WindowsのPythonでデスクトップ通知(トースト)作ってみた【WinRT】 - Qiita
from win11toast import toast toast('Hello Python', 'Click to open url', on_click='https://www.python.org') from win11toast import toast toast('Hello', 'Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Earum accusantium porro numquam aspernatur voluptates cum, odio in, animi nihil cupiditate molestias laborum. Consequatur exercitationem modi vitae. In voluptates quia obcaecati!')
VSCodeでPython書いてる人はとりあえずこれやっとけ〜 - Qiita
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
超簡単！ PythonによるBSC DeFi bot作り① ～送金する～｜納豆男爵
納豆男爵です。２０２１年４月頃からDeFiをさわり始め、６月頃からbot作りを始めました。bot作り歴は非常に浅いですが、初心者向けにPythonによるbotの作り方を紹介します。 Pythonに詳しい方はWeb3.pyの情報をご自身で検索すれば簡単に習得可能かと思いますが、プログラミングに慣れていない人に向けて簡単な操作から紹介していきます。 まずは、Web3.0の超基本操作「送金」から始めます。厳密にはDeFiと関係ないですが、少しずつレベルを上げていきましょう。 ※この記事で公開するプログラムを実行することによって資産を失う恐れがあります。この記事によって生じた損失について当方では一切の保証をいたしません。各自の責任によってお試しいただくようお願いいたします。 概要以下の順番で進めます。すでにPythonコーディング経験・環境のある方は②から読んでください。 ①Pythonの実行環境
Google Trendsの情報をPythonで取得したい。pytrendsの紹介 | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部＠札幌の佐藤です。 Google Trendsの情報を取得したいなということがあり、ライブラリを調べていたところ、pytrends というライブラリを見つけましたので触ってみました。 当機能はGoogle非公式APIとなりますので、Google側の仕様変更によって使用できない機能などがありますのでご注意ください。 GitHubの内容を見る限り、googleに対して直接リクエストを投げて情報を取得しているようです。 そのため取得期間が長い場合、googleからエラーが返却されることがありますので注意が必要です。 また、一部日本では動かない箇所があるため、これからなライブラリかなと思います。 情報の返却にPandasライブラリを利用しているため、Lambda Layersなどで使用したい場合は当ライブラリに加えてPandasライブラリが必要になります。 pytren
筑波大教授が著した無料の初心者向けPython教材「とてもわかりやすい」「素晴らしすぎる」 | Ledge.ai
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AWSでBTCの積立プログラムを動かす - Qiita
はじめに こんにちは。Kaiyuと申します。 仮想通貨bot初心者ですが、今回知人に勧められて記事を書きました。高頻度取引ではなくBTCの積み立てを行なっており、初心者の方にもおすすめできる内容になっていると思います。 手順 取引所のAPIキーを設定する（今回はGMOコインを使用） Pythonでプログラムを書く AWSで自動実行の設定をする 1.取引所のAPIキーを設定する GMOコインのAPIのページに行き、APIキーを発行します。色々なことを考慮するとその他の項目もあったほうが良いと思いますが、今回のコードでは注文のみ扱います。 2.Pythonのプログラム apiKeyとsecretKeyの箇所には、先ほど発行した自身のキーを入れます。 # 現物の成行で注文する（最低0.0001BTCから） # 月の予算を元に、1日の購入量を決める import requests import j
【2021】モダンなPython開発環境の紹介 - Qiita
📌 はじめに Pythonで開発を行うにあたり、リンタやフォーマッタ、パッケージマネージャ等のツールの選定は非常に重要な問題です。一方で歴史的な経緯もあり、沢山の選択肢から何を選ぶべきか情報がまとまっていないように感じました。この記事では2021年9月時点でモダンと言えるであろう開発環境を紹介します。基本的にはシェアが高いこと、著名なパッケージで使用されていることを主な選定理由としており、また特定のエディタに依存しないことを前提とします。 本記事で紹介する内容は一つのテンプレートに近く、必要に応じてカスタマイズするもよし、そのまま使ってもよし、として参考になればと思います。(CI/CDについてはPythonとは独立した問題なので触れません。またドキュメント生成はSphinxを推しますが、必須ではないので今回は割愛します。) 📄 要約 "モダン"な開発環境を箇条で列挙すると下記の通りです
