C# – コンソールでコンパイル

2023-11-22 / tau / コメントする

csc.exeの場所を探す

C:\Windows\Microsoft.NET\Framework>dir
 ドライブ C のボリューム ラベルは Windows です
 ボリューム シリアル番号は 94F0-DAE8 です

 C:\Windows\Microsoft.NET\Framework のディレクトリ

2022/09/30  13:49    <DIR>          .
2023/11/22  15:05    <DIR>          ..
2022/09/30  12:44    <DIR>          1041
2022/09/30  12:43            87,824 NETFXSBS10.exe
2020/08/11  17:41            41,392 netfxsbs12.hkf
2022/05/07  14:20             8,192 sbscmp10.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbscmp20_mscorwks.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbscmp20_perfcounter.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_diasymreader.dll
2022/09/30  12:43            14,408 sbs_iehost.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_microsoft.jscript.dll
2022/09/30  12:43            14,408 sbs_microsoft.vsa.vb.codedomprocessor.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_mscordbi.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_mscorrc.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_mscorsec.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_system.configuration.install.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_system.data.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_system.enterpriseservices.dll
2022/09/30  12:43            14,408 sbs_VsaVb7rt.dll
2022/05/07  14:20             8,192 sbs_wminet_utils.dll
2022/05/07  14:20             8,192 SharedReg12.dll
2022/09/30  13:49    <DIR>          v1.0.3705
2022/09/30  13:49    <DIR>          v1.1.4322
2023/11/16  12:59    <DIR>          v2.0.50727
2022/09/30  12:44    <DIR>          v3.0
2022/09/30  12:44    <DIR>          v3.5
2023/11/22  15:05    <DIR>          v4.0.30319
              18 個のファイル             278,936 バイト
               9 個のディレクトリ  54,856,224,768 バイトの空き領域

C:\Windows\Microsoft.NET\Framework>dir

ドライブ C のボリュームラベルは Windows です

ボリュームシリアル番号は 94F0-DAE8 です

C:\Windows\Microsoft.NET\Framework のディレクトリ

2022/09/30 13:49 <DIR> .

2023/11/22 15:05 <DIR> ..

2022/09/30 12:44 <DIR> 1041

2022/09/30 12:43 87,824 NETFXSBS10.exe

2020/08/11 17:41 41,392 netfxsbs12.hkf

2022/05/07 14:20 8,192 sbscmp10.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbscmp20_mscorwks.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbscmp20_perfcounter.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_diasymreader.dll

2022/09/30 12:43 14,408 sbs_iehost.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_microsoft.jscript.dll

2022/09/30 12:43 14,408 sbs_microsoft.vsa.vb.codedomprocessor.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_mscordbi.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_mscorrc.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_mscorsec.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_system.configuration.install.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_system.data.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_system.enterpriseservices.dll

2022/09/30 12:43 14,408 sbs_VsaVb7rt.dll

2022/05/07 14:20 8,192 sbs_wminet_utils.dll

2022/05/07 14:20 8,192 SharedReg12.dll

2022/09/30 13:49 <DIR> v1.0.3705

2022/09/30 13:49 <DIR> v1.1.4322

2023/11/16 12:59 <DIR> v2.0.50727

2022/09/30 12:44 <DIR> v3.0

2022/09/30 12:44 <DIR> v3.5

2023/11/22 15:05 <DIR> v4.0.30319

18 個のファイル 278,936 バイト

9 個のディレクトリ 54,856,224,768 バイトの空き領域

v2.0.50727の中に発見。

C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727>dir
 ドライブ C のボリューム ラベルは Windows です
 ボリューム シリアル番号は 94F0-DAE8 です

 C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727 のディレクトリ

2023/11/16  12:59    <DIR>          .
2022/09/30  13:49    <DIR>          ..
2022/09/30  12:44    <DIR>          1033
2022/09/30  12:44    <DIR>          1041
2022/09/30  12:43            10,752 Accessibility.dll
2022/09/30  12:43           147,832 AdoNetDiag.dll
2022/09/30  12:43             6,011 adonetdiag.mof
2022/09/30  12:43            98,704 alink.dll
2022/09/30  12:43            58,832 AppLaunch.exe
2022/09/30  13:49    <DIR>          ASP.NETWebAdminFiles
2020/08/11  17:41               323 Aspnet.config
2022/09/30  12:43           507,904 AspNetMMCExt.dll
2022/09/30  12:43            36,864 aspnet_compiler.exe
2022/09/30  12:43            21,888 aspnet_filter.dll
2022/09/30  12:43            17,296 aspnet_isapi.dll
2022/09/30  12:43            33,664 Aspnet_perf.dll
2022/09/30  12:43             6,537 aspnet_perf.h
2022/09/30  12:43           819,516 aspnet_perf.ini
2022/09/30  12:43           817,662 aspnet_perf2.ini
2022/09/30  12:43            84,344 aspnet_rc.dll
2022/09/30  12:43            24,576 aspnet_regbrowsers.exe
2022/09/30  12:43            33,184 aspnet_regiis.exe
2022/09/30  12:43           106,496 aspnet_regsql.exe
2020/08/11  17:41               205 Aspnet_regsql.exe.config
2022/09/30  12:43            34,224 aspnet_state.exe
2022/09/30  12:43               318 aspnet_state_perf.h
2022/09/30  12:43            39,650 aspnet_state_perf.ini
2023/09/27  14:34            34,752 aspnet_wp.exe
2022/09/30  12:43            66,728 big5.nlp
2022/09/30  12:43            82,172 bopomofo.nlp
2022/09/30  12:43           106,496 CasPol.exe
2020/08/11  17:41               181 caspol.exe.config
2022/09/30  12:43            22,062 CLR.mof
2022/09/30  12:43               907 CLR.mof.uninstall
2022/09/30  13:49    <DIR>          CONFIG
2022/09/30  12:43            90,000 CORPerfMonExt.dll
2022/09/30  12:43            80,304 csc.exe
2020/08/11  17:41               221 csc.exe.config
2020/08/11  17:41               976 csc.rsp
2022/09/30  12:43         1,163,664 cscomp.dll
2022/09/30  12:43            13,312 cscompmgd.dll
2022/09/30  12:43            27,000 Culture.dll

C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727>dir

ドライブ C のボリュームラベルは Windows です

ボリュームシリアル番号は 94F0-DAE8 です

C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727 のディレクトリ

2023/11/16 12:59 <DIR> .

2022/09/30 13:49 <DIR> ..

2022/09/30 12:44 <DIR> 1033

2022/09/30 12:44 <DIR> 1041

2022/09/30 12:43 10,752 Accessibility.dll

2022/09/30 12:43 147,832 AdoNetDiag.dll

2022/09/30 12:43 6,011 adonetdiag.mof

2022/09/30 12:43 98,704 alink.dll

2022/09/30 12:43 58,832 AppLaunch.exe

2022/09/30 13:49 <DIR> ASP.NETWebAdminFiles

2020/08/11 17:41 323 Aspnet.config

2022/09/30 12:43 507,904 AspNetMMCExt.dll

2022/09/30 12:43 36,864 aspnet_compiler.exe

2022/09/30 12:43 21,888 aspnet_filter.dll

2022/09/30 12:43 17,296 aspnet_isapi.dll

2022/09/30 12:43 33,664 Aspnet_perf.dll

2022/09/30 12:43 6,537 aspnet_perf.h

2022/09/30 12:43 819,516 aspnet_perf.ini

2022/09/30 12:43 817,662 aspnet_perf2.ini

2022/09/30 12:43 84,344 aspnet_rc.dll

2022/09/30 12:43 24,576 aspnet_regbrowsers.exe

2022/09/30 12:43 33,184 aspnet_regiis.exe

2022/09/30 12:43 106,496 aspnet_regsql.exe

2020/08/11 17:41 205 Aspnet_regsql.exe.config

2022/09/30 12:43 34,224 aspnet_state.exe

2022/09/30 12:43 318 aspnet_state_perf.h

2022/09/30 12:43 39,650 aspnet_state_perf.ini

2023/09/27 14:34 34,752 aspnet_wp.exe

2022/09/30 12:43 66,728 big5.nlp

2022/09/30 12:43 82,172 bopomofo.nlp

2022/09/30 12:43 106,496 CasPol.exe

2020/08/11 17:41 181 caspol.exe.config

2022/09/30 12:43 22,062 CLR.mof

2022/09/30 12:43 907 CLR.mof.uninstall

2022/09/30 13:49 <DIR> CONFIG

2022/09/30 12:43 90,000 CORPerfMonExt.dll

2022/09/30 12:43 80,304 csc.exe

2020/08/11 17:41 221 csc.exe.config

2020/08/11 17:41 976 csc.rsp

2022/09/30 12:43 1,163,664 cscomp.dll

2022/09/30 12:43 13,312 cscompmgd.dll

2022/09/30 12:43 27,000 Culture.dll

ソースコードを準備

デスクトップ上にソースファイルを作成。ここではhello.csというファイル名で以下の内容を作成。

using System;

class HelloWorld {
  public static void Main() {
    Console.WriteLine("C#へようこそ");
  }
}

using System;

class HelloWorld {

public static void Main() {

Console.WriteLine("C#へようこそ");

