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PythonでDLLを呼び出す方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonでDLLを呼び出す方法について現役エンジニアが解説しています。DLLはWindowsにおける共有ライブラリになります。PythonからWindowsのDLLを使うにはctypes.WinDLL関数を使用します。サンプルではウィンドウを表示させています。

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PythonでDLLを呼び出す方法について解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

PythonでDLLを呼び出す方法について詳しく説明していくね！

お願いします！

DLL(ダイナミックリンクライブラリ)とは

DLL(Dynamic Link Library、ダイナミックリンクライブラリ)とは、Windowsにおける共有ライブラリの仕組みです。

DLLは複数のプログラムで同時かつ共通に使用できるコードとデータを含みます。もしDLLがないと、複数のプログラムで都度似たような機能(例えば、ファイルの読み書き、ネットワークでの送受信など)を実装しなければいけません。

DLLを使うことで、共通の機能をDLLにまとめ、複数のプログラムで使い回せます。バグの修正や機能追加でコードを変更したい場合にも、DLLを更新し入れ替えるだけで済みます。

外部関数ライブラリctypesとは

ctypesはPythonのための外部関数ライブラリです。

ctypesを用いることで、共有ライブラリ(Windowsでは*.dll、Linuxでは*.so)の関数を呼び出せます。既存のプログラムが別言語(例えばC、C++)で作成されていて、Pythonからそれらを利用したい場合に便利です。

詳細は公式のリファレンスを参照してください。

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DLLを呼び出す方法

以下のように、ctypes.WinDLL関数で、引数で指定したDLLを読み込みます。
DLL読み込み後の利用方法は、DLLや関数ごとに異なるため、公開されているリファレンス(API)を参照します。

dll = ctypes.WinDLL(name)

実際に書いてみよう

サンプルコード

import ctypes

user32 = ctypes.WinDLL("user32")
user32.MessageBoxW.argtypes = (ctypes.c_void_p, ctypes.c_wchar_p, ctypes.c_wchar_p, ctypes.c_uint32)
user32.MessageBoxW(None, 'test', 'title', 0)

実行結果

以下のようなウィンドウが表示されました。

PythonでWindowsのDLLを呼び出す方法。

解説

1行目でctypesモジュールをインポートしました。
3行目でuser32.dllを読み込みました。
4,5行目でMessageBoxW関数を呼び出しました。4行目で関数呼び出し前に、引数の型を設定しています。

監修してくれたメンター

橋本紘希

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。

開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

内容分かりやすくて良かったです！

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

分かりました。ありがとうございます！

TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。

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データ分析のライブラリ！Pandasとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