python:memento [L.Pointal]
Ce mémento des bases de Python 3 se concentre sur les éléments du langage qui permettent de démarrer en algorithmique / programmation. Il donne les grands éléments dont ont besoin les lycéens et étudiants pour débuter. Note: Il ne traite pas de la programmation orientée objet. Une version du mémento est disponible 2è et 3è de couverture du livre « Python 3 – Apprendre à Programmer dans l'écosystèm
最近見つけたクールなPythonライブラリ6選 - Qiita
機械学習のためのすごいPythonライブラリ Image by Free-Photos from Pixabay はじめに Pythonは機械学習に不可欠な要素で、ライブラリは作業をより単純にしてくれます。最近、MLのプロジェクトに取り組んでいる時に、素晴らしいライブラリを6つ見つけました。ここでは、それを紹介します。 1. clean-text clean-textは本当に素晴らしいライブラリで、スクレイピングやソーシャルメディアデータを処理する時にまず使うべきものです。最も素晴らしい点は、データをクリーンアップするために長く凝ったコードや正規表現を必要としないことです。 いくつかの例を見てみましょう。 インストール #Importing the clean text library from cleantext import clean # Sample text text = """
[Python]BTC定期積立BOTの作り方とコード。GCFとCCXTとbitFlyerを利用。
どうもバカルダーです。今回はGoogleCloudFunction(グーグルクラウドファンクション)と仮想通貨取引用ライブラリCCXTを使った日本円で金額指定できるBTCの定期積立BOTの設定と作り方とコードを紹介します。 BTC定期積立BOTの全体図 今回のBTC定期積立BOTの全体の構成、仕組みは以下のようになっています。 設定した頻度でGCPの「Cloud Schedule」から「コードを設置したGCF」にプログラムの実行指示が出る。指示を受けた「GCF」がコードに従って「bitFlyer」に注文。「bitFlyer」は注文結果を「GCF」に返す。受け取った注文結果を「LINE」に通知。 ビットフライヤーのAPIキーを取得 今回はbitFlyerを使っていますので、ビットフライヤーのAPIキーとシークレットキーを取得しておきます。入出金の権限はチェックを外しておいた方が安全です。 ⇒
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東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
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foliumの基本的な使い方とオープンデータ活用 - Qiita
※ 初投稿になりますので、変な日本語や知識不足があるかもしれませんがご了承ください。 はじめに Pythonでデータ可視化といえばMatplotlibやpandasなど代表的なライブラリを使ってグラフプロットすると思います。 実際はデータによりけりですが、オープンデータ（特に緯度経度が含まれているデータ）を可視化するとなるとQGISやMANDARAなどのGIS（地理情報システム）ソフト、GeoPandasといったPythonのライブラリが挙げられます。 これらのソフトやライブラリは非常に使い勝手が良いのですが、.shpや.gmlといったファイル形式やレイヤー管理といったGISの知識が多少なりとも持ち合わせていないと苦戦してしまう部分があります。 そこで、緯度経度が含まれているデータをPythonで簡単に地図上にプロットしたい、簡単に傾向を見たいと思って調べてみた結果、foliumというPy
Pythonでe-Stat APIを使う - Qiita
