ここで作ったDjangoのアプリをいじってpostgreSQLにつくったデータベースをAPI化して外部からアクセスできるようにする。 まず、DjangoのREST Frameworkをインストールしておく。 pip install djangorestframework すでにアプリはある前提ですすめていきます。 まずsetting.pyから INSTALLED_APPS = [ 'django.contrib.admin', 'django.contrib
Pandasの領域に引き込んで処理をしたので、DBに返します。こんどはPostgreSQLの領域に返します。 まず、PostgreSQLにデータベースを作っていきます。pgAdmin4を使います。localhostにデータベースを作ります。名前はpandas_postgresとでもしておきます。 Databaseを右クリック⇒Createからデータベースを作成します。 中のテーブルは作成しなくても大丈夫です。 import pandas as pdfrom sqlal
前回作ったデータは、DB（サーバー上に存在している）だけなので、データ解析をするにあたって、Pythonで扱える領域に引き込む。 データ解析で使用するpandasとSQLを引き込むためのパッケージをimportします。 import pandas as pdimport sqlalchemy as sa もし、パッケージをインストールしてなければpipでインストールします。 pip install pandas pip install sqlalchemy これ
データベースからデータを取得して、pandasで解析後再び別のデータベースに置き換えなおすプログラムを考えます。 ローカルサーバー（localhost)でとりあえずデータベース（MariaDB）をインストールして、サーバーにデータおいてみる。 MAMPを使ってデータベースを作ります。MAMPとは「Macintosh」「Apache」「MySQL」「PHP」の頭文字をとったものですが、Windowsでも使えます。 上記URLからMAMPをインストールします。 Free
Djangoを用いてWebAPIを作る。けど、ちょっとDjangoを適当に触ってみようとおもいます。 パッケージインストールから、とりあえずローカルサーバー上で動作が確認できるところまで触っていきます。 コマンドプロンプトまたは、pycharmなどのIDEからコマンドを入力して必要パッケージをインストールします。 pip install Django 最新バージョンがインストールされます。この記事は、v3.0.4を使用しているので、仕様が変わっている可能性がある場合、
複数データを結合させて一つのデータを作る方法を解説します。まず、df1とdf2のデータを用意します。 import pandas as pddata1 = {'time':[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] ,'data_cat':['a','a','a','a','a','a','a','a','a','a','a'] ,'data':[111,115,200,300,500,500,200,100,50,5,0]} df1 =
WebAPIから取得したデータを、csv形式で保存する方法を紹介します。 #6のデータ取り扱いの基礎をもとに、#５の続きから実行できます。 import requestsurl ='https://api.gnavi.co.jp/RestSearchAPI/v3/'params = {}params['keyid'] = '93ca9c31e1d2f52e6a0b2060e8924d4e'params['name'] ='はん蔵もん。'response = request
データを取り扱うにあたって非常に便利な外部ライブラリにpandasがあります。データを取り扱うにあたって非常に便利です。 pandasは、1次元、2次元、3次元のデータ構造を扱うことができます。 まずは、1次元データを格納する方法をやっていきます。 import pandas as pdsr = pd.Series(['A','B','C'])sr import pandas as pdでpandasのライブラリーをpdという形で使えるようにしてインポートしています。
実際にPythonを用いてサーバーにアクセスして、情報を取得していきます。#3で用いたAPIを使用して、#4で用いたGCで記述していきます。 参考 WEBAPIを扱うにあたって、requestsというライブラリを使用します。ライブラリは、プログラミングのなかでつかう攻略本みたいなものです。たまに裏技ものってたりして、インポートすることで使えます。（インストールしないと使えない外部ライブラリもあります。） import requestsurl ='https://api.
Pythonを扱うにあたって、Pythonを実行する環境を整える必要があります。標準でコマンドランのインターフェースが用意されていますが、ほかにもわかりやすくPythonを実行できる環境は多く存在しています。 今回はその中で、ネットさえ使えれば一瞬で環境構築できるGoogle Colaboratoryの使い方を紹介します。 GoogleDriveから「＋新規」をクリック。Google Colaboratoryを選択または、その他アプリを追加からGoogle Colabor
グルナビさんが公開しているWEBAPIの紹介です。なかなかサーバサイドと本格的にやりとりできるAPIは公開されていないので、とても役に立ちます。WEBAPIってなに？どんなのものか見てみたいという方にも最適なAPIです。 そもそもAPIとは、とあるサーバーにある情報をユーザーに提供するためののものです。広義にはHTTPプロトコルを用いてネットワーク越しに呼び出すアプリケーション間のインターフェースのことをさします。 GURUNAVI WEB SERVICE ①登録 ま
Webアプリケーションの開発、Djangoの基本的な考え方にMVCというものがあります。 M（Model）・・・Webアプリとデータベース間のやりとりをするもの V（View)・・・画面に表示されるページのこと C（Controller）・・・アプリを作成するプログラムのこと MVC（Model,View,Controller）がそれぞれに作用してプログラムを動作させています。 また、Djangoは、 プロジェクト アプリケーション という２つのデータ構造をも
日本国内で一般的に“UL品”と表現されていますが、ULの認証にも違いがあります。 今回の表題のListedとRecognizedが最たる例です。 この部分はAHJ(規定執行官)が装置稼働前の検査時に最も注視する点でしょう。 こちらを簡潔に表現すると、Listed品（使用条件無し）あるいはRecognized品（使用条件付）となります。 前者は「一つのコンポーネントとして安全性の証明をした製品」であり、後者は「認証を行う装置への組込む前提で材料評価された製品」です。 後者をかみ
