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Pythonでバイナリ解析する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でバイナリ解析する方法について現役エンジニアが解説しています。バイナリデータとはテキスト形式以外のデータ全般のことをいいます。ファイルの拡張子やファイルの先頭のマジックナンバーを頼りにバイナリ解析を行いましょう。

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でバイナリ解析する方法について、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るでしょう。

 

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でバイナリ解析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！

 

目次

 

バイナリデータとは

バイナリデータとは、テキスト(可読)形式以外のデータ全般です。

一般に人間がバイナリデータを直接読み書きすることは少なく、コンピュータ(プログラム)が主に取り扱います。

 

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バイナリファイルからファイル形式を判別してみよう

一般にはファイル名の拡張子からファイル形式を推定します。

拡張子が無かったり、あるいは拡張子を偽装したりしている場合には、マジックナンバー(ファイルの先頭の特徴的なデータの並び)などをたよりに、ファイルの形式を推定しましょう。

ここではfiletypeライブラリを用いた方法をみていきます。

 

インストール

pipコマンドを用いてインストールし、pipを拡張したpipenvを使用してみましょう。

pipenv install filetype

 

ソースコード

Pythonスクリプトdetect.pyを以下の内容で作成しました。

カレントディレクトリには、形式不明のファイルとしてunknown_fileが存在すると仮定します。

import filetype

kind = filetype.guess('unknown_file')
print(kind.extension)
print(kind.mime)

 

実行

pipenv run python detect.py

 

実行結果

png
image/png

 

解説

filetype.guessでファイルを読み取り、形式を推定します。

extensionではファイル拡張子、mimeでMIME形式を得られるでしょう。

 

バイナリファイルのデータ部分を取得してみよう

バイナリファイルを読み書きするには、open関数のモードで’b’を指定します。

ソースコードと実行結果

>>> f = open('unknown_file', 'rb')
>>> f.read(16)
b'x89PNGrnx1anx00x00x00rIHDR'

 

解説

openでバイナリファイルを開き、readで先頭16バイトを読み取りました。

出力されたバイト列では、このファイルがPNG形式と推定できました。

まとめ

この記事ではfiletypeライブラリを用いて、バイナリデータの形式を推定する方法を解説しました。

一般的に触れる機会は少ないものの、形式を容易に推察できるfiletypeライブラリを使ってコードをみていきましょう。

 

執筆してくれたメンター

橋本紘希（はしもとひろき）

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。

 

