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大量のエクセルファイルを一括で別名保存する方法

再びPythonの忘備録・・・というより、前回の続き的な。大量のエクセルファイルを開かずに、必要セル部分だけを抽出するエクセルファイルが・・好き勝手に別名保存されていて、フォルダ内で探しにくい。（例：推しメン調査表が３つ、好き勝手な名前で届く）10ファイル、20ファイルくらいなら、右クリック＞別名保存を全ファイルでしてもいいけど。例えば、100ファイル、200ファイルあったり、シート内記載の学生番号をファイル名の頭に追加したい場合いちいちファイル開いて学生番号を確認し、別名保存を200回・・・耐えられん！退屈なことはPython（略退屈なことはPythonにやらせよう　ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング／AlSweigart／相川愛三【合計3000円以上で送料無料】価格：4070円（税込、送料無料) (2020/4/27時点)楽天で購入Pythonで一括別名保存するプログラムを作成した。なお、前回のプログラムから一部改変しただけ。＜目的＞フォルダ内に大量に存在する同一フォーマットのエクセルファイルを開かずに、学生番号部分を参照し、別名保存をする。＜方法＞I1セルの学生番号が、Accessでいう主キーに該当する場合。他のファイルと番号が重複しない必ず値が入力される（されていない場合は、前回のプログラムでチェックし追記しておく）別名保存が重複しないで済むので、学生番号を各ファイル名の頭に追加する。実際のプログラムがこちら。#必要なモジュールをインポートimport openpyxlfrom openpyxl import Workbookimport osimport glob#データを抽出するシート名sheet_name = "提出用"#データを抽出するセル #学生番号IDrow_num_ID = 1 #行col_num_ID = 9 #列# ファイルリスト取得path = os.getcwd()#カレントディレクトリ取得files=sorted(glob.glob(path + '\*.xlsx'))for file in files: # 出力ファイル名 basename = os.path.basename(file) wb = openpyxl.load_workbook(file) #提出用シートがあるエクセルファイルのみデータ抽出 try: #学生番号を追加して別名保存 sheet = wb[sheet_name] new_ws_ID = sheet.cell(row=row_num_ID, column=col_num_ID).value wb.save(path + "/" + "【ID" + str(new_ws_ID) + "】" + basename) wb.close() #提出用シートがないエクセルファイル（データ抽出.xlsx等）を無視 except: pass前回のプログラムとの挙動の違いは、前回は、新規ワークブックに抽出したデータを入力新規ワークブックを「データ抽出.xlsx」として保存したのに対し、今回は、新規ワークブックは作らず、for文でファイルを開く⇒別名保存を繰り返すだけ。プログラムの解説#必要なモジュールをインポート前回のプログラムと使用モジュールは全く一緒。#データを抽出するシート名前回同様、「提出用」というシート名だけを読み取る。#データを抽出するセル今回は学生番号だけ抽出すればOK！# ファイルリスト取得前回同様、本プログラムと別名保存したいエクセルファイル群を同一フォルダ内に格納する。osモジュールでカレントディレクトリを取得し、カレントディレクトリ内のエクセルファイルリストを作成する。# 出力ファイル名前回も抽出データの１つとしてファイル名を抽出していたので、そのまま流用。 #提出用シートがあるエクセルファイルのみデータ抽出try文で提出用シートの有無を選別する。#学生番号を追加して別名保存本プログラムの重要ポイント wb.save(path + "/" + "【ID" + str(new_ws_ID) + "】" + basename)path変数まではカレントディレクトリ、以下、既存ファイル名（basename）頭に【ID学生番号】を追加。※basename変数は.xlsxを既に含んでいる。　前回のデータ抽出結果を参照。この部分の表記は、名前の重複に注意すれば、好きなようにカスタマイズOK#提出用シートがないエクセルファイル（データ抽出.xlsx等）を無視前回同様、関係ないエクセルファイルは別名保存しません。本プログラムを実行した結果はこちら学生番号を名前の先頭に追加したファイルが、新たに同一フォルダ内に作成されました※関係ないファイル（データ抽出.xlsx）はそのまま！元ファイルも残っているのでバックアップ保存するなり、捨てるなりご自由に。さいごに自動化したいほど大量のファイルを扱うことはそうそうないけれど。いざ必要になったときに、簡単なプログラムで単調作業を回避できるので、横着して効率良く仕事しましょうPython 1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ【電子書籍】[ 森巧尚 ]価格：2178円 (2020/4/27時点)楽天で購入

2020年04月27日

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大量のエクセルファイルを開かずに、必要セル部分だけを抽出する