2. e-Stat APIを利用する 2.1 データ取得手順 Step 1: eStat API のアプリケーションIDを取得する。 eStats APIのトップページにアクセスして、「ユーザ登録・ログイン」から手続きを行う。氏名・メールアドレス・パスワードを登録すると、メールにてアプリケーションIDが送付される。アプリケーションIDがないとAPIコールできない（アカウント認証が必要）。 Step 2: HTTP GETをコールして、APIからレスポンス（データ）を受け取る。 APIの細かい使い方は、API仕様書 (ver 3.0) を参照。基本、以下2つのコールができればほとんど困ることはない。 統計情報取得（getStatsList） URLとパラメータを指定して、条件にあうすべての統計表の情報（ID, 名前, その他）を得る。 URL：仕様書の2.1を見る．EstatRestAPI_
Directions API(Google Maps Platform) をコールしてルート間の距離と所要時間をPythonで取得する - Qiita
Directions API(Google Maps Platform) をコールしてルート間の距離と所要時間をPythonで取得する PythonJSONGoogleMapsAPIgooglecloud 本投稿を書くきっかけ 自宅から行き先を調べるとき、行き先が１つの場合は Googleマップで入力すれば問題ないですが、 遊びにいく候補地(目的地)のリストがあって、自宅からの所要時間を調べるとき、 Googleマップでそれぞれの候補地の入力はしんどいので、もっと簡単にできないかというのがそもそもの背景です。 Google Maps Platform Directions APIを使用した投稿は以下を参照ください。 お父さん必見！週末お出かけ候補リストをかんたん作成(Python、Directions API) 本投稿では、Google Maps Platform の KEY申請方法、Di
Pythonの型を完全に理解するためのtypingモジュール全解説(3.10対応) - Qiita
はじめに Pythonでキチンと型アノテーションを書くのであれば一度は読んでおきたいのがtypingライブラリの公式ドキュメントです。 前回の記事でも読んでくださいと(偉そうに)書いたわけですが、実のところこれは型アノテーションを解釈する側1に向けたドキュメントだったりもするのでアノテを書く側にとっては情報がごちゃごちゃしてるんですよね。加えて未翻訳の箇所もそれなりにあってま～～～～読みにくい。実際に読んでいただいた方々からの評判もすこぶる悪かったです。また 機能は分かったけど結局どんな時に使えばいいのか分からない という致命的なコメントも聞きました。 そこで今回はこれらの不満を解消すべく、公式ドキュメントを一般ユーザー向けに再編し具体的なユースケースを盛り込んだ非公式ドキュメントをご用意しました。 なおPython 3.10は2021年10月04日リリース予定ですが、先駆けてドキュメント
Rtree
Classifiers Development Status 5 - Production/Stable Intended Audience Developers Science/Research License OSI Approved :: MIT License Operating System OS Independent Programming Language Python :: 3 Python :: 3.8 Python :: 3.9 Python :: 3.10 Python :: 3.11 Python :: 3.12 Topic Database Scientific/Engineering :: GIS Rtree: Spatial indexing for Python Rtree is a ctypes Python wrapper of libspatiali
PythonでのShapefile（.shp）操作まとめ - Qiita
Pythonと地理データ 飛ぶ鳥を落とす勢いで利用が広がるPythonですが、地理データに関してもその傾向は同様です。 Pythonの主用途であるデータ分析と地理、一見関連が薄そうですが、 日本地図を作った伊能忠敬が偉人と言われるように、地理データは古来から重要な情報として活用され、現在では公的機関のサイトから良質のデータが無料で手に入るため、データ源として極めて有用です。 というわけで意気揚々と公的機関のサイトに乗り込み、ダウンロードしたファイルを解凍すると、多くの人は以下の困難にぶつかるかと思います。 「拡張子が・・・・わからん…」 こんな方のために、本記事では地理データの主要な形式であるShapefile（.shpファイル）をPythonで扱う方法を、実装例(GitHub)を交えて解説しようと思います。 本記事を読めばShapefileはひととおり扱えるというような、ポータルサイト的
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京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai
「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは
Pythonを用いたPDFデータからの情報抽出 / Extraction data from PDF using Python
