{ "query": "what is in test.txt?", "namespace": "147f16e5-deb5-487b-a3b3-584f11450eba", "messages": [ { "role": "assistant", "content": "Hallo Herr Nhyll Test,\n\nich bin Simon, Ihr KI-Chatbot, der mit dem Large Language Model gemini-1.5-flash ausgestattet ist, um all Ihre Fragen zu beantworten. \n\nIch habe Zugriff auf die Wissensdatenbank \"Prod Vectors Test\" und kann Ihnen dabei helfen, die Dokumente \"test.txt\" und \"ThinkPython.pdf\" zu verstehen. \n\nM\u00f6chten Sie mehr \u00fcber die folgenden Themen erfahren? \n\n* **KI-Entwicklung und -Anwendungen:** Welche KI-L\u00f6sungen bietet DigiRift an? \ud83e\udd14\n* **ChatGPT und LLMs:** Wie kann ChatGPT in Unternehmen eingesetzt werden? \ud83e\udd16\n* **KI-Status Check:** Wie kann ich den KI-Reifegrad meines Unternehmens ermitteln? \ud83d\udcca\n* **KI-Ethik:** Welche ethischen Aspekte sind bei der Entwicklung und Anwendung von KI zu beachten? \ud83e\uddd0\n* **Softwareentwicklung:** Wie kann DigiRift bei der Entwicklung von Softwarel\u00f6sungen helfen? \ud83d\udcbb\n* **Datenmanagement:** Was ist KIOS und wie funktioniert es? \ud83d\uddc3\ufe0f\n* **ThinkPython:** Was sind die wichtigsten Konzepte in Python? \ud83d\udc0d\n* **Programmieren lernen:** Wie kann ich mit Python programmieren lernen? \ud83d\udc68\u200d\ud83d\udcbb\n\nWas interessiert Sie am meisten aus dieser Liste? \n\n\nwhat is in test.txt?\n\n FOR ADDITIONAL CONTEXT:\n\nKnowledgebase name: Prod Vectors Test\nKnowledgebase files:\ntest.txt\nThinkPython.pdf\nKnowledgebases crawlers:\nname: Digirift - Nuen crawl - url: https://digirift.com" }, { "role": "user", "content": "can you lsit em all docuemnts you have in your kb?" }, { "role": "assistant", "content": "Based on the information I have access to, the knowledge base \"Prod Vectors Test\" contains the following documents:\n\n* **test.txt**\n* **ThinkPython.pdf**\n\nIs there anything else you would like to know about these documents or the knowledge base?" }, { "role": "user", "content": "how about websites?" }, { "role": "assistant", "content": "You are asking about websites. 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You can access knowledge bases provided in the user's "CONTEXT" and should expertly interpret this information to deliver the most relevant responses. In the "CONTEXT", prioritize information from the text tagged "FEEDBACK:". Your role is to act as an expert at reading the information provided by the user and giving the most relevant information. Prioritize clarity, trustworthiness, and appropriate formality when communicating with enterprise users. If a topic is outside your knowledge scope, admit it honestly and suggest alternative ways to obtain the information. Utilize chat history effectively to avoid redundancy and enhance relevance, continuously integrating necessary details. Focus on providing precise and accurate information in your answers. **Elapsed Time: 0.17 seconds** FINAL QUERY Final Query: CONTEXT: ########## File: ThinkPython.pdf Page: 122 Context: 122第9章事例研究：単語あそびするのに使われている。