大石ゆかり

Pythonでバイナリ解析する方法がよく分かったので良かったです！

田島悠介

ゆかりちゃん、これから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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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] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは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。 # 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本稿は、本稿は、Web Designerdepotのブログ記事を、Web Designerdepotより了解を得て日本語翻訳し掲載した記事になります。   プロトタイピングの概念そのものは、インターネットの成立以前から存在していました。典型的な例として、新しい製品を開発をする人々は最初に製品を組み立て、次に製品が期待した通りに作動するか試します。 最初のバージョンで特許を取得して、潜在的な投資家に製品を見せることもあるかもしれません。もし投資家が独自の生産ラインの設備を利用できるとしたら(例えば既存の会社で働いているなどの理由から)、製造可能なレベルのモデルが完成するまで、製品の開発が進められて、バグの修正も行われます。   昔のデモディスクを覚えていますか？ 機能の制限されたプログラムが入っていたり、ゲームの初歩レベルあるいはゲームが2つだけ入っているようなディスクのことです。プロトタイプはデモディスクと似ている点が多くありますが、よりシンプルでさえあります。 Webサイトやアプリのプロトタイプを作成するのは、期待した通りに作動するか確かめるためです。 プロトタイプの目的は、将来の顧客の獲得というよりも、より良い製品を作るのに役立てることです。 Webサイトやアプリのプロトタイプは、製品が期待通りに作動するか確かめるために作成します。またクライアントや潜在的な投資家に製品の作動を示すこともできます。   最近では、Webとモバイルアプリ用のプロトタイプ作成アプリが多数登場しています。 最近リリースされたデザインツールのAdobe Experience Designerは、Webとモバイルに対応したデザインアプリとしての機能と、プロトタイプ作成用のアプリとしての機能が融合されています。 Adobe社の知名度とプロ向け製品における市場シェアを考えれば、多くの人々が今まで以上にプロトタイプを実践し始めているのも当然かもしれません。   今回の記事は初心者向けのガイドです。デザイン業界でどのような経験を積んできたかにかかわらず(あるいは未経験でも)、プロトタイプを日常的に使い始めた方向けに書いています。 このガイドでは何よりもまず基本的な原則を説明します。もちろんその後に発展的な情報として、役立つツールやアプリをリンクとともにご案内します。   ワイヤーフレーム＆モックアップ VS. プロトタイプ デザイナーとしての経験が豊富な方は、すでにワイヤーフレームやモックアップを編集で利用しているかもしれません。ただ、これらは必ずしもプロトタイプとはいえません。 ワイヤーフレームやモックアップで問題なのは静的なことです。製品の機能についての多くの情報を伝えることができないのです。このため、製品の動作性についてクライアントやデベロッパーに誤解を与えるおそれもあります。こうした理由から、プロトタイプとは一般的に、何かインタラクティブな要素を持つものと定義できます。 ただし、例外的に静的なものにもプロトタイプと見なせるものもあります。 例えば、概念的なプロトタイプや、詳細に作成された設計書などです。重要なのは単にインタラクティブであることよりも、製品に期待される機能について情報を伝えられることだからです。 それでもやはり、ワイヤーフレームやモックアップは単にプロトタイプの作成によく使われているという理由だけで、誰も捨てようとはしません。   いつプロトタイプが必要になるのか？ 何かがどのように作動するかを示す必要があるときにはいつでも、プロトタイプが必要です。 わかりやすい例は、Webアプリやモバイルアプリです。アプリは、モックアップでは簡単に見たり予測したりできない機能を数多く持っている傾向があります。コンテンツ中心型の静的なWebサイトでさえプロトタイプを必要とするかもしれません。 1つの理由として例を挙げると、私は以前クライアントにシンプルなビジネスサイトのモックアップを見せたときに、クライアントから「トップページにある「概要」や「サービス」などをクリックしたら別のページに移行するのか？」