Python - 流行の科学技術を勝手に追いかけるブログ人工知能仮想現実ブロックチェーン

Python:テンポラリーファイルとテンポラリーディレクトリの作成

使用するモジュール :tempfile

import tempfile でインポートできます。

テンポラリーファイルの作成

一時的にテキストなどを保存して、処理が終わったら自動的に消すか残すか選択できます。

import tempfile

# テンポラリーファイルを作成（IOバッファ）
with tempfile.TemporaryFile(mode="w+") as t:
    # 書き込み　→　頭に移動　→　出力
    t.write("hello")  # mode="w"
    t.seek(0)  # mode="+"
    print(t.read())

# IOバッファではなくて、実際にテンポラリーファイルを見える形で作る場合
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as t:
    # テンポラリーファイルが作られた場所を出力する
    print(t.name)

    # テンポラリーファイルを開く
    with open(t.name, mode="w+") as f:
        # 書き込み→頭に移動→出力
        f.write("test\n")
        f.seek(0)
        print(f.read())

import tempfile

# テンポラリーファイルを作成（IOバッファ）

with tempfile.TemporaryFile(mode="w+") as t:

# 書き込み　→　頭に移動　→　出力

t.write("hello") # mode="w"

t.seek(0) # mode="+"

print(t.read())

# IOバッファではなくて、実際にテンポラリーファイルを見える形で作る場合

with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as t:

# テンポラリーファイルが作られた場所を出力する

print(t.name)

# テンポラリーファイルを開く

with open(t.name, mode="w+") as f:

# 書き込み→頭に移動→出力

f.write("test\n")

f.seek(0)

print(f.read())

テンポラリーディレクトリの作成

こちらも一時的にディレクトリを作成して、処理が終わったら自動的に消すか残すか選択できます。

import tempfile

#テンポラリーディレクトリを作成する(終わったら消える）
with tempfile.TemporaryDirectory() as td:
    print(td) #ここはtd.nameではないのことに注意

#テンポラリーディレクトリを作成する（終わっても消えない）
temp_dir=tempfile.mkdtemp()
print(temp_dir)

import tempfile

#テンポラリーディレクトリを作成する(終わったら消える）

with tempfile.TemporaryDirectory() as td:

print(td) #ここはtd.nameではないのことに注意

#テンポラリーディレクトリを作成する（終わっても消えない）

temp_dir=tempfile.mkdtemp()

print(temp_dir)

おわりに

いろんなソフトウェアを使うとテンポラリーファイルが溜まっていくと言われてますが、こういうことなんですね。自動的に消えないようにしたときは、しっかり自分でディレクトリとファイルを消すようにしないといけませんね。

消し方はこちら。ファイル操作

import os

os.remove(path)

os.rmdir(path)

ディレクトにファイルが入っていると消せないので、まるごと消す場合はこちら。

import shutil

shutil.rmtree(path)

Python:ファイル操作 os pathlib glob shutil

ファイル操作を行うためのモジュールは

os：ファイル、ディレクトリの作成、削除
pathlib：パス指定でファイルを作成（タッチする）
glob：ファイル名のリストを出力する
shutil：ファイルをコピーする。まるごと削除する

がありますので基本機能を使ってみます。

import os
import pathlib
import glob
import shutil

# カラのファイルを作成する(with open しなくても良い）
pathlib.Path("empty.txt").touch()

# ファイルを削除
os.remove("empty.txt")

# ディレクトリのツリーを作成
os.mkdir("test_dir")
os.mkdir('test_dir\\test_dir2')
os.mkdir('test_dir\\test_dir3')
print(os.listdir("test_dir"))