ファイルオブジェクトは今ファイルのどこにいるのかの軌跡を保存している。だから、次ぎにreadlineを実行すると次ぎの単語を読み出せる：>>>fin.readline()’aah\r\n’次の単語は“aah”で、全く規則にあった単語である。そんなに怪訝な様子で私をみないでくきださい。二つの特殊記号が邪魔ならば、文字列メッソドstripを使って取ってしまうこともできる：>>>line=fin.readline()>>>word=line.strip()>>>printwordaahedforループの一部にファイルオブジェクトを使うこともできる。以下のプログラムはwords.txtを読み込み、一行に一単語毎に表示するものである：fin=open(’words.txt’)forlineinfin:word=line.strip()printword練習問題9.1ファイルwords.txtを読み、単語の長さが20（特殊文字を含めないで）以上ある単語のみ表示するプログラムを作成せよ。9.2練習問題これからの練習問題の解答は次の節にあるが、答えをみる前に一度は解答を試みてほしい。練習問題9.2ErnstVincentWrightは1939年にGadsbyというタイトルの50,000単語の小説を出版した。この本は文字’e’を全く含んでいない。文字’e’は英語では最も頻度の高い文字であるので、この作業は簡単ではない。Infact,itisdifficulttoconstructasolitarythoughtwithoutusingthatmostcommonsymbol,itisslowgoingatfirst,butcautionandhoursoftrainingcangraduallygainsfacility. #################### File: ThinkPython.pdf Page: 121 Context: 121第9章事例研究：単語あそび9.1単語リストの読み込みこの章の演習では英単語のリストが必要だ。英単語のリストはWebで入手可能なものが沢山あるが、我々の目的に最適なものはMobyレキシコンプロジェクト（http://wikipedia.org/wiki/Moby_Projectをみよ）の一部としてGradyWardによって収集され、公開されている英単語リストがその一つである。それは公式のクロスワードパズルや他の英単語ゲームに使える113,809個の英単語リストである。この集録は113809f.ficという名前のファイルになっているが、もっと簡単な名前、words.txtでhttp://thinkpython.com/code/words.txtからダウンロードできる。このファイルは単純なテキストファイルであるので、テキストエディタで閲覧できるし、Pythonで読むこともできる。組み込み関数openの引数ファイル名を与え実行するとファイルオブジェクト（fileobject）を返してくる。これを使ってファイルを読むことができる：>>>fin=open(’words.txt’)>>>printfin変数finは入力に使うファイルオブジェクトによく使われる名前である。モード’r’は読み込みモードでファイルがオープンされたことを示す（その逆は書き込みモードで’w’である）。ファイルオブジェクトは読み込みのためのいくつかのメソッドを提供している。その一つはreadlineでこれは文字を改行記号に達すまで読み込み、その結果を文字列として返すメソッドである：>>>fin.readline()’aa\r\n’このリストの第一番目の単語は“aa”である。これは溶岩の一種である。符号\r\nは二つ特殊記号、キャリージ・リターンと改行でこの単語を次ぎのものから分離 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 127 Context: 9.6.語句127単語、空文字列のような極端に短い単語も調べる必要がある。空文字列は特別な例（specialcase）の一例でときとしてエラーが潜むことがある。テストとして用意した単語の他にwords.txtのような既存の単語リストでプログラムをテストすることもできる。出力を調べることでエラーの見つけることができるかもしれないが、注意したいのは摘出したエラーはそのリストに含まれていない単語ではなく、含まれている単語に関してのみであることだ。一般にテストすることはバグを探すのに有効だが、テストに使うよいセットを用意するのは容易ではない。そして、たとえ用意できたとしても、プログラムが正しいことの確証を持つことはできない。伝説的なコンピュータ科学者によればプログラムをテストすることはバグの存在を示すことには使えるが、決してバグがないことを示すことには使えない。—エドガー・ダイクストラ9.6語句ファイルオブジェクト（fileobject）：開かれたファイルを表現する値。.問題認識（problemrecognition）：既に解かれた問題の例証として表現することで問題を解く。特別な例（specialcase）：典型的でなくまたは明白でない（そして正確に処理することができにくくみえる）検定用に使う例。.9.7練習問題練習問題9.7この問題はラジオプログラムCarTalk　(http://www.cartalk.com/contest/puzzler/transcripts/200726）で放送されたパズル名人を基礎とした問題である。連続して二回同じ文字が続き、しかもこれが三回引き続いて起こるような単語を私にください。それに近いような単語の例を示す。例えば、committeeつまり、c-o-m-m-i-t-t-e-e。途中にこっそりとiが入っていることを除けば可成り近い例である。また、Mississippiつまり、M-i-s-s-i-s-s-i-p-p-i。もしもiを削除してもよいとすれば、まあ条件を満たす例になる。