}

コマンドプロンプトに入力

まずコマンドプロンプトを開いてデスクトップに移動。

C:\Users\me>cd Desktop

C:\Users\me\Desktop>

C:\Users\me>cd Desktop

C:\Users\me\Desktop>

エクスプローラーでcsc.exeのフォルダーを開いて、csc.exeをコマンドプロンプトにドラッグアンドドロップすると、フルパスで入力してくれる。

C:\Users\me\Desktop>C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\csc.exe

1	C:\Users\me\Desktop>C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\csc.exe

半角スペースを入れて、デスクトップ上のソースファイルをドラッグ＆ドロップすると、ソースファイルをフルパスで入力してくれる。

C:\Users\me\Desktop>C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\csc.exe C:\Users\me\Desktop\hello.cs

1	C:\Users\me\Desktop>C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\csc.exe C:\Users\me\Desktop\hello.cs

リターンキーを押してコンパイルすると、デスクトップにexeファイルが作成される。コンソールアプリケーションなら、このファイルをコマンドプロンプトにドラッグ＆ドロップして実行。

C:\Users\me\Desktop>C:\Users\taust\Desktop\hello.exe
C#へようこそ

C:\Users\me\Desktop>

C:\Users\me\Desktop>C:\Users\taust\Desktop\hello.exe

C#へようこそ

C:\Users\me\Desktop>

コマンドプロンプトでデスクトップに移動済みなら、ソース、実行ファイルを直接タイプしてもよい。

C:\Users\me\Desktop>C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\csc.exe hello.cs
Microsoft(R) Visual C# 2005 Compiler version 8.00.50727.9157
for Microsoft(R) Windows(R) 2005 Framework version 2.0.50727
Copyright (C) Microsoft Corporation 2001-2005. All rights reserved.


C:\Users\me\Desktop>hello.exe
C#へようこそ

C:\Users\me\Desktop>

C:\Users\me\Desktop>C:\Windows\Microsoft.NET\Framework\v2.0.50727\csc.exe hello.cs

Microsoft(R) Visual C# 2005 Compiler version 8.00.50727.9157

for Microsoft(R) Windows(R) 2005 Framework version 2.0.50727

C:\Users\me\Desktop>hello.exe

C#へようこそ

C:\Users\me\Desktop>

Python – 図形を含むアニメーション

2023-06-30 / tau / コメントする

ArtistAnimationの場合

ArtistAnimationにグラフを追加するには、たとえばplotメソッドの戻り値をそのままリストに追加していけばよい。

artists = []
fig, ax = plt.subplots()
frame_count = 20
for i in range(frame_count):
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    y = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)
    artist = ax.plot(x, y, color='blue')
    artists.append(artist)
anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)
plt.show()

artists = []

fig, ax = plt.subplots()

frame_count = 20

for i in range(frame_count):

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

y = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)

artist = ax.plot(x, y, color='blue')

artists.append(artist)

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

plt.show()

ところが、matplotlib.patchesの図形の場合に同じようにすると、アニメーションにならず全フレームの図形が重ね書きされてしまう。

for i in range(frame_count):
    circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)
    artist_patch = ax.add_artist(circle)
    artists.append(artist_patch)
anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)
plt.show()

for i in range(frame_count):

circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)

artist_patch = ax.add_artist(circle)

artists.append(artist_patch)

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

plt.show()

これを解決するには、appendの際に[]で囲んでリスト化する必要がある。

for i in range(frame_count):
    circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)
    artist_patch = ax.add_artist(circle)
    artists.append([artist_patch])
anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)
plt.show()

for i in range(frame_count):

circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)

artist_patch = ax.add_artist(circle)

artists.append([artist_patch])

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

plt.show()

以下は円の図形のアニメーションのコード例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patch
from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト
artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlim(0, 20)
ax.set_ylim(-1, 1)

# 1サイクルの動画のフレーム数
frame_count = 20
# 表示する各フレームの生成・保存
for i in range(frame_count):
    # 図形の生成
    circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)
    # artist要素の取得
    artist_patch = ax.add_artist(circle)
    # フレームリストへの追加
    # 明示的にリスト化しないと要素追加となり、一括で描画されてしまう
    artists.append([artist_patch])

# フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成
anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

# 表示
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as patch

from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト

artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_aspect('equal')

ax.set_xlim(0, 20)

ax.set_ylim(-1, 1)

# 1サイクルの動画のフレーム数

frame_count = 20

# 表示する各フレームの生成・保存

for i in range(frame_count):

# 図形の生成

circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)

# artist要素の取得

artist_patch = ax.add_artist(circle)

# フレームリストへの追加

# 明示的にリスト化しないと要素追加となり、一括で描画されてしまう

artists.append([artist_patch])

# フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

# 表示

plt.show()

実行結果は以下の通り。

グラフと図形の重ね合わせ

グラフと図形を重ね合わせるときも、patchesの図形を明示的にリストとしてappendする必要がある。

for i in range(frame_count):
    artist_graph = ax.plot([0, i], [0, 0], color='blue')
    circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)
    artist_patch = ax.add_artist(circle)
    artists.append(artist_graph + [artist_patch])

for i in range(frame_count):

artist_graph = ax.plot([0, i], [0, 0], color='blue')

circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)

artist_patch = ax.add_artist(circle)

artists.append(artist_graph + [artist_patch])

以下は、plotによる線とpatches.Circleによる円を重ねて描く例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patch
from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト
artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.set_xlim(0, 20)
ax.set_ylim(-1, 1)

# 1サイクルの動画のフレーム数
frame_count = 20
# 表示する各フレームの生成・保存
for i in range(frame_count):
    # グラフのartist取得
    artist_graph = ax.plot([0, i], [0, 0], color='blue')
    # 図形の生成
    circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)
    # artist要素の取得
    artist_patch = ax.add_artist(circle)
    # フレームリストへの追加
    # 図形は明示的にリスト化しないと要素追加となり、一括で描画されてしまう
    artists.append(artist_graph + [artist_patch])

# フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成
anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

# 表示
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as patch

from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト

artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得

fig, ax = plt.subplots()

ax.set_aspect('equal')

ax.set_xlim(0, 20)

ax.set_ylim(-1, 1)

# 1サイクルの動画のフレーム数

frame_count = 20

# 表示する各フレームの生成・保存

for i in range(frame_count):

# グラフのartist取得

artist_graph = ax.plot([0, i], [0, 0], color='blue')

# 図形の生成

circle = patch.Circle(xy=(i, 0), radius=1.0)

# artist要素の取得

artist_patch = ax.add_artist(circle)

# フレームリストへの追加

# 図形は明示的にリスト化しないと要素追加となり、一括で描画されてしまう

artists.append(artist_graph + [artist_patch])

# フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

# 表示

plt.show()

実行結果は以下の通り。

FuncAnimationの場合

FuncAnimationの場合は描画関数中でグラフを描くだけで、ArtistAnimationのようなコレクションを用いない。

この場合はArtistAnimationより簡明で、グラフはAxesオブジェクトなどに描画、図形はadd_artistメソッドで追加するだけ。

def draw_frame(frame):
    plt.cla()
    ax.set_aspect('equal')
    ax.set_xlim(0, 20)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    ax.plot([0, frame], [0, 0], color='blue')
    circle = patch.Circle(xy=(frame, 0), radius=1.0)
    ax.add_artist(circle)
anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

def draw_frame(frame):

plt.cla()

ax.set_aspect('equal')

ax.set_xlim(0, 20)

ax.set_ylim(-1, 1)

ax.plot([0, frame], [0, 0], color='blue')

circle = patch.Circle(xy=(frame, 0), radius=1.0)

ax.add_artist(circle)

anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

以下はArtistAnimationと同じく、plotによる線とpatches.Circleによる円を重ね牡蠣する例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patch
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト
artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得
fig, ax = plt.subplots()

def draw_frame(frame):
    # FuncAnimationの場合はフレームごとに内容をクリア
    plt.cla()
    # Axesに対する設定もクリアされるので、毎回設定が必要
    ax.set_aspect('equal')
    ax.set_xlim(0, 20)
    ax.set_ylim(-1, 1)
    # グラフの描画
    ax.plot([0, frame], [0, 0], color='blue')
    # 図形の生成
    circle = patch.Circle(xy=(frame, 0), radius=1.0)
    # 図形の追加
    ax.add_artist(circle)