# いま作ったディレクトリの中にカラのファイルを作成する
pathlib.Path("test_dir\\test_dir2\\empty.txt").touch()

# フォルダの中のファイル名をリストで出力する
print(glob.glob("test_dir\\test_dir2\\*"))

# shutil:いま作ったファイルをコピーする
shutil.copy("test_dir\\test_dir2\\empty.txt",
            "test_dir\\test_dir2\\empty2.txt")

# もう一度　フォルダの中のファイル名をリストで出力する
print(glob.glob("test_dir\\test_dir2\\*"))

# ディレクトリをまるごと消す
shutil.rmtree("test_dir")

#現在のディレクトリを調べる
print(os.getcwd())

import os

import pathlib

import glob

import shutil

# カラのファイルを作成する(with open しなくても良い）

pathlib.Path("empty.txt").touch()

# ファイルを削除

os.remove("empty.txt")

# ディレクトリのツリーを作成

os.mkdir("test_dir")

os.mkdir('test_dir\\test_dir2')

os.mkdir('test_dir\\test_dir3')

print(os.listdir("test_dir"))

# いま作ったディレクトリの中にカラのファイルを作成する

pathlib.Path("test_dir\\test_dir2\\empty.txt").touch()

# フォルダの中のファイル名をリストで出力する

print(glob.glob("test_dir\\test_dir2\\*"))

# shutil:いま作ったファイルをコピーする

shutil.copy("test_dir\\test_dir2\\empty.txt",

"test_dir\\test_dir2\\empty2.txt")

# もう一度　フォルダの中のファイル名をリストで出力する

print(glob.glob("test_dir\\test_dir2\\*"))

# ディレクトリをまるごと消す

shutil.rmtree("test_dir")

#現在のディレクトリを調べる

print(os.getcwd())

あとは、必要に応じてググりましょう。大事そうなものは追記していきます。

Python:ファイル操作　os

import os

# test.txtファイルは存在するかを調べる
print(os.path.exists("test.txt"))

# それはファイルなのかを確認する
print(os.path.isfile("test.txt"))

# それはディレクトリなのかを確認する
print(os.path.isdir("test.txt"))

#　ファイルを作成する
with open("test.txt", "w") as f:
    pass

# リネームする
os.rename("test.txt", "renamed.txt")

# シムリンクもできる。
# symlink.txtの内容を変更するとtest2.txtも同じく変更される。
# ショートカットのようなもの
# ただし　gpedit > シンボリックリンクの作成 サインアウトが必要
# 参考URL https://kokufu.blogspot.com/2018/03/symbolic-link-privilege-not-held.html
# windows10homeではできないかもしれない
# os.symlink("renamed.txt", "symlink.txt")

# ディレクトリを作成して、削除
os.mkdir("test_dir")
os.rmdir("test_dir")

import os

# test.txtファイルは存在するかを調べる

print(os.path.exists("test.txt"))

# それはファイルなのかを確認する

print(os.path.isfile("test.txt"))

# それはディレクトリなのかを確認する

print(os.path.isdir("test.txt"))

#　ファイルを作成する

with open("test.txt", "w") as f:

pass

# リネームする

os.rename("test.txt", "renamed.txt")

# シムリンクもできる。

# symlink.txtの内容を変更するとtest2.txtも同じく変更される。

# ショートカットのようなもの

# ただし　gpedit > シンボリックリンクの作成サインアウトが必要

# 参考URL https://kokufu.blogspot.com/2018/03/symbolic-link-privilege-not-held.html

# windows10homeではできないかもしれない

# os.symlink("renamed.txt", "symlink.txt")

# ディレクトリを作成して、削除

os.mkdir("test_dir")

os.rmdir("test_dir")

Python:csvを操作する

csvファイルを作成する

import csv

#書き込む
with open("test.csv", "w",newline="") as csv_file:
    # フィールドネームを定義する
    fieldnames = ["Name", "Count"]

    # 内容を書き込む
    writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)
    writer.writeheader()
    writer.writerow({"Name": "A", "Count": 1})
    writer.writerow({"Name": "B", "Count": 2})

import csv

#書き込む

with open("test.csv", "w",newline="") as csv_file:

