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Pythonにおけるisdigit()の利用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におけるisdigit()の利用方法について現役エンジニアが解説しています。isdigit()とは値やデータが数値なのか文字列なのか判定できる関数です。戻り値はTrueやFalseの真偽値になります。Pythonで値が数値かどうかを判定してみましょう。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　 調査手法：インターネット調査

Pythonにおけるisdigit()の利用方法について、TechAcademy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。

Pythonについてそもそも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。

 

田島悠介

今回は、Python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

Pythonにおけるisdigit()の利用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！

 

isdigit()とは？

Pythonは「データの型」を意識せずに記述できる、とても使いやすい言語ですが、それでも使っているうちにデータの型を意識したプログラムを記述したい場合が出てきます。よく挙げられる例として使用しているデータが「数値」なのか「文字列」なのかを判定したい場合などです。そしてisdigit()は、Pythonで数字や文字列を判定するための機能です。

isdigit()の使い方

早速使ってみましょう。

>>> '3'.isdigit()
True

返り値はTRUEなので’3’は数値です。

>>> 'a'.isdigit()
False

 

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isdigit()を利用して数値判定してみよう

それでは、いろいろなデータに対してisdigit()の例を以下に示します。

>>> val = '5'
>>> val
'5'
>>> val.isdigit()
True

>>> val = 'charactar'
>>> val.isdigit()
False

isdigit()は上記の通り、データの型が数値か否かを判別している機能を持っています。

監修してくれたメンター

坂下雄一（さかしたゆういち）

外資系のEDAベンダで、エンジニアとして働いた後、東南アジアにて起業しました。
PythonはEDAのコマンド自動化、テスト環境構築の時に初めて使用し、素晴らしいと思い、今に至ります。

EDAの環境構築、手順の自動化は、tcl/tkというコマンド言語がメインですが、Pythonで置き換える作業も最近は盛んになってきています。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです！

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！

大石ゆかり

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を開催しています。

また、現役エンジニアから学べる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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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
機械学習