またしてもPythonの忘備録。エクセルは表計算ソフト・・・のはずなのに、なぜか週報や報告書といった定型書類のひな形に使われることが多いですよね。表計算しないのに大量のファイルを開くの面倒！同一フォーマットの書類なら見るべきセルはわかるけど、10ファイル、20ファイルならいざ知らず100ファイル、200ファイルとなるといちいちファイルを開いてチェックしてられない！！そこで・・・退屈なことはPythonにやらせよう退屈なことはPythonにやらせよう　ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング／AlSweigart／相川愛三【合計3000円以上で送料無料】価格：4070円（税込、送料無料) (2020/4/27時点)楽天で購入Pythonで簡単なプログラムを作成してみた。＜目的＞フォルダ内に大量に存在する同一フォーマットのエクセルファイルを開かずに、必要セル部分だけを抽出し、1ファイルに書き出す。＜方法＞例えば「推しメン調査表」という書類を大量に集めたとする。提出用シートの水色セル部分の情報を抽出したい。そこで以下のようにプログラムを書いた。#必要なモジュールをインポートimport openpyxlfrom openpyxl import Workbookimport osimport glob#データを抽出するシート名sheet_name = "提出用"#データを抽出するセル ★項目毎に追加必要箇所#学生番号row_num_ID = 1 #行col_num_ID = 9 #列#学部department of a universityrow_num_DU = 3col_num_DU = 2#学科course of studyrow_num_CS = 3col_num_CS = 6#名前namerow_num_NM = 3col_num_NM = 9#お布施金額donate pricerow_num_DP = 5col_num_DP = 3#推しメンrecommended memberrow_num_RM = 7col_num_RM = 3#抽出データを書き込むワークブックwb = Workbook()path = os.getcwd()#カレントディレクトリ取得files=sorted(glob.glob(path + '\*.xlsx'))#ファイルリスト取得new_ws =wb.activecount = 2#整理後データを入れる空リストを用意　★項目毎に追加必要箇所new_ws_IDs = []new_ws_DUs = []new_ws_CSs = []new_ws_NMs = []new_ws_DPs = []new_ws_RMs = []#ワークブックの行頭項目名を作成　★項目毎に追加必要箇所new_ws.cell(1,1).value = "ファイル名"new_ws.cell(1,2).value = "出席番号"new_ws.cell(1,3).value = "学部"new_ws.cell(1,4).value = "学科"new_ws.cell(1,5).value = "名前"new_ws.cell(1,6).value = "お布施金額"new_ws.cell(1,7).value = "推しメン"for file in files: #出力ファイル名 basename = os.path.basename(file)# filename, file_extension = os.path.splitext(file) ←フルパスの場合 opened_file = openpyxl.load_workbook(file) #提出用シートがあるエクセルファイルのみデータ抽出 try: sheet = opened_file[sheet_name] #★項目毎に追加必要箇所 new_ws_ID = sheet.cell(row=row_num_ID, column=col_num_ID).value new_ws_DU = sheet.cell(row=row_num_DU, column=col_num_DU).value new_ws_CS = sheet.cell(row=row_num_CS, column=col_num_CS).value new_ws_NM = sheet.cell(row=row_num_NM, column=col_num_NM).value new_ws_DP = sheet.cell(row=row_num_DP, column=col_num_DP).value new_ws_RM = sheet.cell(row=row_num_RM, column=col_num_RM).value new_ws_IDs.append(new_ws_ID) new_ws_DUs.append(new_ws_DU) new_ws_CSs.append(new_ws_CS) new_ws_NMs.append(new_ws_NM) new_ws_DPs.append(new_ws_DP) new_ws_RMs.append(new_ws_RM) new_ws.cell(count, 1).value = basename new_ws.cell(count, 2).value = new_ws_ID new_ws.cell(count, 3).value = new_ws_DU new_ws.cell(count, 4).value = new_ws_CS new_ws.cell(count, 5).value = new_ws_NM new_ws.cell(count, 6).value = new_ws_DP new_ws.cell(count, 7).value = new_ws_RM #提出用シートがないエクセルファイル（データ抽出.xlsx等）を無視 except: pass count += 1# データが抽出できているか確認 ★項目毎に追加必要箇所print(str(new_ws_IDs))print(str(new_ws_DUs))print(str(new_ws_CSs))print(str(new_ws_NMs))print(str(new_ws_DPs))print(str(new_ws_RMs))#整理したエクセルファイルを保存wb.save(path + '\データ抽出.xlsx') プログラムの解説#必要なモジュールをインポートエクセルを扱うモジュールは何種類かあるけど、今回はopenpyxlを使用した。なお、本モジュールは.xlsxファイル対応で、.xlsファイルには未対応なので注意！（.xls⇒.xlsx一括変換は、VBAなど別手段がベター）#データを抽出するシート名「提出用」というシート名だけを読み取る。シート名を変えられてしまうと抽出できなくなるが、それは最終的に作成した1ファイルでチェックし、個別修正する。#データを抽出するセル各水色セルを行・列で指定する。なお、結合したセルのデータを抽出するときは、左端のセルを指定すればOK！#カレントディレクトリ取得#ファイルリスト取得本プログラムと抽出したいエクセルファイル群を同一フォルダ内に格納し、そこで作業させる。フォルダの場所が変わるたびにプログラム修正するのは面倒なので、osモジュールでカレントディレクトリを取得。カレントディレクトリ中の全.xlsxファイルをファイルリストとして取得した。#出力ファイル名for文でファイルリストからデータ抽出する。その際、別名保存されている可能性が高いため、ファイル名も出力データのひとつとして抽出する。後から該当ファイルを探すのが楽になる。（下図例：別名保存されたエクセルファイル3個とプログラムファイル）#提出用シートがあるエクセルファイルのみデータ抽出try文で提出用シートの有無を選別する。これがないと提出用シートがないエクセルファイルで、エラーして止まってしまう。#提出用シートがないエクセルファイル（データ抽出.xlsx等）を無視特に、最終的に「データ抽出.xlsx」というファイルを同一フォルダに生成するため、プログラムを2回回すと「データ抽出.xlsx」自身もエラーの原因になる。except文でこれを回避する。#整理したエクセルファイルを保存ワークブックを「データ抽出.xlsx」というファイル名でを同一フォルダに保存する。開くと、全ファイルの必要データが一目瞭然さいごにそもそもダッシュボード化すれば、入力してもらうだけでDB化できるけど、全書類ダッシュボード化は非現実的。★項目毎に追加必要箇所を適宜追加修正すれば、色んなフォーマットに対応できるので是非試してみてね退屈なことはPythonにやらせよう　ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング／AlSweigart／相川愛三【合計3000円以上で送料無料】価格：4070円（税込、送料無料) (2020/4/27時点)楽天で購入

2020年04月24日

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自作Pythonプログラムをアプリ化する方法

久しぶりにPythonの忘備録。自作プログラムを誰かにあげたい世界中の誰もがPCにPythonをインストールしているわけじゃない。ましてや、Pythonインストールしててもプログラムによって必要なモジュールが違うし。（Biopython入れてる人なんて滅多におらんやろ）なので、自作Pythonプログラムを使いたいと言ってくれた時に、Pyファイルで渡すのではなく、アプリ化（exe化）して渡してあげる必要が生じる。Pyinstallerで簡単アプリ化結論から言えば、Pyinstallerモジュールを使うのが楽。（Biopythonにも対応してた）以下、忘備録。※IDLEではなくコマンドプロンプトで操作完了するのがポイント。Pyinstallerをインストールするコマンドプロンプトでpipモジュールを使用してインストール。pip install pyinstaller※重いモジュールなのでインストール時間は数分かかるアプリ化するファイルがある作業フォルダを指定コマンドプロンプトで以下のように入力してEnterキー。cd (ファイル保存場所)※フォルダ名に日本語を含まない※デスクトップに専用フォルダを作成して、　そこにアプリ化したいファイルだけ入れるのがベター　（下図：デスクトップのtestフォルダにappli-ni-sitaiプログラムを格納）　（コマンドプロンプトへのファイル保存場所入力は、赤枠部分をコピペが楽）Pyinstallerを実行するコマンドプロンプトで以下のように入力してEnterキー。pyinstaller (ファイル名；appli-ni-sitai).py -D -F -w --clean※引数に以下のオプションを追加している。-D：１ディレクトリで作成-F：１ファイルで作成-w：アプリ実行時にコンソール非表示--clean：前回の出力結果を消す命令出力に成功すると、以下の3フォルダ・1ファイルができるdistというフォルダの中に、アプリ（exeファイル）が生成されているはず。※PCにインストールしているセキュリティソフトによっては、　exeファイルを「怪しい！」と自動削除する場合がある。　各セキュリティソフト毎に対応方法が違うので、HP等確認を！exeファイルだけを、欲しい人にあげればOK！さいごに滅多にアプリを作ることはないけど。覚えておくと、いざという時に便利Scratch 3.0対応版　10才からはじめるプログラミング図鑑たのしくまなぶスクラッチ＆Python超入門 [ キャロル・ヴォーダマン ]価格：3080円（税込、送料無料) (2020/4/23時点)楽天で購入