# フィールドネームを定義する

fieldnames = ["Name", "Count"]

# 内容を書き込む

writer = csv.DictWriter(csv_file, fieldnames=fieldnames)

writer.writeheader()

writer.writerow({"Name": "A", "Count": 1})

writer.writerow({"Name": "B", "Count": 2})

csvファイルを読み込む

#書き込んだ内容を今度は　読み込んで見る
with open("test.csv", "r",newline="") as csv_file:

    #内容を読み込む
    reader=csv.DictReader(csv_file)

    #内容を一行ずつ出力する
    for row in reader:
        print(row["Name"],row["Count"])

#書き込んだ内容を今度は　読み込んで見る

with open("test.csv", "r",newline="") as csv_file:

#内容を読み込む

reader=csv.DictReader(csv_file)

#内容を一行ずつ出力する

for row in reader:

print(row["Name"],row["Count"])

Python:txtファイルを作成、開く、読み込む、上書き、追記

python script を実行しているときに、何かしらを.txtファイルや.csvファイルとして保存したいデータがあると思います。

.txtファイルを新規作成して、なにかしらを書き込んで保存するところまでやりましょう。

#ファイルtext.txtが存在しないときは自動的に新規作成になる
f=open("text.txt","w")

#インスタンスに書き込み、改行する
f.write("foobaa\n")

#メモリを節約するためにファイルを閉じる
f.close()

#ファイルtext.txtが存在しないときは自動的に新規作成になる

f=open("text.txt","w")

#インスタンスに書き込み、改行する

f.write("foobaa\n")

#メモリを節約するためにファイルを閉じる

f.close()

これを再度呼び出して追記します。

#ファイルtext.txtが存在するので、そこに追加(append)する。
f=open("text.txt","a")

#インスタンスに書き込み、改行する
f.write("foobaa2\n")

#メモリを節約するためにファイルを閉じる
f.close()

#ファイルtext.txtが存在するので、そこに追加(append)する。

f=open("text.txt","a")

#インスタンスに書き込み、改行する

f.write("foobaa2\n")

#メモリを節約するためにファイルを閉じる

f.close()

今度は、ただ読み込んでみます。

#ファイルtext.txtが存在するので、読み込む。
f=open("text.txt","r")

#読み込んだ内容を出力する
text=f.read()
print(text)

#メモリを節約するためにファイルを閉じる
f.close()

#ファイルtext.txtが存在するので、読み込む。

f=open("text.txt","r")

#読み込んだ内容を出力する

text=f.read()

print(text)

#メモリを節約するためにファイルを閉じる

f.close()

もっといい方法があります　with構文

f.close()する必要がありません。

#ファイルtext.txtが存在するので、読み込む。
with open("text.txt","r") as f:

    #読み込んだ内容を出力する
    text=f.read()
    print(text)

    #ファイルは閉じなくても良い

#ファイルtext.txtが存在するので、読み込む。

with open("text.txt","r") as f:

#読み込んだ内容を出力する

text=f.read()

print(text)

#ファイルは閉じなくても良い

一行づつ読み込むこともできる

while True　→ f.readline()　→　if break

#書き込む
#with open ("text.txt","w") as f:
#    f.write("aaa\nbbb\nccc\nddd\n")

#一行づつ読み込む。
with open("text.txt","r") as f:

    while True:
        #1行づつ読み込むで出力する
        textLine=f.readline()

        #改行しないようにして出力
        print(textLine,end="")

        #テキストラインがなかったらブレイク
        if not textLine:
            break

    #ファイルは閉じなくても良い

#書き込む

#with open ("text.txt","w") as f:

# f.write("aaa\nbbb\nccc\nddd\n")

#一行づつ読み込む。

with open("text.txt","r") as f:

while True:

#1行づつ読み込むで出力する

textLine=f.readline()

#改行しないようにして出力

print(textLine,end="")

