたい場合は、たとえば以下のようにするでしょう。 >>> import os >>> if os.name == 'nt': ... print('on Windows') ...elif os.name == 'posix': ... print('on Mac or Linux') たいていはこれで良いかもしれませんが、MacかLinuxかも判別したいならplatformモジュールのplatform.s
[Python]Seleniumでのwaitの方法とは？様々な待機方法を紹介します！ | .NETコラム
システム エンジニア PythonでSeleniumを使ったwaitの方法を教えてください。 プロジェクト マネージャー 分かりました。それでは、PythonでSeleniumを使ったwaitの方法について解説いたしましょう。 今回は、PythonでのSeleniumを使った待機方法について説明します。Webページは読み込まれるまでに時間がかかる場合があります。スクレイピングを行う場合、読み込まれるまで待機しなければ、意図した動作はできません。Seleniumでの待機方法について紹介します。 Windows10でPython 3.7を使って開発します。ブラウザはGoogle Chrome（以下、Chrome）を使用します。また、ライブラリは以下をインストールしておいてください。
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Pythonのリストから条件に合致する最初の要素を検索(find)する方法 - Qiita
概要 JavaScriptでいうArray.prototype.find()的な操作をPythonで行う方法について調べたメモ。 const fruits = ["apple", "lemon", "melon", "orange"]; const elm = fruits.find(e => e.endsWith("n")); console.log(elm); // "lemon" filter関数を用いた方法 filter関数はラムダ式で記述された無名関数を第１引数で受け取り、それを第２引数のリストの各要素に適用する。結果が真となった要素を抽出してイテレータが返されるので、list関数を適用すればリストとして結果が得られる。 fruits = ["apple", "lemon", "melon", "orange"] # filter関数 lst = list(filter(lamb
環境管理 - Poetry documentation (ver. 1.1.6 日本語訳)
環境管理🔗 Poetryはコア機能の1つとしてプロジェクト環境を隔離します。 これが意味するのは、グローバルにインストールされたPythonから常に隔離された状態で動作するということです。これを実現するために、まず最初に、今は仮想環境内から実行されているかどうかを確認します。もしそうであれば、新しい仮想環境は作らずに今あるものをそのまま使います。しかしそうでない場合は、既に作られていた仮想環境を使うか、それ用に新しい仮想環境を作成します。 デフォルトでは、Poetryは現時点で有効になっているバージョンのPythonを使って、プロジェクトの仮想環境を作成しようとします。 ただし様々な理由で、そのPythonバージョンがプロジェクトの python 要件と互換性が無いこともあります。そのような場合には、Poetryは互換性があるものを探して使おうとします。それでも見付からない場合には、プロ
Python｜きれいなコードを書くための PyCharm 設定メモ
PyCharm できれいなコードを書くために以下の設定をしました。 Black flake8 isort mypy Pylint PyCharm は標準設定でもコードチェックや整形をやってくれます。それに加え、各種ツールを活用して Python のコーディング規約にそった開発をしていくことが望ましいです。 本記事では PyCharm にファイル監視機能をつけて、保存のたびにフォーマッターなどを機能させる設定方法をまとめます。 【更新履歴】 23.1.7 ｜ Hugo 化に伴い記事全文を整形。注）2023 年のいわゆるモダンな情報ではありませんがまだ有用な内容と思います。 20.6.28 ｜ isort の設定を変更。multi_line_output に関する設定を削除。import を 1 行表示とするために force_single_line=true を追加。 20.5.27 ｜ i
今時のPythonはこう書く2020 - Qiita
はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き
【随時更新予定】macOS 12.2 Monterey上のpyenvで環境構築可能なPythonのバージョンの備忘録 - Qiita
筆者のMacはmacOS 12.2 Montereyがインストールされています。pyenvと言えばPythonのバージョン管理アプリケーションであり、数年前から筆者も愛用しています。Montereyはリリースされて間も無いためか、pyenvで環境構築出来るバージョンと、ビルドエラーが発生してしまうバージョンが有ります。環境構築時にビルドエラーで詰まってしまうと困るため、備忘録メモとしてまとめておこうと思います。 2022年1月現在の状況 macOS 12.2 Monterey上のpyenvでpyenv install x.x.xを実行して環境構築出来たバージョンは以下の通りです。但し、dev版やcondaシリーズ等のバージョンは試しておらず、素のPythonのみです。 環境構築可能なバージョン 3.10.2 3.10.1 3.10.0 3.9.10 3.9.9 3.9.8 3.9.7以前の
Pythonのmigrationツールのalembicを動かしてみた - Qiita