# 描画関数を渡してFuncAnimationインスタンスを生成
anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

# 表示
plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as patch

from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト

artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得

fig, ax = plt.subplots()

def draw_frame(frame):

# FuncAnimationの場合はフレームごとに内容をクリア

plt.cla()

# Axesに対する設定もクリアされるので、毎回設定が必要

ax.set_aspect('equal')

ax.set_xlim(0, 20)

ax.set_ylim(-1, 1)

# グラフの描画

ax.plot([0, frame], [0, 0], color='blue')

# 図形の生成

circle = patch.Circle(xy=(frame, 0), radius=1.0)

# 図形の追加

ax.add_artist(circle)

# 描画関数を渡してFuncAnimationインスタンスを生成

anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

# 表示

plt.show()

Python – FuncAnimationによる動画表示

2023-06-28 / tau / コメントする

概要

Pythonのmatplotlibにはanimationパッケージがあり、ArtistAnimationとFuncAnimationの2つのクラスが準備されている。

ArtistAnimationは、予め動画に表示する各フレームを生成しておいて、これらを動画として表示する
FuncAnimationは、全結果を保存せず、フレームごとに描画を実行する関数を実行して、動画して表示する

ここでは、FuncAnimationによる動画の表示方法を整理する(ArtistAnimationについてはこちら)。

1つのグラフの表示

流れ

animationパッケージ又はArtistAnimationクラスをインポート
グラフを描画する関数を定義
FuncAnimationクラスのコンストラクターに描画関数を渡してインスタンスを生成
表示

処理ステップ

インポート

パッケージをインポートする

from matplotlib.animation import FuncAnimation
# この場合はFuncAnimation(...)と直接コンストラクターを呼ぶ

1 2	from matplotlib.animation import FuncAnimation # この場合はFuncAnimation(...)と直接コンストラクターを呼ぶ

または

import matplotlib.animation as animation
# この場合はanimation.FuncAnimation(...)のようにコンストラクターを呼ぶ

1 2	import matplotlib.animation as animation # この場合はanimation.FuncAnimation(...)のようにコンストラクターを呼ぶ

フレームリストの準備

動画の各フレームを保存するリストを準備する。animationパッケージでは、個々のグラフフレームをartistと表現している。

artists = []

1	artists = []

FigureとAxesオブジェクトを準備

フレームを描画するオブジェクトを準備しておく

fig, ax = plt.subplots()

1	fig, ax = plt.subplots()

1フレームを描画する関数を定義

4周期分の正弦関数を描画する関数を定義している。

def draw_frame(frame):
    plt.cla()
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    y = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)
    ax.plot(x, y, color='blue')

def draw_frame(frame):

plt.cla()

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

y = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)

ax.plot(x, y, color='blue')

ここではループごとにxを計算しているが、今回は全フレーム共通なので、ループの外で準備してもよい
plot命令のcolor指定をしないと、描画するごとに違うグラフとして色を変えて描画されてしまう

アニメーション設定して表示させる

FuncAnimationクラスのコンストラクターに必要な引数を与えてインスタンスを生成し、表示させる。intervalはフレーム間の待機時間で、ミリ秒で与える。

arim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

plt.show()

arim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

plt.show()

GIF画像として保存する

結果をGIF画像として保存するには、plt.show()を実行せず、以下のようにimagemagicでファイルとして書き出す。

frames=20でフレーム数を設定しているが、これがないとGIF保存のときにファイル容量が肥大化してしまう。それでも容量は800KB程度になり、ArtistAnimationのときの150KB程度よりも大きい。

anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

plt.show()

anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

plt.show()

実行結果

以下のような動画が表示される。

コード

全体の実行コードは以下のとおり。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト
frame_count = 20

# FigureとAxesインスタンスを取得
fig, ax = plt.subplots()

# 表示する各フレームを生成する関数
def draw_frame(frame):
    plt.cla()
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    y = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)
    ax.plot(x, y, color='blue')

# 描画関数を渡してFuncAnimationインスタンスを生成
anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

# 表示
plt.show()
#anim.save("simple.gif", writer="imagemagick")

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト

frame_count = 20

# FigureとAxesインスタンスを取得

fig, ax = plt.subplots()

# 表示する各フレームを生成する関数

def draw_frame(frame):

plt.cla()

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

y = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)

ax.plot(x, y, color='blue')

# 描画関数を渡してFuncAnimationインスタンスを生成

anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

# 表示

plt.show()

#anim.save("simple.gif", writer="imagemagick")

複数のグラフの表示

流れ

全体の流れは単一のグラフの場合と同じ。リスト保存時に複数グラフを加算して重ね合わせるところだけが異なる。

animationパッケージ又はArtistAnimationクラスをインポート
グラフを描画する関数を定義し、複数のグラフをプロット
FuncAnimationクラスのコンストラクターに描画関数を渡してインスタンスを生成
表示

処理ステップ

以下の描画関数が単一グラフの場合と異なる。関数の中で、異なる2つのグラフを描画している

def draw_frame(frame):
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    plt.cla()
    y1 = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)
    y2 = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi + np.pi / 2)
    ax.plot(x, y1, color='blue')
    ax.plot(x, y2, color='green')

def draw_frame(frame):

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

plt.cla()

y1 = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)

y2 = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi + np.pi / 2)

ax.plot(x, y1, color='blue')

ax.plot(x, y2, color='green')

実行結果

以下のように、2つのグラフが同時に表示される。

コード

全体の実行コードは以下のとおり。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト
frame_count = 20

# FigureとAxesインスタンスを取得
fig, ax = plt.subplots()

# 表示する各フレームを生成する関数
def draw_frame(frame):
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    plt.cla()
    y1 = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)
    y2 = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi + np.pi / 2)
    ax.plot(x, y1, color='blue')
    ax.plot(x, y2, color='green')

# 描画関数を渡してFuncAnimationインスタンスを生成
anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

# 表示
plt.show()
#anim.save("multi.gif", writer="imagemagick")

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.animation import FuncAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト

frame_count = 20

# FigureとAxesインスタンスを取得

fig, ax = plt.subplots()

# 表示する各フレームを生成する関数

def draw_frame(frame):

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

plt.cla()

y1 = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)

y2 = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi + np.pi / 2)

ax.plot(x, y1, color='blue')

ax.plot(x, y2, color='green')

# 描画関数を渡してFuncAnimationインスタンスを生成

anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, interval=100, frames=20)

# 表示

plt.show()

#anim.save("multi.gif", writer="imagemagick")

描画関数に引数を渡す

描画関数に独自の引数を渡すことができる。

たとえば最初の「1つのグラフの表示」で、frame_countと表示する最大時刻max_xを引数とする場合、まず描画関数でこれらを引数として宣言し、関数内でこれを使った処理を書く。

def draw_frame(frame, max_x, frame_count):
    plt.cla()
    x = np.linspace(0, max_x)
    y = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)
    ax.plot(x, y, color='blue')

def draw_frame(frame, max_x, frame_count):

plt.cla()

x = np.linspace(0, max_x)

y = np.sin(x - frame / frame_count * 2 * np.pi)

ax.plot(x, y, color='blue')

FuncAnimationインスタンス生成時に、fargsで独自宣言した引数の値をタプルで与える。

anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, fargs=(4 * np.pi, 20), interval=100, frames=20)

1	anim = FuncAnimation(fig, draw_frame, fargs=(4 * np.pi, 20), interval=100, frames=20)

Python – ArtistAnimationによる動画表示

2023-06-28 / tau / コメントする

概要

Pythonのmatplotlibにはanimationパッケージがあり、ArtistAnimationとFuncAnimationの2つのクラスが準備されている。

ArtistAnimationは、予め動画に表示する各フレームを生成しておいて、これらを動画として表示する
FuncAnimationは、全結果を保存せず、フレームごとに描画を実行する関数を実行して、動画して表示する

ここでは、ArtistAnimationによる動画の表示方法を整理する(FuncAnimationについてはこちら)。

1つのグラフの表示

流れ

animationパッケージ又はArtistAnimationクラスをインポート
フレームの数だけグラフを描画してリストに保存
フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成
表示

処理ステップ

インポート

パッケージをインポートする

from matplotlib.animation import ArtistAnimation
# この場合はArtistAnimation(...)と直接コンストラクターを呼ぶ

1 2	from matplotlib.animation import ArtistAnimation # この場合はArtistAnimation(...)と直接コンストラクターを呼ぶ

または

import matplotlib.animation as animation
# この場合はanimation.ArtistAnimation(...)のようにコンストラクターを呼ぶ

1 2	import matplotlib.animation as animation # この場合はanimation.ArtistAnimation(...)のようにコンストラクターを呼ぶ

フレームリストの準備

動画の各フレームを保存するリストを準備する。animationパッケージでは、個々のグラフフレームをartistと表現している。

artists = []