#テキストラインがなかったらブレイク

if not textLine:

break

#ファイルは閉じなくても良い

２文字ずつ読み込むこともできる　f.read(chunk)

with open("text.txt","r") as f:

    while True:
        #2文字づつ読み込むで出力する
        chunk=2
        text=f.read(chunk)

        #出力
        print(text)

        #テキストラインがなかったらブレイク
        if not text:
            break

    #ファイルは閉じなくても良い

with open("text.txt","r") as f:

while True:

#2文字づつ読み込むで出力する

chunk=2

text=f.read(chunk)

#出力

print(text)

#テキストラインがなかったらブレイク

if not text:

break

#ファイルは閉じなくても良い

文字を調べる　f.seek

f.tell()　現在位置を確認する

f.read(1)　現在位置の値を確認する

f.seek(5)　とかで現在位置を移動する

f.read(1)　現在位置の値を確認する

この繰り返し作業でいろいろ操作していく

Python:HIOKI8870のcsvデータをpandas.DataFrameに読み込む方法

使用するモジュール群

あとでmatplotlibでグラフを作ったりするので、あらかじめインポートしておきます。

#python3
"""
当該プログラムはHIOKI8870のcsv生データを整形し、アナログ信号を物理量に変換する。

"""
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as tick # 目盛り操作
import matplotlib.patches as patches # グラフ内へ図形を追加
import matplotlib.animation as animation

#python3

"""

当該プログラムはHIOKI8870のcsv生データを整形し、アナログ信号を物理量に変換する。

"""

%matplotlib inline

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.ticker as tick # 目盛り操作

import matplotlib.patches as patches # グラフ内へ図形を追加

import matplotlib.animation as animation

HIOKI8870のcsv生データを読み込む関数

単純には読み込めません。エラー回避のポイントは以下の通り。

names (columnの名称)をあらかじめ指定し、列数を固定すること。
日本語が入っているためencodingをshift-jisに指定すること。

def read_hioki(file_addr):
    """HIOKI8870のcsv生データを読み込み,整形したデータフレームを返す関数
    args:
        file_addr:HOKI8870のcsv生データ
    returns:
        df:整形後のデータフレーム
    """
    #エラー回避が必要：Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 6, saw 8
    #原因：元データの列が切れているため。
    #解決策：names (columnの名称)をあらかじめ指定し、列数を固定する
    col_names = [ 'c{0:02d}'.format(i) for i in range(8) ]

    #encodingをshift-jisに指定する。日本語が入っているため。
    df=pd.read_csv(file_addr,names=col_names,encoding="shift-jis")

    #columnsを再定義する。使用しないcolumnは"no use"とする。
    df.columns=["Time[s]",
                "1ch_Voltage[V]",
                "2ch_Voltage[V]",
                "logic_plobe_1ch",
                "logic_plobe_2ch",
                "logic_plobe_3ch",
                "logic_plobe_4ch",
                "no use"]

    #不要なindexを削除する
    df=df.drop(range(11))

    #不要なcolumnを削除する
    del df["no use"]
    
    #floatに変更する
    df = df.astype(float)
    return df

def read_hioki(file_addr):

"""HIOKI8870のcsv生データを読み込み,整形したデータフレームを返す関数

args:

file_addr:HOKI8870のcsv生データ

returns:

df:整形後のデータフレーム

"""

#エラー回避が必要：Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 6, saw 8

#原因：元データの列が切れているため。

#解決策：names (columnの名称)をあらかじめ指定し、列数を固定する

col_names = [ 'c{0:02d}'.format(i) for i in range(8) ]

#encodingをshift-jisに指定する。日本語が入っているため。

df=pd.read_csv(file_addr,names=col_names,encoding="shift-jis")

