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DAILY JOURNAL

Python

117記事の記録。

2026年7月

  1. Pythonの**アンパック（unpacking）**という仕組み

    a, b = [1, 2] a, bの出力結果はこちら 1 2 pythonディレクトリ macbookにpythonディレクトリをgit cloneした ここで、動かしていく command + O でpthonディレクトリを開いた unpack.py unpack.py を作成した copilotに数字を文字列に修正された 承諾する macOSでは近年、pythonコマンドは最初から用意されておらず、python3を使うのが主流になっている pythonコマンドが実行できない 以下のコードをターミナルで実行しようとした original = "1 2" a, b = [int(x) for x in original.split()…

2026年6月

  1. AI×フリーランス案件獲得自動化シリーズ① クラウドワークス案件をPythonでスクレイピングしても大丈夫？

    0:24:05 フリーランス案件を探していると、 「案件を探す → 内容を読む → 応募する」 という作業に意外と時間がかかる。 私は現在、フリーランスエンジニアとしての活動を進めながら、技術資産を蓄積している。 そんな中でふと思った。 クラウドワークスの案件をPythonでスクレイピングして、自動で応募判断できないだろうか？ 今回は、このアイデアについて調べながら整理した内容をまとめておきたい。 やりたいこと イメージとしては以下のような流れである。 クラウドワークス↓案件情報取得↓Pythonで分析↓応募候補を表示↓自分で応募判断 例えば、 Python案件 Django案件 React案件 WordPress案件 などを自動で抽出し、 自分との相…

  2. FastAPIのトップページが表示されるまでのルーティングの仕組み

    My Portfolioは、PythonのWebフレームワークであるFastAPIを使用して開発しています。 本記事では、トップページのURL（http://127.0.0.1:8000/）にアクセスしてから、 HTMLが画面に表示されるまでの処理の流れを整理します。 全体の処理の流れ トップページが表示されるまでの流れは、次の5段階です。 ブラウザからトップページのURLにアクセスする FastAPIがtop_page関数を実行する セッションとデータベースから必要な情報を取得する 取得した情報をtop.htmlへ渡す Jinja2がHTMLを生成し、ブラウザに表示する 1.トップページのURLにアクセスする ブラウザから以下のURLへアクセスします…

2026年5月

  1. 前回作成した「じゃらんの東京ビジネスホテルの価格取得プログラム」の自動実行が上手く行かない問題を解決した

    前回、 https://ki-hi-ro.com/%e3%81%98%e3%82%83%e3%82%89%e3%82%93%e3%81%ae%e6%9d%b1%e4%ba%ac%e3%83%93%e3%82%b8%e3%83%8d%e3%82%b9%e3%83%9b%e3%83%86%e3%83%ab%e3%81%ae%e4%be%a1%e6%a0%bc%e3%83%81%e3%82%a7%e3%83%83%e3%82%af%e3%81%99/ じゃらんの東京ビジネスホテルの今日の金額を毎朝7時に取得してテキスト出力するというプログラムを作成した しかし、今朝の7時に実行されていなかった 原因 cronは通常のターミナル環境を引き継がないため 修正前修…

    Pythonでホテルの宿泊料金を自動取得するプログラムを作成した

    作成したきっかけ たまに東京へ行くため、安いホテルを探したいと思っていました。 YouTubeで鈴木優香さんの「新宿の一泊3480円激安ホテルに宿泊、正直これはヤバい...」という動画を見たことがきっかけです。 https://www.youtube.com/watch?v=dcYJwRqqeIo 動画で紹介されていた価格とは異なりましたが、ホテルの料金を毎回手動で確認する代わりに、Pythonで取得できないかと考えました。 動画で紹介されていたホテル 宿泊プラン詳細[東京ビジネスホテル]-じゃらんnet ChatGPTに相談 特定のホテルの宿泊料金を取得するプログラムを作成できるか、ChatGPTに相談しました。 次のような仕組みを提案されました。…

  2. RAGを始めてみました

    RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、検索拡張生成という意味 大規模言語モデル（LLM）が解答を生成する前に、社内データやウェブ上の外部ソースから関連情報を検索し、その情報に基づいて精度の高いテキストを出力させる技術 RAGでやりたいこと 自分のブログ記事を検索できるAIを作ってみたい RAGを知ったきっかけ 京都一人旅を実行した時に、以下の求人を電車内で見かけた（スマホで） https://ki-hi-ro.com/last-day-of-golden-week-i-decided-to-take-a-solo-trip-to-kyoto-for-introspection-the-end/#ペルソナを決めて、成果…

2026年1月

  1. 前回作成した就業管理システムのプログラムを動かしてみた

    前回、作成した就業管理システムのプログラムを動かしてみた。 iMacにクローン 前回は、macbook airでやっていたので、今回の環境であるiMacにクローンしよう。 クローンするリポジトリは以下。 https://github.com/ki-hi-ro/Employment-management-system Pythonディレクトリでクローンした。 フォルダの中身を開いた。 従業員を登録する python employment_cli.py add-employee [名前] [役職] [役割]で、従業員が登録できた。 hiroki@shibatahiroshitakanoiMac Employment-management-system %…

2025年10月

  1. 回転寿司のようなプログラム

    リストの要素を回転させて特定の要素が来たら出力するプログラムを作成した。 ソースコード リストの回転 · ki-hi-ro/python@298e36e conveyor_belt_sushi = [ "サーモン", "マグロ", "いくら", "エビ", "タコ", ] print(f'元の回転寿司リスト:' + '\n' + str(conveyor_belt_sushi)) def rotate_sushi_belt(sushi_belt, k, d): if d == '左': return sushi_belt[k:] + sushi_belt[:k] elif d == '右': return sushi_belt…

  2. 前回のDFSプログラムに再帰処理を加えた

    前回は、2×2の単純なグリッドを開始位置の指定をせずに動いた場合の合計した数値の最大値を出すプログラムを作成した。 https://ki-hi-ro.com/dfs%ef%bc%88%e6%b7%b1%e3%81%95%e5%84%aa%e5%85%88%e6%8e%a2%e7%b4%a2%ef%bc%89%e3%81%8c%e9%9b%a3%e3%81%97%e3%81%99%e3%81%8e%e3%82%8b%e3%81%ae%e3%81%a7%e3%80%81%e5%89%8d%e6%ae%b5%e9%9a%8e%e3%81%ae/ 今回は、前回のプログラムに再帰処理を加えてみよう。 再帰処理 関数の中で同じ関数を呼ぶこと。 ソースコード pyt…

  3. DFS（深さ優先探索）が難しすぎるので、前段階のプログラムを作成した

    Depth-First-Searchの記事を公開しようとしたが、再帰処理の理解が出来なかった。 そのため、最小単位のサンプルコードを作成した。 一歩一歩、歩いて行こう。 できることを積み上げていくと、複雑なプログラムが作れるようになる。 ソースコード python/dfs.py at 099d4188f9d6cdb4df04927893a3c4c75dd685ff · ki-hi-ro/python grid = [ [1, 5], [0, 9] ] H, W = len(grid), len(grid[0]) directions = [(1,0), (-1,0), (0,1), (0,-1)] max_sco…