今回は、Pythonのデータ解析用ライブラリであるPandasについて解説します。 Pandasを使うと、データの統計量を表示したり、グラフ化するなど、データ分析（データサイエンス）や機械学習で必要となる作業を簡単に行うことができるようになります。 Pythonでデータ分析を行うには、必須のライブラリなので、ぜひこの記事を参考に、Pandasの使い方を覚えましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次 Pandasとは Pandasの特徴 Pandasでできること Pandasを使うメリット Pandasを利用するにはダウンロード手順初期設定 Pandasの使い方 Pandasをより便利に使う方法 Pandasの勉強方法大石ゆかり田島メンター！Pandasというのは何でしょうか？田島悠介 Pythonのデータ解析用のライブラリだよ。Pythonでデータ分析や機械学習を行うには、必須のライブラリなんだ。大石ゆかりどのような機能があるのですか？田島悠介例を見ながら説明していくね！ Pandasとは Pandasは、Pythonでデータ分析を効率的に行うためのライブラリです。Pandasはオープンソース(BSDライセンス)で公開されており、個人／商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Pandasを使うと、データの読み込みや統計量の表示グラフ化データ分析に関する作業を容易に行うことができるようになります。また主要なコードはPythonまたはC言語で書かれており、Pythonだけでデータ分析を行うのと比較して、非常に高速に処理を行うことができます。データ分析（データサイエンス）は、機械学習を行うまでの前処理（データの読み込み、クリーニング、欠損値の補完、正規化など）が、全ての作業の8〜9割を占めると言われています。Pandasを使うとそのような処理が効率的に行えるようになるため、Pythonで機械学習を行うには、Pandasは必須のライブラリとなっています。 [PR] Pythonで挫折しない学習方法を動画で公開中Pandasの特徴 Pythonによるデータ分析で多く使われているライブラリといえば、PandasやMatplotlib、NumPyなどがあげられます。これらのライブラリはそれぞれ以下のような特徴があります。 Pandas Pandasはデータの読込や並べ替え、欠損値（欠けている項目値）の補完などを行うことができるライブラリです。データ分析の前処理段階でとても多く利用されています。データの読込はCSVやテキストだけでなく、エクセルやインターネット上で提供されている株価情報など、多様な形式のデータを読み込むことが出来ます。また、Pandasの特徴はDataFrameという多機能な「表」にあります。DataFrameにはデータの平均値や行数などの概要的な特徴を把握する機能や、並べ替えや列名の変更などのデータを整形する機能があります。またキーを指定しての集計やMatplotlibと連携してのグラフによる可視化など、データ分析のデータ前処理の段階で便利な多くの機能が提供されています。データ分析の過程では、Pandasである程度データをきれいに整えてから、NumPyで数値計算を行うようといったように、使い分けて利用することが多いでしょう。 Matplotlib MatplotlibはPythonで代表的なグラフを描画するライブラリです。2Dだけでなく3Dも含めた多くの種類のグラフを描画することができます。 Matplotlibは慣れると使いやすいのですが、はじめは使い方がやや難しく感じると思います。そのような場合、PandasやSeabornなどのライブラリと組み合わせることで、見た目の良いグラフを簡単に描画することができます。 Matplotlibはデータ分析の様々な段階で、NumPyやPandasと組み合わせてデータの概要を把握したり、特徴を可視化するような目的で使用します。 NumPy NumPyは数値計算や行列演算を行うライブラリです。複数の数値を配列としてまとめて扱ったり、行列演算を行ったりするのが得意です。特にコンピューターで小数点以下を扱う際の標準的な形式である浮動小数点型の行列演算を高速に行うことが出来ます。また三角関数や平方根などの数値計算の機能も豊富です。 NumPyはある程度データの前処理が終わり、きれいに整ったデータに対して数値計算を行うのに向いているライブラリと言えます。 Pandasでできること Pandasには多くの機能があります。主に利用する機能を確認してみましょう。なお以下でDataFrameと記載しているのはDataFrameオブジェクトを指しています。データの読込 CSV形式のデータの読込：read_csv() Excelファイルの読込：read_excel() JSON文字列の読込：read_json() pickle形式(Pythonオブジェクトを保存する形式)によるデータの読込/書込：read_pickle()、to_pickle() インターネット上で提供されている株価情報の読込：pandas-datareader データの特徴を把握データの特徴を表示：DataFrame.info() 要約統計量を表示：DataFrame.describe() データの一部を表示：DataFrame.head()、DataFrame.tail() データの形状を表示：DataFrame.shape 行数を取得：DataFrame.index.values 列名を取得：DataFrame.columns.values それぞれの列の型を取得：DataFrame.dtypes データの切り出し（スライス）データのスライス：DataFrame[]、DataFrame.iloc[]、DataFrame.loc[] フィルタリング：DataFrame.query() データの並べ替え値による並べ替え：DataFrame.sort_values() インデックスによる並べ替え：DataFrame.sort_index() 列名の変更：DataFrame.rename() 集計列の集計：DataFrame.value_counts() 表の集計：DataFrame.groupby() ※groupby().sum()で合計、groupby().mean()で平均値得ることができる可視化 Matplotlibのimportが必要ヒストグラム：DataFrame.hist() 散布図、線グラフ：DataFrame.plot() 棒グラフ：DataFrame.bar() 箱ひげ図：DataFrame.boxplot() 欠損値の扱い欠損値の確認：DataFrame.isnull().sum() 欠損値に値を埋める：DataFrame.fillna() 欠損値のある行を削除する：DataFrame.dropna() その他カテゴリー変数の展開：get_dummies() 列同士の相関を確認：DataFrame.corr() Pandasを使うメリットデータ分析であればExcelなどの表計算ソフトを使えば十分という方も多いでしょう。Pandasを使うと、大量データに対して何度でも同じ処理をプログラムを実行するだけで行うことができるというメリットがあります。大量データの処理が可能 Pandasではパソコンのメモリ容量が許す限り、大量のデータをDataFrameに読み込んで処理を行うことが出来ます。動作速度も表計算ソフトほど遅くはなりません。同じ処理を何度も再実行できる 1つ1つの作業を人間が操作して行うのではなく「プログラム」として記述することで、何度でも全く同じ処理を繰り返し実行することが可能となります。データ分析では再現性が重要であり、手順書をもとにした人間の操作よりも、プログラムで処理自体を記述したほうが、確実に同じ処理を再実行することができます。また、大量データに対する処理は数時間～数日も時間を要することがあります。このような場合でも、人間はプログラムを実行して結果を待つだけです。表計算ソフトのように、付きっきりで操作し続ける必要はありません。さらにパソコンを複数台数用意して、条件を少し変えたプログラムを同時並行で実行して結果を比較する、といったことも容易に実現可能です。他のライブラリと連携し多彩な機能を実現できる他のライブラリと連携することで、プログラムを実行してグラフを描画したり、加工した結果を表計算ソフトのファイルとして出力するなど、Pandasだけでは行えない多くのことを実現することができます。 Pandasを利用するには Pandasを利用するには、Anacondaなどの「ディストリビューション」と呼ばれる開発環境をまとめたパッケージを使うのが簡単です。Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。ここではAnacondaを例にダウンロード手順と初期設定について確認しましょう。ダウンロード手順 Anacondaの公式サイトからProducts > Individual Edition > Downloadを表示します。 Anaconda – Individual Edition – Download Windows、Mac共に「Python 3.7 – 64-Bit Graphical Installer」をクリックしてダウンロードします。なお、Python2.7は古いバージョンであり、サポート期間が2020年4月とすでに終了しています。どうしても必要な場合を除き、利用することは無いでしょう。ダウンロードしたファイルを実行することでインストールを行うことが出来ます。選択肢などは既定値のままで良いでしょう。初期設定インストールが終わったら、Anaconda Navigatorを起動します。はじめに初期設定として必要なライブラリをインストールしましょう。ライブラリのインストールはEnvironmentsから行います。Environmentsを開き、「Not installed」を選択して検索ボックスに「pandas」と入力します。一覧にPandasが表示されますので、チェックボックスで選択し、画面右下のApplyボタンを押すことでインストールすることができます。また、今回は説明用にscikit-learnのサンプルデータセット（トイデータセット）を使用します。同様にscikit-learnとnumpy、matplotlibもインストールしておきましょう。インストールが終わったらHomeに戻ります。プログラムはJupyter Notebookで作成します。画面の「jupyter notebook」と書かれた部分の「Launch」ボタンをクリックします。初回は「Install」ボタンになっており、クリックするとJupyter Notebookがインストールされます。以降は、Jupyter Notebookをもとに、Pandasの使い方を説明します。 Pandasの使い方 Pandasを使う際は、初めにPandasライブラリをインポートします。併せてサンプルデータセットも利用できるようにしておきましょう。 # Pandas、及び必要なライブラリのインポート import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np # サンプルデータセットを取得する from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 実行結果は特にありません。エラーがでなければ、正しくインポートされています。次に、サンプルデータセットをPandasのDataFrame型に変換しておきます。なお、今回はサンプルデータセットを使いましたが、CSVデータを読み込むread_csvという命令も用意されています。 # PandasのDataFrame型に変換 df = DataFrame(boston.data, columns = boston.feature_names) # 目的変数をDataFrameへ追加 df['MEDV'] = np.array(boston.target) 準備が整いました。それではPandasの命令を幾つか見ていきましょう。データの概要を確認する先頭5行を表形式で表示する df.head() 実行結果は以下のようになります。行列数を表示する df.shape 実行結果は以下のようになります。 (506, 14) 細かい情報を表示する dataset.info() 実行結果は以下のようになります。 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 21613 entries, 0 to 21612 Data