#columnsを再定義する。使用しないcolumnは"no use"とする。

df.columns=["Time[s]",

"1ch_Voltage[V]",

"2ch_Voltage[V]",

"logic_plobe_1ch",

"logic_plobe_2ch",

"logic_plobe_3ch",

"logic_plobe_4ch",

"no use"]

#不要なindexを削除する

df=df.drop(range(11))

#不要なcolumnを削除する

del df["no use"]

#floatに変更する

df = df.astype(float)

return df

関数の使い方

関数名：read_hioki(file_addr)

HIOKI8870のcsv生データを読み込み,整形したデータフレームを返す関数です。

引数はfile_addrのみ。読み込むcsvファイル名を絶対パスまたは相対パスで指定するだけです。（文字列で）

file_addr:HOKI8870のcsv生データ

返り値dfは、純粋にロギング条件を除去した、純粋な測定データ部分のみをPandas.DataFrameとした、データフレームです。

おわりに

以上で、データフレームが作成できましたので、あとはnumpyなどで内部処理を行った後に、matplotlibで可視化すると良いです。

Python:ImageMagick install

おばんです。圧倒的かずまなぶです。( ｀ー´)ノ

アニメーションするグラフを作るときに、jupyternotebook では

%nbagg import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation

と、モジュールをインポートして
ani = animation.FuncAnimation(fig, plot, interval=100, frames=100) ani.save("output.gif", writer="imagemagick") plt.show()
というふうにアニメーションさせた後、保存します。

このとき、アニメーションを保存するためには、imagemagickが必要になりますので、
インストールのやり方をメモしておきます。

mageMagick のインストール

いろいろインストール方法を調べましたが最も簡単なのは、インストーラーを使うことです。

windowsであれば

http://www.imagemagick.org/script/download.php#windows

ImageMagick-7.0.8-68-Q16-x64-dll.exe　を入れました。

それ以外ではこちらから選んでください。

http://www.imagemagick.org/script/download.php

ImageMagick-7.0.8-28-Q16-x64-dll.exe　をダウンロードして、実行するだけです。

以上

Python：リスト内包表記をやってみる

こんにちは、今日はリスト内包表記をやっていきます。

タプルをリストに変換するコードという、簡単なケースを例としてやっていきましょう。

通常の書き方

#タプルを用意する
t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

#空のリストを用意する（必須！！）
li=[]

#ループを回してタプルの要素をひとつずつアペンドしていく
for i in t:
    li.append(i)

print(li)       #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

#タプルを用意する

t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

#空のリストを用意する（必須！！）

li=[]

#ループを回してタプルの要素をひとつずつアペンドしていく

for i in t:

li.append(i)

print(li) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

リスト内包表記を使ったやり方

メリット：空リストが不要、アペンドも不要

#タプルを用意する
t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

#空のリストは不要
li=[i for i in t ]

print(li)       #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

#タプルを用意する

t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

#空のリストは不要

li=[i for i in t ]

print(li) #[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

さらにif文にも対応できる

＃普通のやり方

#タプルを用意する
t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

li=[]
for i in t:
    #３の倍数のときだけ
    if i%3==0: 
        li.append(i)

print(li)   #[3, 6, 9]

#タプルを用意する

t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

li=[]

for i in t:

#３の倍数のときだけ

if i%3==0:

li.append(i)

print(li) #[3, 6, 9]

＃内包表記の場合

メリット：空リストが不要、アペンドも不要、if文のネストも不要

#タプルを用意する
t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

li=[i for i in t if i%3==0]

print(li)   #[3, 6, 9]

#タプルを用意する

t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

li=[i for i in t if i%3==0]

print(li) #[3, 6, 9]

さらに i , j の２変数になり、for文がダブルになった場合

#通常の場合

#タプルを用意する
t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

li=[]
for i in t:
    for j in t:
        li.append(i*j)
        
print(li)
"""
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81]
"""

#タプルを用意する

t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

li=[]

for i in t:

for j in t:

li.append(i*j)

print(li)

"""

