記事一覧

utf8mb4_0900_ai_ci 「utf8mb4_0900_ai_ci」という照合順序は、MySQL 8.0 から標準になった照合順序で、Unicode 9.0 の文字セットをサポートしています。¹ この照合順序は、文字列の比較において、アクセントや大小文字を区別せずに比較することができます。¹ また、日本語のようなマルチバイト文字を含む文字列を扱う場合にも適しています。¹¹: MySQL 8.0 の照合順序で標準になった「utf8mb4_0900_ai_ci」とは - Qiita ソース: Bing との会話 2023/5/31 (1) MySQL 8.0 の照合順序で標準になった「utf8mb4_0900_ai_ci …. https://qiita.com/seltzer/items/8b5d8a61591e72715d5b. (2) MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 10.5 …. https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/charset-applications.html. (3) MySQL :: MySQL 8.0 リファレンスマニュアル :: 10.4 接続文字 …. https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/charset-connection.html. 半角カナの濁点ありは照合順序の設定では解決できない utf8mb4_0900_ai_ci での検索: where 結果 ベル ヘル, ベル, ﾍﾙ (つまり、 ﾍﾞﾙ は一致しない) ヘル ヘル, ベル, ﾍﾙ (つまり、 ﾍﾞﾙ は一致しない) ﾍﾙ ヘル, ベル, ﾍﾙ (つまり、 ﾍﾞﾙ は一致しない) ﾍﾞﾙ ﾍﾞﾙ (のみ) django-filter: method フィルターで対応 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 from functools import reduce from operator import or_ import django_filters as DF import jaconv def filter_icontains_mix(queryset, name, value): """全角半角を区別しないで検索(濁点対応)""" if not value: return queryset values = set([jaconv.h2z(value), jaconv.z2h(value)]) def _query(v): return Q(**{f"{name}__icontains": v}) query = reduce(or_, map(_query, values)) return queryset.filter(query) class OrderFilter(DF.FilterSet): ... customer_name__contains = DF.CharFilter( field_name="customer_name", lookup_expr="icontains", method=filter_icontains_mix ) ...

Sessionのユーザーの取得 Djangoでセッションレコードがどのユーザーのものかを判定するには、以下のようにします。 1 2 3 4 5 6 7 8 from django.contrib.sessions.models import Session from django.contrib.auth.models import User for session in Session.objects.all(): uid = session.get_decoded().get('_auth_user_id') if uid: user = User.objects.get(id=uid) print(user.username) 参考文献: Django ドキュメント | セッションの使いかた ソース: Bing との会話 2023/5/30 (1) セッションの使いかた | Django ドキュメント | Django. https://docs.djangoproject.com/ja//2.2/topics/http/sessions/. (2) 【Django】ログイン判定機能の実装方法を実例付きで徹底解説. https://itc.tokyo/django/dynamic-links-by-user-info/. (3) Djangoで現在ログインしているユーザーのユーザーIDを取得する方法. https://qastack.jp/programming/12615154/how-to-get-the-currently-logged-in-users-user-id-in-django. SessionStoreをつかう 1 2 3 4 5 6 7 from django.contrib.sessions.backends.db import SessionStore key = "3gsbhdfm4g2uyyieaaxl1omor2p5f1on" store = SessionStore(session_key=key) store["ssout_required"] = True store.save()

pandas: notna(): 指定カラムがnan以外のレコードのみ抽出 ダウンロードExcelファイルの 行数カラム に値がはいっているとエラー行： 1 2 3 4 5 6 names = { "行数": "line", "メッセージ": "message", } df = self.dataframe(response)[["行数", "メッセージ"]].rename(columns=names) df = df[df["line"].notna()]

Puppeteer Puppeteer とヘッドレス Chrome を使って React の SPA サイトをクロールするためのスクリプトを記述するには、以下のようなコードを記述することができます ¹。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 const puppeteer = require("puppeteer"); (async () => { const browser = await puppeteer.launch(); const page = await browser.newPage(); await page.goto("https://example.com"); // SPA のページ遷移を待つ await page.waitForNavigation({ waitUntil: "networkidle0" }); // スクリーンショットを撮る await page.screenshot({ path: "example.png" }); await browser.close(); })(); 上記のコードでは、Puppeteer を使ってブラウザを起動し、指定した URL にアクセスしています。その後、SPA のページ遷移が完了するまで待機し、スクリーンショットを撮影しています。必要に応じて、このコードを改良していただければと思います。 ...

django-import-export django-import-export = "^2.4.0" settings.py 1 2 3 4 5 INSTALLED_APPS += [ ... "import_export", ... ] resources.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 from import_export import resources from .. import models class DepartmentResource(resources.ModelResource): class Meta: model = models.Department import_id_fields = ["code", "company_code"] # 複合キー exclude = ["company", "jobposts", "origin", "status"] # 除外 def get_instance(self, instance_loader, row): instance = super().get_instance(instance_loader, row) exclude = [] if instance: exclude += ["is_m03", "is_tmb"] # 更新除外 list(map(lambda i: row.pop(i, None), exclude)) return instance admin.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 from import_export.admin import ImportExportActionModelAdmin from . import inlines, resources class BaseModelAdmin(ImportExportActionModelAdmin): exclude = ["created_at"] readonly_fields = ["updated_at"] @admin.register(models.Department) class DepartmentAdmin(BaseModelAdmin): ... resource_class = resources.DepartmentResource