データベースに接続！PHPでMySQLを扱う方法【初心者向け】

PHPでMySQLを扱う方法について、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。 開発作業をしていてプログラムを書くだけでなく、データベースを操作することも多々あります。 MySQLはデータベースの中でもトップクラスの認知度があり、使用する機会も多くあります。 使い方を覚えておけば様々なシーンで役立つでしょう。   目次isdigit()とは？isdigit()の使い方isdigit()を利用して数値判定してみよう監修してくれたメンター   そもそもPHPについてよく分からないという方は、PHP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。    データベースとは データベースとは、多くのデータを一元管理することができるデータ管理専門のソフトウェアです。 データベースのようなソフトウェアをミドルウェアとも言います。 ミドルウェアとは、表示処理などを行うWebアプリケーションとサーバ制御するOSとの間に存在するソフトウェアです。 ミドルウェアがなくてもシステムとして動作可能ですが、ミドルウェアがあることで大規模システム開発を効率的に行うことが可能です。   データベースのメリット データベースを利用するメリットは大きく3つあります。 安全にデータをバックアップできる データベースソフトウェアの機能を活用できる セキュリティを強化できる データベースをバックアップする データベースをミドルウェアとして利用することで、システム内の必要なコンテンツであるデータは、すべてデータベースの中に保存可能です。 データベースにコンテンツを保存できるということは、データベースさえバックアップしておけば、システムが破損してもコンテンツの復元が可能だということです。 データベースにデータを保存しておくとはつまり、決まった形式でデータを安全に保管できるということでもあります。   データベースソフトウェアの機能を活用できる データベースソフトウェアを利用することで、高速にデータを扱うことが可能になります。 データを扱う例としては、データの検索などがあります。 データ自体が膨大な量になった時に、データベースソフトウェアの検索速度が高速であれば、それだけで快適に動作します。   セキュリティに強くなる データベースソフトウェアを利用しない場合、データを安全に保管することが難しくなります。 例えば、データにアクセスする際にパスワードが設定されていなかったり、複数人で同時にアクセスすることでデータが破損することもあります。 データベースを利用することで、セキュリティに強くなるメリットがあります。   データベースのデメリット データベースソフトウェアを利用するということは、データベースに関する知識が必要になります。 もし、1ページのみのHTMLで構成される自己紹介ページなどであれば、データベースを利用せずHTML内にコンテンツとなるデータを記載したほうが、サイト公開も保守管理も簡単で良いでしょう。   データベースの種類 データベースの種類には大きく4つあります。 RDBMS NoSQL 階層型 ネットワーク型   RDBMS RDBMSとは、Relational DataBase Management Systemの略です。 日本語でいうと関係型データベースと言われることもあります。 エンジニアはRDBMSということが多いです。 データ構造自体は、表計算ソフトのExcelのような感じで管理されます。 データの整合性に強く、管理しやすいため、Webアプリケーション開発時にはRDBMSを利用することが多いです。 製品例：OracleDatabase、SQLserver、MySQL 、PostgreSQL   NoSQL NoSQLとは、大規模なデータを扱う際に利用します。 キーバリュー型、カラム指向型、ドキュメント指向型、グラフ型など、様々な種類があります。 データの整合性より、データ処理能力に焦点を当てたGoogle検索などのシステムで利用されます。 製品例：Hadoop、Google File System、Firebase（Cloud Firestore、RealtimeDatabase） 階層型 階層型データベースはアクセス速度が速いメリットがあります。 しかし、データの重複が発生するというデメリットがあります。 データの柔軟な取り扱いが難しく、高度な知識が必要なため、一般的に利用されることは少ないです。 ネットワーク型 ネットワーク型データベースは、データの重複を避けられるというメリットがあります。 データの柔軟な取り扱いが難しく、高度な知識が必要なため、一般的に利用されることは少ないです。   MySQLとは 中身のソースコードが公開されているリレーショナルデータベースで、オープンソース系としては世界的に最も多く使用されています。 表計算ソフトであるExcelなどのような感じで、データを表示してくれます。 ほとんどのレンタルサーバで使用でき、データを安全かつ高速に検索し、変更の一貫性を保つことができます。   大石ゆかり 田島メンター！MySQLって何でしょうか？ 田島悠介 データを安全に、そして大量のデータも高速に検索できるソフトウェアなんだ。PHPから接続できるんだよ。 大石ゆかり PHPで接続して、データを取得したり、変更したりできるってことですか？ 田島悠介 そうだね。まずはMySQLでできることを見てみよう！   [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはMySQLでできること MySQLなどのリレーショナルデータベースでできることは、主に以下の通りです。   データの変更の一貫性を保つトランザクション 例えばあるブログで、新規記事を投稿し、その記事が属するカテゴリーの個数を1つ増やしたとします。 これらの処理は分離できない処理で、どちらか一方だけ実行されても困ってしまいます。 複数の処理を切り離せない処理として実行する、さもなくば複数の処理すべて失敗とみなして実行しない、ということができます。   インデックスによる高速な検索 コンピュータでもデータ数が多いと検索が遅くなってしまいます。 しかしインデックスを用いてデータを整理整頓しておくと、何千万件の中からでも一瞬で目的のデータを検索できます。 インデックスは、漫画・コミックなどでいえば巻数順に並べておくようなもので、並べておけば素早く手に取ることができます。   条件を指定してデータを検索 価格の高い順や低い順などを10件ずつ、といったようにデータに条件を指定して、柔軟に検索できます。   mysql_connectの書き方 mysql_connectはデータベースに接続するために使用します。 接続リソース mysql_connect("接続先サーバー","ユーザーネーム","パスワード");   MySQLが置いてあるサーバに対して接続します。 MySQLに設定されたユーザーネームとパスワードで接続します。 接続リソースが返ってきますが、その後にMySQLに操作を加える場合にこの接続リソースを使います。   mysql_create_dbの書き方 mysql_create_dbは、データベースを作成する際に使用します。 また、mysql_queryでも作成できます。 mysql_query("CREATE DATABASE データベース名 DEFAULT CHARACTER SET utf8"); mysql_create_db("データベース名");   mysql_queryの書き方 MySQLに接続すると、SQL文を発行できます。 その時にmysql_queryを使用します。 データ追加や検索、その他ヘッダ情報などを取得できます。 mysql_query("SQL文");   大石ゆかり インデックスやトランザクションって何かすごそうですね！ 田島悠介 データが数億件あっても、一瞬で目的のデータを検索できるんだよ。 大石ゆかり それは、すごいですね！   実際に書いてみよう MySQLに接続してデータベースを作成し、データベースの一覧を表示させてみます。 XAMPPとMariaDBで実行していますが、MySQLと互換性が高いのでそのまま使用できます。   test.php <?php $link = mysql_connect("localhost","root",""); mysql_query("create database if not exists test2 default character set utf8"); $result = mysql_query("show databases"); while ($row = mysql_fetch_array($result, MYSQL_NUM)) { echo $row[0]; echo "<br>"; } ?>   実行結果 information_schema mysql performance_schema phpmyadmin test2 wordpress   show databasesというのはMySQL専用のクエリで、データベース一覧を表示させます。 mysql_fetch_arrayに結果リソースを渡し、数字配列を選択します。 1行ずつ出力すると、作成されているデータベース一覧が表示されます。 MySQLに接続し、クエリを発行し、結果を受け取るというのが基本操作です。   PHPとMySQLを使用しチャット投稿を表示させてみる それでは、PHPとMySQLを使用して、チャットサービスの投稿を表示させてみます。 チャットサービスとはTwitterやLINEなどのサービスです。   チャットサービス表示部分の実装 今回は、MySQLにchatデータベースとtitleテーブルが存在すると仮定して実装してみます。   テーブル情報 titleテーブルの中には、自動的に連番が追加されるnoカラム、ユーザー名を表すnameカラムと、投稿内容を表すpostカラムが入っています。   PHP処理の説明 それでは、それぞれの行について説明します。 MySQLへの接続情報 最初に変数dbに対して、MySQLに接続するための情報を格納しています。 今回は、mysqli_connectというPHPの関数を使用してMySQLに接続しています。 mysqli_connectの（）内に記載されているパラメータは次のとおりです。 mysqli_connect( '接続ホスト名', '接続ユーザー名', '接続パスワード名', '接続データベース名' );   接続エラー処理 その後、次のif文処理でmysqliに接続できなかった場合にエラーを出力する処理をしています。 if ($db->connect_error) { echo $db->connect_error; exit (); }   titleテーブルデータ取得 次のsql変数に代入する処理で、titleテーブルに入っているデータをすべて取得しています。 $sql
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日本政府の衛星データプラットフォーム「Tellus（テルース）」とは【インタビュー】

