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はてなキーワード: lenとは
import json import urllib.request # True にするとユーザー名を隠す hide_user = False # 以下を書き換える。sys.argv 使ってもいいんだけど url1 = "https://www.cygames.co.jp/news/id-23172/" url2 = "https://mtg60.com/archives/palworlddoujinsi.html" def get_bookmarks(url: str): req = urllib.request.Request(f"https://b.hatena.ne.jp/entry/json/{url}") with urllib.request.urlopen(req) as res: dict = json.loads(res.read()) user_comments = {} for bookmark in dict["bookmarks"]: if bookmark["comment"]: user_comments[bookmark["user"]] = bookmark["comment"] return user_comments b1 = get_bookmarks(url1) b2 = get_bookmarks(url2) common = set(b1.keys()).intersection(b2.keys()) print(f"[1] {url1}") print(f"[2] {url2}") print() for user in sorted(common): if hide_user: print(user[0] + "*" * (len(user) - 1)) else: print(user) print(f"[1] {b1[user]}") print(f"[2] {b2[user]}") print()
こんます～
2023年も残すところわずかとなりましたが、皆様方におかれましてはいかがお過ごしでしょうか。
一年間の振り返りなどはされましたでしょうか。
2423件の日記を綴っており、
頂いた総ブクマ数は1893、総トラバ数は1060となりました。
本年も大変お世話になりました。
最期に、ポンコツの私がChatGPTの手となり足となり作成した増田集計コードを掲載します。
各日記のURL、タイトル、投稿日時、文字数、被ブクマ数、被トラバ数を取得しCSVファイルに出力するものです。
お暇な方はお使いください。
それではよいお年をお迎えください。
import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import csv import os import re # ログインURL login_url = 'https://hatelabo.jp/login' # ログイン情報 login_data = { 'key': 'あなたのユーザ名またはメールアドレス', 'password': 'あなたのパスワード', 'mode': 'enter' } user_name = 'あなたのユーザ名' # User-Agent ヘッダー（例：Google Chrome） headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } # セッションを開始 session = requests.Session() # ログイン response = session.post(login_url, data=login_data, headers=headers) print('login',response.status_code) # 集計データ item = { 'url': '', # URL 'title': '', # タイトル 'datetime': '', # 投稿日時 'characters': '', # 文字数 'bookmark': '', # 被ブクマ数 'trackback': '', # 被トラバ数 } # CSVファイル名 output_file = 'masuda_output.csv' # CSVファイルが存在しない場合はヘッダーを書き込む if not os.path.exists(output_file): with open(output_file, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=item.keys()) writer.writeheader() # 集計 page_start = 1 page_end = 3 for i in range(page_start, page_end+1): # 待機 time.sleep(3) # 増田一覧取得 page = session.get(f'https://anond.hatelabo.jp/{user_name}/?page={i}') print(page.url) # 応答のHTMLをBeautifulSoupで解析 soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser') entries = soup.find_all('div', class_='section') for entry in entries: header = entry.find('h3') timestamp = header.find('a').get('href')[1:] item['url'] = 'https://anond.hatelabo.jp/'+timestamp item['title'] = header.get_text()[:-1] item['datetime'] = f"{timestamp[0:4]}/{timestamp[4:6]}/{timestamp[6:8]} {timestamp[8:10]}:{timestamp[10:12]}" footersection_text = entry.find_all('p')[-2].get_text() item['characters'] = len(entry.find('p').get_text().strip(footersection_text)) item['trackback'] = int(re.search(r'\((.*?)\)', footersection_text).group(1) if re.search(r'\((.*?)\)', footersection_text) else '') if item['title'] == '■': item['title'] = entry.find('p').get_text().strip(footersection_text)[:35] # 待機 time.sleep(3) bookmark_page = session.get(f'https://b.hatena.ne.jp/entry/button/?url=https%3A%2F%2Fanond.hatelabo.jp%2F{timestamp}&layout=basic-label-counter&lang=ja') soup_b = BeautifulSoup(bookmark_page.content, 'html.parser') item['bookmark'] = int(soup_b.find('a', class_='count').get_text()) # CSVファイルに追記 with open(output_file, 'a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=item.keys()) writer.writerow(item)