2020年04月23日

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【Python】アンケート選択肢のランダム化を確認する方法

アンケートあるある仕事柄、アンケートを作成、集計、確認することがある。集計してて感じるのが、一定数、各設問の1番目しかチェックしない人がいること。真剣に回答しての結果なのか？面倒くさくてやってるのか？集計者からは判断しにくい。ランダム化するのはいいけれどそこで、webアンケートで使われるのが、回答選択肢をランダム化する方法。1番目が固定されないので、不真面目な回答者の影響を減らせるんだけど。たまに、そのランダム化・・・回答者の事考えてる？データ取ることしか考えてないだろ！？ってツッコミたくなるアンケートがある。アンケート作成者は真面目だから、アンケートから何かしらの結果を得ようと必死なんだけど。回答する人の事まで頭が回っていないのか、回答しにくい事この上ない。例えば、こんな設問と選択肢の場合Q.あなたはどんな金魚が好きですか？A.1.金魚の王様、らんちゅう2.頭がもこもこ、オランダ獅子頭3.尾びれが可愛い、ブリストル朱文金4.尾びれが長い、コメット5.まんまる、ピンポンパール6.日本人は、和金7.金魚すくいのアイドル、黒出目金8.その他（具体名：　　　）9.金魚は好きではないランダム化しなくても問題ないけれど、回答者の属性によって1．に偏る可能性がある。で、全く何も考えずにランダム化すると・・・（※数字は敢えて表示しています）これは極端な例だけど、その他や好きではないって、本来選択肢の一番下に常に表示が必要。そこで、一部選択肢を常に下に表示しつつ、どんな風にランダム化されるか何回も確かめられるPythonプログラムを組んでみた。＃Python3.6.2＃Windows10import randomimport pprintA = ["1.金魚の王様、らんちゅう", "2.頭がもこもこ、オランダ獅子頭", "3.尾びれが可愛い、ブリストル朱文金", "4.尾びれが長い、コメット", "5.まんまる、ピンポンパール", "6.日本人は、和金", "7.金魚すくいのアイドル、黒出目金", ]Ar = random.sample(A, len(A))Ar.append("8.その他（具体名：）")Ar.append("9.金魚は好きではない")pprint.pprint(Ar)結果を3回回すと、以下の通り。選択肢8と9が毎回下に表示され、1～7はランダム表示された。これを何回も見て、なんとなく答えづらいなら、その原因を探って、選択肢の表現を修正するまで・・・本気で調査するなら推敲してほしいと思う、今日この頃でした。にほんブログ村

2019年09月17日

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【Python】辞書を参照してリストを一括置換する方法

今回、必要に駆られて、すっごい久しぶりにPythonプログラムを自作してみた。文字置換してますか？デスクワークしていると、ExcelやAccessファイル中のデータの一部を置換するときありますよね。ExcelやAccessで置換するときは、置換前の文字と置換後の文字を入力して、置換したい範囲（Excelならセル、Accessならフィールド）を指定して一括置換するかと思います。リストを一度に置換したい！ExcelやAccessの置換メニューでは、一度に一つの文字しか置換できない。VBAとか使えば色んな文字を一度に置換できるけれども、今回自分がやりたかったのが『テキストファイル中のリストを一括置換』すること。例えば、こんなリストデータのあるテキストファイルがあったとする。＜prelist.txt＞それを、自作の辞書を参照して一括置換したかった。A列がキー、B列が値になる。＜dict_list.csv＞最終的にこんな感じに一括置換。＜result.txt＞意識して自作した点は以下の2点。grapeとgrapefruitを区別できること辞書にないリスト（上の例だとdorian）はエラーせずにそのまま返す実際のプログラム【環境】Windows10、Python3.6.2【準備】同一フォルダに＜replace.py＞＜prelist.txt＞＜dict_list.csv＞を格納しておくこと＜replace.py＞import csvimport codecsf = open('dict_list.csv')d = dict(filter(None, csv.reader(f)))#dict_list.csvを辞書に変換t = open('prelist.txt')t_list = t.read().split('\n')#prelist.txtをリストに変換for key in t_list: if key in d:＃もしリストと同じキーが辞書にあるなら removed_value = d.pop(key)#値だけ抽出する print(removed_value, file = codecs.open('result.txt','a')) else:＃ないなら print(key, file = codecs.open('result.txt','a'))#辞書外のリストはそのままf.close()t.close()注釈部分を解説#dict_list.csvを辞書に変換開いたdict_list.csvを、A列をキー、B列を値として辞書を作成。内部ではこうなっている。{'apple': 'りんご', 'orange': 'オレンジ', 'grape': 'ぶどう', 'grapefruit': 'グレープフルーツ', 'banana': 'バナナ'}#prelist.txtをリストに変換開いたprelist.txtを、改行（\n）を分割部分にしてリスト化。内部ではこうなっている。['apple', 'orange', 'grape', 'grapefruit', 'banana', 'dorian']#値だけ抽出するfor文でリストを辞書に投げて、該当するキーがあればその値を返す。実は最初、辞書にアクセスしようと[]を使って以下のように書いていた。print([d[key]], file = codecs.open('result.txt','a'))でも、こう書いてしまうとresult.txtで余分な['']が両端に発生してしまい、両端をスライスしようとしても['']の中がスライスされてしまい上手くいかなかった。＜失敗した出力ファイル＞そのため、popメソッドで値だけを抽出した。#辞書外のリストはそのままelse文がないと、辞書にないリストを要求したときにKeyErrorを出して止まってしまう。今回はリストをそのまま返したかったので、上記のように書いた。さいごに上記プログラムを実行すると、同一フォルダに置換された＜result.txt＞が作成される。あくまで自分用に作ったプログラムなので、連続で実行すると＜result.txt＞にどんどん追記していってしまうとか作りは甘いけど、やりたかった動きが出来たので大満足。そもそも今回これを作ったのは、似たようなテキストファイル（リスト100個くらい入ってる）を置換する必要があったから。手作業で数ファイルやっている内に「あ～、これ別のファイルで置換したなぁ」と面倒になった。これで面倒から解放～！（　＾ω＾）・・・後は辞書作るだけだなぁ（白目）。初めてのPython第3版 [ マーク・ルッツ ]価格：4968円（税込、送料無料) (2018/12/15時点)楽天で購入にほんブログ村