経済産業省からの委託事業として衛星データプラットフォーム「Tellus（テルース）」を開発・運用するさくらインターネット株式会社の竹林正豊さん（写真左）と田中康平さん（写真右）にインタビューしました。 Tellusとは何か、衛星データとは何か、衛星データの市場規模とTellusの特徴、そして学習方法と今後の展望まで伺いました。 お話を伺った人 竹林正豊氏 さくらインターネット株式会社　新規事業部所属。 Tellus xData ALLIANCE Project/PublicRelation Group Producer 2006年大阪芸術大学 芸術学部建築学科修了。慶應義塾大学大学院 システムデザイン・マネジメント研究科在学中。ファッション雑誌編集者、広告クリエイティブエイジェンシーを経て2017年さくらインターネット入社。2018年6月より現職。同社では、クリエイティブディレクション、企画の知見を活かし、広報や広告宣伝、外部イベント、トレーニング、データコンテスト、オウンドメディアなどのプロジェクトを統括。 田中康平氏 さくらインターネット株式会社　新規事業部所属。 Tellus xData ALLIANCE Project/Business Development Group 超小型衛星の開発や衛星搭載電源の研究/開発に従事した後、2019年2月より現職。同社では衛星開発の知見を活かした衛星データの利活用事例検討やビジネス開発を担当。また、宇宙ビジネスメディア「宙畑-sorabatake-」にて企画・編集を担当。   Tellusとは ――最初に、Tellusがどういうものかについてお話いただければと思います。 Tellusとは政府衛星データを利用した新たなビジネスマーケットプレイスを創出することを目的とした、日本発のオープン＆フリーな衛星データプラットフォームです。 さくらインターネットが経済産業省から3年間の受託開発と運用を一任されているプロジェクトで、「宇宙産業ビジョン2030」という国の方針に紐づく形で衛星データのオープンデータ化を行っています。   ――衛星データとはどのようなもので、どのようなことができるのでしょうか？ 前提として、衛星データというと何か難しいもののように思われるのですが、特殊なデータとして見るのではなく、ビッグデータの1つと考えるとよいでしょう。 定期的に上空から地上の様子を撮影しているのが、衛星データです。 言い換えれば、上空から撮影している画像、と捉えると良いでしょう。 なので、プログラミングで画像処理できる人であれば、誰でも解析が可能です。 例えば、国立競技場を定期的に撮影すれば、建設の進捗状況を見ることができますし、空港を見れば、航空機が駐機場に何機いるか数えることもできます。 他の画像と少し異なる点があるとすれば、単なる画像ではあるものの、波長帯（バンド）ごとの画像がある、というところでしょうか。 詳細は省きますが、波長帯ごとの画像を見ることで、対象物の状態を捉えることができるようになります。 例えば、ある田んぼを定期的に撮影すれば、稲の育成状況を知ることができますし、地表面で温度が高いところを知ることもできます。 Tellusの場合、これらのデータは統合開発環境でPythonやR言語を駆使して解析できます。 そのため、ただ見るだけではなく、解析により田んぼの育成状況を知ったり、収穫時期を予測したりもできます。 credit：JAXA キャプション：衛星で撮影した田んぼ(左)とその活性度を示す指標を解析で求めた結果(右)   ――他のデータと比べて、エンジニアから見ると面白い点はありますか。 ある意味タイムマシンのようなもので、通常のデータでは測定しにくい変化を捉えられるのが面白いところだと思います。 IoTデバイスでずっと同じ点を観測し続ければ、高頻度に高精度なデータを取得できますが、「設置したとき」からの「設置した場所」のデータしか取得できません。 衛星データは面的に世界中を定期的に観測しているので、観測分解能は粗かったとしても蓄積された世界中のデータを確認できます。 点として観測している場合には、類推することが難しい問題も、面として観測していれば解決できることもあります。 そのため、本質的な変化をより観察しやすいと思います。 よく事例として取り上げられているのが森林破壊の問題についてです。 インドや中国は経済成長の影響から森林が凄く減っているイメージがありますが、実は森林の面積は増えているそうです。 点として、例えば木材の輸出量や林野火災で失われた面積についてのみ見ていたら分からなかったであろうことも、面として見ることで定量的に評価できるようになるのです。 衛星データを駆使して面で捉えたからこそ、森林が増えている事実に気付くことができた事例です。 他には、何かしらを解析するアプリケーションを作成した場合、日本のみならず、世界中をターゲットにできる点も面白いかと思います。 つまりは、日本の田んぼの育成状況を把握するアプリケーションを開発した場合、衛星データ自体は国内外問わず撮影されているため、海外の田んぼの育成状況を解析するソリューションとしてそのまま展開していくこともできる可能性があるのです。 そのため、開発したアプリケーションの潜在的な市場が広いということも面白い点と言えるでしょう。   [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは衛星データプラットフォーム市場におけるTellusの特徴 ――衛星データ市場の現状を教えてください。 これまで宇宙開発は国主導が多かったのですが、最近では民間の衛星サービスが各国で始まっています。 2010年代には宇宙系のスタートアップ企業も多く出てきてたくさんの衛星が打ち上がりました。 今では1社で百何十基の衛星を運用している企業もあり、気軽に衛星が上がるようになっています。 それに伴い性能も高まっています。 具体的には、撮影する画像の質が上がり始めています。 高分解能の画像も撮れるようになったことで、例えば人影が見えたり、自動車のフロントガラスが撮影できたりします。 この動きの中で、衛星画像の利用促進施策が、アメリカやヨーロッパや中国などにおいて国主導で進んでいます。 衛星データビジネスは世界でも成功事例がまだ多くないため、私たちも手探りの中進んでいます。   ――世界的に見て未開拓な分野なので日本でも市場を延ばす余地があるということでしょうか。 