（追記）
わー。ごめんなさい。文字が何か所か変わっていました。
\ → \
僕はプログラミング歴2週間の初心者です。キーと値を入力できるデータベースを作っています。
以下のコードを実行してデータを追加し続けると、一定のサイズを超えるとエラーが出てしまうみたいです。
理想は、データが追加された後にサイズが足りなくなったら動的に自動拡大されることです。
もし詳しい人がいたらご教示お願い致します。
import sys import os import mmap import hashlib def h(x): return int(hashlib.sha512(x.encode()).hexdigest(), 16) def create_db(filename): with open(filename, 'wb') as f: f.write(b'\0' * 1024 * 1024) # 1MBの空ファイルを作成 def set_key(filename, key, value): with open(filename, 'r+b') as f: mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0) pos = h(key) % mm.size() while mm[pos:pos+1] != b'\0': pos = (pos + 1) % mm.size() if pos == h(key) % mm.size(): f.seek(0, os.SEEK_END) f.write(b'\0' * mm.size()) # ファイルサイズを2倍にする mm = mmap.mmap(f.fileno(), f.tell()) # ファイルサイズを反映させる pos = h(key) % mm.size() # ハッシュ値を再計算する data = key + '\0' + value + '\0' data = data.encode() mm[pos:pos+len(data)] = data mm.close() # mmapオブジェクトを閉じる def get_key(filename, key): with open(filename, 'r+b') as f: mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0) pos = h(key) % mm.size() while mm[pos:pos+1] != b'\0': end = mm.find(b'\0', pos, mm.size()) # 第2引数と第3引数を指定する if end == -1: end = mm.size() if mm[pos:end].decode() == key: pos = end + 1 end = mm.find(b'\0', pos, mm.size()) # 第2引数と第3引数を指定する if end == -1: end = mm.size() value = mm[pos:end].decode() mm.close() # mmapオブジェクトを閉じる return value pos = (pos + 1) % mm.size() if pos == h(key) % mm.size(): break mm.close() # mmapオブジェクトを閉じる return None def main(): cmd = sys.argv[1] if cmd == 'create': create_db(sys.argv[2]) elif cmd == 'set': set_key(sys.argv[2], sys.argv[3], sys.argv[4]) elif cmd == 'get': print(get_key(sys.argv[2], sys.argv[3])) if __name__ == '__main__': main()
https://chat.openai.com/share/c80d83ea-752b-4561-a162-7ea0bd116d56
Option Explicit
Dim objExcel, objWorkbook, objWorksheet
Dim strFolderPath, strSourceFile, strTargetFile, strSearchString, strReplaceString
Dim intLastRow, intRow, intColumn
Set objExcel = CreateObject("Excel.Application")
strFolderPath = ".\" ' スクリプトと同じフォルダにあることを仮定
strSourceFile = "変更一覧.xlsx"
strTargetFile = "変更一覧.xlsx"
Set objWorkbook = objExcel.Workbooks.Open(strFolderPath & strSourceFile)
objWorkbook.Sheets("1月").Copy , objWorkbook.Sheets("1月").Index
objWorkbook.Sheets("1月 (2)").Name = "2月"
' セルの値の置換
Set objWorksheet = objWorkbook.Sheets("2月")
objWorksheet.Cells(1, 1).Value = Replace(objWorksheet.Cells(1, 1).Value, "1月", "2月")
objWorksheet.Cells(2, 7).Value = Replace(objWorksheet.Cells(2, 7).Value, "2023/2/14", "2023/3/14")
' 最終行の取得
intLastRow = objWorksheet.Cells(objWorksheet.Rows.Count, 1).End(-4162).Row ' xlUp
' 値のクリア
For intRow = 8 To intLastRow
For intColumn = 1 To 6
objWorksheet.Cells(intRow, intColumn).ClearContents
Dim objFSO, objTextFile, strContents, arrLines, arrFields, strNewContents