、「コンタクトフォームでユーザーが「送信」をクリックしたら、私はメールを受信することになるのか？」と聞かれたことがあります。 シンプルなタスクでさえ不確実性を伴うことがあり、プロトタイプは当て推量を解消するのに役立ちます。 また、簡単なブラウジングの操作さえ、ユーザーやクライアントによってはわかりづらくて大変な作業となりえます。プロトタイプがあればネットワークからサインオフするときにも、当て推量する手間を省くことができます。 加えて、プロトタイプはユーザーテストに役立ちます。ユーザーテストを行うときには、初期段階からプロジェクトのシミュレーションを始めるのがベストです。作業がほとんど完了した後に大きな変更をしなければならない事態は避けたいところです。   [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは4種類のプロトタイプ プロトタイピングを始める前に、どの種類を使うか決めます。ほとんどのデザイナーたちが実践しているように、どのようなプロジェクトでも複数の種類を組み合わせて使うことができます。   1. 概念的プロトタイプ このプロトタイプは、形の上では完成した製品と全く似ていません。ここでインターフェースのディテールとレイアウトは重要ではありません。インタラクションとプロセスだけに集中します。 全てのプロトタイプの目的は製品の動作性を示すことです。その意味で、このプロトタイピングは原始的な形だといえます。機能性だけがテーマであり、形は問題となりません。 この段階では、フローチャート、ポストイットのメモ、PowerPointのプレゼンテーション、アイコンでプロセスを説明するビデオを使ったり、身振り手振りを加えてカメラに向かって録音してもいいでしょう。要点を伝えることができれば何でもいいのです。 概念的プロトタイプはプロジェクトの初期段階で使われます。プロジェクトにはまだ名前がないかもしれません。アプリやWebサイトもアイデアの段階なので、「こんな感じで作動すると思う。」と話しているかもしれません。   2. ローファイプロトタイプ ローファイプロトタイプでは、レイアウトやスクリーンのサイズなど具体的な対象を扱うようになります。このプロトタイプは、作られるのも破棄されるのもサイクルが速いです。 ローファイプロトタイプの目的は、あなたとクライアントが基本的な部分に満足できるまで、試行錯誤を最速で繰り返すためのものです。だからプロトタイプに愛着を持つべきではありません。ほとんどのプロトタイプは使い捨てであり、それこそが長所です。 「ローファイプロトタイプ」は「ワイヤーフレーム」とよく置き換えることができます。この段階では紙に書いて行うこともよくあります。 アプリでローファイプロトタイプを作成するときには、他のスクリーンへのリンクやコメントの機能など、基本的なプロトタイピングの機能を備えているものを使うことがおすすめです。ワイヤーフレームのアプリはインターネットとの連携が容易であるというメリットがありますが、やや動きが遅いことも多いです。 概念的プロトタイプと同じくプロジェクトの初期段階で使われますが、ビジネスモデルやプロジェクト名はすでに存在している段階でしょう。上手くいくと確信できるものが持てるまで、頭の中で思いつく無数のアイデアをえり分ける時です。   3. ミディアムファイプロトタイプ 段階によっては、ローファイプロトタイプでは要点を把握しにくい一方、ハイファイプロトタイプでは十分過ぎることがあります。スタイルガイドを完全には作成していなかったり、まだグラフィカルアセットを全て作り終えていない段階です。 ミディアムファイプロトタイプは、このようなデザインの初期～中間の段階で使うことができます。インタラクションのシミュレーション機能を持つプロトタイピング作成アプリによって作られることも多いです。CSSのフレームワークを利用して、HTMLとCSSによって構築することもできます。 BootstrapとFoundationが、現在存在しているプロトタイピングのツールの中ではおそらく主流です。 有名ブランドのイメージがあればそれを使うべきですが、ストックイメージでも足りるでしょう。ストックタイプのUIエレメントは、模作のインターフェイスをより速く構築するために使われます。プロトタイピング作成アプリの多くは、これらのUIエレメントのライブラリを持つことが多く、作業の高速化に役立ちます。 ミディアムファイプロトタイプは、リテラル思考型(Literal thinker:全体的なイメージよりも、具体的なステップや言葉の定義から考えるような人)で外観や動作の近似を見たいと思うような人に向いています。彼らにとっては、「未完成」のヘッダーの方が、Webサイトのヘッダーに全く見えないようなスケッチ風の代物よりも、まだ耐えられます。 