その期待値は上がっている状態です。 世界を見ると、AmazonやSpaceXなどの企業も次に来るのは宇宙ビジネスだと信じて投資をしています。 また、日本でも、2019年には、100億円規模の出資を受けた会社が3社あります。 一方で、その注目度と投資額に反して、日本では宇宙ベンチャー企業は少ない現状もあります。 日本には70社弱しかなく、そこに100社弱のVCから計500億円程が投資されています。 ビジネス活用を促進してさらに宇宙ベンチャー企業を増やすことで、これをバブルにせず継続的な成長ができるよう支援していくつもりです。   ――様々な海外の衛星データが存在する中で、Tellusの独自性はどこでしょうか。 クラウド完結型であること、それから地上データを扱える点です。 今までの衛星データは、知識がないとどこのサーバに何のデータがあるのか分からない状態でした。 またデータサイズが大きく、衛星データを1枚ダウンロードするのに30分から1時間かかりました。 このような利用の煩雑さを解決すべく、Tellusは全てクラウド上で完結できるようにしています。 クラウド上にデータが揃っていて、クラウド上で解析できる環境を作っているのです。 これにより、強いネットワーク環境を持っていない方、高度なマシンスペックを持っていない人でも気軽に衛星データを解析できるようになります。 また、Tellus内で地上データを扱えるようにし、少しでも衛星データが活用しやすい状態も作ろうとしています。 その他の衛星データプラットフォームは衛星データだけを置いている場合が多いのですが、衛星データだけだと解析結果が正しいかどうか妥当性を検証しにくい点が課題です。 Tellusでは、点の地上データと面の衛星データを同じ場所に置いてあることで、活用の幅を広げていくことを試みています。   ――なぜ地上データの掛け合わせを行うことになったのでしょうか。 ビジネス活用による民需の増加がTellusのゴールにあるためです。 従来通りの学術利用目的の政府案件だったら、色々な場所に散らばっている衛星データをまとめて使えるプラットフォームを作るフェーズで終わりでした。 ただ今回が経済産業省からの案件で、ゴールが多くの人から利用してもらい宇宙産業を発展させることだと考えると、衛星データだけでは得意不得意があるので工夫が必要と考えました。 例えば、衛星データには広範囲を撮れる長所はありますが、一方で分解能が粗い短所があります。 それを補完できる地上データがあると、衛星データをさらに幅広く使えるようになります。 逆も然りで、ある点の情報から、他の点の情報を類推するのに衛星データを利用できます。解析結果と地上データを比較しやすい環境であれば、その妥当性をすぐに検証できるのです。 地上データと衛星データを掛け合わせお互いの不得意を補い、ビジネス利用しやすくなることがゴールです。   Tellusの活用事例 ――実際に、Tellusを活用した解析の事例はありますか。 オウンドメディアである宙畑を通して、おいしいみかん畑を探してみる、電動自転車が売れる場所の推測、テニスコートの素材、桜の開花時期の予測などを行いました。 他には、海釣りで魚が釣れそうな場所の予測も行いました。 魚のいる場所はある程度水温や潮目から推測でき、衛星データでそれらが分かるため、場所を割り当てて実際に釣りに行き、その結果、魚がたくさん釣れた事例もあります。 これらの様子となぜ釣れたかの考察をオウンドメディアの「宙畑-sorabatake-」で公開しています。 メディアで紹介した事例を元に、実践してみたり、アイデアを練ったりして、新たな事例を生み出していってほしいですね。 宙畑-sorabatake-『衛星データで漁場を探して、実際に釣りに行ってみようvol.1 ~データ確認編~』の画像   衛星データ全体に目を向けると、土砂崩れの検出、船の検出、海氷の検出などを行うアプリケーションが世の中には出始めていています。 オイルタンクの貯蔵量から石油の残量を推測して、石油価格を予測する使い方もされています。 石油タンクは落し蓋に似た形状になっていて、タンク中の石油残量に応じて蓋の位置が変わります。 そうすると、影の高さが変化するため、影の面積から石油の残量を推定できるのです。 様々な方が宇宙市場に入っていくことで、このような事例がどんどん出てくることを期待しています。 石油タンク監視 Credit : Ursa Space Systems   ――Tellusを扱うにはプログラミングの学習は必須なのでしょうか。 必須ではないですし、プログラミングを習得していない人でも使いやすい状態を目指しています。 Tellusはインターフェースを2種類提供しており、プログラミングができる人向けの統合開発環境と、プログラミング不要でボタンを押しながら解析できる環境（GUI）があります。 GUIのインターフェースを用意している意図は、プログラミングができない人にも衛星データに興味を持っていただけたらと考えているためです。 そして、そのような人が衛星データへの興味を深め、より幅広い活用のためにプログラミングを学習し、ビジネスシーンで活用してくれることが理想です。 ただ、プログラミングができる方が、データを扱う上での選択肢は増えますので、より楽しめるとも思っています。そのための施策も合わせて提供していきたいと考えています。   Tellusの学習について ――Tellusを通じた人材育成についてお聞かせください。 私たちは衛星データを提供して終わりにするのではなく、ユーザー育成を積極的に行なっています。 衛星データとプログラミング共に未経験の人達も、衛星データを使ったビジネスをするステップまで引き上げていきたいと考えています。 ユーザーの中には、「Pythonは習得しており、興味もあるが衛星データで何ができるのか分からない」方が多いため、相談会や講習を行っています。 2018年度まではハンズオンのみで講習を提供していましたが、応募された方が1,000名以上と想定より非常に多く、受講できる方が限られてしまいました。 そこで、全国誰でも参加できるように2019年度から取り組み始めたのがeラーニングです。 また、これまでの学習ターゲットは「衛星データは知らなくても一定Pythonが触れる人」でした。 