1	artists = []

FigureとAxesオブジェクトを準備

フレームを描画するオブジェクトを準備しておく

fig, ax = plt.subplots()

1	fig, ax = plt.subplots()

フレーム数を指定して各フレームを保存する

以下ではフレーム数を20として、20回分のグラフを少しずつずらして描画して保存している。

frame_count = 20
for i in range(frame_count):
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    y = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)
    artist = ax.plot(x, y, color='blue')
    artists.append(artist)

frame_count = 20

for i in range(frame_count):

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

y = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)

artist = ax.plot(x, y, color='blue')

artists.append(artist)

ここではグラフを正弦波として、1周期分を20分割して表示させている。

ここではループごとにxを計算しているが、今回は全フレーム共通なので、ループの外で準備してもよい
plot命令のcolor指定をしないと、描画するごとに違うグラフとして色を変えて描画されてしまう
描画結果はオブジェクトとして、先に準備したartistコレクションに追加している

アニメーション設定して表示させる

ArtistAnimationクラスのコンストラクターに必要な引数を与えてインスタンスを生成し、表示させる。intervalはフレーム間の待機時間で、ミリ秒で与える。

arim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

plt.show()

arim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

plt.show()

GIF画像として保存する

結果をGIF画像として保存するには、plt.show()を実行せず、以下のようにimagemagicでファイルとして書き出す。

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

anim.save("test.gif", writer="imagemagick")

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

anim.save("test.gif", writer="imagemagick")

実行結果

以下のような動画が表示される。

コード

全体の実行コードは以下のとおり。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト
artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得
fig, ax = plt.subplots()

# 1サイクルの動画のフレーム数
frame_count = 20
# 表示する各フレームの生成・保存
for i in range(frame_count):
    # グラフの描画
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    y = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)
    # グラフの保存
    artist = ax.plot(x, y, color='blue')
    # フレームリストへの追加
    artists.append(artist)

# フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成
anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

# 表示
plt.show()
#anim.save("simple.gif", writer="imagemagick")

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト

artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得

fig, ax = plt.subplots()

# 1サイクルの動画のフレーム数

frame_count = 20

# 表示する各フレームの生成・保存

for i in range(frame_count):

# グラフの描画

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

y = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)

# グラフの保存

artist = ax.plot(x, y, color='blue')

# フレームリストへの追加

artists.append(artist)

# フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

# 表示

plt.show()

#anim.save("simple.gif", writer="imagemagick")

複数のグラフの表示

流れ

全体の流れは単一のグラフの場合と同じ。リスト保存時に複数グラフを加算して重ね合わせるところだけが異なる。

animationパッケージ又はArtistAnimationクラスをインポート
フレームの数だけグラフを描画して、重ね合わせてリストに保存
フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成
表示

処理ステップ

以下の部分だけが単一グラフの場合と異なる。2つのグラフを描画し、そのオブジェクトを加算して1フレームとした上でartistsに追加している

for i in range(frame_count):
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    y1 = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)
    y2 = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i + np.pi / 2)
    artist1 = ax.plot(x, y1, color='blue')
    artist2 = ax.plot(x, y2, color='green')
    artists.append(artist1 + artist2)

for i in range(frame_count):

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

y1 = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)

y2 = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i + np.pi / 2)

artist1 = ax.plot(x, y1, color='blue')

artist2 = ax.plot(x, y2, color='green')

artists.append(artist1 + artist2)

実行結果

以下のように、2つのグラフが同時に表示される。

コード

全体の実行コードは以下のとおり。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト
artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得
fig, ax = plt.subplots()

# 1サイクルの動画のフレーム数
frame_count = 20
# 表示する各フレームの生成・保存
for i in range(frame_count):
    # グラフの描画
    x = np.linspace(0, 4 * np.pi)
    y1 = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)
    y2 = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i + np.pi / 2)
    # グラフの保存
    artist1 = ax.plot(x, y1, color='blue')
    artist2 = ax.plot(x, y2, color='green')
    # フレームリストへの追加
    artists.append(artist1 + artist2)

# フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成
anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

# 表示
plt.show()
#anim.save("multi.gif", writer="imagemagick")

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.animation import ArtistAnimation

# 各フレームを保存するフレームリスト

artists = []

# FigureとAxesインスタンスを取得

fig, ax = plt.subplots()

# 1サイクルの動画のフレーム数

frame_count = 20

# 表示する各フレームの生成・保存

for i in range(frame_count):

# グラフの描画

x = np.linspace(0, 4 * np.pi)

y1 = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i)

y2 = np.sin(x - 2 * np.pi / frame_count * i + np.pi / 2)

# グラフの保存

artist1 = ax.plot(x, y1, color='blue')

artist2 = ax.plot(x, y2, color='green')

# フレームリストへの追加

artists.append(artist1 + artist2)

# フレームリストを渡してArtistAnimationインスタンスを生成

anim = ArtistAnimation(fig, artists, interval=100)

# 表示

plt.show()

#anim.save("multi.gif", writer="imagemagick")

図形を含むアニメーション

matplotlib.patchesによる図形を含んでアニメーション表示するには、少し工夫がいる。その方法はこちら。

PythonCGI – 基本

2023-03-30 / tau / コメントする

概要

PythonのコードでCGI(Common Gateway Interface)によってHTMLをする方法の基本。

基本の枠組み

コード例

例えば以下の内容をindex.pyとして準備。

SheBangでPythonの場所を指定
Content-Typeを出力して1行空ける
出力内容を記述

#!/usr/bin/python3.6

print('Content-Type: text/html')
print('')
print('Python CGI Test')

#!/usr/bin/python3.6

print('Content-Type: text/html')

print('')

print('Python CGI Test')

HTTPのヘッダーで最低限Content-Typeを出力し、ボディーとの間に空行が1行必要。これがないと、500エラーとなり、ログには以下の様に記録される。

[cgi:error] [pid 30090] [client 192.168.33.1:65449] malformed header from script 'index.py': Bad header: Python CGI Test

1	[cgi:error] [pid 30090] [client 192.168.33.1:65449] malformed header from script 'index.py': Bad header: Python CGI Test

コードのモード確認

ファイルがrootの実行権限を持っていること。実行権限がない場合はchmod 755かchmod +xで設定する。

コードの配置

cgi実行用のディレクトリーにファイルを配置。Apacheの場合例えば/var/www/cgi-binなど。

ブラウザ表示

URLで[ホスト]/cgi-bin/index.pyを指定すると、ブラウザーにPython CGI Testと表示される。

HTML出力例

ASCII出力

基本の枠組みの出力に、以下の様にタグを加えると要素として表示される。

#!/usr/bin/python3.6

print('Content-Type: text/html')
print('')
print('<h1>Python CGI Test</h1>')
print('<p>Python CGI Test</p>')

#!/usr/bin/python3.6

print('Content-Type: text/html')

print('')

print('<h1>Python CGI Test</h1>')

print('<p>Python CGI Test</p>')

UTF-8出力

上のコードの一部を日本語にしてみる。

#!/usr/bin/python3.6

print('Content-Type: text/html')
print('')
print('<h1>Python CGI test</h1>')
print('<p>Python CGI テスト</p>')

#!/usr/bin/python3.6

print('Content-Type: text/html')

print('')

print('<h1>Python CGI test</h1>')

print('<p>Python CGI テスト</p>')

ところがこれをブラウザーで確認すると、h1要素は表示されるがp要素が全く表示されない。ソースを確認してもh1要素の行が表示されるだけ（このコードをコンソールで実行すると、h1要素の行もp要素の行も表示される）。

これを解決するには、ソースコードでio.TextIOWrapperを実行するとよいらしい。

#!/usr/bin/python3.6

import sys, io

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

print('Content-Type: text/html')
print('')
print('<h1>Python CGI test</h1>')
print('<p>Python CGI テスト</p>')

#!/usr/bin/python3.6

import sys, io

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

print('Content-Type: text/html')

print('')

print('<h1>Python CGI test</h1>')

print('<p>Python CGI テスト</p>')

上記の2行を追加すると、無事日本語まで表示された。

HTML出力

コンテンツを以下の様にHTMLの構造にして出力する。title要素も機能して、タブの表示が変更された。

#!/usr/bin/python3.6

import sys, io

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

html = '''
<html>
    <head>
        <title>Python CGI</title>
    </head>
    <body>
        <h1>Python CGI test</h1>
        <p>Python CGI HTMLテスト</p>
    </body>
</html>
'''

print('Content-Type: text/html')
print('')
print(html)

#!/usr/bin/python3.6

import sys, io

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

html = '''

<html>

<head>

<title>Python CGI</title>

</head>

<body>

<h1>Python CGI test</h1>

<p>Python CGI HTMLテスト</p>

</body>

</html>

'''

print('Content-Type: text/html')

print('')

print(html)

