SlideShare a Scribd company logo
PYTHONでメールファイルを解析したかっ
た
山田 聡@DENZOWILL #STAPY 20170510
WHO AM I.
非プログラマ
DBエンジニア6年生(PostgreSQL,Oracle)
Python歴4年
スタッフ
で喋りました
で滑りました
worked at 株式会社アシスト
2017年Stapy初参加(5ヶ月ぶり12?回目)
触ったことある方いまし
たら知見を・・
Start Python Club
PyCon mini sapporo 2015
PyCon2016 ビギナーセッション
JetBrainsのFloobitsプラグイン
今日話すこと
Pythonなら標準パッケージだけでも
メールをさばいていろいろできるよ!
弊社とメール
DBやジョブ管理プロダクトのサポートを提
供
問い合わせをTEL/WEB/メールで受ける
メールでの連絡結構多い(200~300通?)
メールが届いた時のフロー
熟練の受付担当者がやっている
人ベースでの問題
昔は10年選手とかベテランさんがいた
派遣が最長3年になったのでどうやっても人が入れ替わ
る
入れ替わるとミスが増える
自動化しろと上司命令
BEFORE
AFTER
ほとんど構成は変えず、人の判断部分を自動化すること
に
とりあえずPythonでつくった(現在テスト運用中)
Pythonだと、追加のパッケージなくてもメールは一通り
扱えた
E-MAILとPYTHON
PYTHONは RFC 2822に従ったメールを扱える
メールのソースってこんなやつ
Return­Path: sayamada@example.co.jp 
Received: from mailzimbra2.example.co.jp (LHLO mailzimbra2.example.co.jp)
 (192.168.100.94) by mailzimbra1.example.co.jp with LMTP; Wed, 10 May 2017
 08:54:11 +0900 (JST) 
: 
    by xxxxxxx (Postfix) with ESMTP id 8612B20ADF2 
    for <sayamada@example.co.jp>; Wed, 10 May 2017 08:54:04 +0900 (JST) 
Subject: =?UTF­8?B?UmU6IOOBiuWVj+OBhOWQiOOCj+OBm+eVquWPtyAjOTk5OTk5IOOBqw==?=
 =?UTF­8?B?44Gk44GN44G+44GX44Gm?= 
To: =?UTF­8?B?5bGx55SwIOiBoQ==?= <sayamada@example.co.jp> 
References: <56A9EA03.6010208@example.co.jp> 
From: =?UTF­8?B?5bGx55SwIOiBoQ==?= <sayamada@example.co.jp> 
Organization: example.co.jp 
Message­ID: <4a243c13­bb19­5c8e­cbd6­dd92029701e4@example.co.jp> 
Date: Wed, 10 May 2017 08:54:04 +0900 
User­Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:52.0) Gecko/20100101 
 Thunderbird/52.0.1 
MIME­Version: 1.0 
EMAILパッケージ
Pythonには標準でメールを扱うパッケージが豊富にバン
ドルされている
https://docs.python.jp/3/library/email.html
メールの解析
EMAIL.MESSAGE.MESSAGE
Pythonでメールファイルを解析する際に使用するクラス。
ファイルオブジェクト・文字列等から生成できる。
with open(mail_file_path, 'rb') as email_file: 
    email_message = email.message_from_bytes(email_file.read())
ヘッダからの取得(件名やTO)
ヘッダの情報は、email.message.Messageのget(項目名)で
取得できる
# 件名の場合 
print(email_message.get('Subject'))
戻るのはデコードされていない内容なのでそのままでは辛
い
=?UTF­8?B?UmU6IOOBiuWVj+OBhOWQiOOCj+OBm+eVquWPtyAjOTk5OTk5IOOBqw==?= 
=?UTF­8?B?44Gk44GN44G+44GX44Gm?=
デコードはemail.header.decode_headerを使えばよろしく
やってくれる。
for fragment, encoding in email.header.decode_header(email_message.get('To'
    if encoding:
        print(fragment.decode(encoding)) 
    else: 
        print(fragment.decode("ASCII"))
本文や添付ファイル
本文や、添付ファイルはemail.message.Messageのwalkを使
う
# メッセージ本文部分の処理 
for part in email_message.walk(): 
    # ContentTypeがmultipartの場合は実際のコンテンツはさらに中のpartにあるので読み飛ばす
    if part.get_content_maintype() == 'multipart': 
        continue
    # ファイル名の取得 
    attach_fname = part.get_filename() 
:
    # ファイル名がない場合は本文のはず 
    if not attach_fname: 
        # 本文のキャラクターセット取得 
        charset = str(part.get_content_charset()) 
        if charset: 
              # 本文をstr(unicode)に 
            body = part.get_payload(decode=True).decode(charset, errors="replace"
        else: 
            body = part.get_payload(decode=True) 
    else: 
        # ファイル名があるならそれは添付ファイル 
        with open(attach_fname,"wb") as f: 
            data = part.get_payload(decode=True) 
            f.write(data)
雑ですが、一通りの機能をまとめたクラスをおいておきま
した
Qiita:Pythonでemlファイルを扱うサンプル
ざっくりまとめ
メールファイルとソースの位置
Pythonなら追加ライブラリなしでメールは簡単に解析可
能
メールの内容を元にどうこうするって処理をしたい人は
Pythonおすすめ
触ったことある方いましたら知見を・・Floobits
LET'S TRY!