リテラル思考のクライアントには、ワイヤーフレームで素早く考えた初期のアイデアを見せる必要はないでしょう。ミディアムファイプロトタイプの段階で見せる方が、彼らに方向性を分かってもらいやすいです。   4. ハイファイプロトタイプ この段階までプロジェクトが進むと、全てのスクリーンのモックアップが完成していて、全てが立派なものになっているでしょう。製品をバックエンドのコードと統合して、人々に製品の動作性を見てもらう時です。 ハイファイプロトタイプは通常、デザインに関する最終的な合意をクライアントと結ぶために使われます。ただのPSDファイルを送るだけれはなく、インタラクティブなものを提示しなければなりません。 2つの方法のうちいずれかによって行われます。1つの方法では、静的なHTMLとCSSを利用して、一部をインタラクティブな外観に仕上げます。もう1つの方法では、画像やPSDのファイル形式をインポートできるアプリを利用して、擬似インタラクティブな特性を加えることで完成品のアプリ（製品）の機能を模倣します。 アプリによっては、プロトタイプのデモをWeb上(またはモバイルデバイス上)で行うことも可能です。   プロトタイピングのメソッド プロトタイプの主な種類を見たところで、次にプロトタイプを実際に作るためのツールをご紹介します。基本的な使い方も含めてすでにほとんどご紹介していますが、さらに詳細を見てみましょう。 あなた自身とクライアント双方にとって適合するメソッドを選びましょう。   ビデオまたはプレゼンテーションのプロトタイプ これらは具体的な作業がなされる前に、アイデアを売るためによく使われます。そのため通常は、潜在的な投資家を意識したものです。 クライアント向けにも使えますが、他の代替手段の方が効率的なコミュニケーションを図るには優れていることも多いです。アドバンテージは人によって異なるでしょう。 ビデオとプレゼンテーションのプロトタイプで、利益率を上げるために作られたものは商業型の公式に従います。 聴き手が共感できる問題を提示する。 あなたの製品によってその問題がどのように解決されるかデモを示す。 (オプションとして)会社のマスコットをデジタル形式で表現して、キャッチフレーズを叫ばせながら楽しそうにダンスさせる。 これらのプロトタイプの中にはアイコン、テキスト、イラストレーションを使うだけで完成するものもあります。他にはアニメーションを利用して、要点を説明するのに動きを使うこともあるでしょう。あなたのアイデアを売ることができれば、正しく使いこなせているといえます。 ビデオのプロトタイプと紙のプロトタイピングを組み合わせた良い例をご紹介します。Video Prototype for Mobile Cooking App : Youtube動画より   ワイヤーフレーム ワイヤーフレームは紙面上かアプリにおいて作成できます。ワイヤーフレームは通常ローファイプロトタイプと見なされていますが、時間をかければミディアムファイプロトタイプにアップグレードすることも可能です。もっとも労力をかけるだけの価値はほとんどありませんが。 ワイヤーフレームは、作成されるのも破棄されるのも速いです。紙面上でワイヤーフレームを作成することが魅力的である理由の1つです。アプリでワイヤーフレームを作ると、より正確なデザインが可能となり、既存のワイヤーフレームから簡単に編集することもできます。しかし、あなた自身以外には誰も見ないであろうスケッチを速く作成できるという点が、やはりワイヤーフレームの長所として一番優れています。 しかし、すで述べたようにアプリでワイヤーフレームを作成すると、より簡単にインターフェースの機能を模倣できるというメリットもあります。紙面上に作成したワイヤーフレームをタップしたところでトントン音が鳴るだけですから、面白いかもしれませんが、あなたの意図するところを伝えることはできません。   紙のプロトタイプ これはただのスケッチではないという点で、紙面上のワイヤーフレームとは異なります。紙を利用するのは、物理的でフラットな素材でインターフェースのモデルを作るためです。先にご紹介したビデオのプロトタイプにもその例を見ることができます。 インターフェースの要素は、紙にスケッチして、カットして作ります。コピーして予備を作ることもあります。そして作ったピースを他の紙の上に集めます。 ある要素のサイズが間違っていれば、他の要素の並びを変えたり、新しいサイズの要素を紙をカットして作るなどの方法があります。 またワイヤーフレームより「本物」らしいといえます。特に面白さはないとしても、クライアントは紙のモデルを触ることができます。この触覚に訴える方法はクライアントに多くを説明できるので、他のどんな方法より優れていることもあります。 誰でも対象をより深く理解するためには、物理的なコンタクトが必要です。