この記事では、Python で実装した Windows 用のスクリプトを、指定した仮想環境を使用して実行するショートカットの作成方法を説明します。
pythonw.exe (または python.exe) のパス
venv を使う場合は、仮想環境フォルダの中の Scripts\pythonw.exe です。conda は最近使っていないので分かりません。分かる方は教えて下さい。
この記事では、Python で docx ファイルにおいて jinja2 テンプレートを使用可能にするパッケージ python-docx-template の使い方を整理します。
pip install docxtpl
docx ファイルに jinja2 形式でコマンドを記入します。
よく使うのは以下のコマンドです。
{{ 変数名 }}{% for element in sequence %} {element.myproperty} {% endfor %}書けたら以下のスクリプトで処理します。
from docxtpl import DocxTemplate doc = DocxTemplate("template_demo.docx") doc.render( { "xs": [ { "name":" taro", "age": 16 }, { "name": "hanako", "age": 20 }, ], } ) doc.save("out.docx")
run 単位でしか書けません。run は同じ書式の文字列の系列のことです。仕事でレポート生成に使うので調査しました。
static method は、self や cls にアクセスできないので、同じクラス内の別のメソッドを呼ぶことができません。
class method は、cls 経由で自分のクラス自身にアクセスできるので、これが可能です。
以下に例を示します。
class MyClass1: @staticmethod def static_func(): self.another_static_func() @staticmethod def another_static_func(): print("another") class MyClass2: @classmethod def class_func(cls): cls.another_static_func() @staticmethod def another_static_func(): print("another") # mc = MyClass1() # mc.static_func() # 実行結果 # >>> Traceback (most recent call last): # File "prog.py", line 21, in <module> # mc.static_func() # File "prog.py", line 4, in static_func # self.another_static_func() # NameError: name 'self' is not defined mc = MyClass2() mc.class_func() # 実行結果 # >>> another
オブジェクト指向UIデザイン──使いやすいソフトウェアの原理 WEB+DB PRESS plus
ウェブで一部読んで気になっていた本。
以下は自分の解釈です。
すこし理解が曖昧なので以下はもう一度読んでから整理します。
以上です。また更新します。
Text Mining: Concepts, Implementation, and Big Data Challenge (Studies in Big Data)
テキスト分類とクラスタリングについて、包括的にまとめた一冊です。
Text indexing とは、文や複数の文を単語のリストにすることです。
そういえば、過去に Text indexing を明確に 1 つのプロセスと考えず、 非構造化されたままプログラムを書いたことがあります。見通しが悪くなった記憶があります。
おおよそ以下の流れになるようです。
私が忘れたことのある処理です。
16% などの数や記号が含まれた語は捨てるStemming では Root にします。(例: simplest → simple)
日本語ではどうするのが良いのかは別にまとめます。
英語では on, to, in, but, however などを指定します。 negative な単語は、感情の推定時などには、例外的に残します。
重みの小さな語を捨てることです。
捨て方には大きく 3 つのアプローチがあります。 1. ランク ベースのアプローチ。決まった個数の上位の単語を残します。 2. スコア ベースのアプローチ。しきい値以上の単語を残します。 3. 混合アプローチ。
単語の位置によって、捨てるか捨てないかを変える方法もあります。 パラグラフの最初と最後には重要な語があります。
事前に文長を検討することは重要で、 文長が短い場合は情報が落ちる可能性が大きくなるので、 Index Filtering を行わないことがあります。
文に含まれていない関連のある語を追加することです。
External words (virtual words) という、関連のある単語を、検索エンジンを使って取得します。 これにより、単語数が増えます。
ここでは、Collocation を使います。
単語毎に以下を選ぶ問題として最適化することのようです。
後で書きます。
Document Classification Algorithms: And Feature Selection Techniques with the Practical Test
ちょっと古い文献ですが、文書分類で使う特徴選択法について調べるために読みました。