pdfminer.sixを用いてPDFからテキストを抽出してみます。 今回はpdfminer.sixを用います。このライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■PDF形式のファイルを用意するまずpdfminer.sixを用いてPDFからテキストを抽出してみますが、その前にPDF形式のファイルを用意します。 今回は当サイト（https://laboratory.kazuuu.net/）をPDF化したファイル（test.pdf）を「C:\Users\user_\test_1（フォルダパス）」という場所に置きます。これで準備は完了となります。 ■pdfminer.sixを用いてPDFからテ
Pythonでhtml5libとrequestsを用いてWebサイトのテキストコンテンツの抽出してみます。 今回はhtml5libとrequestsモジュールを用います。このライブラリはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■今回の環境（Python） Google Colaboratory(Google Colab),記事作成時点ではPython 3.9.16が用いられる。（事前にhtml5libとrequestsモジュールはインストール済み。） ■html5libとrequestsを用いてWebサイトのテキストコンテンツの抽出するでは、早速html5libとrequestsを用いてWebサイトのテキストコンテンツの抽出するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport html5lib import requests # Fetch
プログラムに適した方法でテキストを照合するための正規表現を簡単作成できるPythonライブラリ「edify」のインストールについて解説しています。 「edify（https://github.com/luciferreeves/edify）」は、一般的に使用される正規表現パターンを提供し、正規表現を簡単に作成できるPythonライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■edifyをインストールするedifyをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install edify起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、
ChatGPTで生成されたテキストをコピーするボタン（クリップボード機能）が表示されていることについて解説します。ChatGPT（https://chat.openai.com/chat）（ChatGPT May 12 Version、無料版）（GoogleChrome上での利用）で、2023年5月25日にAIが生成したテキストをコピーするボタンが表示されることを確認しました。いつから表示されているかは不明だが、5月12日にアップデートが行われている（https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes）ので、そのタイミングで実装された可能性がありますが、調査したところ1ヶ月前ぐらいからクリップボード機能が実装されている（https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/12ti
Word,PowerPoint,PDFなどに埋め込まれた情報（テキスト）を抽出できる「textract」のインストールについて解説しています。 「textract（https://github.com/deanmalmgren/textract）」は、Word,PowerPoint,PDFなどの各形式から、無関係なマークアップなしでコンテンツを抽出できるPythonライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■textractをインストールするtextractをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install textract起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押しま
Pythonでlangdetectを用いてテキストの言語を検出してみます。 今回はlangdetectを用います。このライブラリ・モジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■langdetectを用いてテキストの言語を検出するでは、早速langdetectを用いてテキストの言語を検出するスクリプトを書いていきます。 ■コードfrom langdetect import detect print(detect("こんにちは、私の名前は田中一三四郎です"))「from import」でlangdetectのdetectを呼び出します。その後、detect()を用います。括弧内には引数,パラメータと
Kotlinで変数とテキストの両方を組み合わせる、もしくは変数を別の変数に追加することができますので、やってみます。 ■環境Kotlin Playground（https://play.kotlinlang.org/） Kotlin 1.6.10 ■変数とテキストの両方を組み合わせるまず、変数とテキストの両方を組み合わせて、組み合わせたものを出力するスクリプトを書いていきます。 ■コードfun main() { val name_test = "小林" println("私は" + name_test + "です。") }今回はvalを用いてname_testという変数を定義してみます。この定義した変数内には、日本語の文字列を格納します。 格納後、println()を用いてname_test変数内の情報を出力しますが、この際にテキストと組み合わせるために、括弧内に引数,パラメータとして渡し
Kotlinでprint()関数を用いて値/テキストの出力を行ってみます。 println()関数の場合でも値/テキストの出力は行なえますが、print()関数を用いることでも同じように値/テキストの出力を行うことができます。println()関数との違いは、出力の最後に新しい行が挿入、追加されません。 ■環境Kotlin Playground（https://play.kotlinlang.org/） Kotlin 1.6.10 ■print()関数を用いて値/テキストの出力を行うでは、早速print()関数を用いて値/テキストの出力を行うスクリプトを書いていきます。 ■コードfun main() { print("これはテストです") print("これはテストです") print("これはテストです") }funでmain()という関数を宣言し、main()関数を実行すると、prin
