Playwrightとpytestを使用しWebアプリのエンド ツー エンドのテストができるライブラリ「pytest-playwright」のインストールについて解説しています。 「pytest-playwright（https://github.com/microsoft/playwright-pytest）」は、Playwright用のPytestプラグインで、Webアプリのエンド ツー エンドのテストが行えます。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■pytest-playwrightをインストールするpytest-playwrightをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip instal

ESPr® Developer（ESP-WROOM-02開発ボード）でWeb サーバーを実装し、HTMLページを表示させる方法について解説しています。 ■用意したもの・ESPr® Developer（ESP-WROOM-02開発ボード）（https://amzn.to/3LG381X） 今回はスイッチサイエンスで購入したものを使用。 ・Micro(マイクロ)USBケーブル1本（https://amzn.to/42bYhLk） ■パソコン環境・Windows11 ・Arduino IDE Version 1.8.9（日本語対応済） ※なお、事前にESP8266 チップのサポートができるように「ESP8266 Arduino（https://github.com/esp8266/Arduino）」のインストールを行っています。 今回、設定しているボードは上記となります。 ■新規ファイルを作成し

SQLiteデータベースとしてのWebクロールデータ「warcdb」のインストールについて解説しています。 「WarcDB（https://github.com/Florents-Tselai/warcdb）」は、Webクロールデータの共有とクエリを容易にするファイル形式です。なお、WARC（Web ARChive）ファイル形式は、複数のリソースレコード（データオブジェクト）を連結するための規則を提供しており、Commoncrawl、WebRecorder、Archive.org、世界中の図書館などの多くの組織は、このwarc形式を使用してWebデータをアーカイブ及び保存を行っている。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■warcdbをインストールするwarcdbをインストールを行いま

【JavaScript】table()関数を用いてテーブルをコンソールに書き込みしてみます。 table()関数を用いると、テーブルをコンソールに書き込むことができますので、JavaScriptで複雑な配列やオブジェクトを視覚化する際に重宝します。 ■構文,パラメーターconsole.table(tabledata, tablecolumns)tabledataは、テーブルに入力するデータを渡します。これは必ず必要となる。 tablecolumnsは、テーブル列の名前を持つ配列を渡します。これはオプションとなる。 ■環境Windows10（Google chrome） Javascript Playground: PLAYCODE（https://playcode.io/） ■table()関数を用いてテーブルをコンソールに書き込むでは、早速table()関数を用いてテーブルをコンソールに

Pythonでcoverageを用いてPythonプログラムのコードカバレッジを測定してみます。 コードカバレッジは、テストの有効性を評価し、問題を特定できるようにするために使用されるソフトウェアテストの指標で、ソースのどれだけがテストされているかを理解できます。 今回はcoverageを用います。このライブラリ・モジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■Pythonプログラムを作成するでは、Pythonプログラムのコードカバレッジを測定するために、今回は簡単なプログラムを作成してみます。 ■コードprint("世界の皆さん、こんにちは。")print()を用いて日本語の文字列を出力させます

Web自動化、エンドツーエンドテストPythonフレームワーク「SeleniumBase」のインストールについて解説しています。 「SeleniumBase（https://github.com/seleniumbase/SeleniumBase）」は、Python開発者向けのWeb自動化エコシステム。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■seleniumbaseをインストールするseleniumbaseをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install seleniumbase起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており

Azure Machine LearningでPythonスクリプトの作成と実行を行ってみます。 この記事は「Azureの無料アカウントを作成（登録）する」という記事の続きでもあります。 ■Azure Machine Learningでワークスペースの作成作成したAzureの無料アカウントで「Microsoft Azure Portal（https://azure.microsoft.com/ja-jp/get-started/azure-portal/）」の「サインイン」からサインインを行います。サインインすると「Microsoft Azure」のホームが表示されます。ホームの上部にある「リソース、サービス、ドキュメントの検索」の検索バーで「Azure Machine Learning」と入力します。 入力すると「サービス」に「Azure Machine Learning」と表示されてい

Azureの無料アカウントを作成（登録）してみます。 まずはWebブラウザを起動し「Azure の無料アカウントを今すぐ作成（https://azure.microsoft.com/ja-jp/free/）」にアクセスします。 アクセスすると、ページ内に「無料で始める」ボタンがありますので、こちらをクリックします。 クリックすると、Microsoftのサインインが表示されますので、入力欄にお持ちのMicrosoftアカウント（メール、電話、Skype）を入力します。入力後「次へ」ボタンをクリックします。入力するとパスワードの入力を求められますので、パスワードを入力し、次に進みます。 次に進むと、「プロフィール」の入力を求められますので、まずは「名」、「ミドルネーム（省略可能）」、「姓」、「電子メールアドレス」、「電話（番号）」を入力します。 入力後、ページの下に移動すると、「テキストメッセ

高速で高レベルのWebクロール及びWebスクレイピングフレームワーク「scrapy」のインストールについて解説しています。 「scrapy（https://scrapy.org/,https://github.com/scrapy/scrapy）」は、Webサイトをクロールし、ページから構造化データを抽出することができます。Webサイトの監視、自動テストなど、幅広い目的に使用することができます。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■scrapyをインストールするscrapyをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install scrapy起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押し

PythonでBottleを用いてWebフレームワークを実行してみます。 今回はBottleを用います。このライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.7.9」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■Bottleを用いてWebフレームワークを実行する早速、Bottleを用いてWebフレームワークを実行するスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom bottle import route,run @route('/test') def test(): return "こんにちは、世界のみなさん" run(host='localhost',port=8080,debug=True)「from import」でbottleモジュール