ただ、「Pythonが触れなくても衛星データに興味がある人」も非常に多く、そういった人々に学習の機会を提供すれば衛星データを用いてビジネス活用する人が増えるのではないかという仮説を立て、今回TechAcademyと共同でPythonの学習を行う初心者向けのコンテンツを作りました。   ――eラーニングの施策は現状いかがでしょうか。 SNSを見ていても「良かった」と言ってくださる方が多いので、凄くいい施策だったと思います。 TechAcademyとの施策で言えば、学習者の熱量が高く、質問が想定より多い印象です。 初心者向けなので、メンターの存在が重要というのは元々の仮説としてありましたが、実証された形ですね。 また、最初はSNSで細々と宣伝しただけだったため、人数が集まらないことを懸念していましたが、フタを開けてみると200人の枠に400人を超えるエントリーがありました。 これにより、普段たちが接していない方々にもニーズがあったことに気がつけました。   ――どのような方がエントリーされていますか。 今回は初心者向けと銘打ったこともあり、開発経験が1年未満だったりプログラミング未経験の方が大多数でした。 また申し込みの際に、400字以内で応募の動機を書く箇所がありましたが、熱意の強い方が多い印象でした。 別軸でいうと、中高生、新規事業をしていて最近流行り始めたから知りたい方、他には解決したい明確な課題を持って申し込まれた方が多い印象でした。 このような幅広い層の方々が利用することで、衛星データの利活用に関する多くの経験が蓄積し、利用事例に繋がることを期待しています。 今回はとてもバランスよく申し込んでいただけたので、今後はさらに幅広い層の方に申し込みしていただければいいなと思っています。 そして今後、受講された方々がTellusを使ってみた結果を公開していく流れができるとさらに嬉しいですね。   ――Pythonを習得しているエンジニアがTellusを使うときには、具体的にどういう学習が必要になりますか。 APIの叩き方や、衛星画像特有の前処理があるので、その辺りの知識がある程度必要になります。 そのため今回の初心者向けTellus学習コースでも、画像処理の基礎を習得できる構成にしています。 普通のカメラはRGB全部まとめて出力されるのですが、衛星はRごと、Gごと、Bごと、と波長毎にスキャンして撮影するので、それぞれの波長を組み合わせながら処理していき、物理的に意味がある値として解析する、ということができるように学習するといいと思います。 また、単なる画像として扱い、画像解析した結果から何かを読み取るというのも良いでしょう。 近年の流行りとしては、物理的な意味を捉えながら解析するというよりは、機械学習等を用いて画像解析した結果から状態を推測する、という方が中心になっているかもしれません。   Tellusの今後の展望 ――今後、利用者を増やす時に、Pythonやプログラミングが分かるエンジニアの方、ビジネスは分かるけれどもプログラミングは分からない方と大きく分けて2通りの方がいると思われますが、それぞれに動いてほしいイメージはありますか。 個人的な思いとしては、まずエンジニアの方々にはTellusを触ってもらいたいです。 膨大な観測データが日々蓄積されており、国内外問わず衛星データを用いたコンペティションが開催されている結果データセットも増えており、エンジニアの方々が触って面白いデータが揃ってきている状況だと思っています。 それらのデータを触った結果、事例が増え、その中のいくつかがビジネスの種になるといいなと考えています。 様々な事例をビジネスパーソンが見たときに、自身の事業と関連のあるものを見つける方もいるでしょうし、ビジネス化の筋道を立てられる技術を見つける方もいるかもしれません。 そのためにも、事例を蓄積していくことが重要だと思っています。 もちろん、エンジニアとビジネスパーソンの方が同一人物であること、もしくは同じチームにいることが理想的ではありますが。 ビジネスパーソンには、宇宙ビジネスに関心を持ち、ビジネス視点から事例創出をしていただけたら嬉しいですね。 そのために、オウンドメディアの「宙畑」では、エンジニア向け記事だけでなく、宇宙ビジネスのニュースも提供することでビジネスパーソンにも見ていただけるようにしています。 ただ、宇宙ビジネスにはまだこうやったら成功する、という王道がありません。 そのため、誰でもアイデア次第では大きく市場を取ることができる可能性があります。 アイデアを思いつくにはエンジニアもビジネスパーソンも関係ないので、自分はエンジニアだからここまでしか、とかビジネスパーソンだから技術は…とか考えず、アイデアを考えることが始めの一歩かもしれません。   ――Tellus利用者にこれからどういう使い方をしてもらいたいでしょうか。 2020年度末までは基本的にデータもコンピューティングリソースも無料で貸出ししているので、まずは触ってみて欲しいと思っています。 そして、どんなことでもいいので、気になったことを少し見てみて欲しいです。 例えば、教科書で学んだこと、テレビで見たこと、日常的に気になっていることなどを、Tellusを利用して自分の目で本当にそうかな？と確かめて欲しいです。 より具体的に言えば、地球温暖化に疑問を持ち、本当に起きているのかを気温情報や環境情報を用いて解析してみたり、自分の町がどう年々変わっているのか見てみたり、どんなことでもいいので、それこそまずは遊んでみるような感覚でTellusを触ってみて欲しいと思っています。 気になったことを鵜呑みにするのではなく、自らデータで解析してみよう、という人が増えてくるといいですね。 そうすることで、遠い存在と思われがちな衛星データが身近になり、課題解決の1つの選択肢として衛星データがあるという考えを持つ人が増えていき、結果として衛星データの利活用が浸透していくといいなと思っています。 （インタビュー/編集：テックアカデミー 田中 翔）   テックアカデミーでは、未経験でもアプリやWebサイトを作れるオンラインブートキャンプを開催しています。 すべての講師が、第一線で活躍する選抜された現役エンジニアなので、上達の速さ、学習の質が圧倒的に違います。 実際に現役エンジニアから学べる無料体験を実施しているので、ぜひ違いを味わってみてください。 忙しくて時間がない方は、15分でわかる説明動画をまず見てみましょう。
インタビュー