root@9a7582105665:/usr/src# pip install alembic psycopg2-binary Collecting alembic Downloading alembic-1.4.2.tar.gz (1.1 MB) |████████████████████████████████| 1.1 MB 7.8 MB/s Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Preparing wheel metadata ... done Collecting psycopg2-binary Downloading psycopg2_binary-2.8.5-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl (3.0 MB) |███
SQLAlchemyのマイグレーションツール Alembicを導入して効率的にモデルを管理しよう | SRIA BLOG – 宮城県仙台市のWEBシステム開発・スマホアプリ開発
SQLAlchemy を用いた際に Alembic というマイグレーションツールを使ったので、導入方法を紹介します。 SQLAlchemyではコマンドでの操作やAlter Tableなどは行えませんが、 Alembicではコマンドを用いたスキーマの操作やAlter Tableを行うことができ、便利です。 Alembic とは SQLAlchemy を使用した データベースmigrationライブラリです。 環境 pipenv, version 2021.5.29 python 3.9.5 手順 必要なライブラリをインストール alembic環境を作成 SQLAlchemyのモデルを作成 migration スクリプトファイルをSQLAlchemyのモデルから自動で生成 1. 必要なライブラリをインストール まずは下記ライブラリをインストールします。
alembicとSQLAlchemyでマイグレーションを管理する
$ alembic init migrations $ tree . ├── alembic.ini └── migrations ├── README ├── env.py ├── script.py.mako └── versions env.py alembic のツールが起動する度に読み込まれる Python モジュール。 SQLAlchemyのEngineを設定や生成を行って、migrationが実行できるようにカスタマイズする。 README.md どのような環境でmigration環境を作成したか記述されている。 script.py.mako 新しいmigrationのスクリプトを生成するために使用される Mako テンプレートファイル ここにあるものは何でもversions内の新しいファイルを生成するために使用される。 versions migrationスクリプトが保存さ
【SQLAlchemy】Generic Typesと各種DBの型 対応表
はじめに PythonでDBを使いたいといったとき、よく利用するのがSQLAlchemy モデルクラスと、テーブル定義をマッピングさせるときに型定義を以下のような感じで行う。 from sqlalchemy.schema import Column from sqlalchemy.types import Integer, String class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key = True) name = Column(String(200)) age = Column(Integer) email = Column(String(100)) この型定義は、DBの種類にかかわらず共通で使えて汎用的に作れます。(Generic Types) ただ、実際どうテーブルの型定義に変換される
FastAPI x MySQL on Docker ~ マイグレーション・API作成 ~
FastAPI は Python ベースのフレームワークで、その名の通り API を実装するのにうってつけです。軽量で非常に高速なフレームワークですが、FastAPI そのものには DB のシードやマイグレーションといった機能はなく、SQLAlchemy や Alembic など、他のライブラリを組み合わせて使うことが前提となります。 今回は、FastAPI で MySQL（厳密には MariaDB）を用いる際に、どのような実装が必要になってくるのかを見ていきたいと思います。セットアップは Docker コンテナ上で行います。 ※ 最終成果物は こちら のリポジトリにアップしています。 ファイル・ディレクトリ構成概観 まずはじめに、ファイル・ディレクトリ構成を示します。 ├── .env.development ├── app │ ├── cruds │ │ ├── __ini
[Python]SQLAlchemyのよくやる使い方まとめ
最近では、PythonのWebアプリのバックエンドで使うことが多く、 そのRDBのDriverとして、SQLAlchemyを採用することが多いです。 （使っているDBはpostgreqlです。） 今回は、SQLAlchemyの実際によく使う使い方をまとめてみました。 どうやって実装したっけ？とよく昔のプロジェクトのソースコードを参照することが多かったので、自分向けのメモとしても残しておきます。 Model編 Base Class 以下のような基底クラスを定義しておき、それを継承させると便利です。 from sqlalchemy.ext.declarative import as_declarative, declared_attr @as_declarative() class Base: @declared_attr def __tablename__(cls): return cls.