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JavaScriptで別ファイルの関数を呼び出す方法について、テックアカデミーのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。 JavaScriptで別ファイルの関数を呼び出すことができれば、用途ごとにJavaScriptの関数をまとめることができます。実務でも、複数のライブラリを使用する際、複数のJavaScriptファイルから関数を呼び出すので、ぜひ学習してみてください。目次DLL(ダイナミックリンクライブラリ)とは外部関数ライブラリctypesとはDLLを呼び出す方法実際に書いてみよう監修してくれたメンターそもそもJavaScriptについてよく分からないという方は、JavaScriptとは何なのかについて解説した記事を読むとさらに理解が深まります。田島悠介今回は、JavaScriptに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介別ファイルの関数を呼び出す方法について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！別ファイルを読み込む方法 HTMLからJavaScriptを読み込む場合、scriptタグを利用して読み込みます。 scriptタグを実装する位置は2種類あります。 headタグに実装する場合 bodyタグの終了タグの直前に実装する場合 headタグに実装する場合 headタグに実装する場合は、JavaScriptをbodyタグ内で実行する場合です。ここでは、jQueryをheadタグ内で読み込むことで、bodyタグ内のJavaScriptでjQueryを利用した処理を可能にしています。 Vue.jsなどのフロントエンドフレームワークを利用する際には、headタグ内でVueファイルを読み込み、body内でVueの処理を呼び出す実装行うこともあります。注意点として、headタグに読み込み実装すると、headタグ内のJavaScriptを読み込み終わってからHTMLの表示が始まるため、表示速度が遅くなるというデメリットもあります。 <head> <script type="text/javascript" src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.10.2/jquery.min.js"></script> </head> <body> <script type="text/javascript"> // スクリプトを<body>内で実行する </script> bodyタグの終了タグの直前に実装する場合現在主流な方法としては、bodyタグの終了タグの直前にscriptタグを実装する方法です。 bodyタグの終了タグの直前にscriptタグを実装する際、複数のファイルを利用することがあります。複数のJavaScriptファイルを呼び出す場合、先にjQueryなどのライブラリを読み込んでおくことで、他のファイルでjQueryが利用されていたときに、エラーなく処理できます。 <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.6.0/jquery.min.js"></script> </body> </html> 別ファイルの関数を呼び出す方法 head内でJavaScriptファイルを2つ呼び出して、関数を呼び出してみます。 HTMLサンプルコード <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <script src="sample1.js"></script> <script src="sample2.js"></script> </head> <body> <input type="button" id="b1" value="ボタン1" onclick="sample1()"> </body> </html> sample1.jsサンプルコード function sample1() { sample2(); } sample2.jsサンプルコード function sample2() {

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