筆者：大津 真

文章の作成やプログラミングに欠かせないのがテキストエディタ（以下、エディタ）です。この連載では、Linuxで利用できる定番エディタの特徴と使い方を解説していきます。最終回となる今回も、LinuxだけでなくWindowsやmacOSでも利用可能なGUIエディタの定番「Visual Studio Code（VSCode）」を引き続き紹介します。

シェルスクリプトマガジン Vol.89は以下のリンク先でご購入できます。

図1　「test1.md」ファイルに記述するテキストデータ

# VSCode 入門
VSCode はシンプルで扱いやすいエディタです。

## いろいろなエディタ
1. VSCode
2. Vim
3. nano

## VSCode の特徴
- プラグインによる拡張
- ワークスペースによる管理
- コマンドパレットによるコマンド実行

著者：飯尾 淳

本連載では「Pythonを昔から使っているものの、それほど使いこなしてはいない」という筆者が、いろいろな日常業務をPythonで処理することで、立派な「蛇使い」に育つことを目指します。その過程を温かく見守ってください。皆さんと共に勉強していきましょう。第19回では、データの可視化などにも活用できるWebアプリケーションフレームワーク「Streamlit」の基本的な使い方を紹介します。

シェルスクリプトマガジン Vol.89は以下のリンク先でご購入できます。

図7　「magic.py」ファイルに記述するコード

import streamlit as st

# 素のテキストはマークダウンで表示される（docstring以外）
'''
# Magicという仕組み

説明を _markdown_ で書けます。
'''

'### 文字列や変数の取り扱い'
a = st.number_input("整数aの値を入れてください:+1:", value=0)
b = st.number_input("整数bの値を入れてください:+1:", value=0)
x = a + b
'a + b = ', x  # 文字列と変数の値を並べて直接描画する

'### 表の取り扱い'
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'名前': ['あや','ゆみ','みなこ','とめ'],
                   '年齢': [24,22,32,95]})
df  # データフレームを直接描画する

'### チャートの取り扱い'
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

arr = np.random.normal(1, 1, size=100)
fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(arr, bins=20)

fig  # チャートも直接描画できる

図9　キャッシュを設定するコードの例

'### チャートの取り扱い'
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

@st.cache_data
def make_chart():
    arr = np.random.normal(1, 1, size=100)
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.hist(arr, bins=20)
    return fig

fig = make_chart()
fig  # チャートも直接描画できる

図10　山手線の駅の位置を地図上にプロットするWebアプリのコード

import streamlit as st
import pandas as pd
import json

with open('yamate.geojson','r') as f:
    data = json.load(f)

coords = [f['geometry']['coordinates'] \
    for f in data ['features'] if f['geometry']['type'] == 'Point']

map_data = pd.DataFrame(coords, columns=['lon', 'lat'])

st.map(map_data)

図12　ウィジェットをサイドバーに配置するコードの例

import streamlit as st

selected = st.sidebar.selectbox(
    'なに食べる？',
    ('ramen', 'curry', 'katsudon'),
)

st.image(selected + '.jpg')

著者：米田 聡

本連載では、人気のマイコンボード「Raspberry Pi Pico W/WH」を活用していきます。同ボードは、無線LANやBluetoothの通信機能を搭載し、入手しやすく価格も手頃なので、IoT機器を自作するのに最適なハードウエアです。第5回は、DHT-11で測った湿温度をスマートフォンに通知します。

シェルスクリプトマガジン Vol.89は以下のリンク先でご購入できます。

図4　LINE Notifyを使って通知を送る「notify()」関数を定義したPythonプログラム

import usocket as socket
from urequests import post
from micropython import const

TOKEN = const("your_access_token")

def notify(msg):
    url = 'https://notify-api.line.me/api/notify'
    rheaders = {
            'Content-type':'application/x-www-form-urlencoded',
            'Authorization':'Bearer ' + TOKEN
    }

    message = "message=" + msg
    req = post(url,headers=rheaders,data=message)
    return req.status_code

図6　1時間おきに湿温度をスマートフォンに通知するサンプルプログラム（sample.py）

from machine import Pin
from machine import Timer
from micropython import const
from micropython import schedule
import _thread
import dht
import line
import time

DHT_PIN = const(15)
TICK = const(60)

class Climate():
    def __init__(self, dht_gpio=DHT_PIN, tick=TICK, callback=None, expire=TICK):
        self.dht = dht.DHT11(Pin(dht_gpio))
        self.tick = tick
        self.lock = _thread.allocate_lock()
        self.timer = Timer(period=tick*1000, mode=Timer.PERIODIC, callback=self._timer_handler)
        self._humidity = 0
        self._temperature = 0
        self._measurement_dt = 0
        self.measure()
        self._callback_func = callback
        self._expire = expire
        self._counter = 0
    
    def set_callback(self, callback, expire):
        self._callback_func = callback
        self._expire = expire
    
    def measure(self, arg=0):
        self.dht.measure()
        self.lock.acquire()
        self._humidity = self.dht.humidity()
        self._temperature = self.dht.temperature()
        self._measurement_dt = time.time()
        self.lock.release()
    
    def _timer_handler(self,t):
        schedule(self.measure, 0)
        self._counter -= 1
        if self._counter <= 0:
            self._counter = self._expire
            if self._callback_func is not None:
                schedule(self._callback_func, self)
    
    @property
    def temp(self):
        self.lock.acquire()
        rval = self._temperature
        self.lock.release()
        return rval
    
    @property
    def hum(self):
        self.lock.acquire()
        rval = self._humidity
        self.lock.release()
        return rval
    
    @property
    def measurement_date_time(self):
        self.lock.acquire()
        rval = self._measurement_dt
        self.lock.release()
        return rval
        

def mycalback(c):
    tm = time.localtime(c.measurement_date_time)
    line.notify("temp=%d,hum=%d@%4d/%02d/%02d_%02d:%02d:%02d" % (c.temp, c.hum, tm[0],tm[1],tm[2],tm[3],tm[4],tm[5]))
    
if __name__ == '__main__':
    cl = Climate(callback = mycalback)
    
    while(True):
        machine.idle()

著者：藤原 由来

本連載では文書の装飾や構造付けを手軽に行える記法である「Markdown」を用いて、さまざまな文書や成果物を作成する方法を紹介します。第1回はMarkdownベースの高機能なノートアプリ「Obsidian」の初歩的な使い方と、Markdownの基本的な記法を説明します。

シェルスクリプトマガジン Vol.89は以下のリンク先でご購入できます。

図2　Markdownの記述例

# カレーの作り方

おいしいカレーを作りましょう。

## 材料

- カレールー
- 牛肉
- 野菜
- サラダ油
- 水

004　レポート　進研ゼミに生成AI活用新サービス
005　レポート　HHKB Studioのキートップカスタム
006　製品レビュー　スマートリング「SOXAI RING 1」
007　NEWS FLASH
008　特集1　Amazon EC2入門/飯村望、清水祥伽
023　Hello Nogyo!
024　特集2　コンテンツクラウドのBox/有賀友三、結城亮史、葵健晴、辰己学
040　Markdownを活用する/藤原由来　コード掲載
050　Raspberry Pi Pico W/WHで始める電子工作/米田聡　コード掲載
054　中小企業手作りIT化奮戦記/菅雄一
058　香川大学SLPからお届け！/宇佐美志久眞
062　Pythonあれこれ/飯尾淳　コード掲載
068　Linux定番エディタ入門/大津真　コード掲載
076　Techパズル/gori.sh
077　コラム「顧客と一心同体の精神を育成」/シェル魔人

訂正・補足情報はありません。
情報は随時更新致します。