![[Python]SQLAlchemyのよくやる使い方まとめ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/98b707ad6d5d298a86bd6f495719cf5bdf2147e2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.kumano-te.com%2Factivities%2F85%2Favatar.png%3Frev%3D244){kind=avatar}
Pythonからシェルコマンドを実行！subprocessでサブプロセスを実行する方法まとめ | DevelopersIO
こんにちは、平野です。 PythonからAWS CLIなどのシェルコマンドを使いたい時には標準モジュールである subprocessモジュールを使いますが、 結構ややこしい感じがしてて上手く使えていませんでした。 subprocess --- サブプロセス管理 シェルコマンドを非同期に動かして色々とごにょごにょしたかったので、 自分の用途の範囲ですがまとめてみました。 なお、subprocessはシェルコマンド実行のモジュールとして紹介されることも多いですが、 名前の示す通り、Pythonを実行しているプロセスからサブプロセスを生成するためのものです。 この辺の勘違いも、上手く理解できていなかった原因かなぁと思います。 動作環境 macOS Mojave 10.14.6 $ python -V Python 3.7.5 Python2系については全く調べていませんので悪しからず。。 同期処
[Python/Mac]Flaskで開発したローカル環境のWebサイトをiPhoneから確認する | pixelbeat sandbox
ローカル環境で開発している内容を、手元のiPhoneから確認したいと思うことがあります。 いつもやり方を忘れるので手順をメモ。 前提 iPhoneとMacが同じネットワーク(Wi-Fi)に接続していること ローカル環境のWebサイトをiPhoneから確認する方法 MacのローカルIPアドレスを確認する Macで、「システム環境設定」>「ネットワーク」>「Wi-Fi」からIPアドレスを確認します。 iPhoneのブラウザでIPアドレス:ポート番号を打ち込む 前項で確認したIPアドレスを、以下のフォーマットでiPhoneのブラウザ(ChromeやSafari)に打ち込みます。 フォーマット : IPアドレス:ポート番号 例 : 192.xxx.xxx:5000 Flaskのポート番号の確認・変更方法 Flaskでは、起動を制御するスクリプトの中でポート番号を指定しています。 具体的には、以下の
![[Python/Mac]Flaskで開発したローカル環境のWebサイトをiPhoneから確認する | pixelbeat sandbox](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f0e60041355e6354fdcc287229bb5fed4c3fdc9f/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fpixelbeat.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Fsp_check.jpg){kind=tracking}
Pythonでflatten（多次元リストを一次元に平坦化） | note.nkmk.me
NumPy配列ndarrayの場合はflatten()またはravel()を使う。 関連記事: NumPy配列ndarrayを一次元化（平坦化）するravelとflatten 反対に、一次元のNumPy配列ndarrayやリストを二次元に変換する方法については以下の記事を参照。 関連記事: Pythonで一次元配列を二次元配列に変換（numpy.ndarray、リスト） 2次元のリストを平坦化 itertools.chain.from_iterable() リストを要素として持つリスト（2次元リスト）を平坦化する場合、標準ライブラリのitertoolsのitertools.chain.from_iterable()を使う方法がある。 itertools.chain.from_iterable() --- 効率的なループ実行のためのイテレータ生成関数 — Python 3.11.3 ドキュメ
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How to run Blender headless (from the command line, without the GUI)