2018年12月15日

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Pythonプログラミング逆引き大全313の極意

久しぶりにPythonの書籍を購入したので、今日はそのレビュー。2018年9月現在、楽天ブックスがSPUプログラムのひとつになっている。ふるさと納税購入月に、なるべく倍率を上げられるよう、気になっていたこの本を購入。【送料無料】現場ですぐに使える!Pythonプログラミング　逆引き大全313の極意 / 金城俊哉【本】購入金額が2,000円以上でないとSPUプログラムに反映しない点に注意が必要だけれども、この本は2,000円以上するので、全く問題なくSPUプログラムクリア♪で、実際読んでみての感想。既視感が結構ある・・・！？著者を見て納得。自分が最初に購入したこの本と同じ著者だった。世界でいちばん簡単な Pythonプログラミングのe本［最新版］ Pythonアプリ作りの考え方が身に付く【電子書籍】[ 金城俊哉 ]⇒そのときのレビュー；独学初めの本（Pythonのe本）基礎的な部分については同じ例文が流用されているので、既視感があったわけだ。ただし、今回の本は情報量が段違いに多くなっている。特に良いのが、Anaconda～jupyterの導入・利用例が豊富な点。統計処理の基本的な考え方や構文が載っていて、自分が扱いたいデータにすぐ応用できる。企業の統計処理ソフトとしては、『R』や『Jump』などが使われることが多い。でも、統計以外のプログラムへの応用クラウド・ビッグデータの共有可読性の高さなど、Pythonだからこそ得られるメリット・可能性が感じられて勉強になった。にほんブログ村

2018年09月22日

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Twitter APIでツイートを大量に取得。をしてみた

ソーシャルリスニング？最近マーケティング関連の書籍を読んでいると、ソーシャルリスニングという言葉がよく出てくる。今までの訪問・電話調査やアンケートではなく、SNSをテキストマイニング解析して、消費者の声・ニーズ・インサイトを探る手法だ。訪問・電話調査は、個人情報保護法の影響で回収率が悪くなり、信頼性が低下。アンケートも手法が悪いと結果が変わるのは、つい最近のこのまとめでも明らか。⇒国民の74.7％が現在の生活に満足。この政府の発表に色々な声（NAVERまとめ）その点、SNSの発言はいわばアンケートの自由記載欄みたいなもので、解析は困難だけど偏りや作為的な影響がないので、マーケターにとっては貴重な情報源となるらしい。SNSなら何でもいいの？もっとも、SNS全てを網羅する必要はない（と思う）。各SNSの性質がかなり違うので、解析したい分野によっては役に立たない可能性があるからだ。Twitter　：匿名性が高く、公開ユーザーが多いので、ソーシャルリスニングしやすい。Facebook ：匿名性が低く、日本人対象の解析は不向きっぽい。Instagram：ファッションや飲食店、トラベル等、インスタ映えする分野向け。LINE ：公開範囲が狭いため、ソーシャルリスニングしにくい。自分の興味がある『金魚』『Python』『ふるさと納税』なら、Twitterが解析できれば良さそう。Twitter APIで勝つる！？今回、大いに参考にしたサイトがこちら。⇒TwitterAPI でツイートを大量に取得。サーバー側エラーも考慮（pythonで）コード完コピして、いざ金魚ツイートの海へ！・・・数ツイートくらいでエラーしたんですけど！？UnicodeEncodeError: 'UCS-2' codec can't encode characters in position 49-49: Non-BMP character not supported in Tk詳細は省くけど、文字コードエラー起こしているみたい。絵文字だと思うんだけど、一つ一つエラー原因の文字を確認・修正するのは不可能なので、今回は論文自動検索プログラミングでしたように、エラー文字を『？』に置換するように改良した。⇒面倒な新着論文検索をpythonで自動化④non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #絵文字対策上のコードを元ソース12行目（AS =・・・の下）に追加。参考にしたサイトはこちら。⇒'UCS-2' codec can't encode characters in position 1050-1050ついでに、これまた論文自動検索と同じように、取得結果をデスクトップ上にcsv出力するようにした。if __name__ == '__main__': # キーワードで取得 keyword = u'金魚 -filter:links' getter = TweetsGetter.bySearch(keyword) # ユーザーを指定して取得（screen_name） #getter = TweetsGetter.byUser('AbeShinzo') #twitter_search.csvをデスクトップ作成し、リスト順に追記していく desktop_path = os.getenv("HOMEDRIVE") + os.getenv("HOMEPATH") + "\\Desktop" filename = (str(desktop_path) + '\\twitter_search.csv') cnt = 0 for tweet in getter.collect(total = 3000):#3,000ツイートまで取得 cnt += 1 one_data = (str(cnt) + "\t" + str(tweet['id']) + "\t" + str(tweet['created_at']) + "\t" + "@" + str(tweet['user']['screen_name']) + "\t" + str(tweet['text'].translate(non_bmp_map)) + "\t") pyperclip.copy(one_data) lines = pyperclip.paste().split('\t') if cnt == 1: f = open(filename , 'w' ,newline='', errors='replace') writer = csv.writer(f) writer.writerow(['検索ワード：'+ str(keyword)]) writer.writerow(['No','ID','created_at','ユーザー','テキスト']) for i in range(0,len(lines)-1,5): writer.writerow([lines[i],lines[i+1],lines[i+2],lines[i+3],lines[i+4]]) else: f = open(filename , 'a' ,newline='', errors='replace') writer = csv.writer(f) for i in range(0,len(lines)-1,5): writer.writerow([lines[i],lines[i+1],lines[i+2],lines[i+3],lines[i+4]]) f.close()元コードが、if __name__ == '__main__':以降print出力しているのをcsv出力に変えてみた。また、検索キーワードによっては広告ツイートが大量に混在したため、キーワード欄でリンク付きツイートを排除してみた。 keyword = u'金魚 -filter:links'『金魚』ツイートの出力結果最終的にはこんな感じになる。金魚だど3,000ツイート以上ありそう。なお、3,000未満でも、最高で10日前までしか遡らないので注意。あと、『金魚』だと大丈夫だけど、アフェリエイターが好きそうな検索キーワードでは、-filter:linksだけでは排除しきれず、手を変え品を変え広告ツイートが大量に入ってきた（例えば絵文字変えただけで文章全く同じツイートを数時間おきとか）。テキストマイニングするなら広告ツイートはノイズになるので、あとはcsv上でユーザーや頻出ワードを重複チェックして、排除したほうが良さそうかな。さいごにこの記事見てくれたみんなも、自分の調べたいキーワードで試してみてね。リッスン・ファースト！ソーシャルリスニングの教科書 [ スティーブン・D．ラパポート ]◆◆Pythonによるテキストマイニング入門 / 山内長承／著 / オーム社にほんブログ村