UXデザインの半分は、物理的なインタラクションの使い心地を、デジタルのインターフェースで作り直す作業であるといえます。   アプリで作成するミディアムファイおよびハイファイプロトタイプ これらは紙のプロトタイプとの共通点が多いです。以下でご紹介するInvisionなどのアプリで作成するプロトタイプは、あらかじめデザインしたインターフェースの要素をもとに作り始め、これらのピースを集めて完成品を模倣します。 異なる点は、全ての作業がスクリーン上でなされることです。完成製品のグラフィック作成やブランド化も可能であり、プロトタイプであっても完成製品のように作成することができます。その次はすでに述べたことですが、アプリによって製品のデモをブラウザやモバイルデバイス上で行うこともできます。 また手で触れて感じることも可能になります。クライアントの触覚に訴えることで、もし気に入ってもらえれば、最終的な承認を得たも同然です。   コード もちろんインタラクションを必要とする場合には、インターフェースのプロトタイプをコードで作るのがいい方法です。その理由もご紹介します。 あなたのワークフローによく合う(とにかくブラウザ上でデザインするような場合)。 作成するサイトやアプリに、ボタンなどのインタラクティブな要素が多数存在している。 製品作成の最終段階でプロトタイプのコードを利用すると、時間の節約になる。 インターフェースの機能性のデモを、アプリを使わずにブラウザ上で実行したい。 あなたがキーを押すのが好きで、クリックするのは嫌いである。 ブラウザ上でプロトタイピングを行うと、特に修正版を作成中はやや時間がかかります。製品の初期段階ではおすすめしません。ミディアム～ハイファイプロトタイプで使うのがベストです。 すでにHTMLやCSSで作業を進める方法を好んでいるとしたら、完成間近のプロジェクトを提示するには最良の方法の1つです。   フレームワークによるプロトタイピング フレームワークを利用すると、コードを使ったプロトタイピングのスピードを相当上げてくれます。さらに、完成製品用のフレームワークを利用するとしたら、コーディングの量も少なくて済みます。 補足として、BootstrapやFoundationのような人気の高いフレームワークを利用して構築された、ドラッグ＆ドロップ形式のWebページ用エディタもあります。これらを使うことで、ローファイプロトタイプからコードを加えた完成製品まで全て作ることができます。 または、これらをプロトタイプを速く作る目的だけに使い、プロジェクトの最終段階ではカスタマイズしたコードを使う方法もあります。どちらの方法でも上手くいくでしょう。   プロトタイピングのツールとアプリ 理論を理解したところで、プロトタイプの作成に進みましょう。紙のプロトタイプやコードだけに限定せず、アプリをどこかで使うと仮定します。 良くも悪くも、多数の優良なアプリから選ぶことになります。 繰り返しになりますが、結局はあなたに合うものを選ぶことが大切です。モバイルアプリのデモを実行する機能が必要か？Google DriveやDropboxなどのサービスとファイルの同期が必要か？Githubと統合させるか？ローファイ、ミディアムファイ、ハイファイのどのタイプか？アドバンストスクリプト言語(Advanced scripting)か？などから考えましょう。 以下にリストアップするアプリは、これらのニーズに対応しています。何に着目すべきか分かりやすいように、アプリごとに最も関連性の高い機能をご紹介します。 これらアプリの多くは主にワイヤーフレームのためのツールとして知られています。ワイヤーフレームのソフトウェアは、インタラクティブなプロトタイプに必要な機能を備えていることが一般的です。人によってこれらのアプリを使うことで得られるアドバンテージも異なります。   AdobeのExperience Design CC 現時点では最新のアプリです。このアプリの登場により、今まで飽和状態だった市場に競争を巻き起こすことになりそうです。単にワイヤーフレームのアプリまたはプロトタイピングのアプリというよりも、デザインアプリです。Sketchや開発終了したFireworksと似ていますが、デザインした全てのものからプロトタイプを作り出すことが可能な点が斬新です。 今のところMacのプレビューにのみ対応していますが、2016年末までにはWindows版もリリースされる予定です。 プレリリース版は無料ですが、完成版のリリース後にはAdobe Creative Cloudのプランに組み込まれます。   プレゼンテーションのソフトウェア MicrosoftのPowerPoint、AppleのKeynote、LibreOfficeのImpress、GoogleのSlidesは全てプロトタイプの作成に使えます。プロトタイプについてのコンセプトはそれぞれ異なっています。