Pythonでの文字列の検索

Pythonで文字列を検索する関数のご紹介です。

movie_title = "A Whole New World"

# 指定した文字が出現する回数を返す

print(movie_title.count('W'), movie_title.count('A'))

# => 2 1

# 文字列中に指定した文字がある場合に、該当する最小のインデックスを返す

# ただし、文字列が見つからない場合は、-1を返す

print(movie_title.find('N'), movie_title.find('W'), movie_title.find('X'))

# => 8 2 -1

# 文字列中に指定した文字がある場合に、該当する最大のインデックスを返す

# ただし、文字列が見つからない場合は、-1を返す

print(movie_title.rfind('N'), movie_title.rfind('W'), movie_title.rfind('X'))

# => 8 12 -1

# 先頭の文字列が、指定した文字列で始まるか否かを真偽値で返す

print(movie_title.startswith('A'), movie_title.startswith('X'))

# => True False

# 先頭の文字列が、指定した文字列で終わるか否かを真偽値で返す

print(movie_title.endswith('A'), movie_title.endswith('X'))

# => False False

# 文字列中に指定した文字がある場合、該当する最小のインデックスを返す

# ただし、文字列が見つからない場合は、例外を発生させる

print(movie_title.index('N'), movie_title.index('W'), movie_title.index('X'))

# => ValueError: substring not found

# 文字列中に指定した文字がある場合、該当する最大のインデックスを返す

# ただし、文字列が見つからない場合は、例外を発生させる

print(movie_title.rindex('N'), movie_title.rindex('W'), movie_title.rindex('X'))

# => ValueError: substring not found

# 指定した文字列が、検索対象の文字列に含まれているか否かを調べる

print('World' in movie_title,"Sekai" in movie_title)

# => True False

以上です。

Pythonの文字列操作

Pythonでの文字列操作まとめです。

movie_title = "A Whole New World"

# 最初の文字を大文字に変換

print(movie_title.capitalize())

# 全部の文字を小文字に変換

print(movie_title.lower())

# 大文字を小文字に変換し、小文字は大文字に変換

print(movie_title.swapcase())

# 大文字から始め、残りの文字は全て小文字に変換

print(movie_title.title())

# 大文字に変換

print(movie_title.upper())

Jupyter notebookで動かすとこんな感じです。

以上です。

condaコマンドによるAnacondaの仮想環境作成

前回、Anaconda導入を行いました。

macOS MojaveへのAnacondaインストール

今回は、macOS環境でcondaコマンドによるAnacondaの仮想環境作成を行います。
condaコマンドは、Anacondaの環境構築に用いるコマンドラインツールです。

実施環境は、以下の通りです。

・MacBook Air：CPU:1.6GHz,Memory 8GB
・macOS Mojave ver10.14.5

作業手順

まず、ターミナルに入り、ご自分のPythonのバージョンをご確認ください。

Desktop $ python --version

Python 3.7.3

下記コマンドを入力してください。「jupyternote-env」部分は何でもOKですが、あとでわかりやすい名前にしてください。

「python=」以降は、ご自分のPythonのバージョンに合わせて書き換えてください。

Desktop $ conda create -n jupyternote-env python=3.7.3

コマンドを入力すると、「こんな内容でインストールするけどいい？」的なメッセージが

表示されます。

Collecting package metadata: done

Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /Users/[ユーザー名]/anaconda3/envs/jupyternote-env

  added / updated specs:

    - python=3.7.3

The following packages will be downloaded:

    package                    |            build

    ---------------------------|-----------------

    ca-certificates-2019.5.15  |                0         133 KB

    openssl-1.1.1c             |       h1de35cc_1         3.4 MB

    pip-19.1.1                 |           py37_0         1.8 MB

    setuptools-41.0.1          |           py37_0         635 KB

    sqlite-3.28.0              |       ha441bb4_0         2.3 MB

    wheel-0.33.4               |           py37_0          39 KB

    ------------------------------------------------------------

                                           Total:         8.3 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  ca-certificates

  certifi

  libcxx

  libcxxabi

  libedit

  libffi

  ncurses

  openssl

  pip

  python

  readline

  setuptools

  sqlite

  tk

  wheel

  xz

  zlib

Proceed ([y]/n)?