2018年08月29日

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花火とプログラミングと田舎

花火大会は田舎に限る。数年前、隅田川花火大会に家族で行ったけど、会場に辿り着くまで大渋滞。更に、子供がおしっこしたくなり、カフェに駆け込むもそこも大渋滞。あの時、お股を押さえてモジモジしてた子供を見かねて順番を譲ってくださったご婦人。本当に有難うございました。そんな事があったので、最近はもっぱら小さな花火大会に行っている。30分で終わるし、頭上に上がるし、空いてるし、すぐ帰れるし・・・と良いことずくめ。そういえば、8月11日開催された東京花火大祭では、世界初子供たちがプログラミングした花火「こども花火（時事ドットコムニュース）」が打ち上がった。プログラミングで何が出来るのかを子供たちに知ってもらう良いイベントだったと思う。▼子供にプログラミング教育を検討しているなら。にほんブログ村

2018年08月23日

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AIスピーカーが欲しくなる時

AIスピーカーの種類が増えてきて、TVCMもされているが、わが身を振り返るとあまり需要を感じない。子供たちが勝手に使いそうで、変な注文をされてはたまらないと思ってしまう。設定をきちんとすれば良いのだろうし、誤注文に関する経産省の見解も出てきているけど（2018年6月5日　日本経済新聞　電子版）、まだまだ自分には使いこなせそうもない。ただ、帰宅してリビングに入った時、AIスピーカーが欲しくなる時がある。テレビのリモコンが見当たらない・・・。定位置を決めているのだけど大抵そこにはなく、子供たちがちらかした残骸の下をひっくり返さなければならない。疲れている時に限って。特に見たい番組があるわけでなく、流し見したいだけなのに、いざ出来ないとなるとストレスがたまる。そういう意味では、オフラインでAIスピーカーがあればいいのか。機能の５％くらいしか使っていない残念な存在になるけど。↓この本買ったけど、当然実践できてない。ガンダムビルドファイターズみたいなことも出来るのに～。にほんブログ村

2018年08月09日

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面倒な新着論文検索をpythonで自動化④

前回はこちら→BioPythonでPubMedにアクセス！今回はコード終盤、取得した論文データを順にcsvファイルに貼り付けていく。通常、csvファイルを作成すると、作成プログラムを格納しているフォルダと同じ場所に出来るけど、複数のプログラムコードを作っていたり、フォルダが深い場所にあると、いちいち探しに行くのが大変になってしまう。そこで、このサイトを参考に、csvファイルを必ずデスクトップに作成するようにした。"Pythonでデスクトップのパスを取得する"実際のコードはこちら。 #Pubmed_search.csvをデスクトップ作成し、リスト順に追記していく #一部文字コードがエラーするため、？に置換する（翻訳しないため滅多に起きないが念のため） desktop_path = os.getenv("HOMEDRIVE") + os.getenv("HOMEPATH") + "\\Desktop" filename = (str(desktop_path) + '\\PubMed_search.csv') lines = pyperclip.paste().split('\t') if search_list == search_lists[0]: f = open(filename , 'w' ,newline='', errors='replace') writer = csv.writer(f) writer.writerow(['検索期間：'+str(start)+'～'+str(end)]) writer.writerow(['検索ワード：'+str(search_list)]) writer.writerow(['PMID','タイトル','著者','抄録','雑誌','出版年月日','キーワード']) for i in range(0,len(lines)-1,7): writer.writerow([lines[i],lines[i+1],lines[i+2],lines[i+3],lines[i+4],lines[i+5],lines[i+6]]) #追記終了後、メッセージボックスを表示 elif search_list == search_lists[-1]: f = open(filename , 'a' ,newline='', errors='replace') writer = csv.writer(f) writer.writerow(['検索ワード：'+str(search_list)]) writer.writerow(['PMID','タイトル','著者','抄録','雑誌','出版年月日','キーワード']) for i in range(0,len(lines)-1,7): writer.writerow([lines[i],lines[i+1],lines[i+2],lines[i+3],lines[i+4],lines[i+5],lines[i+6]]) if tk.messagebox.askyesno('検索完了', '検索結果はデスクトップにPubMed_search.csvファイルとして出力しました。終了しますか？'): root.destroy() else: f = open(filename , 'a' ,newline='', errors='replace') writer = csv.writer(f) writer.writerow(['検索ワード：'+str(search_list)]) writer.writerow(['PMID','タイトル','著者','抄録','雑誌','出版年月日','キーワード']) for i in range(0,len(lines)-1,7): writer.writerow([lines[i],lines[i+1],lines[i+2],lines[i+3],lines[i+4],lines[i+5],lines[i+6]]) f.close()frame6 = tk.Frame(root,pady=2)frame6.pack()ClearButton = tk.Button( frame6, text = '検索ワードの一括クリア', command = clear_all )ClearButton.pack(side="left")label9 = tk.Label(frame6,font=("",14),text=" ")label9.pack(side="left")SearchButton = tk.Button( frame6, text = '検索開始', command = lambda:select_date(SY_s.get(),SM_s.get(),SD_s.get(), EY_s.get(),EM_s.get(),ED_s.get(), entry0.get(),entry1.get(), entry2.get(),entry3.get(),entry4.get(),entry5.get(),entry6.get(), entry7.get(),entry8.get()) )SearchButton.pack(side="left")root.mainloop()デスクトップパスを取得し、そこに「PubMed_search.csv」というファイルを作成する。その後、1つ目の検索ワードの論文データについて書き込み形式で開き、検索期間・ワード・フィールド名を3行入力の上、4行目に論文データを書き込む。 2つ目以降の検索ワードは、ワード・フィールド名を書き込んだ後、以降の行に追記していく。最後の検索ワードの論文を追記し終わったら、終了した旨を伝えるメッセージボックスを表示。1点工夫した点として、csv出力する際に文字コードエラーが起こる可能性があるため、それを「？」に置換するようにしている。errors='replace'今回の出力は英語のため文字コードエラーはほぼ起きないが、特殊記号や他言語では起きる可能性があるので、念の為設定している。これで、『面倒な新着論文検索をpythonで自動化』シリーズは終了。自分は、本コードにさらに自動翻訳機能を追加したり、Accessデータベースへ入力しやすいようにcsv出力を加工している。BioPython自体が取得できる範囲が広いため、各自で本コードを改良してもらえたら有難いな。最後に面倒で改善していない部分を。検索ワードを1つだけにして実行すると、最後の検索ワードの挙動より1つ目の検索ワードの挙動が優先されるため、終了した旨を伝えるメッセージボックスが表示されない。csv出力は問題ないので直す気力が起きない～。にほんブログ村

