自分の作業に特化したアプリやソフトがあれば、毎日は多分楽しくなります。
やりたいことを全部やってくれるアプリやソフトがないので、ChatGPTに外注してPythonのプログラムをちょこちょこ作っています。まだまだ低次元のものですが、Python関係のことを忘れないように記録しておきます。
環境構築のアウトライン
最初にPythonコードを動かせる状態を作らなければなりません。以下、インストール方法を記録しておきます。まずは概要から。
最近はテキストマイニングや自然言語処理(NLP)といわれていることを行いたいので、そちらの分野で初心者向きと言われている「janome(ジャノメ)」をインストールします。
実際のコードはChatGPTにお任せして書いてもらうので、実行してエラーが出れば、それをまたChatGPTに聞く形で進めていきます。足らないライブラリがあれば、都度インストール方法もおしえてくれます。
3つの環境にインストールする
移動用のノートPC・事務所のデスクトップPC・いつでも使えるiPhoneにそれぞれ環境を作ろうと思います。コードやデータはOneDriveで同期します。そうすれば、一度作ったコードをいろんなところで利用できます。
- ノートPCおよびデスクトップPCにはJupyterNotebookをインストール。
- iPhoneにはPythonistaをインストール
iPhoneの場合、StaShが必須
iPhoneの場合、Pythonisitaをインストール後にStaShというコードのインストールが必要(これを入れないとiPhoneの制限がかかってライブラリのインストールができないのだとか)
Pythonista 3 にStaSh をインストールする。 #Python - Qiita
[初心者向け]Pythonista3のStash導入〜pip installまでの手順|Junya
実際のインストール作業
windows11でpythonを動かせるようにしたい。
インストール方法は簡単です。Python本体はインストーラーがあります。そのたのライブラリは、pip install ライブラリ名
でインストールできます。該当するサイトからコピペすればタイプさえ必要ありません。
1. Pythonのインストール
- 最新のPythonをPython公式サイトからダウンロードします。
- インストーラーを実行し、"Add Python to PATH"にチェックを入れてインストールします。
2. 環境変数の確認
3. IDE(統合開発環境)のインストール (オプション):
- Pythonのコードをより効率的に書くために、IDEを利用することをお勧めします。
- 例えば、Visual Studio CodeやPyCharmがあります。
今回はコードの履歴等を残しやすいJupyter Notebookをインストールしました。Webブラウザで使うものですが、PC上で立ち上げサーバーにアクセスして作業しているようです。
Windowsのコマンドプロンプトを立ち上げて、Pythonのインストール時に使う呪文pip
を用いてインストールします。
pip install jupyterlab
起動はコマンドプロンプトでアプリ名をコピペしてエンターを押すと起動します。
jupyter lab
4. ライブラリのインストール
NLP(自然言語処理)の基本「janome」(じゃのめ)をインストールします。インストールの呪文pip
を使います。
pip install janome
準備完了
iPhoneのPythonistaでは、できあがったコードをテキストファイルから実行するので、JupyterNotebookは使わないことにしました。
最後に
Pythonの構築をやってみました。昔もやったことがありますが、そのときはChatGPT君がいなかったので、コードが書けずに挫折しました。
インストールをしてみたことがあるぐらいではあっても、経験があるというのは、敷居を下げてくれます。2回目の構築は比較的スムーズに行きました。
スクショを撮るのを忘れておりました。
Python実用例
12月の31記事の文字数をPythonコードで計算しました。
弊ブログの12月分の記事をPythonスクリプトでスクレイピングし、各記事の文字数と統計を分析しました。スクレイピングの結果、記事ごとの平均文字数や最大・最小文字数およびChatGPTでコード作成のプロセスも紹介しました。
ブログ内で頻出するキーワードやトピックを探ることで、自分の興味や関心事を振り返りました。Pythonを用いて31記事の文章を抜き出し、その全文を一つのファイルに結合し、特定のキーワードやトピックがどのように出現するかを調査してワードクラウドを作成しました。
弊ブログのテキストをテキストマイニングして、頻出語句を抽出しました。これらの語句を利用して、ChatGPTによる作文を試みた実験的な記事です。 Cプログラミング未経験者でも、Pythonと形態素解析ライブラリ「Janome」を使用してテキスト分析が可能できましたよ。
数千件のファイル拡張子を変えないといけない事態になりました。ChatGPTとPythonに助けてもらいました。
某ショッピングサイトのHTMLからあるカテゴリーの商品価格分布を調べました。この時はPCにPythonの環境構築が出来ていなかったので、ChatGPTのDataAnalysis機能を使って分析しました。