Pythonの簡単なコードでメールを自動送信してみる - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
意外と簡単にできた メールを300人ぐらいに発信する必要がありまして、Toに全員入れるわけにはいかないし、BCCで送るのもダサいかなと思って、「1人1人を個別にToに指定して、同じ件名・同じ文面のメールを送る」ってのをPythonでやってみました。*1 標準モジュールのemailってのとsmtplibってのを使って、50行程度のコードで簡単に送れました。 １点心残りなのは、後述のとおりFromの欄に日本語の差出人名を表示させるやつが、色々調べたものの結局できませんでした。 用意するもの アドレスリストをCSVで用意して、本文はテキストファイルに書いておきました。 コード ネットでsmtplibを使ったPythonでのメール送信の解説を探すと、sendmail()というメソッドで送っているものと、send_message()というメソッドで送っているものがあります。sendmail()が基本
python自習テキスト [kirinwiki]
このコンテンツを更新しなくなって久しく、さらにレンタルサーバーのPHPもずっと古いバージョンを使うわけにいかず、従来のdocuwikiを使うのをやめました。全ての内容を静的なHTMLにするのが割と手間なため、手抜きとして、ここの表紙以外をPDFに直してしまいました。これで保存します。python2用なので利用価値もすでに少ないですけどね。 っていうか、実際は動物さんイラスト集サイト。pythonの話はオマケ。 スクリプトが書けると、多分どっかで何かの役に立ちます。決まりきった仕事をチマチマと手作業でやるような場面で、スクリプトを上手に書けると劇的に楽になったりすることもあります。筆者自身がそういう経験を持っているので、他にも同じようなことができる人が現れてほしい。こういった動機で、習得用のテキストをポチポチと書き続けています。 興味はある(or 必要に迫られている)んだけど、本当に何も知ら
ExcelにPython搭載、マイクロソフトが検討。アンケートを実施中
Excelユーザーの要望をとりまとめるサイトで、ExcelへのPython搭載の要望が相次いだ。その結果、マイクロソフトは検討のためのアンケートを開始した。 Excelは業務アプリケーションとしてもっとも使われ、普及している製品のひとつでしょう。そのExcelを今後も発展させていくために、マイクロソフトはユーザーが要望を提案できるコミュニティサイト「Excel’s Suggestion Box」（英語）を公開しています。 このコミュニティサイトに2015年11月、Excelのスクリプティング言語としてPythonを搭載してほしいという要望「Python as an Excel scripting language」がポストされました。 それから2年以上が経過し、現時点でこの要望は2位以下を大きく引き離す3862票の賛成票（2017年12月17日現在）を獲得して要望リストのトップにあがってい
wikipedia
Meta License: MIT License (MIT) Author: Jonathan Goldsmith Tags python, wikipedia, API Wikipedia is a Python library that makes it easy to access and parse data from Wikipedia. Search Wikipedia, get article summaries, get data like links and images from a page, and more. Wikipedia wraps the MediaWiki API so you can focus on using Wikipedia data, not getting it. >>> import wikipedia >>> print wikip
decoding shift-jis: "illegal multibyte sequence"
I'm trying to decode a shift-jis encoded string, like this: string.decode('shift-jis').encode('utf-8') to be able to view it in my program. When I come across 2 shift-jis characters, in hex "0x87 0x54" and "0x87 0x55", I get this error: UnicodeDecodeError: 'shift_jis' codec can't decode bytes in position 12-13: illegal multibyte sequence But I'm sure they are valid shift-jis characters: http://www
pythonの内包表記を少し詳しく - Qiita
pythonの内包表記について nbviewerにも投稿済。 pythonといえば内包表記です。 <= 偏見? でも、慣れないと読みにくいので、少し詳しく読み方をまとめてみました。 通常のリスト生成 extension_1 = [] for i in range(10): extension_1.append(i) extension_1 #>>> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] リスト内包表記 基本構文 [counter for counter in iterator] 僕は先に [i for i in] だけ書いてから修飾することが多いです。 extension_1と同等のリストを内包表記で生成する場合は
オライリー『退屈なことはPythonにやらせよう』 プログラミング未経験者向けの技術書 - はてなニュース
オライリー・ジャパンは、単純作業を自動化する方法が学べる技術書『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』を発売しました。プログラミング未経験者を対象にしており、手作業だと時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方が紹介されています。価格は3,996円（税込）です。 ▽ O'Reilly Japan - 退屈なことはPythonにやらせよう Pythonは、さまざまなプログラムを分かりやすく簡潔に書けるという特徴を持つプログラミング言語です。『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』は、ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった単純作業を一瞬でこなせるプログラムの作り方を学べるというもの。基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも「面倒な単純作業を苦もなくこな
Pythonメモ: Pandasで文字列検索をループするとかなり遅かった - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
前回のエントリで、Pandasのデータフレームを文字列で検索すると遅かったと書いたんですが、実際に検索の方法を変えるとどれぐらい違うのかを計測してみました。 結論から言えば、辞書型に変換してから検索したらだいぶ速くなったのですが、それが凄いというよりは、Pandasの基本がまだ分かってないということかなと思いました。こうやると速いとか遅いとかいう記事はいろいろあるみたいなのでまた勉強したいと思います。 一応、前回のエントリでやった方法を確認のため比較することとして、PN Tableに載っている単語をランダムに1万個選んだ上で、1個1個についてPN値を選択して取ってくるという処理の時間を測ります。 Pandas内での工夫についてはよくしらないので、Pandasではない形で検索した場合と比べました。 時間を図る方法は単純に、処理の直前と直後に時刻を取得して引き算するだけにしました。 まずパター