2018年08月03日

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『2020年からプログラミング教育が必修化』で子供に期待すること

2020年から小学校でのプログラミング教育が段階的に必修化する。英語同様、これからの社会人に必要不可欠な能力と判断されたのだろう。現に、昨年はほとんどなかった小学生向けプログラミング教本が多数出版され、書店の1コーナーになっている。これら教本のプログラミング言語は、キーボードを触った事すらない子供でも出来るよう、言語自体がビジュアル的・直感的。ボール型ロボットやドローンの動作制御、タブレットでの操作など、人によってはゲームしているだけに見えて、小学生に教えるべきことなのか眉をひそめるのではないだろうか。ここで大切な事は、「プログラミング思考を養う」ために最適な教育を皆が試行錯誤している点。将来プログラマーにならなくても、論理的で問題解決型の思考はきっと役に立つ。大人はどうしても、タイピングのブラインドタッチやOfficeソフトの操作に意識が向かいがちだけど、それらはあくまで手段（入力のため、問題解決のため）であって、ググればいくらでも解決できることだから、まずは知ることが大切だと思う。社会人になると、無知は恥ずかしいことなんだと痛感するから・・・。Pythonをアラフォーになって独学した身としては、恵まれた環境に羨ましいなぁと思っちゃうけどね。▼お子さんのプログラミング教育を検討しませんか？にほんブログ村

2018年08月02日

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面倒な新着論文検索をpythonで自動化③

前回はこちら→アプリ画面のコード今回は、いよいよPubMedへアクセスする。PubMedは、既に専用モジュール『BioPython』があるので、これを使う。BioPythonについては、とても分かり易く翻訳したサイトがある。→BioPython cookbook9章の翻訳このサイトにあるように、BioPythonでは論文検索のほか、塩基配列や系統樹なども扱えるので、今回のコードを改良すれば、それらも自動検索できると思う。やってないけど…。それでは、実際のコードを。#検索開始ボタンを押すと実行する関数def select_date(SY_s,SM_s,SD_s,EY_s,EM_s,ED_s, word0,word1,word2,word3,word4,word5,word6,word7,word8): from Bio import Entrez Entrez.email = "******@*****"#あなたのメアドを必ず入れてね from Bio import Medline import pyperclip import csv import time import os start = (str(SY_s) + "/" + str(SM_s) + "/" + str(SD_s)) end = (str(EY_s) + "/" + str(EM_s) + "/" + str(ED_s)) start_date = datetime.datetime(int(SY_s), int(SM_s), int(SD_s)) end_date = datetime.datetime(int(EY_s), int(EM_s), int(ED_s))#検索期間が誤っている場合にメッセージボックスを表示 if start_date > end_date: if tk.messagebox.askyesno('検索失敗', '期間入力が誤っています。終了しますか？'): root.destroy()#検索ワードが全く入っていない場合にメッセージボックスを表示 elif ((word0 == "") and (word1 == "") and (word2 == "") and (word3 == "") and (word4 == "") and (word5 == "") and (word6 == "") and (word7 == "") and (word8 == "") ) : if tk.messagebox.askyesno('検索失敗', '検索ワードが1つもありません。終了しますか？'): root.destroy() else : #検索ワードが空欄でなければリストに加える search_lists =[] if word0 != "": search_lists.append(word0) if word1 != "": search_lists.append(word1) if word2 != "": search_lists.append(word2) if word3 != "": search_lists.append(word3) if word4 != "": search_lists.append(word4) if word5 != "": search_lists.append(word5) if word6 != "": search_lists.append(word6) if word7 != "": search_lists.append(word7) if word8 != "": search_lists.append(word8) for search_list in search_lists: #検索期間・ワード中のIDリストを返す handle = Entrez.esearch( db = "pubmed", term = str(search_list), mindate = str(start), maxdate = str(end) ) record = Entrez.read(handle) idlist = record["IdList"] print(idlist) time.sleep(1) #取得したので、次は対応するMedlineのレコードと、それの持つ情報を引き出し、別のオブジェクトにして #クリップボードにコピーし、csvファイルにペースト handle = Entrez.efetch(db="pubmed", id=idlist, rettype="medline",retmode="text") records = Medline.parse(handle) records = list(records) text = "" for record in records: text = (text + "=hyperlink("+'"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/' + str(record.get("PMID","?"))+'","'+str(record.get("PMID","?"))+'")' + "\t" + str(record.get("TI","?")) + "\t" + str(record.get("AU", "?")) + "\t" + str(record.get("AB","?")) + "\t" + str(record.get("TA", "?")) + "\t" + str(record.get("DP", "?")) + "\t" +str(record.get("OT","?"))+'\t') pyperclip.copy(text)検索開始ボタンをクリックすると、検索を実行する関数を作成した。今回の注意点として、翻訳サイトにもあるように、Entrezへの呼び出しに使うメールアドレスは必ず入れておくこと。また、前回と同様、上記コードは一部のため、上記コードだけを実行してもエラーするから注意。検索実行～csv書き出しに使うモジュールを敢えてここに入れている。最初にまとめて記載する方が良いのだろうが、各モジュールを何のために入れているか分かり易いし、これでも問題なく動く。期間設定のスピンボックスが開始日＞終了日となった場合と、検索ワードを一括クリアして全く入ってない場合に検索実行しようとした時に、メッセージボックスで注意するようにしてある。実際の動きとしては、設定した期間・ワードに該当するIDリストを取得後、それに対応するMedlineのレコードとそれが持つ情報を引き出し、コピーしてクリップボードに貼り付けている。次回紹介するcsv出力を論文1本につき1行行うための下準備をしている。例えば『Python』と『goldfish』を検索して、それぞれ3本・5本あった場合、まずPythonの1本目をコピペし、csvに貼り付け。その後、2本目、3本目、goldfishの1本目、2本目…５本目とfor文で回している。下準備の工夫として、論文情報のA列にPMIDを表示させる時、ただ表示させるだけではなく、csv上でクリックした時に、該当のPubMedサイトが開くハイパーリンク関数を入れている。 "=hyperlink("+'"https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/'+str(record.get("PMID","?"))+'","'+str(record.get("PMID","?"))+'")' 他に取得しているタグ情報については、以下のサイト3ページ目を見ると分かり易い。→東大医学図書館　PubMedの使い方この情報を見ると分かるが、PMIDにはFree Article（無料論文）の有無はない。無料公開は時の流れとともに変化する可能性があるため、PMIDとは別に管理されているようだ。コード中盤の解説は以上。次回はコード終盤、csv出力について紹介するよ！→次回はこちら（面倒な新着論文検索をpythonで自動化④）にほんブログ村