PHPでフォームからデータを受け取る方法（GETとPOST）

プログラミング初心者向けに、PHPの基礎を紹介する記事です。 今回は、フォームからデータを受け取る方法について解説します。 最初にフォームの送信方法とPHPでの受け取り方に関しての説明をします。 その後、実際に動くコードを作成してデータの送受信を試していきます。 フォームでのデータのやりとりはWebサイトなどでは基本なので、ぜひ覚えておきましょう。   目次 GETとPOSTとは HTMLのフォーム 送信されるデータ フォームデータの受け取り方 受信データのバリデーション 実際にコードを書いてみよう 開発環境はXAMPPを使っています。   GETとPOSTとは PHPにおけるデータの受け取り方には、GETリクエスト と POSTリクエスト を使う2通りの方法があります。 POSTリクエストはフォームからHTTP通信により送信され、送信データはリクエストの本体に含まれます。 GETリクエストはフォームやリンクからHTTP通信により同じように送信されますが、送信データはURLの最後に？に続いて　パラメータ名=値という形式で付加されます。     大石ゆかり フォームを使ってデータを送信できるんですね。 田島悠介 そうなんだ。フォームから送ったデータを、PHPで取得できるんだよ。 大石ゆかり いろいろなところで使われてそうですね。 田島悠介 そうだね。後、フォームじゃないんだけどURLの最後に?p=2とか/p2/もGETでデータを送ってることになるんだ。 多くは何ページ目とかに使われるね。HTMLでフォームを作って送信してみよう！ [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはHTMLのフォーム サーバにデータを送信するためには、HTMLのフォームを使います。 GETリクエストのフォーム フォームの構造は次のようなコードです。 <form action = “index.php” method = “GET”> <input type = “text” name =“comment/“><br/> <input type = “submit” value =“送信/“> </form> formタグのaction属性に送信先のURLを指定します。 送信方法はデフォルトでGETリクエストですが、method属性で POSTかGETに指定できます。 formタグ内の inputタグの値が送信するデータです。 この時、name属性がリクエストパラメータ名になり、value属性の値やテキストボックスに入力された値がそのパラメータの値です。 上のコードでは、フォームのデータは、commentというパラメータ名で入力値とのペアで送られ、送信方法はGETリクエストになり、送り先は index.php です。 POSTリクエストのフォーム POSTリクエストにしたい場合は、次のようにform要素のmethod属性をPOSTに変更するだけです。 <form action = “index.php” method = “POST”> <input type = “text” name =“comment/“><br/> <input type = “submit” value =“送信/“> </form> 送信されるデータ ここでは、例としてcommentという名前属性のinput要素に hogehogeという文字を入力して送信するとしましょう。 GETリクエストのデータ データがURLの一部として含まれてサーバに送られます。 送信先は index.phpとすると、URL全体は次のようになります。 http://index.php?comment=hogehoge ここで注目していただきたいのは、後に付けた?comment=hogehogeの部分です。 GETリクエストのデータは基本的には、 ? の後に パラメータ名=値のペアの形式で送られます。 複数のデータの場合は、間を & でつなげます。 http://index.php?comment=hogehoge&title=hello このURLで送られるのは、 comment=hogehogeとtitle=helloという２つのデータ（パラメータ名=値のペア）です。     フォームデータの受け取り方 GETリクエストで送信したデータを受け取る GETリクエストで送信したデータは、グローバル変数である $_GET に連想配列という形で入っています。 そこで、PHPでデータを受け取るときは、この　$_GET を使います。 先ほどの例では、comment=hogehogeというデータが送られましたが、$_GETには、[‘comment’ => ‘hogehoge’] という連想配列で保存されます。 $_GETからデータを受け取るには、受け取りたいinput要素の name属性
PHP