スライドにリンク機能を加えるだけで、インタラクティビティを模倣できます。 コンテンツ中心型のWebサイト用のプロトタイプにも向いています。またこの中のソフトの少なくとも1つは使った経験のある人も多いでしょう。もし使ったことがなければ、ImpressとSlidesは無料で使えます。   InVision InVisionも有名なアプリの1つで、ハイファイプロトタイピング向きです。バージョン管理を特色としていて、リアルタイムの連携機能やフィードバック機能を売りとしています。Marvelのアプリのように、アニメーション、プロトタイプの組込み、デバイス上でのデモ、などの機能もあります。 無料プランではプロトタイプ1つまで作成できますが、それ以降は有料プランで月額15USドルかかります。 InVision   Justinmind Justinmindはアプリケーションのハイファイプロトタイプを作成するのに向いているように思えます。JustinmindのサイトではレスポンシブデザインのWebサイトのプロトタイプについても言及されています。アプリ上でのデモ機能もあります。 今のところ1年間の有料契約(月額換算で19USドル)からスタートできます。 Justinmind   Marvel Marvel Appは有名なプロトタイプのアプリです。基本的に無料プランで、アップデートの価格も全てリーズナブルです。注目の機能は、PhotoShipとSketchのサポート、DriveとDropboxとの同期、Webページ上での組込み型プロトタイプです。これらの機能によって、プロトタイプをアニメーション付きのプレゼンテーションに仕上げることもできます。ハイファイプロトタイプの作成に向いています。 Marvel   Proto.io Proto.ioはハイファイプロトタイプ向きのアプリです。複合的なインタラクション、アニメーション、ファイル形式のエクスポート、印刷、組込み、デバイスのデモンストレーションなどの機能が全てビルトインされています。15日の無料お試し期間と、月額24USドルのプランから始められます。 Proto.io   POP POPが他のアプリと異なっているのは、ワイヤーフレームのスケッチとデジタル形式のプロトタイプのハイブリッドを作成できる点です。 iPhone、Androidフォン、Windowsフォンなどのカメラでスケッチの画像を取り込み、これらをインタラクティブなプロトタイプに変換します。 主に紙で作業を進めるタイプの人には、データを共有するのにいいアプリです。プロジェクト2つまでは無料で利用可能で、以降は月額10USドルの有料プランになります。 POP   Flairbuilder Flairbuilderはデスクトップアプリですが、プロジェクトにオンラインのビューア(閲覧用ソフトウェア)機能を利用できます。ミディアムファイのワイヤーフレームとプロトタイプに向いています。インタラクションを追加したり、デバイス上でのデモを行うことが可能で、グリッドベースのデザインにも特色があります。 ワンタイム料金で99USドルと高額ですが、Axureよりも安いです。 Flairbuilder   Flinto Flintoには、Macアプリ版とWeb用ライト版の2つのバージョンがあります。違いはというと、Macのバージョンの方がより複雑なアニメーション、インタラクションなどの機能をテーブル(表)に加えることができます。またSketchからファイル形式をインポートできるのも、Web用ライト版にはない機能です。 ワンタイムの購入価格で99USドルかかります。ライト版(月額20USドル)だとデスクトップバージョンのライセンスも含まれるので、両方の良い部分を利用できます。 Flinto   [お知らせ]TechAcademyでは初心者でもUI/UXデザインができるようになるUI/UXデザインオンラインブートキャンプを開催しています。現役UI/UXデザイナーのサポートで学びたい場合はご参加ください。
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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。 目次バイナリデータとはバイナリファイルからファイル形式を判別してみようバイナリファイルのデータ部分を取得してみようまとめ執筆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
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PHPでbase64から画像ファイルを保存する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