2018年07月31日

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面倒な新着論文検索をpythonで自動化②

前回はこちら→アプリ画面のイメージまで実際書いたコード前半は以下の通り。なお素人が書いているので、プログラマーの方々から見たら、変数や書き方がイケてない部分は多々あると思うので、その点はお許しを。OS:Windows7Python：Python3.6.2# -*- coding:utf-8 -*-import tkinter as tkimport tkinter.messageboxfrom tkinter import ttkfrom tkinter import StringVar import sysimport datetime# ルートフレームの定義 root = tk.Tk()root.geometry('700x360')root.title("PubMed検索")# 入力画面ラベルの設定label1 = tk.Label(root,text="【検索条件を入力】",font=("",16),height=2)label1.pack(fill="x")label2 = tk.Label(root,text="期間と検索ワードは変更可能です",font=("",12))label2.pack()label3 = tk.Label(root,text="検索中はコピー・ペースト作業を行わないでください",font=("",12))label3.pack()# 期間選択のラベルエントリーの設定 ⇒　スピンボックスにtoday = datetime.datetime.now()one_day = datetime.timedelta(days=1)yeasterday = today - one_dayeight_days = datetime.timedelta(days=8)lastweek = today - eight_daysframe1 = tk.Frame(root,pady=15)frame1.pack()label4 = tk.Label(frame1,font=("",14),text="期間：")label4.pack(side="left")SY = StringVar()SY.set(str(lastweek.year))#初期値を一週間前の年SY_s = tk.Spinbox(frame1,from_=1970,to=str(lastweek.year),width = 7,font=("",12), textvariable=SY, state='readonly')#入力を受け付けないSY_s.pack(side="left")SM = StringVar()SM.set(str(lastweek.month))#初期値を一週間前の月SM_s = tk.Spinbox(frame1,from_=1,to=12,width = 7,font=("",12), textvariable=SM, state='readonly')#入力を受け付けないSM_s.pack(side="left")SD = StringVar()SD.set(str(lastweek.day))#初期値を一週間前の日SD_s = tk.Spinbox(frame1,from_=1,to=31,width = 7,font=("",12), textvariable=SD, state='readonly')#入力を受け付けないSD_s.pack(side="left")label5 = tk.Label(frame1,font=("",14),text="　～　")label5.pack(side="left")EY = StringVar()EY.set(str(yeasterday.year))#初期値を昨日の年EY_s = tk.Spinbox(frame1,from_=1970,to=str(yeasterday.year),width = 7,font=("",12), textvariable=EY, state='readonly')#入力を受け付けないEY_s.pack(side="left")EM = StringVar()EM.set(str(yeasterday.month))#初期値を昨日の月EM_s = tk.Spinbox(frame1,from_=1,to=12,width = 7,font=("",12), textvariable=EM, state='readonly')#入力を受け付けないEM_s.pack(side="left")ED = StringVar()ED.set(str(yeasterday.day))#初期値を一週間前の日ED_s = tk.Spinbox(frame1,from_=1,to=31,width = 7,font=("",12), textvariable=ED, state='readonly')#入力を受け付けないED_s.pack(side="left")#検索キーワードのラベルエントリーの設定search_value = ['python','goldfish','tax','cat', 'meteorite','space','tropical fish','mind']#あなたが検索したいワードをどうぞword0,word1,word2,word3,word4,word5,word6,word7 = search_valueword8 = ""frame2 = tk.Frame(root,pady=2)frame2.pack()label6 = tk.Label(frame2,font=("",14),text="検索ワード：")label6.pack(side="left")entry0 = tk.Entry(frame2,font=("",14),justify="center",width=12)entry0.insert(tkinter.END,word0)entry0.pack(side="left")entry1 = tk.Entry(frame2,font=("",14),justify="center",width=12)entry1.insert(tkinter.END,word1)entry1.pack(side="left")entry2 = tk.Entry(frame2,font=("",14),justify="center",width=12)entry2.insert(tkinter.END,word2)entry2.pack(side="left")frame3 = tk.Frame(root,pady=2)frame3.pack()label7 = tk.Label(frame3,font=("",14),text="　　　　　 ")label7.pack(side="left")entry3 = tk.Entry(frame3,font=("",14),justify="center",width=12)entry3.insert(tkinter.END,word3)entry3.pack(side="left")entry4 = tk.Entry(frame3,font=("",14),justify="center",width=12)entry4.insert(tkinter.END,word4)entry4.pack(side="left")entry5 = tk.Entry(frame3,font=("",14),justify="center",width=12)entry5.insert(tkinter.END,word5)entry5.pack(side="left")frame4 = tk.Frame(root,pady=2)frame4.pack()label8 = tk.Label(frame4,font=("",14),text="　　　　　 ")label8.pack(side="left")entry6 = tk.Entry(frame4,font=("",14),justify="center",width=12)entry6.insert(tkinter.END,word6)entry6.pack(side="left")entry7 = tk.Entry(frame4,font=("",14),justify="center",width=12)entry7.insert(tkinter.END,word7)entry7.pack(side="left")entry8 = tk.Entry(frame4,font=("",14),justify="center",width=12)entry8.pack(side="left")entry8.insert(tkinter.END,word8)frame5 = tk.Frame(root,pady=2)frame5.pack()label9 = tk.Label(frame5,font=("",14),text="-------------------------------------------------")label9.pack(side="top")#検索ワードを一括クリアする関数def clear_all(): entry0.delete(0,tkinter.END) entry1.delete(0,tkinter.END) entry2.delete(0,tkinter.END) entry3.delete(0,tkinter.END) entry4.delete(0,tkinter.END) entry5.delete(0,tkinter.END) entry6.delete(0,tkinter.END) entry7.delete(0,tkinter.END)上記コードで、アプリ画面に表示する文字や期間設定用のスピンボックス、検索ワードのエントリーと一括クリア関数を設定した。ボタン作成やメインループは最後にしているので、上記コードだけを実行するとエラーするので注意。長くなったので、コード中盤以降は次回。次回は、実際にPubMedにアクセスして、論文検索するよ！→次回はこちら（面倒な新着論文検索をpythonで自動化③）▼初心者がTkinterを作るなら、この本から始めよう。にほんブログ村