Set objFSO = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
Set objTextFile = objFSO.OpenTextFile(strFolderPath & "変更一覧.txt", 1)
strContents = objTextFile.ReadAll
objTextFile.Close
arrLines = Split(strContents, vbNewLine)
For Each strContents In arrLines
arrFields = Split(strContents, ",")
For Each strContents In arrFields
If IsNumeric(strContents) Then
strNewContents = strNewContents & "'" & strContents & ","
Else
strNewContents = strNewContents & strContents & ","
End If
strNewContents = Left(strNewContents, Len(strNewContents) - 1) & vbNewLine
' データをシートに貼り付け
Set objWorksheet = objWorkbook.Sheets("2月")
objWorksheet.Cells(1, 8).Value = strNewContents
' セルの値の置換
objWorksheet.Cells(123, 1).Value = Replace(objWorksheet.Cells(123, 1).Value, "F", "FH")
objWorkbook.Save
objWorkbook.Close
objExcel.Quit
Sub CheckForGarbledCharacters()
Dim rng As Range
Dim i As Integer
Dim garbledFound As Boolean
Dim unicodeVal As Long
garbledFound = False
' すべてのワークシートをチェックします。
For Each ws In ThisWorkbook.Worksheets
For Each cell In rng
If Not ((32 <= unicodeVal And unicodeVal <= 126) Or (12353 <= unicodeVal And unicodeVal <= 12447) Or (12448 <= unicodeVal And unicodeVal <= 12543) Or (65382 <= unicodeVal And unicodeVal <= 65439) Or (19968 <= unicodeVal And unicodeVal <= 40959)) Then
MsgBox "文字化けが見つかりました: " & vbCrLf & _
"ワークシート: " & ws.Name & vbCrLf & _
"セル: " & cell.Address & vbCrLf & _
"セルの値: " & cell.Value & vbCrLf & _
"文字化けしている文字: " & char, vbExclamation
garbledFound = True
Exit For
End If
Next i
' 文字化けが見つかった場合、次のワークシートへ移動します。
If garbledFound Then Exit For
If garbledFound Then Exit For
If Not garbledFound Then
MsgBox "文字化けが見つかりませんでした。", vbInformation
End If
End Sub
1 ろくでなしBLUES 巻頭カラー VOL.191 SHE SMILED SWEETLY
2 電影少女 VIDEO-GIRL-LEN 新連載 カラー CHAPTER1（青天のへきれき）
3 DRAGON BALL 其之三百六十九 人造人間対セル
4 SLAM DUNK #77 ROOKIE SENSATION
5 DRAGON QUEST ダイの大冒険 第123話 閃光の大逆襲!!!の巻
6 幽☆遊☆白書 呪氷使い・凍矢!!の巻
8 新ジャングルの王者ターちゃん♡ No.204 ダン王国の正体!?の巻
10 爆発!宇宙クマさん タータ・ベア＆菊千代くん 第3話 宿命のライバルと減点パパの巻
12 ペナントレース やまだたいちの奇蹟 第44回 スワローズ戦⑤・ただいま三冠王!
13 超機動暴発蹴球野郎 リベロの武田 その55 サッカー成金になりたい!!の巻
14 まじかる☆タルるートくん タルるート人生最良の日!?の巻
15 こちら葛飾区亀有公園前派出所 暴走!一寸法師の巻
17 魔神冒険譚-アラビアン-ランプ・ランプ 第18夜 捨て去った感情
これ優秀やね。元増田のやつよりお手軽。
あとせっかくだからサムネイルを並べて表示するコードを紹介しとこう。
import matplotlib.pyplot as plt num_inference_steps = 10 # Number of denoising steps guidance_scale = 7.5 # Scale for classifier-free guidance batch_size = 1 def show_images(images, figsize=(20,10), columns = 5): plt.figure(figsize=figsize) for i, image in enumerate(images): plt.subplot(len(images) / columns + 1, columns, i + 1) plt.imshow(image) #入力文字 ここに好きな禁則文字をいれてください prompt = ["hatena anonymous diary"] # 画像のサイズ height = 512 # default height of Stable Diffusion width = 512 # default width of Stable Diffusion # SEED値、ここをかえると 同じ入力文字でも別の画像がでます seedId = 1 images = [] for i in range(5): generator = torch.manual_seed(seedId + i) print(seedId + i) image = run(prompt,generator,height,width,num_inference_steps,guidance_scale,batch_size) images.append(image) show_images(images)
もう対抗馬さんは出てこなくなっちゃったのかね。
さみしいので俺が書いとくわ。