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81]

"""

#リスト内包表記の場合

メリット：たったの１行で書けてしまう。
ただし、２変数を超える場合は見難くなるので、通常のfor文を使ったほうが解りやすいかもしれない。

#タプルを用意する
t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

li=[i*j for i in t for j in t]

print(li)

"""
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 9, 18, 27, 36, 45, 54, 63, 72, 81]
"""

#タプルを用意する

t=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)

li=[i*j for i in t for j in t]

print(li)

"""

さいごに

どうでしょうか、リスト内包表記。かなりパワフルな表現方法ではないでしょうか。
よく見かける書き方なのでぜひマスターしておきたいです。

Python：ラムダ式の使い方

こんにちは、今日はラムダ式についてまとめました。

使わなくてもコードは書けますが、コードがシンプルになる場合があるので、
覚えておいて損はないです。
また、よく見かける書き方なので、
他人のコードを理解するためにも知っておいたほうがよいでしょう。

理解する手順として、
１．通常の関数を使ったやり方
２．関数部分をラムダ式に置き換えて動きを理解する
３．さらに簡単にする

です。やっていきましょう。

例題として、文字で構成されるリストを用意して、
頭文字を大文字に書き換える関数を作ってみましょう。

通常の関数を使ったやりかた

#頭文字がcapitalだったりlowerだったりするリスト
li=["Aaa","bbb","Ccc","ddd","Eee"]

#リストから要素をひとつづつ取り出して、関数funcに従って処理をする。
def one_by_one(words,func):
    for word in words:
        print(func(word))
              
#頭文字がlowerだったらcapitalに変換する関数
def capital_change_func(word):
    return word.capitalize()

one_by_one(li,capital_change_func)#このとき渡す関数には()をつけない。

#頭文字がcapitalだったりlowerだったりするリスト

li=["Aaa","bbb","Ccc","ddd","Eee"]

#リストから要素をひとつづつ取り出して、関数funcに従って処理をする。

def one_by_one(words,func):

for word in words:

print(func(word))

#頭文字がlowerだったらcapitalに変換する関数

def capital_change_func(word):

return word.capitalize()

one_by_one(li,capital_change_func)#このとき渡す関数には()をつけない。

ラムダ式でコードをシンプルにする

#頭文字がcapitalだったりlowerだったりするリスト
li=["Aaa","bbb","Ccc","ddd","Eee"]

#リストから要素をひとつづつ取り出して、関数funcに従って処理をする。
def one_by_one(words,func):
    for word in words:
        print(func(word))
              
#関数と全く同じ意味
capital_change_func=lambda word:word.capitalize()

one_by_one(li,capital_change_func)

#頭文字がcapitalだったりlowerだったりするリスト

li=["Aaa","bbb","Ccc","ddd","Eee"]

#リストから要素をひとつづつ取り出して、関数funcに従って処理をする。

def one_by_one(words,func):

for word in words:

print(func(word))

#関数と全く同じ意味

capital_change_func=lambda word:word.capitalize()

one_by_one(li,capital_change_func)

さらにシンプルにする

#頭文字がcapitalだったりlowerだったりするリスト
li=["Aaa","bbb","Ccc","ddd","Eee"]

#リストから要素をひとつづつ取り出して、関数funcに従って処理をする。
def one_by_one(words,func):
    for word in words:
        print(func(word))
              
#直接　引数に書いてしまってもいい。おすすめ。
one_by_one(li,lambda word:word.capitalize())

#頭文字がcapitalだったりlowerだったりするリスト

li=["Aaa","bbb","Ccc","ddd","Eee"]

#リストから要素をひとつづつ取り出して、関数funcに従って処理をする。

def one_by_one(words,func):

for word in words:

print(func(word))

#直接　引数に書いてしまってもいい。おすすめ。

one_by_one(li,lambda word:word.capitalize())

