「Python」で簡単にGUIを構築できる国産フレームワーク「TkEasyGUI」がv1.0に/開発者は、日本語プログラミング言語「なでしこ」で知られるクジラ飛行机氏
python3.13のリリースが近づいてきたということで、今回は各バージョンの便利機能をおさらいしたいと思います。 ちなみにPython3.13は現在candidate版が公開されています。candidate版は正式版になる予定のバージョンのことです。 Actual: 3.13 development begins: Monday, 2023-05-22 3.13.0 alpha 1: Friday, 2023-10-13 3.13.0 alpha 2: Wednesday, 2023-11-22 3.13.0 alpha 3: Wednesday, 2024-01-17 3.13.0 alpha 4: Thursday, 2024-02-15 3.13.0 alpha 5: Tuesday, 2024-03-12 3.13.0 alpha 6: Tuesday, 2024-04-09 3
抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう! この記事執筆以降claude3 opus, GPT-4oの発表があり、ますます途中でOCRを入れる意味が薄くなったものと思われます 私もGPT-4oを早速試してみたいと思います! 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の
前回、PythonでGUIツールの作成方法をご紹介しました。 でやっぱりGUIを作成するツールがないと込み入った画面のツールなんか作ってられないなと思い、いろいろと調べてみました。 するとTKinterのGUIエディタを見つけましたので、ご紹介します。 PAGEとは その名も、”PAGE”です。 以下からダウンロードできます。 今回は簡単にこのPAGEの紹介とインストール方法までをご紹介いたします。 PAGE概要 まずPAGEとは、マウスのドラッグ&ドロップだけで、GUIの生成ができるツールのようです。 対応しているPythonのバージョンは最新の今のPythonと記載されています。 おそらく、Python3.9以上は対応していると思われます。 また、TKinterのライブラリのバージョンについても記載されていて、Tcl/Tk 8.6以上だと対応できそうです。 あと注意が少し必要なのが、こ
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ?このツールはなにを解決してくれるんだ?」という話をまとめます。
はじめに 今携わっているプロジェクトで凄腕エンジニアさんと一緒に開発をさせていただいているのですが、その凄腕エンジニアさんから教えていただいた例外の話がとても勉強になり、 さらにこの例外の話を他のプロジェクトのエンジニアさんに伝えたところ、反応が良く、とても勉強になりました!という声をいただけたので、アウトプットしていきたいと思います。 (この記事の中で凄腕エンジニアさんのことはTさんと呼ぶことにします。) ※【凄腕エンジニアさんから学んだ例外の話】の補足 というQiita記事を書きました。 この記事を読み終わった後に疑問が残った人などは補足資料として読んでいただけると嬉しいです。 例外の考え方の源 Tさんの例外の考え方は http://diveintopython3-ja.rdy.jp/your-first-python-program.html#exceptions ↑こちらのPyth
はじめに Pythonはコードが汚くなりがち(個人的にそう思う) そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった! 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある
※公式サイトのデモ映像です。これがPythonのコード1行で作れます。 https://leafmap.org/ データ確認ってめんどくさくないですか GISデータってよくわからないな、なんだそれ。っていう方がいきなり上司に「いろんなデータが蓄積されてきたから、地図上に可視化して分析してみよう。」とか「誰でも手軽に閲覧できるように、Web上にサイトを構築しよう」なんていう話をされたら多分キレますよね? GISデータを日常的に利用していてもそれはさほど変わらず… GISデータを取り扱う中で、主にデータの前処理などを行っている方は同じような悩みを抱えているんじゃないかなと思うんですが、データの可視化ってめんどくないですか? いや、QGISとかデスクトップGISでデータ処理しているならサクッと見れちゃいますし、実際頻繁に使うんですが、サーバーで定期的に行うバッチ処理のためにローカルでプログラミン
自己紹介 普段私は、 一番得意な機械学習(深層学習)をしたり、 Python/Django でWebアプリを開発したり、 TypeScript/Vue or React でフロントエンドの開発をしたり、 PHP/Laravel でWebアプリを開発したり、 さまざまなことを行っています。 趣味で休みの日にGo言語で色々作成しているのですが、型のある世界は素敵だなと昨今感じています。 今最もやりたいことは、Goで大規模なWebアプリケーションを作成したい。 企業案件やご連絡等ございましたらお気軽に下記よりご連絡いただければと思います。 nagamatsu-k@dym.jp 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能(AI)の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル(イ・セドル)九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが
ページを読んでできるもの Pythonで以下の入力内容のGUIが簡単に作れます 基本的な入力(テキストボックス、チェックボックス) テキストボックスにはデフォルトで入力が、チェックボックスにはチェックが入っています 入力された内容をポップアップで表示する 起動直後の画面 実行ボタンを押した結果 公式の日本語対応について 公式サイトが日本からのユーザが増えたとのことでreadmeの日本語翻訳に対応しました!! https://github.com/PySimpleGUI/PySimpleGUI/blob/master/readme.ja.md Tkinterについて Tkinterは標準のPythonのGUIライブラリです。個人的に考えるメリット、デメリットは以下の通りです。 メリット 標準だからインストール不要 サンプルはそこそこ多い デメリット ウィジェット(UIパーツ)を配置する際、種