しかし、上の条件を完全に満たす単語が一つ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 309 Context: D.5.日本語を含むファイル309D.5日本語を含むファイル簡単な日本語を含むテキストファイルを作成する。ファイル名はabc.txtで文字コードはsjisとする。このファイルをPythonで作成する。以下はそのプログラムである：#coding:utf-8fout=open(’abc.txt’,’w’)uword=u’あいうえお’fout.write(uword.encode(’sjis’))fout.close()ユニコード文字列をsjisでエンコード変換してファイルに書き込んだ。今度はこのファイルを読み込んでみよう。プログラムは以下である：#coding:utf-8fin=open(’abc.txt’,’r’)forlineinfin:word=line.strip()printword,len(word)uword=unicode(word,’sjis’)printuword,len(uword)fin.close()wordは8ビット文字列（sjis）で、uwordはユニコード文字列である。結果の表示は以下のようになる：あいうえお10あいうえお5文字列の長さをlenで調べてとユニコード文字列は日本語の長さを適切に処理していることが分かる。データベースに使ってみる第十四章で扱ったデータベースにユニコード文字列を使ってみる。#coding:utf-8importanydbmimportpickled={u’子’:u’ね’,u’丑’:u’うし’,u’寅’:u’とら’,u’卯’:u’う’,u’辰’:u’たつ’} #################### File: ThinkPython.pdf Page: 203 Context: 14.10.デバッギング203ここではwcはモジュールオブジェクトになっている：¿¿¿printwc¡module’wc’from’wc.py’¿このモジュールはlinecountという関数を提供することになる：>>>wc.linecount(’wc.py’)7これでPythonのモジュールを書いたことになる。唯一の問題はこの例ではモジュールをインポートした時点で、コードの最後に書いたコードのテストが実行されてしまうことである。通常はモジュールのインポートは関数類の定義でありその実行までは必要ない。モジュールとして使う予定のプログラムはよく以下のような常套句を使う：if__name__==’__main__’:printlinecount(’wc.py’)__name__は組み込み変数でプログラムが起動されたときに値が決まる。もしもプログラムがスクリプトとして起動された時はこの値は__main__である。その場合はテストコードが実行される。さもないと、つまりモジュールとしてインポートされるとテストコードはスキップされる。練習問題14.5例題のwc.pyをファイルとして作成せよ。そしてPythonを起動し、wcをインポートしてみる。この時点で__name__は如何なる値を持っているか？注：もしもインポートしようとしたモジュールが既にインポートされているとすると、そのモジュールが変更を受けていようがPythonは何もしない。再度モジュールをインポートしたいときには、組み込み関数reloadが使える。しかし、扱いにくいので、最も安全な方法はインタプリタを再起動し、再度モジュールをインポートすることだ。14.10デバッギングファイルの読み書きでデータ区切り文字の問題に遭遇するかもしれない。普通空白、タブ、改行は見えないので、この種のエラーはデバックが難しい：>>>a=’1,2\t3\n4’>>>printa1,234 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 191 Context: 13.12.練習問題19113.12練習問題練習問題13.9単語出現頻度に従って単語を並べてときの単語の順位をその単語の「ランク」という。最頻度単語のランクは一位で、その次ぎ二位である。自然言語に対して、ジップの法則は単語の頻度とそのランクの間にある関係を述べてものである（http://en.wikipedia.org/wiki/zipf’s_law）。それによれば、単語の頻度fはその単語のランクrから以下の関係で予測される：f=cr−sここでsとcは使用言語とテキストによって決まる定数である。両辺の対数をとるとlogf=logc−slogrとなる。従って、両対数グラフを作ると傾きが-sで接片がlogcの直線が得られる。テキストから英文を読み込み、単語出現頻度を調べよ。そして、頻度の降順に一行毎に各単語のlogf、logrを表示せよ。手元にあるグラフ表示ソフトウエアを使って結果をグラフ化し、直線が現れるか調べよ。傾きsの値は推定できるか？解答例：http://thinkpython.com/code/zipf.py.グラフ表示にはmatplotlibが利用できる（http://matplotlib.sourceforge.net）。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 204 Context: 204第14章ファイル組み込み関数reprがこのときに役に立つ。この関数は引数として任意のオブジェクトをとり、そのオブジェクトを表現する文字列を返す。文字列であるとデータ区切り文字を含めて表示される：>>>printrepr(a)’1,2\t3\n4’他の問題としては行の終わりを示す文字が異種システム間で違っていることだろう。あるシステムでは行の終わりは\nになるが、他のシステムでは\rであり、またこの両方で行の終わりを示すシステムもある。異なったシステム間でファイルのやり取りをするときに問題になる可能性がある。多くのシステムでは変換のためのアプリケーションがある。それらを見つけてみよう。更にhttp://en.wikipedia.org/wiki/Newlineも参照のこと。勿論、あなた自身でそのプログラムを書くのもよし。14.11語句永続的（persistent）：休みなく実行され少なくともそのデータの一部が外部不揮発記憶装置に保存されようなプログラムの性格。記述演算子（formatoperator）：記述文字列と記述子（タプルになっている）を受け取り、記述子の各要素を記述文字列に従って文字列に変換することを含めた文字列を生成する演算子%である。