ループの利用例

以下のコードでは、見栄えは良くないがforループでli要素を生成している。

#!/usr/bin/python3.6

import sys, io

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

html_head = '''
<head>
    <title>Python CGI</title>
</head>
'''

html_body = '''
<h1>Python CGI test</h1>
<p>Python CGI HTMLテスト</p>
'''

print('Content-Type: text/html')
print('')
print('<html>')
print(html_head)
print('<body>')
print(html_body)
print('<ol>')
for i in range(5):
    print('<li>{}番目のli要素</li>'.format(i + 1))
print('</ol>')
print('</body')
print('</html>')

#!/usr/bin/python3.6

import sys, io

sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

html_head = '''

<head>

<title>Python CGI</title>

</head>

'''

html_body = '''

<h1>Python CGI test</h1>

<p>Python CGI HTMLテスト</p>

'''

print('Content-Type: text/html')

print('')

print('<html>')

print(html_head)

print('<body>')

print(html_body)

print('<ol>')

for i in range(5):

print('<li>{}番目のli要素</li>'.format(i + 1))

print('</ol>')

print('</body')

print('</html>')

出力に以下が加わる。

1番目のli要素
2番目のli要素
3番目のli要素
4番目のli要素
5番目のli要素

Apacheの設定

今回は/etc/httpd/conf/httpd.confのデフォルトのままでcgi-scriptの設定を加えていないが、そのままで適切に実行された。

2次元リストの結合

2023-01-28 / tau / コメントする

概要

2次元リスト同士の結合について整理。

縦方向の結合
- appendはループが必要
- extendは破壊的に結合
- ＋演算子は非破壊的に結合
横方向の結合
- extendでループが必要
- ＋演算子はループの方法に注意

縦方向の結合

appendは要注意

1次元のリストの場合と同じく、appendは引数全体を要素として追加してしまう。

a = [
    [1, 2],
    [3, 4]
]

b = [
    [5, 6],
    [7, 8]
]

a.append(b)

print(a)
print(b)

# [[1, 2], [3, 4], [[5, 6], [7, 8]]]
# [[5, 6], [7, 8]]

a = [

[1, 2],

[3, 4]

]

b = [

[5, 6],

[7, 8]

]

a.append(b)

print(a)

print(b)

# [[1, 2], [3, 4], [[5, 6], [7, 8]]]

# [[5, 6], [7, 8]]

追加されるリストの各行を取り出して追加すれば可能。ただし破壊的。

for r in b:
    a.append(r)

print(a)
print(b)

# [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
# [[5, 6], [7, 8]]

for r in b:

a.append(r)

print(a)

print(b)

# [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

# [[5, 6], [7, 8]]

extendはok（破壊的）

extendは引数のリストの内容をそのまま追加してくれる。ただし破壊的。

a = [
    [1, 2],
    [3, 4]
]

b = [
    [5, 6],
    [7, 8]
]

a.extend(b)

print(a)
print(b)

# [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
# [[5, 6], [7, 8]]

a = [

[1, 2],

[3, 4]

]

b = [

[5, 6],

[7, 8]

]

a.extend(b)

print(a)

print(b)

# [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

# [[5, 6], [7, 8]]

＋演算子もok（非破壊的）

＋演算子もextendと同じ挙動だが非破壊的。

a = [
    [1, 2],
    [3, 4]
]

b = [
    [5, 6],
    [7, 8]
]

c = a + b

print(a)
print(b)
print(c)

# [[1, 2], [3, 4]]
# [[5, 6], [7, 8]]
# [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

a = [

[1, 2],

[3, 4]

]

b = [

[5, 6],

[7, 8]

]

c = a + b

print(a)

print(b)

print(c)

# [[1, 2], [3, 4]]

# [[5, 6], [7, 8]]

# [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]

横方向の結合

extendで一手間必要

extendで各要素に追加する場合、各要素をループで取出して追加する必要がある。

a = [
    [1, 2],
    [3, 4]
]

b = [
    [5, 6],
    [7, 8]
]

for i in range(len(a)):
    a[i].extend(b[i])

print(a)
print(b)

# [[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]
# [[5, 6], [7, 8]]

a = [

[1, 2],

[3, 4]

]

b = [

[5, 6],

[7, 8]

]

for i in range(len(a)):

a[i].extend(b[i])

print(a)

print(b)

# [[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]

# [[5, 6], [7, 8]]

カウンターではなく要素を直接取り出してもok。

for ra, rb in zip(a, b):
    ra.extend(rb)

print(a)
print(b)

# [[1, 2], [3, 4]]
# [[5, 6], [7, 8]]

for ra, rb in zip(a, b):

ra.extend(rb)

print(a)

print(b)

# [[1, 2], [3, 4]]

# [[5, 6], [7, 8]]

＋演算子は要注意

＋演算子で結合する場合は、結果のリストを準備しておく必要がある。このとき、結合するリストと同じ要素数（行数）の空のリストを要素に持つリストを準備しておく必要がある。

また、ループはカウンターを使って添字でリスト要素を指定しなければならない。

a = [
    [1, 2],
    [3, 4]
]

b = [
    [5, 6],
    [7, 8]
]

c = [[]] * 2

for i in range(len(a)):
    c[i] = a[i] + b[i]

print(a)
print(b)
print(c)

# [[1, 2], [3, 4]]
# [[5, 6], [7, 8]]
# [[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]

a = [

[1, 2],

[3, 4]

]

b = [

[5, 6],

[7, 8]

]

c = [[]] * 2

for i in range(len(a)):

c[i] = a[i] + b[i]

print(a)

print(b)

print(c)

# [[1, 2], [3, 4]]

# [[5, 6], [7, 8]]

# [[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]

要素を直接取り出して演算した場合、変数が新たに作成されるがその結果は元のリストには反映されないので注意。

c = [[]] * 2

for ra, rb, rc in zip(a, b, c):
    rc = ra + rb

print(a)
print(b)
print(c)

# [[1, 2], [3, 4]]
# [[5, 6], [7, 8]]
# [[], []]

c = [[]] * 2

for ra, rb, rc in zip(a, b, c):

rc = ra + rb

print(a)

print(b)

print(c)

# [[1, 2], [3, 4]]

# [[5, 6], [7, 8]]

# [[], []]

リストの追加・結合

2023-01-28 / tau / コメントする

概要

リストに対する要素の追加、リストの結合について整理。

リストへの1つの要素の追加
- appendが簡明、ただし破壊的
- extendも使えるがリストとして追加、破壊的
- ＋演算子もリストとして追加、非破壊的
リスト同士の結合
- appendは使えない
- extendは破壊的にリストを追加
- ＋演算子は非破壊的にリストを追加

リストへの要素の追加

appendは破壊的

appendで1つの要素をリストに追加できる。appendは破壊的で元のリストを改変する。戻り値はNone。

x = a.append(4)

print(a)
print(x)

# [1, 2, 3, 4]
# None

x = a.append(4)

print(a)

print(x)

# [1, 2, 3, 4]

# None

appendは1つの引数しか持てない（append(4, 5)とはできない）。

extendはリストを追加（破壊的）

extendでも要素を追加できるが、要素そのものではなく、追加したい要素を含むリストとして追加する。extendは破壊的で元のリストを改変する。戻り値はNone。

a = [1, 2, 3]

x = a.extend([4])

print(a)
print(x)

# [1, 2, 3, 4]
# None

a = [1, 2, 3]

x = a.extend([4])

print(a)

print(x)

# [1, 2, 3, 4]

# None

＋演算子もリストの演算（非破壊的）

＋演算子もextendと同じくリストを追加する。extendと違って非破壊的で、元のリストは改変されず、結果は戻り値で返される。

a = [1, 2, 3]

x = a + [4]

print(a)
print(x)

# [1, 2, 3]
# [1, 2, 3, 4]

a = [1, 2, 3]

x = a + [4]

print(a)

print(x)

# [1, 2, 3]

# [1, 2, 3, 4]

リストの結合

appendは使えない

appendは引数をリストの要素として追加するので、リストを引数に与えるとそのリストが要素として追加されてしまう。

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

c = a.append(b)

print(a)
print(b)
print(c)

# [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
# [4, 5, 6]
# None

a = [1, 2, 3]

b = [4, 5, 6]

c = a.append(b)

print(a)

print(b)

print(c)

# [1, 2, 3, [4, 5, 6]]

# [4, 5, 6]

# None

extendはOk（破壊的）

extendは引数に与えたリストで元のリストを拡張する。ただし破壊的で元のリストが改変される。

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

c = a.extend(b)

print(a)
print(b)
print(c)

# [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# [4, 5, 6]
# None

a = [1, 2, 3]

b = [4, 5, 6]

c = a.extend(b)

print(a)

print(b)

print(c)

# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# [4, 5, 6]

# None

＋演算子もOk（非破壊的）

＋演算子もextendと同じくリストを拡張するが非破壊的。拡張と言うよりも、くっつける／追加するというイメージ。

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]

c = a + b

print(a)
print(b)
print(c)

# [1, 2, 3]
# [4, 5, 6]
# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

a = [1, 2, 3]

b = [4, 5, 6]

c = a + b

print(a)

print(b)

print(c)

# [1, 2, 3]

# [4, 5, 6]

# [1, 2, 3, 4, 5, 6]

JS/ES – Promise

2022-12-30 / tau / コメントする

非同期実行の簡単な例

以下の例では2つのブロックが非同期に実行され、コードが書かれた順番ではなく実行時間の短い順に出力される。

setTimeout(() => {
  console.log('Long execution');
}, 300);

setTimeout(() => {
  console.log('Short execution');
}, 100);

// 100ms execution
// 300ms execution

setTimeout(() => {

console.log('Long execution');

}, 300);

setTimeout(() => {

console.log('Short execution');

}, 100);

// 100ms execution

// 300ms execution

Promiseによる実行順序の保証

基本形

Promiseオブジェクト.then()

この基本形では、以下の手順で処理間を同期させる。

Promiseオブジェクト生成
- 生成時の引数で渡す無名関数に先行処理を記述
- 無名関数の引数で処理終了を発行する関数(resolve)を受け取り
- 先行処理終了のところでresolve関数を実行
Promiseオブジェクトのthenメソッドを記述
- thenメソッドの引数で渡す無名処理に後続処理を記述
- この後続処理は、先行処理のresolve関数が実行された後に実行される

p = new Promise(resolve => {
  先行処理
　resolve();
});

p.then(() => {
  後続処理
});

p = new Promise(resolve => {

先行処理

　resolve();

});

p.then(() => {

後続処理

});

処理完了のための関数名は任意だが、staticメソッドと同じ関数名のresolveが使われる。

以下の例では、Promise・・・・・・・・・・・・・無名関数の引数をresolveとして受け取り、resolve関数を300ms待機後の表示の後に実行している。

そしてその実行後に100ms待機の処理が実行される。

let p = new Promise(resolve => {
  setTimeout(() => {
    console.log('300ms execution');
    resolve();
  }, 300);
});

p.then(() => {
  setTimeout(() => {
    console.log('100ms execution');
  }, 100);
});

// 300ms execution
// 100ms execution

let p = new Promise(resolve => {

setTimeout(() => {

console.log('300ms execution');

resolve();

}, 300);

});

p.then(() => {

setTimeout(() => {

console.log('100ms execution');

}, 100);

});

// 300ms execution

// 100ms execution

Promiseオブジェクトのthenメソッドには引数に無名関数を指定する。Promiseオブジェクトで設定したresolveメソッドが実行された後に引数の無名関数が実行される。

以下の例では、上のPromiseオブジェクトで設定した300ms待機後の表示の後に、thenメソッドで設定した100ms待機・表示が実行される。

// Promise.thenメソッドの無名関数に待機後処理を記述
promise.then(() => {
  setTimeout(() => {
    console.log('100ms execution');
  }, 100);
});

// 300ms execution
// 100ms execution

// Promise.thenメソッドの無名関数に待機後処理を記述

promise.then(() => {

setTimeout(() => {

console.log('100ms execution');

}, 100);

});

// 300ms execution

// 100ms execution

new Promise～then

生成したPromiseオブジェクトから直接thenメソッドを実行してもよい。

new Promise(resolve => {
  setTimeout(() => {
    console.log('300ms execution');
    resolve();
  }, 300);
}).then(() => {
  setTimeout(() => {
    console.log('100ms execution');
  }, 100);
});

// 300ms execution
// 100ms execution

new Promise(resolve => {

setTimeout(() => {

console.log('300ms execution');

resolve();

}, 300);

}).then(() => {

setTimeout(() => {

console.log('100ms execution');

}, 100);

});

// 300ms execution

// 100ms execution

Promiseオブジェクトを返す

優先実行させたい処理をPromiseオブジェクトとして、そのインスタンスを関数の戻り値とする書き方。関数にthenメソッドが適用できる。

// 関数の戻り値をPromiseとする例
function doFirst() {
  // 優先実行させたい関数をPromiseでラップ
  p = new Promise(resolve => {
    setTimeout(() => {
      console.log('300ms execution');
      resolve();
    }, 300);
  });
  // Promiseオブジェクトを返す
  return p;
}

// 戻り値のPromiseオブジェクトに対してthenを実行
doFirst().then(() => {
  setTimeout(() => {
    console.log('100ms executiohn');
  }, 100);
});

// 300ms execution
// 100ms executiohn

// 関数の戻り値をPromiseとする例

function doFirst() {

// 優先実行させたい関数をPromiseでラップ

p = new Promise(resolve => {

setTimeout(() => {

console.log('300ms execution');

resolve();

}, 300);

});

// Promiseオブジェクトを返す

return p;

}

// 戻り値のPromiseオブジェクトに対してthenを実行

doFirst().then(() => {

setTimeout(() => {

console.log('100ms executiohn');

}, 100);

});

// 300ms execution

// 100ms executiohn

resolveで値を渡す

resolve関数に引数を渡し、これをthenメソッドで受け取ることができる。

// resolve実行時に引数を渡す例
const promise = new Promise(resolve => {
  setTimeout(() => {
    console.log('300ms execution');
    // resolve実行時に引数を渡す
    resolve('Resolved!');
  }, 300);
});

// thenの無名関数の引数で3resolveに渡された引数を受け取る
promise.then(parameter => {
  // 受け取った引数を利用
  console.log(parameter);
  setTimeout(() => {
    console.log('100ms execution');
  }, 100);
});

// 300ms execution
// Resolved!
// 100ms execution

// resolve実行時に引数を渡す例

const promise = new Promise(resolve => {

setTimeout(() => {

console.log('300ms execution');

// resolve実行時に引数を渡す

resolve('Resolved!');

}, 300);

});

// thenの無名関数の引数で3resolveに渡された引数を受け取る

promise.then(parameter => {

// 受け取った引数を利用

console.log(parameter);

setTimeout(() => {

console.log('100ms execution');

}, 100);

});

// 300ms execution

// Resolved!

// 100ms execution

thenのチェイン

thenメソッドを連ねてシリアルに実行させる書き方。後続を持つthenメソッドの戻り値をPromiseオブジェクトとするのがミソ。

new Promise(resolve => {
  setTimeout(() => {
    console.log('300ms execution');
    resolve('Promise executed');
  }, 300);
// 1つ目のthen
}).then(() => {
  // thenメソッドでPromiseオブジェクトを返す
  return new Promise(resolve => {
    setTimeout(() => {
      console.log('200ms execution');
      resolve('First then method executed');
    }, 200);
  });
}).then(() => {
  // 最後のthenではPromise~resolveは不要
  setTimeout(() => {
    console.log('100ms execution');
  }, 100);
});

new Promise(resolve => {

setTimeout(() => {

console.log('300ms execution');

resolve('Promise executed');

}, 300);

// 1つ目のthen

}).then(() => {

// thenメソッドでPromiseオブジェクトを返す

return new Promise(resolve => {

setTimeout(() => {

console.log('200ms execution');

resolve('First then method executed');

}, 200);

});

}).then(() => {

// 最後のthenではPromise~resolveは不要

setTimeout(() => {

console.log('100ms execution');

}, 100);

});

reject

Promiseの処理で何らかの問題が生じた場合にrejectすることができる。この場合、resolveが実行されないのでthenは処理されず、直近のcatchが呼ばれる。

以下の例ではPromiseオブジェクトで300msのブロックの最後でrejectが実行され、thenメソッドは実行されずにcatchメソッドが実行される。

// 無名関数の2つ目の引数でreject関数を受け取る
promise = new Promise((resolve, reject) => {
  setTimeout(() => {
    console.log('300ms execution');
    // reject関数を実行
    reject('Rejected!');
  }, 300);
})

// 正常にresolveされた場合
promise.then(() => {
  setTimeout(() => {
    console.log('100ms execution');
  }, 100);
// rejectされた場合
}).catch(err => console.log(err));

// 300ms execution
// Rejected!

// 無名関数の2つ目の引数でreject関数を受け取る

promise = new Promise((resolve, reject) => {

setTimeout(() => {

console.log('300ms execution');

// reject関数を実行

reject('Rejected!');

}, 300);

})

// 正常にresolveされた場合

promise.then(() => {

setTimeout(() => {

console.log('100ms execution');

}, 100);

// rejectされた場合

}).catch(err => console.log(err));

// 300ms execution

// Rejected!