はじめに 「研究用のプログラムにもテストコードやドキュメント書いたほうがいいよね。」 「分かっちゃいるけど、そんな面倒なことやってられないよ。」 という研究者あるあるを解決すべく、僕が普段実践している開発スタイルを紹介します。 この開発スタイルのすごいところは: テストやドキュメントを一切書かない場合と比べて 追加の工数がほぼゼロ。 普通にコーディングしているだけで、いつのまにかテストコードとドキュメントまでできあがっている。 実装、コメント、テスト、ドキュメントが自然に同期するので、保守しやすい。 Pythonを例に紹介しますが、コメント内にテストを書けるツールと、コメントからドキュメントを生成できるツールをもつ言語ならばどれにでも応用できるはずです。 この開発スタイルに至った背景 ソフトウェア開発において、テストコードやドキュメントを整備することでプログラムの品質が向上することは広く知
はじめに 早速ですが、皆さんは投資をしているでしょうか。しているとすれば、どのような投資をしていらっしゃるでしょうか。 世の中には様々な投資対象が存在し、またその投資手法も様々です。投資に関する情報は世の中に溢れています。氾濫していると言ったほうがよいかもしれません。書籍を例に取ると、甘い文句で投資を奨励するライトな入門書から金融の専門書までずらりと並びます。またブログやSNSも重要な情報源となっており、最近では投資向けのYouTubeも人気を集めているようです。 しかしこれだけ多様な情報ソースが存在するにも関わらず、投資で成功を収めることができるのはごく一握りです。少し古いリサーチになりますが2015年の野村證券の個人投資家リサーチでは、通算で利益が出ている個人投資家の割合は9.3%とのことです。どうしてこのような事態に陥ってしまうのでしょうか。投資の初級者の方はどのようなアプローチをし
業務でなくてはならないツールExcel。Excelのマクロを使って自動化することもできるが、Pythonを使うとより幅広いライブラリと併用できて非常に便利だ。とは言え、PythonでExcelを自動操縦する場合、「openpyxl」を使う方法と「pywin32」を使う方法の二台手法がある。ここでは、そのメリット・デメリットを比較してみよう。 Pythonの二大Excelライブラリを比較してみよう 「openpyxl」「pywin32」のどちらが良いのか? PythonでExcelを操作して、業務の自動化をする場合、「openpyxl」を使う方法と「pywin32」を使う方法の二大手法がある。どちらにもメリットがある。 まず、どちらのライブラリを使う場合も、基本的なExcelのシートの内容を読み書きすることができる。しかも、双方ともオープンソースであり無料のライブラリだ。しかし、決定的に異な
PythonだってGUIを作りたい Pythonで書いたプログラムを実行して使う場合、**『GUIで入出力できたら便利なのに…』**と思うときはありませんか? 誰かにプログラムを配布する場合でも、CUI(コマンドラインから入出力)はあまり親切とは言えません。 特にITスキルの高くない人にとっては、CUIは拒絶反応を起こすこともあります。 Pythonでも簡単にGUIを作れたら… そんな場合、PySimpleGuiを使ってみてはいかがでしょうか? PySimpleGuiは誰でも簡単にGUIを実装できるのが特徴で、PySimpleGui公式ドキュメントによると、PySimpleGuiはすぐに習得でき、コード量も他のGUIライブラリ(Tkinter、Qt、WxPythonなど)の1/2~1/10程度で済むとのこと。 百聞は一見にしかずなので、まずは下記のコードと実行結果をご覧ください。 impo
2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python開発を円滑に進めるためのツール設定」に登壇したのは、Atsushi Odagiri氏。講演資料はこちら 開発を効率的に進めるためのツール設定 Atsushi Odagiri氏:この時間はビギナーセッションで、内容はPythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定です。 まず「ツール設定」という趣旨の説明と、あとは今日説明するツールがflake8、black、mypy、pytest、toxなどがあります。そしてそれぞれを使うためにエディタ設定をするという流れになっております。 先に自己紹介させていただきま
Pythonのコードを改善するためのツールについて一通り試してみました。各ツールのインストール方法や使い方については Pythonのスタイルガイドとそれを守るための各種Lint・解析ツール5種まとめ! - Sider Blog に詳細にまとまっているのでおすすめです。 サンプルコード 以下のサンプルコードを対象に、各ツールの出力を確かめてみます。 import time import sys import fractions def func1(varA,varB): '''return sum of a and b''' varC = 42 return (varA + varB) print(func1(fractions.Fraction(1, 2), fractions.Fraction(1, 3))) 3 + 5 sys.exit(0) このスクリプトをsample.pyという名
はじめに 以下のコードはすべてGoogle Colab ノートブックで共有していますので、実際に1つ1つ実行して試すことができます 重要なこと 時系列データを取り扱う対象として日経平均株価を用いています。株価をプロットして遊んでみるなどしますが、その図を見て投資しろとか言うつもりは全くありません。投資は自己責任で行ってください。 目的 主にDataCampで学んだことの自分のためのまとめとして、Quandl APIを用いた株価推移の観察をやってみます。なお、僕は株は詳しくありません。 Qiitaアカウントを作ってアウトプットするのが一番の勉強になるって話を聞いたので、アウトプット練習も兼ねてます。やさしい先輩方いろいろ教えて下さい この記事を読んで得られると思われるもの Pythonを用いたAPIの叩き方 時系列データの処理 時系列データの図示 日経平均に対する感覚 参考元 DataCam
古来、Pythonでは「代入は文であるべき!」と一貫して主張してきました。 C言語などでは、代入は足し算や掛け算と同じ、値を計算する「式」で、たとえば a = (b=100) / 2; と書くと、b には 100 を代入し、a に 100/2=50 を代入します。1+1 は 2 という値になる 式 ですが、b=100 も同様に値が 100 となる 式 なのです。 Pythonでは、代入は式ではないので、こういう書き方はできません。 Pythonの代入は、足し算などの演算子の仲間ではなく、if や for のような制御文の仲間で、あまり自由な書き方は出来ないのです。 Python FAQ では、その理由として Python の式中での代入を許さない理由は、この構造によって起こる、他の言語ではありがちで見つけづらいバグです: if (x = 0) { // error handling } e
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