記述文字列（formatstring）：記述演算子と共に使われる記述子を含む文字列。記述子（formatsequence）：記述文字列の中で値を如何に文字列に変換するかを指定する%dのような文字列。テキストファイル（textfile）：ハードディスクのような外部装置に保存される文字だけのデータ。ディレクトリー（directories）：固有の名前が付けられたファイルの集合。フォルダーとも言う。パス（path）：一つのファイルを同定するための文字列。相対パス（relativepath）：カレント・ディレクトリーから辿ったパス。絶対パス（absolutepath）：ファイルシステムの最上位のディレクトリーから辿ったパス。. #################### File: ThinkPython.pdf Page: 193 Context: 193第14章ファイル14.1永続性これまでみてきたプログラムは短時間実行し、結果を表示し、それが終われば消えてしまうという意味で過度的なものだ。もしプログラムを再度走らせようと思ったら、まっさらな状態からに再実行することしかない。他のプログラムは永続的（persistent）だ。それらは長い時間（または常に）動いている：それらはデータの一部を外部記憶装置（例えばハードディスク）に保存しておく。そして、プログラムが終了しても、終了時のデータを使って再実行ができる。このような永続的なプログラムの典型はオペレーティング・システムで、コンピュータが起動している間はほぼ動いている。WEBサーバはもう一つの例だ。これはネットワーク上の要求に対応するように常に動いている。プログラムが扱うデータを保持する最も簡単な方法はテキストファイル（textfile）の読み込み書き込みである。テキストファイルの読み込みについては既に触れたので、この章では書き込みを議論する。また別な方法はプログラムの状態をデータベースに保存しておくものだ。この章では簡単なデータベースを示し、プログラムの状態をこのデータデースに保存するときに使うモジュールpickleを紹介する。14.2読み込み・書き込みテキストファイルは外部記憶装置（ハードディスク、フラッシュ・メモリー、CD-ROM等）に文字ベースで保存される。既に、9.1節で読み込みのためのopenとreadについては学習した。書き込みは’w’モードでファイルをオープンする：>>>fout=open(’output.txt’,’w’)>>>printfout #################### File: ThinkPython.pdf Page: 179 Context: 179第13章事例研究：データ構造・選択13.1単語頻度分布解析いつものように解答例をみる前に、少なくとも解答を試みるようにしてほしい。練習問題13.1ファイルからテキストを読み、単語に分解し、区切り文字や句読点を取り除き且つ大文字を全て小文字に変換するプログラムを作成せよ。ヒント：モジュールstringは空白、タブ、改行文字等を含む文字の定義whitespaceや句読点を集めた文字の定義punctuationを提供している。確かめてみよう：>>>importstring>>>printstring.punctuation!"#$%&’()*+,-./:;<=>?@[\]^_‘{|}~$削除せよさらに、文字列に対するメソッドstrip,replace,translateなども使える。練習問題13.2グーテンベルグ・プロジェクト（gutenbergproject）から好みの本をテキストベースでダウンロードしてPythonで読めるようにせよ。そして、使われている単語を表示してみる。異なった時代、異なった著者の異なった著書で得られた結果を比較せよ。どの著者が最も多くの語彙を使っているか？練習問題13.3前の練習問題を修正して取りあげた本で使われている最頻度度二十番目までの単語を表示せよ。練習問題13.4第9.1節の単語集（words.txt）を読み込み、取りあげた本で使っている単語でこの単語集にないものを表示せよ。誤植はいくつあるか？単語集に掲載すべき通常の単語はいくつあるか？はっきりしないものはいくつあるか？ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 186 Context: 186第13章事例研究：データ構造・選択13.8マルコフ解析本から乱雑に単語を選択して、並べると単語の並びができるが、それは文章にはなっていないだろう。例えばこうだ：thisthesmallregardharrietwhichknightley’sitmostthings連続する単語間に何も関係がないので、このような単語の並びは滅多に文章を作ることはない。例えば、現実の文章では、定冠詞“the”の後には形容詞や名詞が続き、動詞や副詞がくることはない。現実の単語間の関係を測定する方法の一つにマルコフ解析がある。ある単語の並びに対して、ある単語がそれに続く確率として表現される。例えばEric,theHalfabee（訳注：歌詞の意味はhttp://en.wikipedia.org/wiki/Eric_the_Half-a-Beを参照のこと）の出だしはこうだ：Halfabee,philosophically,Must,ipsofacto,halfnotbe.ButhalfthebeehasgottobeVisavis,itsentity.D’yousee?ButcanabeebesaidtobeOrnottobeanentirebeeWhenhalfthebeeisnotabeeDuetosomeancientinjury?例えばこのテキストでは、句“halfthe”の後には“bee”が常に続くし、句“thebee”の後は、“is”か“has”かである。マルコフ解析の結果はプレフィックス（“halfthe”や“thebee”のような）とサフィックス（“has”や“is”のような）の間の写像として表現される。この写像が与えられると、まずあるプレフィックスから文章を始める。このプレフィックスに続くものは写像として許させるサフィックスの内から乱雑に一つ選ぶことで実現できる。次ぎには、このプレフィックスの最後の単語とサフィックスを繋いだものを新たなプレフィックスとして前と同じ手続きを繰り返す。例えば、プレフィックスとして“Halfa”で始めたとすると、サフィックスとしての候補は“bee”しかないので、この“bee”が続く。