2021/07/20(火) の予測値 1,084 (95%予測区間 902 ～ 1,258) 2021/07/21(水) の予測値 1,350 (95%予測区間 1,177 ～ 1,534) 2021/07/22(木) の予測値 1,611 (95%予測区間 1,437 ～ 1,782) 2021/07/23(金) の予測値 1,555 (95%予測区間 1,384 ～ 1,757) 2021/07/24(土) の予測値 1,612 (95%予測区間 1,436 ～ 1,796) 2021/07/25(日) の予測値 1,273 (95%予測区間 1,088 ～ 1,452) 2021/07/26(月) の予測値 966 (95%予測区間 783 ～ 1,145) 2021/07/27(火) の予測値 1,332 (95%予測区間 1,134 ～ 1,519) 2021/07/28(水) の予測値 1,649 (95%予測区間 1,429 ～ 1,854) 2021/07/29(木) の予測値 1,957 (95%予測区間 1,722 ～ 2,205) 2021/07/30(金) の予測値 1,879 (95%予測区間 1,617 ～ 2,128) 2021/07/31(土) の予測値 1,938 (95%予測区間 1,675 ～ 2,220) 2021/08/01(日) の予測値 1,523 (95%予測区間 1,290 ～ 1,771) 2021/08/02(月) の予測値 1,151 (95%予測区間 949 ～ 1,378) 2021/08/03(火) の予測値 1,579 (95%予測区間 1,296 ～ 1,852) 2021/08/04(水) の予測値 1,948 (95%予測区間 1,615 ～ 2,267) 2021/08/05(木) の予測値 2,302 (95%予測区間 1,959 ～ 2,715) 2021/08/06(金) の予測値 2,203 (95%予測区間 1,768 ～ 2,611) 2021/08/07(土) の予測値 2,264 (95%予測区間 1,851 ～ 2,739) 2021/08/08(日) の予測値 1,773 (95%予測区間 1,391 ～ 2,155) 2021/08/09(月) の予測値 1,336 (95%予測区間 1,035 ～ 1,668) 2021/08/10(火) の予測値 1,827 (95%予測区間 1,425 ～ 2,258) 2021/08/11(水) の予測値 2,247 (95%予測区間 1,728 ～ 2,794) 2021/08/12(木) の予測値 2,648 (95%予測区間 2,054 ～ 3,296) 2021/08/13(金) の予測値 2,526 (95%予測区間 1,876 ～ 3,184) 2021/08/14(土) の予測値 2,590 (95%予測区間 1,918 ～ 3,317) 2021/08/15(日) の予測値 2,023 (95%予測区間 1,482 ～ 2,618) 2021/08/16(月) の予測値 1,520 (95%予測区間 1,060 ～ 1,983) 2021/08/17(火) の予測値 2,075 (95%予測区間 1,440 ～ 2,719) 2021/08/18(水) の予測値 2,545 (95%予測区間 1,766 ～ 3,377) 2021/08/19(木) の予測値 2,994 (95%予測区間 2,065 ～ 4,002) 2021/08/20(金) の予測値 2,850 (95%予測区間 1,946 ～ 3,818) 2021/08/21(土) の予測値 2,916 (95%予測区間 2,006 ～ 3,900) 2021/08/22(日) の予測値 2,273 (95%予測区間 1,443 ～ 3,069)
ついでにソースも公開しとくわ。Google Colaboratory に貼ればそのまま動く。
見ての通り、単に過去の感染者数を Facebook Prophet に放り込んだだけの単純なモノ。人流も変異株もワクチンも全く考慮ナシ。
適当に改良よろ。
!pip install -q fbprophet from fbprophet import Prophet import pandas as pd !wget --no-check-certificate --output-document=covid19_tokyo.json 'https://raw.githubusercontent.com/tokyo-metropolitan-gov/covid19/development/data/data.json' data = pd.read_json('covid19_tokyo.json') date_data = [] posi_data = [] for i in range(len(data['patients_summary']['data'])): date_data.append(data['patients_summary']['data'][i]['日付']) posi_data.append(data['patients_summary']['data'][i]['小計']) data=pd.DataFrame({'ds': date_data, 'y': posi_data}) data['ds'] = data['ds'].astype('datetime64') model = Prophet(interval_width=0.95, changepoint_range=1.0, changepoint_prior_scale=0.5, seasonality_prior_scale=10.0, seasonality_mode='multiplicative', n_changepoints=50) model.fit(data) future = model.make_future_dataframe(periods=35, freq='D') forecast = model.predict(future) model.plot(forecast);
% poetry cache clear --help USAGE poetry cache clear [--all] <cache> ARGUMENTS <cache> The name of the cache to clear. OPTIONS --all Clear all entries in the cache. GLOBAL OPTIONS -h (--help) Display this help message -q (--quiet) Do not output any message -v (--verbose) Increase the verbosity of messages: "-v" for normal output, "-vv" for more verbose output and "-vvv" for debug -V (--version) Display this application version --ansi Force ANSI output --no-ansi Disable ANSI output -n (--no-interaction) Do not ask any interactive question
これ見ると
poetry cache clear pypi
で動きそうじゃん？
