Pythonプログラミング応用編 – 応用・実践への橋渡し

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これまで、Python入門編としてブログラミングの基礎的な内容を学んで来ました。Pythonの基礎がまだの人はそちらをまずマスターしましょう。

Pythonプログラミング入門編 - ここから始める初心者の独学
Pythonプログラミング学習の入門編にあたります。このサイト内の入門記事をまとめて目次の形にしています。Pythonのインストール、準備作業から基本的な文法などを扱います。ここを踏み台にして応用力をつけて行きたいですね。

そして、ここではPython応用編としてプログラミングの応用・実践的な内容に橋渡しできるような知識を学んで行こうと思います。このサイトでのPythonプログラミングの応用的な内容の記事へのリンクを目次的にここにまとめていきます。

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Pythonの応用へ行く前に

Pythonの応用へ行く前に、Pythonの基礎知識からどうデータを扱って行くのか、Pythonのコードをキチンと書くにはどうやって行くのか、Pythonを触って行くための準備をしておこうと思います。

ファイルの操作

Pythonの基本的なところを学べば、もうすでにデータの扱いはできます。そのデータはこれまではターミナルのコンソール上などに表示していました。あるいはメモリの中です。このままだと、Macを閉じるなど電源が無くなればデータは消えてしまいます。入門編で学んだ操作で得たデータを失わないよう保存する為に、ファイルの一連の操作について学びます。

ファイルの作成と読み込み – open(),write(),read(),seek(),with

ファイルの読み込み書き込みモード- “w+”, “r+”

CSVファイルの読み込み、書き込み

システム

ファイルの一連の操作はシステムの中でライブラリを使って操作することもできます。ここではオペレーティングシステムやシステム内のモジュールを使った操作の方法を学びます。

osモジュールとファイル操作

datetimeモジュール

tempfileモジュール

(随時記事を追加予定)

Pythonのコードの書き方とルール

Pythonのコードの書き方、例えばインデントなど少しは入門編でもところどころで触れて来ました。ですが、コードは動くので適当に書いている部分もありました。ここではPythonの応用へ進む前に、コードの書き方、コードスタイルのルールなどをもう少し詳しく触れて、Pyhonコードらしい書き方を学んでみようと思います。

コードの書き方とチェックツール – pycodestyle,flake8,pyLint

コードの書き方とスタイル規約の簡単理解 – ちょこっとPEP8

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Pythonのその他の便利な知識

Pythonの基本的な知識は入門編で扱ってきました。

この応用編でも色々と触れるのですが、テーマとして扱わないものも出てくると思います。そこでここでは、これまでに触れていないライブラリやツール、その他の便利な知識などを扱っていこうと思います。

ファイルやフォルダの圧縮と展開 – tarfile, zipfile

turtleモジュールでグラフィックス入門

venvで仮想環境をMacに作る

printフォーマット – %s, .format(), f-strings

(随時記事を追加予定)

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構造化されたテキストファイル

ファイルの操作において、ファイル作成、読み込み、書き込みは行いました。

CSVファイルを他で扱いましたが、他にも構造化されたテキストファイルあります。データのやり取りで様々なところで出てくるので見ておきましょう。

XML

JSON

YAML

configparserと設定ファイル

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ロギング

プログラムの実行中に起こった出来事の記録をログといい、その記録することをロギングといいます。プログラムの実行時にエラーや意図しない挙動が起こった時に、このログを確認することで不具合の種類を絞り込むことができます。合わせてPythonからログをEmailで送信するコードも扱います。

ここではこのロギングについて見ていきたいと思います。

ロギングについて

フォーマッタ – 出力レイアウトの指定

ロガー – 特定の処理のログ設定を変更

ハンドラ – 流れを中断して要求された処理の実行

フィルタ – ログ記録をフィルタリング

コンフィグ – fileConfig(), dictConfig()

Emailの送信 – 添付ファイルやSMTPハンドラーでログ送信

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PythonでWebスクレイピングに挑戦

ここからはテーマを設けてPythonのいろんな使い方の基本を扱って行こうと思います。

まずはWebスクレイピングについて扱います。ここでは簡単な操作のみを扱います。より詳細な使い方については、別の独立したテーマでやっていこうと思います。

Webスクレイピングの準備 – BeautifulSoupのインストール

BeautifulSoupを使って簡単なWebスクレイピングに挑戦!

(別項目を設けてWebスクレイピングを詳細に扱う予定)

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 tkinterとGUIアプリ

グラフィックスについてはturtleモジュールで簡単なお絵かきをやりました。

ここではもう少し実践的なGUIアプリをtkinterを通じて見ていきたいと思います。

tkinter入門 – 計算機アプリの作成

py2appでMac用のネイティブアプリを作成する

(随時記事を追加予定)

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Pytonでデータ分析の基礎を速習

Pythonプログラミングを使ったデータ分析については別のところでデータ分析入門編としてじっくりやりますが、ここでは基本的な部分をjupyter notebookで動かしてさらっと一気に触れてみたいと思います。始める前に、jupyter notebookの使い方には目を通しておきましょう。

NumPy、Pandas、Matplotlibの速習

まず、データ分析でよく利用されるライブラリのNumPy、Pandas、Matplotlibについて、簡単に使い方をみていきます。

NumPy

Pandas

Matplotlib

単回帰分析に挑戦

ここまで扱った内容を使って家賃の予測を単回帰分析を使って挑戦してみます。

NumPy、Pandas、Matplotlibと単回帰分析で家賃の予測

scikit-learnでデータ分析の速習

NumPy、Pandas,、Matplotlibでデータの扱い方を速習しましたが、Pythonで機械学習を行うことができるオープンソースのライブラリscikit-learnも使って、簡単なデータ分析の例を見ていきましょう。

scikit-learn

NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learnと簡単にデータ分析を見てきましたが、さらに詳しい操作についてはこちらで順次扱います。

Pythonデータ分析入門編(NumPy,Pandas,Matplotlib etc)
Pythonのデータ分析学習の入門編にあたるサイト内の記事をまとめて目次の形にしています。NumPy、Pandas、Matplotlibなどの使い方をを扱います。ここを踏み台にしてテータ分析の実践力をつけて行きたいですね。
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PythonとOpenCVを使った画像処理の基礎

Pythonのデータ分析でライブラリのNumPy、Pandas、Matplotlibなどを使いますが、機械学習の中で画像認証と言ったものも扱われており、画像や動画の処理も必要になってきます。

画像や動画の処理に特化したライブラリにOpenCVがあります。OpenCVを使った基本的な画像処理を学びますが、それはこちらで扱っていきます。

OpenCV入門編(画像処理とPython)
OpenCVは画像や動画の処理に特化したライブラリです。ここではPythonとOpenCVを使って基本的な画像や動画の処理について学んでいきます。画像処理は機械学習などの画像認証などにも繋がる操作なので押さえておきたいところです。
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webと通信

Webはクライアントサーバーシステムとなっています。クライアントはサーバーに要求(リクエスト)して、サーバーはHTTPを介して情報を送り、応答(レスポンス)を受け取ります。ここではこのHTTP接続を行うPythonのライブラリを使ってWebの通信のやり取りについて見ていきましょう。

標準ウェブライブラリurllib – urllib.request

サードパーティrequests

socket通信を行う – UDP, TCP

ローカルwebサーバーの立ち上げ – socketserver

XML-RCP

(随時記事を追加予定)

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