Headless CMS 【2023年】人気のヘッドレスCMSを徹底比較！Contentful・Strapi・Hygraphなど。

AWS SES ロギング Amazon SES ログにはどのようにアクセスできますか? Amazon SES でのメール送信ログを表示する AWS CloudTrail を使用した Amazon SES API コールのログ作成 SESの送信履歴を確認したい Terrafrom + Firefose Firehoseを使用してSESのログをS3バケットに記録するには、Terraformで以下のように記述することができます。 resource "aws_s3_bucket" "log_bucket" { bucket = "log-bucket" } resource "aws_ses_domain_identity" "example" { domain = "example.com" } resource "aws_ses_domain_identity_verification" "example" { domain = aws_ses_domain_identity.example.domain } resource "aws_ses_configuration_set" "example" { name = "example" } resource "aws_ses_event_destination" "example" { configuration_set_name = aws_ses_configuration_set.example.name name = "example" enabled = true kinesis_firehose_destination { role_arn = aws_iam_role.firehose_role.arn delivery_stream_arn = aws_kinesis_firehose_delivery_stream.firehose.arn } matching_types = [ "send", "reject", "bounce", "complaint", "delivery", "open", "click", ] } このコードでは、S3バケットを作成し、SESドメイン識別子を作成し、検証し、構成セットを作成し、イベント宛先を作成しています。 ...

Subquery 合計値のアノテート サブクエリの合計値: 合計対象レコードを OuterRefで条件指定してして絞り込む values() で ユニークフィールドで GROUP BY する 対象フィールドの合計値をanotate する アノテートしたフィールドを values() で ValueList にしてSubqueryで返す(1件のはず) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 def verify(): from django.db.models import OuterRef, Subquery, F from django.db.models.functions import Coalesce from base.models.utils import aggr_sum_decimal as D from decimal import Decimal ref_query = dict( book__company_code=OuterRef("company_code"), book__processing_month=OuterRef("processing_month"), account_code=OuterRef("account_code"), account_item_code=OuterRef("account_item_code"), advances_code=OuterRef("outsource_code"), advances_branch_code=OuterRef("outsource_branch_code"), ) def bookitem_sum(bookitem): qs = ( bookitem.objects.filter(**ref_query) .values(*ref_query.keys()) .annotate(total=D("amount")) .values("total") ) return Subquery(qs) qs = models.CostOutsource.objects.annotate( sum_debit=Coalesce(bookitem_sum(BookDebit), Decimal("0")), sum_credit=Coalesce(bookitem_sum(BookCredit), Decimal("0")), ).exclude(debit_amount=F("sum_debit"), credit_amount=F("sum_credit")) Bing Djangoのクエリセットで、別のテーブルのフィールドの合計値をSubqueryを使ってannotateすることができます¹。以下は、例です。 ...

DRF: Content Negotiation DefaultContentNegotiation content_negotiation_classをカスタマイズするには、以下のようにします。 1 2 3 4 5 6 from rest_framework.negotiation import DefaultContentNegotiation class MyContentNegotiation(DefaultContentNegotiation): def select_renderer(self, request, renderers, format_suffix=None): # ここに処理を書きます。 pass 上記の例では、DefaultContentNegotiationを継承しています。 select_renderer()メソッドには、レンダラーを選択するための処理を書きます。 このメソッドは、リクエストオブジェクト、レンダラーのリスト、およびフォーマットサフィックスを引数として受け取ります。 ソース: Bing との会話 2023/5/12 (1) Content negotiation - Django REST framework. https://www.django-rest-framework.org/api-guide/content-negotiation/. (2) Django REST Framework - Content negotiation - HTTPは …. https://runebook.dev/ja/docs/django_rest_framework/api-guide/content-negotiation/index. (3) Django REST framework カスタマイズ方法 - チュートリアルの補足. https://qiita.com/okoppe8/items/c58bb3faaf26c9e2f27f. ViewSetでの設定 ViewSetごとにcontent_negotiation_classを設定することができます。 ...

pandas: カラム連結 pandasで数値カラム同士を文字列に変換するには、 df['新しい列名'] = df['数値カラム1名'].astype(str) + df['数値カラム2名'].astype(str) と書くことができます。 例えば、以下のようになります。 1 2 3 4 5 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) df['C'] = df['A'].astype(str) + df['B'].astype(str) print(df) 出力: A B C 0 1 3 13 1 2 4 24 以上のように、df['新しい列名'] = df['数値カラム1名'].astype(str) + df['数値カラム2名'].astype(str) を使って、2つの数値の列を文字列に変換してから連結して新しい列を追加することができます。 ソース: Bing との会話 2023/5/11 (1) python - dataframe内の数値から文字列に変換する方法 - スタック …. https://ja.stackoverflow.com/questions/74518/dataframe%e5%86%85%e3%81%ae%e6%95%b0%e5%80%a4%e3%81%8b%e3%82%89%e6%96%87%e5%ad%97%e5%88%97%e3%81%ab%e5%a4%89%e6%8f%9b%e3%81%99%e3%82%8b%e6%96%b9%e6%b3%95. (2) 【Pandas】DataFrameから文字列と数値データのcolumnを分ける. https://mochablog.org/pandas-saparate-numerical-col/.