Promise.all～全ての実行を待機

const promise1 = new Promise((resolve, reject) => {
  setTimeout(() => {
    console.log('Took 100ms');
    resolve('value 1');
  }, 100);
});

const promise2 = new Promise((resolve, reject) => {
  setTimeout(() => {
    console.log('Took 200ms');
    resolve('value 3');
  }, 200);
});

const promise3 = new Promise((resolve, reject) => {
  setTimeout(() => {
    console.log('Took 300ms');
    resolve('value 2');
  }, 300);
});

// 3つのPromiseオブジェクトの実行を待ってからthenを実行。
Promise.all([promise1, promise2, promise3]).then((values) => {
  console.log('All completed.');
  // resolveに渡された引数は配列として渡される。
  console.log(values);
});

// Took 100ms
// Took 200ms
// Took 300ms
// All completed.
// Array(3)
// 0: "value 1"
// 1: "value 3"
// 2: "value 2"
// length: 3

const promise1 = new Promise((resolve, reject) => {

setTimeout(() => {

console.log('Took 100ms');

resolve('value 1');

}, 100);

});

const promise2 = new Promise((resolve, reject) => {

setTimeout(() => {

console.log('Took 200ms');

resolve('value 3');

}, 200);

});

const promise3 = new Promise((resolve, reject) => {

setTimeout(() => {

console.log('Took 300ms');

resolve('value 2');

}, 300);

});

// 3つのPromiseオブジェクトの実行を待ってからthenを実行。

Promise.all([promise1, promise2, promise3]).then((values) => {

console.log('All completed.');

// resolveに渡された引数は配列として渡される。

console.log(values);

});

// Took 100ms

// Took 200ms

// Took 300ms

// All completed.

// Array(3)

// 0: "value 1"

// 1: "value 3"

// 2: "value 2"

// length: 3

MapLibre – GeoJSONのソースを描画する

2022-08-25 / tau / コメントする

基本形

Mapオブジェクトのonメソッドで、マップのロード後処理として記述する
MapオブジェクトのaddSourceメソッドで図形を定義し、addLayerメソッドでレンダリング方法などを記述する
addLayerでソースIDを指定する

let map = new maplibregl.Map({...});

map.on('load', {
  map.addSource('ソースID', {
    type: 'geojson',
    data: {
      ここで図形（群）を定義
    }
  });

  map.addLayer({
    'id': 'レイヤーID',
    'type': '描画タイプ',
    'source': 'ソースID',
    'layout': {レイアウト},
    '図形タイプ': {
  });
});

let map = new maplibregl.Map({...});

map.on('load', {

map.addSource('ソースID', {

type: 'geojson',

data: {

ここで図形（群）を定義

}

});

map.addLayer({

'id': 'レイヤーID',

'type': '描画タイプ',

'source': 'ソースID',

'layout': {レイアウト},

'図形タイプ': {

});

addSource

第1引数でソースIDを設定し、第2引数に図形のGeoJSONを記述する

addLayer

詳細はMapLibreのLayerのドキュメントを参照。

id：一意なレイヤーID
type：形状タイプ
- 'fill', 'line', 'symbol', 'circle', 'heatmap', 'fill-extrusion', 'raster', 'hillshade', 'background'
- 形状タイプごとの描画仕様は、その内容によってlayoutかpaintで指定する
source：このレイヤーに描かれるソースのIDを指定
layout：形状タイプごとの描画スタイルを設定
- たとえば'line'の場合、'line-width', 'line-cap', 'line-join'など
paint：図形を描く色などを指定
- たとえば'circle'の場合、'circle-color', 'circle-radius'など

図形の描画例

Python3 – WebAPI

2022-07-29 / tau / コメントする

概要

PythonでWebAPIによってデータをリクエストして取得する方法をまとめる。ここでは郵便番号配信サービスのzipcloudのAPIを利用する。

流れは以下の通り。

準備
1. urllib.requestライブラリーのインポート
2. APIエンドポイントURLのセット
3. パラメーターのセット
4. パラメーターのエンコード
リクエストとレスポンス
1. Requestオブジェクトの生成
2. リクエスト実行とResponseオブジェクトの取得
レスポンスオブジェクトのデコード

API仕様

zipcloudサイトの郵便番号検索APIの内容をまとめると以下の通り。

リクエストURL：https://zipcloud.ibsnet.co.jp/api/search
リクエストパラメーター
- zipcode～必須～郵便番号（ハイフンなし7桁の数字）
- callback～オプション～JSONPとして出力する際のコールバック関数名
- limit～オプション～同一の郵便番号で複数のデータが存在する場合に返される上限件数（デフォルト20）
- urlパターンの例：https://zipcloud.ibsnet.co.jp/api/search?zipcode=1330051

コード

最初に実行コードの全体を示す。

################################################
# ライブラリーのインポート

# JSON 操作用のライブラリー
import json
# HTTPリクエスト用のライブラリー
import urllib.request

################################################
# 変数の設定

# APIエンドポイント
# この例では郵便番号データ配信サービスのAPIエンドポイント
url = 'https://zipcloud.ibsnet.co.jp/api/search'

# APIに渡すパラメーター
# この例ではハイフンなしの郵便番号文字列
params = {
    'zipcode': '1330051'
}

# パラメーターをstringからbyte列にエンコード
# この例ではZIPcodeは半角数字なのでstf-8のほかascii, shift_jisでもok
encoded_params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')

################################################
# リクエストとレスポンスの取得

# エンドポイントとパラメーターを指定してRequestオブジェクトを生成
request = urllib.request.Request(url, data=encoded_params)
# リクエストの結果からResponeseオブジェクトを取得
response = urllib.request.urlopen(request)

print('-------- Reponseオブジェクトの内容 --------')
print(response)

# Responseオブジェクトの文字列をUTF-8でデコード
jsontext = response.read().decode('utf-8')

print('-------- レスポンスをUTF-8でデコードした文字列 --------')
print(jsontext)

print('-------- レスポンスの文字列をJSONとして辞書に展開 --------')
decoded_json = json.loads(jsontext)
print(decoded_json)
print('-------- レスポンスの結果部分のみを取り出す --------')
result_json = decoded_json['results'][0]
print(result_json)
print('-------- 結果部分のJSONを整形 --------')
formatted_json = json.dumps(result_json, indent=4)
print(formatted_json)
print('-------- JSONの整形表示にあたってエスケープを抑制')
json_utf8 = json.dumps(result_json, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_utf8)

################################################

# ライブラリーのインポート

# JSON 操作用のライブラリー

import json

# HTTPリクエスト用のライブラリー

import urllib.request

################################################

# 変数の設定

# APIエンドポイント

# この例では郵便番号データ配信サービスのAPIエンドポイント

url = 'https://zipcloud.ibsnet.co.jp/api/search'

# APIに渡すパラメーター

# この例ではハイフンなしの郵便番号文字列

params = {

'zipcode': '1330051'

}

# パラメーターをstringからbyte列にエンコード

# この例ではZIPcodeは半角数字なのでstf-8のほかascii, shift_jisでもok

encoded_params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')

################################################

# リクエストとレスポンスの取得

# エンドポイントとパラメーターを指定してRequestオブジェクトを生成

request = urllib.request.Request(url, data=encoded_params)

# リクエストの結果からResponeseオブジェクトを取得

response = urllib.request.urlopen(request)

print('-------- Reponseオブジェクトの内容 --------')

print(response)

# Responseオブジェクトの文字列をUTF-8でデコード

jsontext = response.read().decode('utf-8')

print('-------- レスポンスをUTF-8でデコードした文字列 --------')

print(jsontext)

print('-------- レスポンスの文字列をJSONとして辞書に展開 --------')

decoded_json = json.loads(jsontext)

print(decoded_json)

print('-------- レスポンスの結果部分のみを取り出す --------')

result_json = decoded_json['results'][0]

print(result_json)

print('-------- 結果部分のJSONを整形 --------')

formatted_json = json.dumps(result_json, indent=4)

print(formatted_json)

print('-------- JSONの整形表示にあたってエスケープを抑制')

json_utf8 = json.dumps(result_json, ensure_ascii=False, indent=4)

print(json_utf8)

コード説明

準備

urllib.requestライブラリーのインポート

HTTPリクエストに必要なurllib.requestライブラリーをインポートする。

# HTTPリクエスト用のライブラリー
import urllib.request

1 2	# HTTPリクエスト用のライブラリー import urllib.request

APIエンドポイントURLのセット

ここではzipcloudのAPIエンドポイントのURLを変数urlにセットする。

# APIエンドポイント
# この例では郵便番号データ配信サービスのAPIエンドポイント
url = 'https://zipcloud.ibsnet.co.jp/api/search'

# APIエンドポイント

# この例では郵便番号データ配信サービスのAPIエンドポイント

url = 'https://zipcloud.ibsnet.co.jp/api/search'