PythonでPyQt5を使用し作成したQTextEdit（テキスト入力欄）の値を取得してみます。 QTextEditウィジェットは、ユーザーからのテキスト（文字列）の入力を受け取ることができるウィジェットですが、今回はユーザーが入力したテキスト（値）を取得してみます。 今回はPyQt5を使用します。PyQt5はPythonの標準ライブラリではないので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■作成したQTextEdit（テキスト入力欄）の値を取得するでは、早速PyQt5を使用し作成したQTextEdit（テキスト入力欄）の値を取得するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport sys from PyQt5 import QtWidgets f
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■テキストファイルの用意今回はテキストファイル内のテキストを検索し、別のテキストに置き換えしてみますので、まずはテキストファイルを用意します。 今回は「C:\Users\user_\test（フォルダパス）」内に「test01.txt」というテキストファイルを用意しました。テキストファイル内にはテキスト（日本語）が記述されています。 ■Pythonを使用し、テキストファイル内のテキストを検索して置き換えるテキストファイルの用意ができましたので、Pythonを使用し、テキストファイル内のテキストを検索して置き換えるスクリプトを書いていきます。 ■コードsearch_text = "曇り" replace_text = "晴れ" with open(r"C
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■テキストファイルの用意全てのテキストを削除し同じファイルに新しいテキストを書き込んでみますので、まずはテキストファイルを用意します。 今回は「C:\Users\user_\test\test.txt（フォルダパス）」内に「test.txt」というテキストファイルを作成し、テキストファイル内にテキスト（日本語）を上記のような形で書き込み、保存しました。 ■全てのテキストを削除し同じファイルに新しいテキストを書き込むでは、テキストファイルの用意ができましたので、全てのテキストを削除し同じファイルに新しいテキストを書き込むができます。 ■コードtext = input("書き換え後のテキストを入力してください") file = open(r"C:\User
PythonでIBM Watsonを用いてテキストを自然な音声に変換してみます。 IBM Watson (ワトソン）は、自然言語を理解・学習し人間の意思決定を支援するコグニティブ・コンピューティング・システムである。 変換するために、IBMCloudの無料アカウントを新しく作成する必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■Text to Speech サービスのライトプランに登録するIBMCloudの無料アカウントを作成した後に、「Text to Speech（https://cloud.ibm.com/catalog/services/text-to-speech）」に移動します。 移動すると、「作成」の項目に「ロケーションの選択」がありますので、「ダラス」という地名が表
■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■フォルダ内に複数のテキストを用意するPythonでフォルダから複数のテキストファイルを読み取る前に、フォルダ内に複数のテキストを用意します。 今回は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」内にtxt形式の複数のテキストファイルを置いてみました。 ■フォルダから複数のテキストファイルを読み取るフォルダ内に複数のテキストを用意することができましたので、フォルダから複数のテキストファイルを読み取るスクリプトを書いていきます。 ■コードimport os path = r"C:\Users\user\test" os.chdir(path) def read_text_file(file_path): with open(file_path,
pytttsxを使用しPythonで日本語のテキストを読み上げてみます。 pytttsxは、Pythonのテキスト読み上げ変換モジュールです。Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■pyttsx3のインストール日本語のテキストを読み上げを行いますので、pyttsx3をインストールします。インストールのために、Windowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install pyttsx3起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 Collecting pyttsx3 Downloading pyttsx3-2.90-py3-none-any.whl (39 kB) Collecting comtypes; pla
Pdfminerを使用しPythonでPDFファイルからテキストを抽出してみます。 Pdfminerモジュールは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■PDFファイルを用意するPythonでPDFファイルからテキストを抽出してみますが、その前にテキストを抽出するPDFファイルを用意します。 今回用意したのは、「test.pdf」という仮の売り上げ報告書のPDFファイルです。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■Pdfminerを使用しPDFファイルからテキストを抽出するPDFファイルが用意できましたので、Pdfminerモジュールを使用しPDFファイルからテキストを抽出するスクリプトを
Pythonを使用してPDFファイルからテキスト（文章）を抽出してみます。 PDFファイルからテキスト（文章）を抽出する場合は、PyPDF2モジュールを事前にインストールする必要があります。PyPDF2モジュールは、Pythonの標準ライブラリではありません。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.2」を使用しています。（Windows10） ■PDFファイルを用意するPythonを使用してPDFファイルからテキスト（文章）を抽出しますが、その前にテキスト（文章）を抽出するPDFを用意します。 今回は上記のようなPDFファイルを用意しました。 保存されている場所は「C:\Users\user\test（フォルダパス）」です。 ■PyPDF2モジュールを使用してPDFファイルからテキスト（文章）を抽出するPDFファイルの用意ができましたので、PyPDF2モジュールを使用
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