日本語の形態素解析以外にもMeCabを使う、またはMeCabの辞書の仕組み - Write and Run
みなさん、和布蕪は好きですか。私は食べたことがありません。 さて、MeCab は優秀な日本語の形態素解析機として有名ですが、みなさんは MeCab をそれ以外の用途で使ったことがありますか。食わず嫌いは感心できませんねぇ。 日本語の形態素解析機としての振る舞いは MeCab のほんの一面に過ぎません。MeCab はいつも読んでる IPAdic が何語の辞書かなんて知りませんし、日本語の文法がハードコートされているわけでもありません。MeCab は、振る舞いの全てを辞書に決められているといっても過言ではないほど、辞書によって様々な「言語」を解析できるようになります。ここでいう「言語」とは、記号の並びの規則、またはその規則に則って並べられた記号列のことだと思ってください。つまり、「辞書」は言語の語彙だけでなく、規則を記述する能力を持っているのです。 MeCab の「辞書」に含まれる情報に軽く触
【Python】MeCabと極性辞書を使ったツイートの感情分析入門 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
負のオーラを自動検出したい 前回のエントリで、著作権侵害にあたる違法アップロード動画を自分のTwitterで拡散してしまっている懸念を考えて、YouTube動画のリンクが貼ってあるツイートをまとめて削除しました。 前回のエントリでも言いましたが、著作権侵害モノ以外にも、「残しておくとまずいツイート」は色々ある可能性があり、たとえば誹謗中傷の類いがあるかと思います。誹謗中傷ツイートを自動抽出する方法はにわかには思いつきませんが、たぶん「クソ」とか「死ね」とか「バカ」とかそういう悪口の辞書が必要になりそうです。 ところで、言語データの分析手法として、単語ごとに感情特性を評価した辞書というものがあちこちで作られていまして、これを使ってツイートがどのような感情を帯びているか分析するということが、よくやられています。Yahoo!がそういうツールを提供してたりもします（参考リンク）。 Yahoo!のリ
Python作業メモ: 残しておくとマズそうな自分のツイートをまとめて削除する（YouTubeリンク編） - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
著作権侵害にあたるYouTube動画へのリンクを削除する たまにツイッターで、YouTubeのリンクを貼り付けたツイートをしていますが、よく考えたら違法アップロードに該当するものを拡散してしまっている可能性があります。可能性とかいう曖昧なレベルで考えるのが面倒なので、いっそのことYouTubeのリンクを共有した過去のツイートをいっぺんに削除してしまおうと思いました。 ついでに、人の悪口を言ってるようなツイートも削除して、自分のアカウントを「とてもいい人のアカウント」に変貌させていこうかとも思い出しましたが、まだ手法が検討できていません。（私の場合は必要性が低いですが、最近の就活生などには必要かも？） ツイートの感情分析を行って、負の感情の高ぶりが感じられるツイートを自動削除していけばいいんでしょうかね。本文を形態素解析で単語に分けて、人名を含むツイートを抽出した上で、さらに単語ごとに感情の
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
はじめに 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年～2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。そして昨今は人工知能ブームということでTensorFlowやChainerといったPythonのフレームワークが公開されたことで、Python一色になってきている。 ※タイトルは科学技術計算より世間的に馴染みがある機械学習にしました。 科学計算や機械学習にはPython 特に科学計算分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学
Pythonメモ: Tweepyのややこしいレスポンスデータの読み方 〜Twitter API活用の最初の難関〜 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
Twitterのbot作りは良い勉強になる 以前のエントリで紹介したように、Tweepyというライブラリを使うと、かなり簡単にPythonでTwitterを自動操作出来るようになります。 www.statsbeginner.net つぶやいたり、フォロー／アンフォローしたり、RTしたりふぁぼったりといったアクションをTweepyを使って記述し、自動で実行できる環境に置けば、自前のbotが出来上がります。botといえば、ブログ記事の紹介ツイートを定期的に流したり、新しいフォロワーにフォロバするといった使い方がよくされていますが、自作のプログラムであれば例えば特定のキーワードを含むツイートをしているユーザを検索してそのプロフィールを取得してデータベース化するとか、ふぁぼやRTをよくしてくれる人を一定の基準を設けてリストに登録していくといった複合的な作業も、自動化できて手間が省けます。 私は自分
Pythonメモ: Pandasのデータフレームに空のデータフレームを合体させたらint型の列がfloat型になってた - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
こんな事象に陥る人が他にいるのか分からないのですが、ググって解決しなかった問題が解決したので、せっかくだからメモしておきます。 Pandasのデータフレームに、整数型で値が入っている列があるとします。 >>> import pandas as pd >>> import numpy >>> >>> df1 = pd.DataFrame({ ... 'ID':[123456789012345678, 123456789012345673, 12345678901234567], ... 'Name':['Ichiro','Jiro','Saburo'] ... }, ... columns = ['ID', 'Name'] ... ) >>> >>> type(df1['ID'][0]) # 列ごと取り出すとPandasのSeriesですと言われるので <class 'numpy.int64
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PythonでWebアプリを開発したい人が何を学べばよいか初心者向けに解説してみた - DAINOTE
Python - Pythonでメール送信時に送信者名に日本語表記を使用したときの不具合について(128993)｜teratail
株式会社 Accel Brain – 活用なき「AI論」は、無学に等しい。
Knowing that Python is very slow compared to Java and C++, why do people mostly use Python for fast algorithmic procedures like machine l...
Python 開発用サーバの構築手順（AWS + Anaconda） - Qiita
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