次のプレフィックスは“abee”である。これに従うサフィックスの候補は“philosophically”、“be”、“due”である。この例ではプレフィックスの長さは二単語であるが、任意の長さのマルコフ解析ができる。この長さを解析のオーダーと呼ぶ。練習問題13.8マルコフ解析1.ファイルからテキストを読み、マルコフ解析を行え。結果はプレフィックスをキーとして可能なサフィックスをまとめたものを値とする辞書である。このまとめたものはタプル、リスト、辞書の形式があるが、これはあなたの選 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 181 Context: ```markdown ## 13.3 単語ヒストグラム ```python >>> print(hist) {'a': 2, 'b': 1} ``` この関数は 'a' を 2/3 の確率、'b' を 1/3 の確率で選択しなければならない。 前節の演習問題は自分で解答を試みてほしいが、解答例は以下にある。 [http://thinkpython.com/code/analyze_book.py](http://thinkpython.com/code/analyze_book.py) この解答例で使った文献が必要である ([http://thinkpython.com/code/emma.txt](http://thinkpython.com/code/emma.txt))。 以下はファイルから読み込んだ文献中の単語のヒストグラムを作成するプログラムである： ```python import string def process_file(filename): hist = dict() fp = open(filename) for line in fp: process_line(line, hist) return hist def process_line(line, hist): line = line.replace('--', ' ') for word in line.split(): word = word.strip(string.punctuation + string.whitespace) word = word.lower() hist[word] = hist.get(word, 0) + 1 hist = process_file('emma.txt') ``` このプログラムは Jane Austen 著 "Emma" をプレーンテキストにしたファイル emma.txt を読み込める。関数 `process_file` 中のループはファイルから一行めその都度を関数 `process_line` に渡している。関数 `process_line` では `split` を利用して単語を分解する際に `replace` を用いて行の文字列中に含まれるハイフンを空白に置換している（注意：これは合成語の処理、ハイフネーションに対しては別の処理が必要）。その後、単語のヒストグラムが生成される。 ``` #################### File: ThinkPython.pdf Page: 187 Context: 13.9.データ構造187択に任せる。プログラムのテストではプレフィックスの長さは2でよいが、任意の長さに対応するようにせよ。2.マルコフ解析に従ってテキストを乱雑に生成するプログラムを作り、前のプログラムに追加せよ。以下はEmmaをオーダー2のマルコフ解析から得られた例である：Hewasveryclever,beitsweetnessorbeangry,ashamedoronlyamused,atsuchastroke.ShehadneverthoughtofHannahtillyouwerenevermeantforme?””Icannotmakespeeches,Emma:”hesooncutitallhimself.この例では単語に付いていた句読点はそのままその単語に付けて用いた。結果は英語構文的にはほぼ、正確には充分でないが、正しい。意味論的には、ほぼ意味が通るが、正確には充分でない。マルコフ解析のオーダーを高くしたらどうなるがろう？もっと意味論的に意味が通るテキストができるのだろうか？3.プログラムが動くようになったら、混合したらどうなるか確かめることにしたい。二つ以上の本をマルコフ解析して、それに従ってランダムテキストを生成してみるとこれは解析に用いた本の単語や語句をブレンドしたものになるはずだ。出典：KernighanandPike著“ThePracticeofProgramming”(Addison-Wesley,1999)の例に啓発されてこの事例研究を作成した。例によって、練習問題は答えをみる前に解答を試みること。解答例：http://thinkpython.com/code/markov.pyまた解析に使ったテキストとしてhttp://thinkpython.com/code/emma.txtが必要。13.9データ構造マルコフ解析によるランダムテキストの生成は面白いが、この事例研究はデータ構造の選択に関する問題も含んでいる。その選択では：•プレフィックスをどのように表現するか？•可能なサフィックスの集合をどのように表現するか？•各プレフィックスからサフィックスの集合へのマッピングをどう表現するか？ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 139 Context: 10.10.オブジェクトと値139>>>a=’spam’>>>t=list(a)>>>printt[’s’,’p’,’a’,’m’]listは組み込み関数であるので、変数名として避けるべきである。またl（エル）はあまりにも１と似ているので避け、tを用いた。関数listは文字列を文字に分解しリストにする。文字列を単語に分解するのはsplitを使う：>>>s=’piningforthefjords’>>>t=s.split()>>>printt[’pining’,’for’,’the’,’fjords’]このメソッドに引数として区切り文字（delimiter）を与えることができる。これで如何なる文字を使って単語に分割するかを指定できる。>>>s=’spam-spam-spam’>>>delimiter=’-’>>>s.split(delimiter)[’spam’,’spam’,’spam’]メソッドjoinはsplitの逆の操作だ。