PythonでのJSON形式のファイルデータをパースする方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

PythonでのJSON形式のファイルデータをパースする方法について、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。 目次isdigit()とは？isdigit()の使い方isdigit()を利用して数値判定してみよう監修してくれたメンター 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。   田島悠介 今回は、Python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 PythonでのJSON形式のファイルデータをパースする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！   この記事ではPythonで「JSON形式のデータを扱う方法」について学習します。 JSONは他の言語とデータを交換する際に使用されるデータ形式で、Webアプリケーションにおけるデータのやり取りに使用されます。 今回は、PythonでこのJSONデータを読み書きするためのライブラリjsonの使い方を紹介します。   JSONデータとは JSONとは、「JavaScript Object Notation」の略称であり、Webアプリケーションでのデータのやり取り等によく利用されているデータ形式です。 JavaScriptと名が付いている通り、元々はJavaScriptのオブジェクトを記述するデータ構造です。ただ、軽量で人間にとっても読みやすいため、現在はPythonなど他の言語でも利用されています。 JSONデータは下記のように、名前（キー）と値のペアを, で区切り、全体を{}で区切って記述します。 { “名前1” : “値1”, “名前2” : “値2”, } Pythonにおける辞書に似ているので、辞書のイメージを持っておくと良いでしょう。 ただし、文字列は’’(シングルクォーテーション)ではなく、””(ダブルクォーテーション)で囲うので注意しましょう。 値には、数値や文字列の他に配列や、{}で囲った別のオブジェクトを入れることができます。   jsonライブラリの使い方 PythonでJSON形式のデータを扱う際はjsonという標準ライブラリを利用します。 ここでは、jsonライブラリの使い方として、基本的な３つの操作をご紹介します。 jsonデータの読み込み jsonデータの書き込み jsonデータの確認と整形 それぞれの操作について以下で解説します。 いずれの場合もjsonライブラリの使用時には、事前に以下のコードでインポートしてから使用しましょう。 import json JSONデータをPythonの読み込み まずは、JSONデータの読み込み方法を説明します。 loads関数を使うことで、JSON形式の文字列をpythonの辞書に変換できます。 json.loads(文字列) また、直接JSONファイルを読み込んでpythonの辞書に変換できます。 この場合はload関数を使用します。 with open(JSONファイルのパス) as f: json.load(f.read()) それぞれのサンプルコードを見てみましょう。 まずは、loads関数のサンプルコードです。 s = '{"key1":"value1", "key2":2}' dict_from_json = json.loads(s) print(type(dict_from_json)) print(dict_from_json) 出力結果 <class 'dict'> {'key1': 'value1', 'key2': 2} {"key1":"value1", "key2":2}というJSONデータを文字列として用意し、loads関数に渡すと、Pythonの辞書に変換されていることがわかります。 次に、load関数のサンプルコードを紹介します。 上記と同じ{"key1":"value1", "key2":2}というJSONデータを記入した、test.jsonというファイルを用意して実行してみてください。 with open('test.json', 'r') as f: print(json.load(f)) 出力結果 {'key1': 'value1', 'key2': 2} loads関数の場合と同じようにJSONデータが辞書に変換できていますね。 一度変換してしまえば、後はPythonの辞書として、データの追加や編集が可能です。 辞書[キー]というコードで値にアクセスすることができます。 JSONデータの書き込み 次にPythonのデータをJSONデータに変換する方法を紹介します。 先ほど紹介したload, loads関数と反対に、Pythonの辞書をJSONファイルとして出力するdump関数とPythonの辞書をJSONデータの文字列に変換するdumps関数がそれぞれ存在します。 二つの関数はそれぞれ次のように使用します。 json.dumps(JSONデータにしたい辞書) with open(出力するJSONファイルのパス, 'w') as f: json.dump(JSONデータにしたい辞書, f) サンプルコードによる利用例も確認してみましょう。 python_dict = {'key1':'value1', 'key2':[1,2,3]} print(json.dumps(python_dict)) with open('test2.json', 'w') as
Python

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TechAcademy（テックアカデミー） プログラミング Python Pythonにおけるisdigit()の利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】