% poetry cache clear pypi RuntimeError Add the --all option if you want to clear all pypi caches at /usr/local/lib/python3.8/site-packages/poetry/console/commands/cache/clear.py:44 in handle 40│ ) 41│ 42│ if len(parts) == 1: 43│ if not self.option("all"): → 44│ raise RuntimeError( 45│ "Add the --all option if you want to clear all " 46│ "{} caches".format(parts[0]) 47│ ) 48│
ブブー
動きません
正しくはこう
poetry cache clear pypi --all
直感的には--allをついてたら全てのキャッシュを消すべきだと思うが
% poetry cache clear --all Not enough arguments (missing: "cache").
ブブー
動きません
意味不明に思ったのは俺だけではないらしくIssueが出ている
https://github.com/python-poetry/poetry/issues/521
opened this issue on 19 Oct 2018 · 18 comments
2年前ですよ2年前!
Issue700個も溜まってますよ
pipenvもアレだったけどpoetryもアレだな
もう少しマシな奴が欲しい
def myfunc(arr): if len(arr) ＜= 1: return arr left = [] right = [] ref = arr[0] ref_count = 0 for e in arr: if e ＜ ref: left.append(e) elif e ＞ ref: right.append(e) else: ref_count += 1 left = myfunc(left) right = myfunc(right) return left + [ref] * ref_count + right
1. こんな感じで使います。
$ python parser.py sample.py
import parser code = ''' a = 1 + 1 print(a) ''' graph = parser.create_graph(code) graph.render("sample")
import ast import sys import graphviz def create_graph(lines): graph = graphviz.Graph(format='png') root = ast.parse(lines) node_list = [root] _setup(graph, node_list) return graph def _setup(graph, node_list): # node node = node_list[-1] node_identity = str(len(node_list)) node_name = type(node).__name__ graph.node(node_identity, node_name) # children for child in ast.iter_child_nodes(node): node_list.append(child) child_identity = str(len(node_list)) graph.edge(node_identity, child_identity) _setup(graph, node_list) if __name__ == '__main__': file_name = sys.argv[1] with open(file_name) as file: lines = file.read() graph = create_graph(lines) graph.render(file_name)
class mystring { public: char *buffer; mystring() { buffer = (char*)""; } void operator = (const char*t) { int len = strlen(t); buffer = new char[len + 47]; strcpy(buffer, t); } void operator = (const mystring&src) { int len = strlen(src.buffer); buffer = new char[len + 47]; strcpy(buffer, src.buffer); } mystring& operator + (const char*t) { int len = strlen(buffer); int len2 = strlen(t); char *buffer2 = new char[len + len2 + 47]; strcpy(buffer2, buffer); strcpy(buffer2+len, t); buffer = buffer2; return *this; } mystring& operator + (const mystring&src) { return ((*this) + src.buffer); } };
class mystringV { public: std::vector<char> buffer; mystringV() { buffer.resize(2); buffer[0] = ' '; buffer[1] = NULL; } void operator = (const char*t) { int len = strlen(t); buffer.resize(len+1); strcpy(&buffer.at(0), t); } void operator = (const mystringV&src) { buffer = src.buffer; } mystringV& operator + (const char*t) { int len = strlen(&buffer.at(0)); int len2 = strlen(t); buffer.resize(len + len2 + 47); strcpy(&buffer.at(0) + len, t); return *this; } mystringV& operator + (const mystringV&src) { return ((*this) + &src.buffer.at(0)); } };
いろんな事をプログラマにかわってライブラリがやってしまうということ
どうなんだろうね。
この辺は あまりしっかり おしえてもらえないところではある。
でも プロならみんな 知っている