このメソッドは引数として文字列のリストを受け取り、要素の連結を作る。joinは文字列のメソッドで区切り文字に対して発動される。リストはこのメソッドの引数として与える：>>>t=[’pining’,’for’,’the’,’fjords’]>>>delimiter=’’>>>delimiter.join(t)’piningforthefjords’このばあいは空白を区切り文字として単語を接合する。区切り文字なして接合するには空文字’’を区切り文字とすればよい。10.10オブジェクトと値以下のような代入文を実行してみる： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 194 Context: 194第14章ファイル既存のファイルであると古いデータを全て消去するので要注意。存在しないものであると新規にフィアルを作成する。メソッドwriteはデータをフィアルに書き込む：>>>line1="Thishere’sthewattle.\n">>>fout.write(line1)ファイルオブジェクトは現在ファイルの何処にいるのかの追尾機能を持っているので、writeでもう一度書き込むとデータはそれまでの終わりに追加されることになる：>>>line2="theemblemofourland.\n">>>fout.write(line2)14.3記述演算子メソッドwriteの引数は文字列でなければならない。従って他の値をファイルに書き込むにはそれらを文字列に変換する必要がある。その最も安易な方法はstrを用いるものだ：>>>x=32>>>f.write(str(x))他の方法として、記述演算子（formatoperator）%を使うものがある。整数に適用した%はモジュラー演算子であるが、最初の被演算子が文字列であるときには記号%は記述演算子となる。最初の被演算子は記述文字列（formatstring）で、第二の被演算子を如何に記述するかを指定する少なくとも一つの記述子（formatsequence）を含んでいる必要がある。整数を記述する’%d’記述子（dは“digital”の略語である）を例にみよう。>>>camels=42>>>’%d’%camels’42’結果は文字列の’42’である。整数の42と混乱しないように。記述子は文字列の任意の場所に置くことができ、値を文章の任意の場所に挿入できる： #################### File: ThinkPython.pdf Page: 202 Context: 202第14章ファイル>>>printres514f67fee821e1d0f353051c2094de78book.tex>>>printstatNone練習問題14.4MP3ファイルの膨大なコレクションがある。多分同じ内容の曲が異なった名前や異なったディレクトリーにあることが少なからずあると思われる。この練習問題はこの重複を探索する方法である。1.あるディレクトリー内及びそのサブディレクトリーと再帰的に調べ特定の拡張子（.mp3のような）を持つ全てのファイル対する完全パスを要素とするリストを生成するプログラムを作成せよ。2.重複を確認するために、各ファイルの“checksum”を計算するためにmd5sunを利用する。二つのファイルが同一の“checksum”だったら、この二つのファイルは中味が同じとみてよい。3.二重のチェックとしてUnixコマンドのdiffを使うこともできる。解答例：http://thinkpython.com/code/find_duplicates.py14.9モジュールを書く任意のPythonコードを含むファイルはモジュールとしてインポートできる。例として、以下のようなコードを含むwc.pyを考える：deflinecount(filename):count=0forlineinopen(filename):count+=1returncountprintlinecount(’wc.py’)このプログラムを起動するとファイルの行数、つまり7を表示するはずだ。このファイルをインポートもできる：>>>importwc7 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 131 Context: 131第10章リスト10.1リストは配列である文字列と同じようにリスト（list）も値の配列である。文字列の値が文字であるのに対して、リストの値は任意の型で構わない。リストの値は要素（elements）またはアイテム（items）と呼ばれる。リストを生成する方法はいくつもあるが、最も簡単な方法は要素を角括弧（[and]）で括ることである：[10,20,30,40][’crunchyfrog’,’rambladder’,’larkvomit’]一番目の例は四つの整数のリストである。二番目は三つの文字列のリストである。一つのリストの要素は同じ型にする必要はない。以下のリストは文字列、浮動小数点数、整数、それに、（あれ！）リストを含んでいる：[’spam’,2.0,5,[10,20]]リストの中にリストがあると入れ子のリスト（nestedlist）になる。要素を何も含まないリストは空リストと呼ばれ、空の角括弧[]で生成できる。予想したであろうように、リストを変数に代入できる：>>>cheeses=[’Cheddar’,’Edam’,’Gouda’]>>>numbers=[17,123]>>>empty=[]>>>printcheeses,numbers,empty[’Cheddar’,’Edam’,’Gouda’][17,123][]10.2リストは変更可能リストの要素にアクセスする構文は文字列の中の文字にアクセスするときと同じである。つまり、角括弧を使う。角括弧の中の表式はインデックスを表現する。インデックスは0から始まることに注意してほしい。