ゴマフリーダムのPython教室

Pythonを用いてYouTube動画の字幕データを取得し、それをLangChainを用いて加工・解析することで、動画の要約や特定の質問への回答を自動化できます。本記事では、字幕データの取得方法からLangChainを使った応用例まで、詳しく解説します。

MKDocsを使えば、Markdownを利用して短時間で美しいWebページを作成できます。HTMLやCSSの知識が不要で、高速な構築とシンプルな公開手順、デザイン性と機能性を兼ね備えたテーマが特徴です。ドキュメントサイトや個人用ブログの作成にも最適です。

Pythonで作成したスクリプトをWindows上で直接実行可能な形式（.exeファイル）に変換すると便利です。この記事では、「Nuitka」を使用してPythonスクリプトをEXE化する方法を詳しく解説します。PyInstallerとの比較や、Nuitkaを使用する際のメリット・注意点も併せてご紹介します。

Pythonで開発したプログラムを、Python環境がないWindows端末でも動作するようにするには、.py ファイルを .exe ファイルに変換する方法が便利です。Pythonプログラムを配布しやすい形式に変換でき、エンドユーザーの利便性が向上します。

motpyは、シンプルなAPIで物体追跡を効率的に実現できる強力なPythonライブラリです。リアルタイム映像や動画ファイルでの追跡を通じて、監視、解析、エンターテインメントなど幅広い分野で活躍します。

PythonとMoviePyを活用して、自分だけの動画編集スクリプトを作成しよう！数行のコードで動画編集でき、動画の切り抜き、連結、テキスト追加、速度変更など多機能です。プログラミングを活用して動画編集を効率化してみましょう！

本記事では、秘密鍵と公開鍵の役割を解説し、Pythonを使ってこれらの鍵を生成する方法を紹介します。暗号資産やブロックチェーン、暗号化やデジタル署名で使われている技術をPythonで実装してみましょう！

Pyxelは、シンプルな構成で2Dピクセルアートゲームを開発できるPythonライブラリです。初心者でも数行のコードでゲームを作成でき、豊富な機能(サウンド、アート描画、入力処理など)を活用して本格的なゲーム開発にも挑戦できます。

leafmapは、Pythonで地理空間データを可視化・解析するライブラリです。foliumやipyleafletをベースにしており、数行のコードで地図を描画できるため、データサイエンティストやGISエンジニア、リモートセンシングの専門家に非常に役立つツールです。

PyGameは、Pythonでゲームを作成するためのライブラリです。シンプルな2Dゲームからインタラクティブなアプリまで、幅広いコンテンツを作成できます。今回は、PyGameのインストールから基本的な使い方、簡単なゲームの例と応用例までを紹介します。

TurtleはPython標準ライブラリの一つで、視覚的なプログラミングを通じて、コードを学びながら楽しいグラフィックやアニメーションを作ることができます。Turtleの基本的な使い方から、コッホ雪片の描画やアニメーション描画といった応用例について詳しく見ていきましょう。

Pythonのydata-profilingライブラリを使えば、たった数行でデータの概要がレポートとして自動生成され、分析効率が大幅に向上します。今回は、ydata-profilingを使ってデータレポートを生成する基本手順から、応用例までを紹介します。

PyScriptは、HTMLにPythonコードを書き、Webブラウザ上でPythonスクリプトを実行できるライブラリです。Pythonで行っていたデータ処理やグラフ描画をブラウザ上で表示できるようになります。PyScriptの基本と応用例を紹介します。

PythonのPyMuPDFライブラリを使うと、PDFファイル内の画像を簡単に抽出して保存できます。今回は、PyMuPDFを使用してPDFから画像だけを抽出し、個別のファイルとして保存する方法を紹介します。画像の手動抽出作業を自動化し、大幅に時間を節約できます。

Stable Diffusionは、テキストの入力（プロンプト）から高品質な画像を生成できるAIモデルです。この記事では、Pythonを使ってStable Diffusionを実行する手順を解説します。また複数の画像を生成する応用例も紹介します。

Pythonには、地理データを可視化できる強力なライブラリがありますが、その中でもfoliumは使いやすさと機能性で特に優れています。この記事では、foliumを使って具体的にマーカーを追加し、インタラクティブな地図を作成する方法や応用例を詳しく解説します。

MLJAR AutoMLを使って自動で機械学習モデルを作成し評価する自動機械学習について詳しく紹介します。特に、手間のかかる前処理やアルゴリズムの選定、パラメータチューニングが自動化されている点が非常に魅力的です。

インターネットから自動で画像を収集するツールを探しているなら、Pythonライブラリ「icrawler」を使うと簡単です。GoogleやBing、Flickr、Baiduといった検索エンジンから自動で画像を集めることができます。

Pythonには、GUIを簡単に作成できるライブラリが数多く存在します。その中でも、PySimpleGUIは特に使いやすいライブラリの一つです。この記事では、PySimpleGUIを使って、簡単なアプリケーションを作成する手順を詳しく解説します。