class mystring { public: char *buffer; mystring() { buffer = (char*)""; } void operator = (const char*t) { int len = strlen(t); buffer = new char[len + 47]; strcpy(buffer, t); } void operator = (const mystring&src) { int len = strlen(src.buffer); buffer = new char[len + 47]; strcpy(buffer, src.buffer); } mystring& operator + (const char*t) { int len = strlen(buffer); int len2 = strlen(t); char *buffer2 = new char[len + len2 + 47]; strcpy(buffer2, buffer); strcpy(buffer2+len, t); buffer = buffer2; return *this; } mystring& operator + (const mystring&src) { return ((*this) + src.buffer); } };
mystring my_space_org; for (int i = 0; i < 8; i++) { mystring space; space = my_space_org + " "; printf("%sHello world\n", space.buffer); my_space_org = space; }
while True: num = input() '数値ではありません' if not num.isdigit() else '４桁ではありません' if len(num) != 4 else [i for i in num]
from typing import Sequence class ReverseSequence(object): def __init__(self, sequence: Sequence): self.sequence = sequence # reference to container self.index = len(sequence) # current index # Step 1. define __iter__ method whitch returns self. def __iter__(self): return self # Step 2. define __next__ method # rasing StopIteration at the end of iteration. def __next__(self): if self.index > 0: self.index = self.index - 1 # next index return self.sequence[self.index] else: raise StopIteration class ReverseSequenceGenerator(object): def __init__(self, sequence: Sequence): self.sequence = sequence self.index = len(sequence) def __iter__(self): while self.index > 0: self.index = self.index - 1 yield self.sequence[self.index] raise StopIteration assert list.__eq__( [element for element in ReverseSequence('spam')], [element for element in ReverseSequenceGenerator('spam')] )
class Reverse: def __init__(self, data): self.data = data self.index = len(data) def __iter__(self): return self def __next__(self): if self.index == 0: raise StopIteration self.index = self.index - 1 return self.data[self.index] class ReverseGenerator: def __init__(self, data): self.data = data self.index = len(data) def __iter__(self): while True: if self.index == 0: raise StopIteration self.index = self.index - 1 yield self.data[self.index] assert [s for s in Reverse('spam')] == [s for s in ReverseGenerator('spam')]
score_list = [] while True: score = int(input()) if score == -1: break score_list.append(score) print(min(score_list)) print(sum(score_list) // len(score_list)) # // round off print(max(score_list))
itertools でこうか... すごい.., これが generator か..
itertools.takewhile の lambda x: x != -1 が False になると
itertools.repeat も yeild を止めるのか..
import itertools score_list = list(itertools.takewhile(lambda x: x != -1, (int(input()) for i in itertools.repeat(None)))) print(min(score_list), sum(score_list) // len(score_list), max(score_list), sep="\n")
やってることは変わらないんですよ。
例えば、数値文字列を1文字ごとに分解して、文字を数値に変換したリストを作れって言われたらこう書くとする。
僕「こう書いてみた」
a = [int(x) for x in '123'] print(a)
A君「こういう書き方も出来るよ。」
a = list(map(int, [x for x in '123'])) print(a)
B君「俺ならこうだな。」
s = '123' a = [] i = 0 while len(s) > i: a.append(int(s[i])) i += 1 print(a)
qiitaとかでこの例のような短いコードでなら、いろんな書き方を提示してくれるのはいいんだよ。歓迎する。
それ、やってること同じじゃんみたいな。
僕のもA君のもB君のでもやってる事は同じなんだよ。
そんなんでいちいちpull requestするなっていうね。
もっと効率的な別のアルゴリズムを選択して高速化したとかならいいけどそうじゃないだろ。