問題なければ y を入力し、enterキーを押してください。

下記のようなメッセージが表示れると完了です。

Downloading and Extracting Packages

setuptools-41.0.1    | 635 KB    | ######################################### | 100%

sqlite-3.28.0        | 2.3 MB    | ######################################### | 100%

wheel-0.33.4         | 39 KB     | ######################################### | 100%

openssl-1.1.1c       | 3.4 MB    | ######################################### | 100%

pip-19.1.1           | 1.8 MB    | ######################################### | 100%

ca-certificates-2019 | 133 KB    | ######################################### | 100%

Preparing transaction: done

Verifying transaction: done

Executing transaction: done

#

# To activate this environment, use

#

#     $ conda activate jupyternote-env

#

# To deactivate an active environment, use

#

#     $ conda deactivate

今作った仮想環境をアクティベートします。「jupyternote-env」は、ご自分の環境名に

書き換えてください。

Desktop $ source activate jupyternote-env

下記のように表示されれば成功です。

(jupyternote-env) Desktop $

次に、この仮想環境に入れたいサードパーティ製パッケージをインストールします。

==以降の部分は、都度、組み合わせでの動作確認が取れているバージョンを記載してください

conda install -y jupyter==x.x.x

conda install -y notebook==x.x.x

conda install -y pandas==x.x.x

conda install -y matplotlib==x.x.x

あとは、お好きなところに作業ディレクトリを作成し、Jupyte Notebookを起動します。

(jupyternote-env) ~ $ mkdir jupyter_notebooks

(jupyternote-env) ~ $ cd jupyter_notebooks/

(jupyternote-env) jupyter_notebooks $ jupyter notebook

やった！起動したっ！

macOS MojaveへのAnacondaインストール

先日、macOSを再インストールした際、Python学習のために「Anaconda」を入れ直したので、手順を軽くご紹介します。
とはいえ、ほぼ「ボタンポチポチ系」の作業です。

実施環境は、以下の通りです。

・MacBook Air：CPU:1.6GHz,Memory 8GB
・macOS Mojave ver10.14.5

そもそも「Anaconda」ってなに？

一言で言うと、「Pythonにおけるデータ分析に関連するライブラリ群を簡単に導入可能なPythonディストリビューション」です。

NumPy・scikit-learn・Matplotlib・Bokehなど、Pythonで主要なデータ分析系ライブラリを初心者でも容易に導入することが出来ます。

「Anaconda」のインストール手順

1.macOS用：Anacondaインストーラーの入手
下記サイトからAnacondaのインストーラーをダウンロードしてください。
Pythonには、「2.7系」と「3.7系」がありますが、よほどのことがない限り、「3.7系」を選んでください。
ちなみにデータサイズは637MBありました。

https://www.anaconda.com/distribution/

2.インストーラーを起動する
直接開いても、ローカルにファイル保存してからでもOKです。

3.表示内容を読んで「続ける」
数画面は特に迷うことなく、「続ける」で進めます。

4.インストール先を変更
「インストール先を変更」ボタンを押してください。

5.「自分専用にインストール」を選択
「自分専用にインストール」を選択し、「続ける」を押してください。

6.「インストール」実行
「インストール」ボタンを押します。
この後、インストールプログラムが走りますので、完了までしばらく待機です。

7.インストール完了！

ほとんど「続ける」ポチポチで完了です！

8.「Anaconda Navigator」起動
ファインダーから「アプリケーション」を選択し、「Anaconda Navigator」を起動すると、いろんなオモチャがギッシリ♪

以上です。

Pythonの開発環境(IDE)「Rodeo」が、いいね！

今年からPythonはじめようかと思い、良さげな開発環境を探していたら
Rで使っている「RStudio」に似た「Rodeo」がいいよと。
インスト直後だけど、確かに良さそうな感じ。

Yhat End-to-End Data Science Platform: Rodeo
https://www.yhat.com/products/rodeo

しかも英語だけど、DataScience用のTutorialもあるって、ホンコレナニコレステキ。

これから少しづつ、Rと並行して勉強していこうと思っています。