Pythonでautoscraperを用いて自動的なウェブスクレイピングを行ってみます。 今回、autoscraperを用います。このライブラリ・モジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■autoscraperを用いて自動的なウェブスクレイピングをするでは、早速autoscraperを用いて自動的なウェブスクレイピングをするスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom autoscraper import AutoScraper url = 'https://www.yahoo.co.jp/' wanted_list = ["スノーボード"] scraper = AutoScraper()

Webページに3Dコンテンツを表示するJavaScriptライブラリ「Three.JS」を使用してみます。 ■CDNからthree.jsをロードするThree.JSを使用するために、今回はCDNからthree.jsをロードし使用してみます。 ■コード<script type="module"> import * as THREE from 'https://cdn.skypack.dev/three'; </script>今回は、インストールやビルドツールなしで最適化されたnpmパッケージをロードでき、個人・商用を問わず永久無料で利用できるSKYPACK（https://www.skypack.dev/）を使用します。 ■コード<!DOCTYPE html> <html lang="ja"> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Com

Pythonでwebbrowserを使用しFirefoxブラウザでURLを開いてみます。 今回は、webbrowserモジュールを使用します。webbrowserモジュールは、Pythonの標準ライブラリですので、事前にインストールする必要はありませんが、Firefoxブラウザをインストールしていない場合はインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■webbrowserを使用しFirefoxブラウザでURLを開くでは、早速webbrowserを使用しFirefoxブラウザでURLを開くスクリプトを書いていきます。 ■コードimport webbrowser print("WebサイトのURLを入力してください:",end="") web_site = inpu

APIを構築するための最新の高速、高性能なWebフレームワーク「fastapi」のインストールについて解説しています。 fastapi（https://github.com/tiangolo/fastapi）のライブラリは、Python 3.6以降で使用することができます。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■fastapiをインストールするfastapiをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install fastapi起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Python Version 3.8.5にインストールを行

天気の情報を取得できる「OpenWeatherMap」WebAPIのPythonラッパーのインストールについて解説しています。 pyowm（https://github.com/csparpa/pyowm）は、「OpenWeatherMap」WebAPIのPythonラッパーで、Weather APIを利用し、現在の天気データ、天気予報、天気履歴を取得することができます。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■pyowmをインストールするpyowmをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install pyowm起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pyth

■Python Google Colaboratory(Google Colab),Python3.7.10 ■timeモジュールを使用しカウントダウンタイマーを作成では、早速timeモジュールを使用しカウントダウンタイマーを作成してみます。 ■コードimport time t = 60 while t>0: print(t) time.sleep(1) t -= 1timeモジュールをインポートで呼び出します。 呼び出した後に、tという変数を作成し、その中に60という数値を入れます。これは1分が60秒なので、60という数値を入れています。入れた後に格納。 格納後、while文を使用し、条件を指定します。条件は、比較演算子を用いて、t変数は0よりも大きいという条件を設定します。この条件が真（True）の場合に実行する処理は、print()関数でt変数内の数値を出力します。 さらにtime.

Pythonでpdfkitを使用し、WebページをPDFとしてダウンロードしてみます。 なお、今回はWebページをPDFとしてダウンロードするために、Pythonにpdfkitモジュールのインストールと、Windows10にwkhtmltopdfのインストールを行っています。これらがインストールされていないと、WebページをPDFとしてダウンロードできません。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■WebページをPDFファイルとしてダウンロードするでは、早速WebページをPDFファイルとしてダウンロードするスクリプトを書いていきます。 ■コードimport pdfkit config = pdfkit.configuration(wkhtmltopdf = r"C:\Program Fi

Googleノーコード開発ツール「AppSheet Automation」を特定の期間であれば、無料で試用することができますので、実際に使用してみます。 なお、「AppSheet Automation」を利用する際はGoogleアカウントが必要になります。 ■AppSheetにアクセスするまずはAppSheet（https://www.appsheet.com/）にアクセスします。 アクセスすると、「Start for free」ボタンがありますので、こちらをクリックします。 クリックすると、「Start with your data（データから始める）」と表示されたページが表示されます。AppSheetでは、ページ内に表示された好きなクラウドストレージプロバイダーを通じて接続しますので、今回は「Google Sheets and Forms」、「Excel on Office365」「E

■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■DataFrameを作成するDataFrameをHTMLテーブルとしてレンダリングする前に、DataFrameを作成します。 ■コードimport pandas as pd data = { '名前':['鈴木','森岡','大林','安田','小林'], '出身':['石川','京都','滋賀','東京','大阪'], '血液型':['A','B','O','AB','O'] } df = pd.DataFrame(data, columns=['名前','出身','血液型']) print(df)インポートでPandasモジュールを呼び出します。dataという変数を作成し、その中に、今回は「名前」,「出身」,「血液型」という3つの行を追加し格納し

Power Automate Desktopで「Microsoft Edge を制御することができませんでした」と表示される場合の対処方法について解説しています。 ■PC環境Windows 10 Pro ■エラーの内容Microsoft Edge を制御することができませんでした (ブラウザーとの通信が失敗しました。アドオンがインストールされていることを確認してください)。 ■エラーの詳細 : Robin.Core.ActionException: Microsoft Edge を制御することができませんでした (ブラウザーとの通信が失敗しました。アドオンがインストールされていることを確認してください)。 場所 Robin.Modules.WebAutomation.Actions.LaunchEdgeBase.Execute(ActionContext context) 場所 Robin