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 3 Context: 3目次はじめに11第1章プログラムが動くまで131.1プログラミング言語Python......................131.2プログラムとは何か..........................151.3デバッギングとは何か？........................161.3.1構文エラー...........................161.3.2実行時エラー..........................161.3.3意味的エラー..........................171.3.4実験科学的デバッギング....................171.4形式言語と自然言語..........................181.5初めてのプログラム..........................191.6デバッギング..............................201.7語句...................................211.8練習問題.................................23第2章変数、表式、文252.1値と型..................................252.2変数...................................262.3変数名と予約語.............................272.4演算子と被演算子............................282.5表式と文.................................292.6インタラクティブ・モードとスクリプト・モード..........292.7演算子の順位..............................312.8文字列処理...............................312.9コメント.................................322.10デバッギング..............................332.11語句...................................332.12練習問題.................................34 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 260 Context: 260第19章事例研究：Tkinter>>>text.get(0.0,END)’Anotherlineoftext.\n’deleteメソッドはテキストボックス内の文字を消去する。以下の例は先頭の二文字を残して残りを全部削除する：>>>text.delete(1.2,END)>>>text.get(0.0,END)’An\n’練習問題19.3練習問題19.2を修正して一つのエントリと第二のボタンを追加、第二のボタンを押すとエントリに与えた色名を得て円の流し込みの色を変更するようにせよ。そのためにはconfigメソッドを使う。プログラムはユーザが円の生成しない前にこのボタンを押す、間違った色名を入力するといった状況にも対処すること。解答例：http://thinkpython.com/code/circle_demo.py19.6パッキングウィジェットこれまでのウィジェットは一段に積み重ねて置かれた。しかし、多くのGUIではレイアウトはもっと複雑だ。例えば、図19.1には簡単化されたTurtleWorldを示した。この章ではこのGUIをいくつかのステップに分けて作るコードを紹介する。全体のコードはhttp://thinkpython.com/code/SimpleTurtleWorld.pyからダウンロードできる。このGUIの最上部には一つのカンバス、一つのフレームが含まれる。これらは一行に揃えて置かれる。したがって、第一のステップはこの行を生成することである：classSimpleTurtleWorld(TurtleWorld):"""ThisclassisidenticaltoTurtleWorld,butthecodethatlaysouttheGUIissimplifiedforexplanatorypurposes."""defsetup(self):self.row()........ #################### File: ThinkPython.pdf Page: 190 Context: 190第13章事例研究：データ構造・選択特に小規模で簡単なテストでプログラムを実行してエラーを探すことは有益である、しかし、考えもしないでコードを読まずに単に実行を繰り返すことは、私が「酔歩プログラミング」と呼ぶ欠陥に陥る。これはプログラムが正常に動くまで、適当に場当たり的に修正を繰り返すことになる。この酔歩プログラミングはデバッグに多大な時間がかかることは言うまでもない。考えることに時間を割くべきだ。デバッギングは実験科学のようなものだ。問題の所在について少なくとも一つの仮説を立てるべきだ。二つも三つもあるときは一つずつ潰していけばよい。休憩は考察のために役に立つ、他の人に話をする機会もそうだ。問題を他の人、または自分自身でもよい、に説明しようとして、話が終わる前に答えが分かってしまうことがあるものだ。エラーが大量で、小さいテストを実行するにはコードが膨大で複雑であるとこれら最善のデバッギングの技術を用いても失敗することがある。このような状況では最善の選択肢は後退である場合がある。自分が理解でき、何かの手懸かりが掴まえられるまでプログラムを単純にしてみることだ。せっかく書きあげたコードであるので、それが間違いを含んでいてもそのコードの一行も削除することに我慢ができないので、初心者は後退に躊躇しがちである。コピーで気持が納まるのであれば、コピーを作り、コードを推敲すればよい。コピーされたものから少しずつ推敲中のコードに追加するようにする。見つけにくいバグに遭遇したときは、読み、実行し、熟考し、ときとして後退することが必要だ。もし自分がこれらのやらなければならないことの一つのみに執着しているようだったら、他も試してみよう。13.11語句決定論的（deterministic）：同一の入力を与えられて実行されたプログラムが各時刻に同一の出力を出すといったプログラムの関係性。疑似乱数（pseudorandomnumber）：見かけの上では乱雑に見えるが決定論的な過程で生成された数の列が持つ性質。既定値（defaultvalue）：引数が与えられない場合に使う前もって準備された最適な値。無効にする（overrides）：既定値を引数で置き換える。ベンチマーク・テスト（benchmarking）：データ構造の選択にあたって幾つかの候補になるデータ構造を実装し同じ実際のデータを与えて実行して優劣を決める過程。 #################### File: ThinkPython.pdf Page: 182 Context: # 第13章 事例研究：データ構造・選択 リストを `strip` で余白点を削除し、`lower` で全ての文字を小文字に変換する処理を横断的に行っている（文字列は変更されたといわれる）。文字列は変更可能であるため、だから`strip`と`lower`では新たな文字列が生成されるのだ。最後に `process_line` は新たなアイテムを追加されるは既存のファイルの値を1増やすかして更新処理を行う。 ## ファイル中の単語の総数は辞書の頻度を求めることができる： ```python def total_words(hist): return sum(hist.values()) ``` 異なった単語の総数は辞書の中のアイテムの数である： ```python def different_words(hist): return len(hist) ``` 結果の表示の一例として示す： ```python print('Total number of words:', total_words(hist)) print('Number of different words:', different_words(hist)) ``` 結果は： ``` Total number of words: 161080 Number of different words: 7214 ``` ## 13.4 頻度の高い単語 頻度の高い単語を抽出するために、DSU 処理を適用する。関数 `most_common` はヒストグラムを引数として受け取り、頻度で降順にソートし、頻度と単語をタブルとするリストを返す。 ```python def most_common(hist): t = [] for key, value in hist.items(): t.append((value, key)) t.sort(reverse=True) return t ``` 降順にソートされているので先頭の10個のアイテムを表示してみる。 ########## """QUERY: what is in test.txt?""" Consider the chat history for relevant information. If query is already asked in the history double check the correctness of your answer and maybe correct your previous mistake. If you find information separated by a | in the context, it is a table formatted in Markdown - the whole context is formatted as md structure. Important: Take a look at the QUERY and only the QUERY. Please try always to answer the query question. If the client ask for a formatting structure follow his advise.But if the question is vague or unclear ask a follow-up question based on the context. Final Files Sources: ThinkPython.pdf - Page 122, ThinkPython.pdf - Page 121, ThinkPython.pdf - Page 127, ThinkPython.pdf - Page 309, ThinkPython.pdf - Page 203, ThinkPython.pdf - Page 191, ThinkPython.pdf - Page 204, ThinkPython.pdf - Page 193, ThinkPython.pdf - Page 179, ThinkPython.pdf - Page 186, ThinkPython.pdf - Page 181, ThinkPython.pdf - Page 187, ThinkPython.pdf - Page 139, ThinkPython.pdf - Page 194, ThinkPython.pdf - Page 202, ThinkPython.pdf - Page 131, ThinkPython.pdf - Page 3, ThinkPython.pdf - Page 260, ThinkPython.pdf - Page 190, ThinkPython.pdf - Page 182 ================================================== **Elapsed Time: 0.00 seconds** ================================================== FINAL ANSWER Answer: [Answer was streamed to client] ================================================== **Elapsed Time: 1.24 seconds** ================================================== SERVICES Services: [{'type': 'chat_embeddings', 'model': 'text-embedding-3-large', 'input_tokens': 6, 'output_tokens': 0, 'total_tokens': 6}, {'type': 'chat', 'model': 'gemini-1.5-flash', 'input_tokens': 8171, 'output_tokens': 7, 'total_tokens': 8178}] ================================================== **Elapsed Time: 0.17 seconds** ==================================================