2018年07月28日

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面倒な新着論文検索をpythonで自動化①

Pythonの教本を3冊斜め読みした後で、自分が実際にしたかった作業に取り掛かった。PubMedという、理系学生・研究職・学術職の人間ならだれでも知っている論文等の無料検索エンジンがある。⇒PubMedトップページリンクキーワードを入力してSearchボタンを押せば、それに関する論文一覧が表示される。利用している人ならば、自分が関わっている分野で何かしら新しい論文が出ていないか毎週チェックしているはずである。で、調べたいワードが複数ある場合、タブを増やしたりしてその都度入力しなければならない。2・3個ならともかく、5個も6個もあったら面倒くさいことこの上ない。既に論文チェッカーサービスもあるが(⇒ATGC論文チェッカーサイトリンク）、ブラウザ立ち上げたり、キーワードの修正が簡単に出来たり、検索期間を設定したり、デスクトップに出力したりしたかったので、論文複数ワード一括検索アプリを自作してみた。今日は外枠のアプリ部分を紹介。一番簡易なアプリモジュールとしてTkinterを使用した。独学した3冊でTkinterについて一番詳細に書かれているのは、意外にも一番易しいe-本である。↓e-本のレビュー回だよ。独学初めの本（Pythonのe本）　Early book of self study (e-book of Python)アプリ部分はこんな感じに作った。掲載期間をデフォルトで昨日までの一週間、検索ワードを8つ事前設定し、1個空きがある。一括クリアすれば、8つ全て消えるので、他のワードを打ち込める。プログラムにコピペモジュールのpyperclipを使用するため、念の為、プログラム実行中のコピペ作業の注意喚起を追記している。（・・・実際に、この2つが衝突するのか調べてもわからなかった。）長くなったので、実際のプログラム部分は次回。→次回はこちら（面倒な新着論文検索をpythonで自動化②）▼子供にプログラミング教育を始めるなら。にほんブログ村

2018年07月23日

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独学3冊目　入門Python3

追加で購入した2冊の内の2冊目。2冊目と比べ、実践的ではない上にページ数が多いので、真面目に読んでいってはいけない。挫折する。例えるなら辞書に近いので、ざっと何が書いてあるか確認し、実際にプログラミングを始めてから、必要な部分を参照する使い方が良い。個人的には、正規表現やtime関数は勉強になった。次回から、これら3冊と適宜ググったサイトを活用し、実際に組んだ事例を紹介するよ。にほんブログ村

2018年07月12日

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独学２冊目　退屈なことはpythonにやらせよう

１冊目を独学し終えたが、あの本は導入には最適だが、勉強や仕事に活かすには情報不足である。少なくともMicrosoft Officeの操作がしたい。そこで２冊追加購入した。今日紹介するのは、そのうちの１冊。これはノンプログラマーが勉強や仕事を横着…ではなく効率良く出来ることを前提に書かれているため、２冊目として最適である。この１冊があれば、少なくとも、word、Excel、PDFの自動処理が可能になる。パターン化した業務をしている人には、一読の価値があると思う。にほんブログ村

2018年07月07日

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独学初めの本（Pythonのe本）

１年前、ノンプログラマーの自分が、一念発起してプログラミングを勉強しようとした。環境上、独学するしかないので、一番取得しやすそうなプログラミング言語を調べたら、Pythonだった。で、独学初めに購入した本がこれ。ど素人の自分にとっては、手取り足取り導入の解説がある点が良かった。ドラクエ風に例えたコードは取っつきやすく、まずは一言一句入力して感覚を掴めた。恐らく全部入力して確かめた暇人は私くらいだろうけど、だからこそ分かった残念な事がある。誤字脱字がある。自分が持っているのは初版のため既に改善しているかもしれないが、頂けないのが、コード中にも誤字脱字があることだ。エラーにビビった。今後、同じように独学する人もいると思うので、自分が引っ掛かったコード中の誤りを忘備録として残しておく。①111ページ下のコード　>>>start = '難しい' * 4'　4の後ろの「'」が不要。②185ページの書式コード　if __name__ == '__main__':　プログラマーは感じないかもしれないけれど、素人は「__」が「_」二つ分と気づかない。③254ページ最後のコードと255ページ最初のコード　root.protocol('WM_DELETE_WINDOW', callback)　root = tk.Tk() 　この2行、逆順に書かないとダメ。rootを定義してないのに使用しているとエラーが出る。これらに気を付ければ、ノンプログラマーが学ぶには最適な本だと思う。反面教師的と思って、ツッコむのも一興。…クラスの継承は、今でも理解できてないけどね。にほんブログ村

2018年07月04日

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