ってことで、どんどん使っていきましょう。

Python：インストーラーの作成　cx_Freezeモジュール

こんにちは　かず　まなぶ　です。(´・ω・`)

今日は、前回tkinterで作成した電卓ソフトを題材にwindows向けインストーラーを作成する手順についてやっていこうと思います。

おおまかな手順

cx_Freezeのインストール
setup.pyの作成
ビルドとmsi生成
インストール

１．cx_Freezeのインストール

anacondaプロンプトで

pip install cx_Freeze

1	pip install cx_Freeze

うまくいかないときはpipをアップグレードしましょう。

pip install --upgrade pip

1	pip install --upgrade pip

２．setup.pyの作成

電卓ソフト本体の他にsetup.pyというものを作成する必要があります。

cx_Freezeのサイトに行くと下記のようなsetup.pyを作成しなさいと説明があります。

os.environについてはtclとtkの絶対パスを指定する必要がありますので、適宜書き換えてください。

Executableには電卓ソフト本体のファイル名として”calculator.py”を指定します。

あとはショートカットとか名称を変えられるので、好きにやってください。

import os
import sys

from cx_Freeze import setup, Executable


os.environ['TCL_LIBRARY'] = 'C:\\Users\\omoiy\Anaconda3\\tcl\\tcl8.6'
os.environ['TK_LIBRARY'] = 'C:\\Users\\omoiy\Anaconda3\\tcl\\tk8.6'

build_exe_options = {}

base = None
if sys.platform == "win32":
        base = "Win32GUI"

directory_table = [
(
    "ProgramMenuFolder",
    "TARGETDIR",
    ".",
),
(
    "CalMyProgramMenu",
    "ProgramMenuFolder",
    "Calculator",
),
                ]

msi_data = {
    "Directory": directory_table,
}

setup(
    name = "calculator",
    version = "1.0.0",
    description = "My Calculator",
    options = {"build_exe": build_exe_options,
               'bdist_msi': { 'data': msi_data } },
    executables = [
        Executable(
            "calculator.py",
            base=base,
            shortcutName="Calculator",
            shortcutDir="CalMyProgramMenu",
            )
        ])

import os

import sys

from cx_Freeze import setup, Executable

os.environ['TCL_LIBRARY'] = 'C:\\Users\\omoiy\Anaconda3\\tcl\\tcl8.6'

os.environ['TK_LIBRARY'] = 'C:\\Users\\omoiy\Anaconda3\\tcl\\tk8.6'

build_exe_options = {}

base = None

if sys.platform == "win32":

base = "Win32GUI"

directory_table = [

(

"ProgramMenuFolder",

"TARGETDIR",

".",

(

"CalMyProgramMenu",

"ProgramMenuFolder",

"Calculator",

]

msi_data = {

"Directory": directory_table,

}

setup(

name = "calculator",

version = "1.0.0",

description = "My Calculator",

options = {"build_exe": build_exe_options,

'bdist_msi': { 'data': msi_data } },

executables = [

Executable(

"calculator.py",

base=base,

shortcutName="Calculator",

shortcutDir="CalMyProgramMenu",

)

])

３．ビルドとmsi生成

anacondaプロンプトを立ち上げます。

calculator.pyとsetup.pyをカレントディレクトリにいれ、anacondaプロンプト上で、

python setup.py build

1	python setup.py build

終わったら

python setup.py bdist_msi

1	python setup.py bdist_msi

をすると、カレントディレクトリ内にbuildディレクトリとdistディレクトリが生成されます。

このdistディレクトリにはインストーラーであるcalculator-1.0.0-amd64.msiファイルが入っています。

インストール

インストーラーmsiを実行してみましょう。インストールはprogramfileディレクトリで良いと思います。

スタートボタンを押して、アプリケーション一覧を見ると見出し”C”のなかにcalculatorが入っているはずです。

実行すれば、pythonが入っていないPCでも動きます。

以上でございました。

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