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#7 Python/WebAPI APIからcsv作成
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…
#13 Django/WebAPI PostgreSQL データベースからWebAPIをつくる
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 = [ '
#12 DB/Pandas PostgreSQL アウトプット
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
#11 DB/Pandas MySQL データベースをPythonで扱えるようにする
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 ins
#10 DB/MySQL MariaDB データを作ってみる
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、Windo
#9 Django/WebAPI おためし
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。
#8 Python/Pandas データの結合
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':[111,115,2
#7 Python/WebAPI APIからcsv作成
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'pa
#6 Python/Pandas データ基礎
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
#5 Python/WebAPI データ取得
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
#4 Python/環境構築 Google Colaboratory
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 Cola
#3 API/GURUNAVI WEB SERVICE
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
#2 MVC/Django Web App
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、D
#1 UL ListedとRecognizedの違い
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