リクエストパラメーターのセット

リクエストパラメーターを辞書でセット。ここでは仕様に従ってzipcodeに'1130051'を与えている。

# APIに渡すパラメーター
# この例ではハイフンなしの郵便番号文字列
params = {
    'zipcode': '1330051'
}

# APIに渡すパラメーター

# この例ではハイフンなしの郵便番号文字列

params = {

'zipcode': '1330051'

}

パラメーターのエンコード

リクエストに備えて、パラメーター文字列をバイト列にエンコード。ここでは一般的なutf-8を指定しているが、郵便番号は半角数字なのでasciiやshift_jisでも同じ結果となる。その形式は

urllib.parse.urlencode(パラメーター辞書).encode('文字コード')

# パラメーターをstringからbyte列にエンコード
# この例ではZIPcodeは半角数字なのでstf-8のほかascii, shift_jisでもok
encoded_params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')

# パラメーターをstringからbyte列にエンコード

# この例ではZIPcodeは半角数字なのでstf-8のほかascii, shift_jisでもok

encoded_params = urllib.parse.urlencode(params).encode('utf-8')

リクエストとレスポンス

Requestオブジェクトの生成

ベースのURLとエンコードされたパラメーターを与えてRequestオブジェクトを生成する。

urllib.request.Request(URL文字列, data=エンコード後のパラメーター)

# エンドポイントとパラメーターを指定してRequestオブジェクトを生成
request = urllib.request.Request(url, data=encoded_params)

1 2	# エンドポイントとパラメーターを指定してRequestオブジェクトを生成 request = urllib.request.Request(url, data=encoded_params)

リクエスト実行とResponseオブジェクト取得

リクエストはRequestオブジェクトを引数としてurlopenメソッドを実行。戻り値は結果のResponseオブジェクト。

# リクエストの結果からResponseオブジェクトを取得
response = urllib.request.urlopen(request)

1 2	# リクエストの結果からResponseオブジェクトを取得 response = urllib.request.urlopen(request)

Responseオブジェクトのデコード

取得したままのResponseオブジェクトをそのまま表示しても、クラスの文字列表現となるだけ。

# Responseオブジェクト
print(response)

# <http.client.HTTPResponse object at 0x7fb6598afeb8>

# Responseオブジェクト

print(response)

# <http.client.HTTPResponse object at 0x7fb6598afeb8>

そこで、文字コードを指定してデコードしてやる。ここではutf-8を指定している。

response.read().decode(文字コード)

結果は文字コードで指定されたエンコード方式でデコードされ、レスポンスの文字列が得られる。

zipcloudのレスポンスはJSON形式でインデント整形された文字列となるが、あくまで文字列であり、要素を指定した値の取出しはできない。

# Responseオブジェクトの文字列をUTF-8でデコード
jsontext = response.read().decode('utf-8')

print('-------- レスポンスをUTF-8でデコードした文字列 --------')
print(jsontext)

# {
#         "message": null,
#         "results": [
#                 {
#                         "address1": "東京都",
#                         "address2": "江戸川区",
#                         "address3": "北小岩",
#                         "kana1": "ﾄｳｷｮｳﾄ",
#                         "kana2": "ｴﾄﾞｶﾞﾜｸ",
#                         "kana3": "ｷﾀｺｲﾜ",
#                         "prefcode": "13",
#                         "zipcode": "1330051"
#                 }
#         ],
#         "status": 200
# }

# Responseオブジェクトの文字列をUTF-8でデコード

jsontext = response.read().decode('utf-8')

print('-------- レスポンスをUTF-8でデコードした文字列 --------')

print(jsontext)

# {

# "message": null,

# "results": [

# {

# "address1": "東京都",

# "address2": "江戸川区",

# "address3": "北小岩",

# "kana1": "ﾄｳｷｮｳﾄ",

# "kana2": "ｴﾄﾞｶﾞﾜｸ",

# "kana3": "ｷﾀｺｲﾜ",

# "prefcode": "13",

# "zipcode": "1330051"

# }

# ],

# "status": 200

# }

JSON文字列の取り扱い

準備

JSON形式の文字列を辞書として読み込んだり、整形表示をしてみる（PythonでのJSONの取り扱い）。

まず、JSONを扱うにはjsonライブラリーが必要。

import json

1	import json

辞書への展開

JSON形式の文字列をPythonの辞書として取り込む。

json.loads(JSON形式の文字列)

decoded_json = json.loads(jsontext)
print(decoded_json) 

# {'message': None, 'results': [{'address1': '東京都', 'address2': '江戸川区',
#  'address3': '北小岩', 'kana1': 'ﾄｳｷｮｳﾄ', 'kana2': 'ｴﾄﾞｶﾞﾜｸ', 'kana3': 'ｷﾀｺｲﾜ',
#  'prefcode': '13', 'zipcode': '1330051'}], 'status': 200}

decoded_json = json.loads(jsontext)

print(decoded_json)

# {'message': None, 'results': [{'address1': '東京都', 'address2': '江戸川区',

# 'address3': '北小岩', 'kana1': 'ﾄｳｷｮｳﾄ', 'kana2': 'ｴﾄﾞｶﾞﾜｸ', 'kana3': 'ｷﾀｺｲﾜ',

# 'prefcode': '13', 'zipcode': '1330051'}], 'status': 200}

レスポンス内容の取出し

これはzipcloudの仕様になるが、レスポンスのJSONデータのレスポンス部分は入れ子の内側（'response'キーに対応）にあるので、これを取り出す。

同じ郵便番号に複数の住所が存在する場合もあるが、ここでは最初の1つだけ取り出している。

result_json = decoded_json['results'][0]
print(result_json)

# {'address1': '東京都', 'address2': '江戸川区', 'address3': '北小岩', 'kana1': 'ﾄｳｷｮｳﾄ',
#  'kana2': 'ｴﾄﾞｶﾞﾜｸ', 'kana3': 'ｷﾀｺｲﾜ', 'prefcode': '13', 'zipcode': '1330051'}

result_json = decoded_json['results'][0]

print(result_json)

# {'address1': '東京都', 'address2': '江戸川区', 'address3': '北小岩', 'kana1': 'ﾄｳｷｮｳﾄ',

# 'kana2': 'ｴﾄﾞｶﾞﾜｸ', 'kana3': 'ｷﾀｺｲﾜ', 'prefcode': '13', 'zipcode': '1330051'}

JSON形式での整形出力

辞書の内容を再度整形して文字列化する。

json.dumps(辞書, indent=桁数)

ただし、このままではマルチバイト文字が16進にエスケープされてしまう。

formatted_json = json.dumps(result_json, indent=4)
print(formatted_json)

# {
#     "address1": "\u6771\u4eac\u90fd",
#     "address2": "\u6c5f\u6238\u5ddd\u533a",
#     "address3": "\u5317\u5c0f\u5ca9",
#     "kana1": "\uff84\uff73\uff77\uff6e\uff73\uff84",
#     "kana2": "\uff74\uff84\uff9e\uff76\uff9e\uff9c\uff78",
#     "kana3": "\uff77\uff80\uff7a\uff72\uff9c",
#     "prefcode": "13",
#     "zipcode": "1330051"
# }

formatted_json = json.dumps(result_json, indent=4)

print(formatted_json)

# {

# "address1": "\u6771\u4eac\u90fd",

# "address2": "\u6c5f\u6238\u5ddd\u533a",

# "address3": "\u5317\u5c0f\u5ca9",

# "kana1": "\uff84\uff73\uff77\uff6e\uff73\uff84",

# "kana2": "\uff74\uff84\uff9e\uff76\uff9e\uff9c\uff78",

# "kana3": "\uff77\uff80\uff7a\uff72\uff9c",

# "prefcode": "13",

# "zipcode": "1330051"

# }

エスケープの抑制

json.dumpsでエスケープを抑制することで、もとの文字コードに基づいて処理される。エスケープを抑制するためには引数でensure_ascii=Falseをセットする。

json_utf8 = json.dumps(result_json, ensure_ascii=False, indent=4)
print(json_utf8)

# {
#     "address1": "東京都",
#     "address2": "江戸川区",
#     "address3": "北小岩",
#     "kana1": "ﾄｳｷｮｳﾄ",
#     "kana2": "ｴﾄﾞｶﾞﾜｸ",
#     "kana3": "ｷﾀｺｲﾜ",
#     "prefcode": "13",
#     "zipcode": "1330051"
# }

json_utf8 = json.dumps(result_json, ensure_ascii=False, indent=4)

print(json_utf8)

# {

# "address1": "東京都",

# "address2": "江戸川区",

# "address3": "北小岩",

# "kana1": "ﾄｳｷｮｳﾄ",

# "kana2": "ｴﾄﾞｶﾞﾜｸ",

# "kana3": "ｷﾀｺｲﾜ",

# "prefcode": "13",

# "zipcode": "1330051"

# }