PHPでbase64から画像ファイルを保存する方法について、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。 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。   なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPHP/Laravel講座の内容をもとに紹介しています。   田島悠介 今回は、PHP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 PHPでbase64から画像ファイルを保存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、PHPでbase64形式のデータを扱う方法を具体的なコードを見ながら解説していきます。   目次 base64とは エンコード、デコードとは finfo_bufferメソッドとは 実際に書いてみよう まとめ   base64とは 文字列、画像、オブジェクト、ファイルなど様々なデータを64種類の英数字と記号(a-z, A-Z, 0-9, +, /)で表現したものです。元々ASCII文字のテキストしか扱えなかったメール通信で画像などのバイナリデータを扱う為にASCII文字に変換する方式として導入されました。 少ない文字で表現しますので、元のデータよりも33%以上サイズが増えます。その特徴から、主にサイズの小さいデータを扱うことが多いです。   base64形式のメリット base64処理を用いるメリットとしては、画像ファイルをbase64に変換すると文字列になりますので、サーバーにデータを送信する場合などに元のバイナリデータのままよりも、処理が単純になります。 また、base64エンコードされた画像はウェブページに直接埋め込むこともできます。これによって、HTTPリクエストの回数を減らす効果があります。 さらに、データを保存する場合も、文字列として扱えますので、データベースのテキストフィールドにそのまま保存できます。   [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはエンコード、デコードとは どちらもあるデータを異なる形式のデータに変換することを意味しますが、変換する方向が異なります。 エンコードは元のデータを別の形式のデータに変換する処理を指し、デコードは変換後のデータを元の形式のデータに戻す処理を指します。 base64エンコード・デコードの場合も変換する形式がbase64である点以外は同じです。 base64エンコードがデータをbase64形式のデータに変換し、base64デコードがbase64データを元の形式のデータに変換します。   PHPによる処理 phpでは、この処理にbase64_encode関数とbase64_decode関数を使います。 $greeting = 'Hello World!'; //文字列をbase64にエンコード $encoded = base64_encode($greeting); //base64形式データをデコードして元の文字列に戻す $decoded = base64_decode($encoded); print $decoded;   実行結果 Hello World!   finfo_bufferメソッドとは finfo_buffer関数を使うとバイナリデータからMIMEタイプのような情報を取得できます。例えば、finfo_bufferを使えば画像データのMIMEタイプを取得して、特定のMIMEタイプかどうか判断したり、対応する拡張子を選ぶなどが可能になります。 インターネット上で送られてきたファイルやアップロードされたファイルには、拡張子のようなファイルの情報が付属するのが普通ですが、こうした情報は送信側で偽装することができます。ファイルのデータを安全に操作する為にも、実際のデータのMIMEタイプをfinfo_bufferで調べてそれを利用するのをお勧めします。   finfo_buffer関数 finfo_buffer ( resource $finfo , string $string ) この関数は、第1引数にfinfo_open() が返す fileinfo リソースを、第2引数に調べたいファイルデータを渡します。戻り値はファイルデータの情報を文字列で返します。エラーの場合は false を返します。   finfo_bufferのコード例 ファイルのデータからMIMEタイプを取得するコードは次のようになります。 // ファイルデータを取得 $path = 'sample.jpg'; $data = file_get_contents($path); // まず、fileinfoリソースを作成（MIMEタイプなどのファイル情報を調べるためのデータベース） $finfo = finfo_open(FILEINFO_MIME_TYPE); //ファイルデータのMIMEタイプを取得 $mime_type = finfo_buffer($finfo, $data); // MIMEタイプを出力 print $mime_type;   実行結果 image/jpeg    実際に書いてみよう これまでの知識を使ってbase64形式の画像データを読み込んで、画像ファイルとして適切な拡張子を付けて保存するコードを実際に書いてみましょう。 まずサンプルとして、カモメのjpeg画像(searbird.jpg)を使います。 まず、この画像を変換してbase64形式のデータを用意します。 // ファイルのデータを取得 $file_path = 'seabird.jpg'; $data = file_get_contents($file_path); // データをbase64にエンコード $base64data = base64_encode($data); 以下のコードではbase64形式で変換した画像データ使いますが、base64形式のデータを外部から受信して処理することもあります。その場合は、HTTPリクエストで送信されたデータを取得するために、$_GETなどのグローバル変数を利用します。   base64データを画像ファイルとして保存するコード <?php // base64デコード $data = base64_decode($base64data); // finfo_bufferでMIMEタイプを取得 $finfo = finfo_open(FILEINFO_MIME_TYPE); $mime_type = finfo_buffer($finfo, $data); //MIMEタイプをキーとした拡張子の配列 $extensions = [     'image/gif' => 'gif',     'image/jpeg' => 'jpg',     'image/png' => 'png' ]; //MIMEタイプから拡張子を選択してファイル名を作成 $filename = 'image.' . $extensions[$mime_type]; // 画像ファイルの保存 file_put_contents($filename, $data);   実行結果 同じフォルダ内にimage.jpgファイルがあり、カモメの画像が保存されました。   解説 ここではまず、上で用意したbase64データをbase64_decode関数を使ってデコードして元の画像データに変換します。次にfinfo_buffer関数でMIMEタイプ（ここでは image/jpeg ）を取得しています。最後に image/jpeg に対応する拡張子（ jpg ）を使って画像ファイルとして保存しています。   まとめ この記事では、base64エンコード・デコードの方法、finfo_bufferを使ったMIMEタイプの取得の仕方とbase64データを画像ファイルとして保存する方法を解説しました。 MIMEタイプの取得は、base64に限らずアップロードファイルを処理する際などに役に立ちますので、覚えておくとよいでしょう。   筆者プロフィール メンター安野 Webアプリケーションエンジニアとして長年健診業界で業務システムの開発に従事してきました。 TechAcademyではPHP/Laravelコースを担当しています。 開発実績:
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