More Related Content

What's hot

ベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫るベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫る
Ken'ichi Matsui
 
クラシックな機械学習の入門  11.評価方法
クラシックな機械学習の入門  11.評価方法クラシックな機械学習の入門  11.評価方法
クラシックな機械学習の入門  11.評価方法
Hiroshi Nakagawa
 
卒論執筆・スライド作成のポイント
卒論執筆・スライド作成のポイント卒論執筆・スライド作成のポイント
卒論執筆・スライド作成のポイント
Tsubasa Hirakawa
 
backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門
Takuji Tahara
 
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer全力解説!Transformer
全力解説!Transformer
Arithmer Inc.
 
強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)
強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)
強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)
Shota Imai
 
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
Yuya Unno
 
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Yusuke Uchida
 
[DL輪読会]Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs (CV...
[DL輪読会]Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs (CV...[DL輪読会]Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs (CV...
[DL輪読会]Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs (CV...
Deep Learning JP
 
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
BrainPad Inc.
 
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
Recruit Technologies
 
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
Preferred Networks
 
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learningゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
Preferred Networks
 
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
Yahoo!デベロッパーネットワーク
 
強化学習における好奇心
強化学習における好奇心強化学習における好奇心
強化学習における好奇心
Shota Imai
 
「世界モデル」と関連研究について
「世界モデル」と関連研究について「世界モデル」と関連研究について
「世界モデル」と関連研究について
Masahiro Suzuki
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Deep Learning JP
 
BERT分類ワークショップ.pptx
BERT分類ワークショップ.pptxBERT分類ワークショップ.pptx
BERT分類ワークショップ.pptx
Kouta Nakayama
 
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
Ken'ichi Matsui
 
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AIChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
Shota Imai
 

What's hot (20)

ベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫るベータ分布の謎に迫る
ベータ分布の謎に迫る
 
クラシックな機械学習の入門  11.評価方法
クラシックな機械学習の入門  11.評価方法クラシックな機械学習の入門  11.評価方法
クラシックな機械学習の入門  11.評価方法
 
卒論執筆・スライド作成のポイント
卒論執筆・スライド作成のポイント卒論執筆・スライド作成のポイント
卒論執筆・スライド作成のポイント
 
backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門backbone としての timm 入門
backbone としての timm 入門
 
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer全力解説!Transformer
全力解説!Transformer
 
強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)
強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)
強化学習の基礎と深層強化学習(東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料)
 
深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理深層学習時代の自然言語処理
深層学習時代の自然言語処理
 
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
Swin Transformer (ICCV'21 Best Paper) を完璧に理解する資料
 
[DL輪読会]Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs (CV...
[DL輪読会]Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs (CV...[DL輪読会]Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs (CV...
[DL輪読会]Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs (CV...
 
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
ブレインパッドにおける機械学習プロジェクトの進め方
 
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
リクルート式 自然言語処理技術の適応事例紹介
 
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
PyData.Tokyo Meetup #21 講演資料「Optuna ハイパーパラメータ最適化フレームワーク」太田 健
 
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learningゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
ゼロから始める深層強化学習(NLP2018講演資料)/ Introduction of Deep Reinforcement Learning
 
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
 
強化学習における好奇心
強化学習における好奇心強化学習における好奇心
強化学習における好奇心
 
「世界モデル」と関連研究について
「世界モデル」と関連研究について「世界モデル」と関連研究について
「世界モデル」と関連研究について
 
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
【DL輪読会】Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
 
BERT分類ワークショップ.pptx
BERT分類ワークショップ.pptxBERT分類ワークショップ.pptx
BERT分類ワークショップ.pptx
 
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
 
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AIChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
ChatGPT 人間のフィードバックから強化学習した対話AI
 

Similar to pythonでemlファイルを扱う話

Pythonで業務改善をしたときにあった問題(ライト版)
Pythonで業務改善をしたときにあった問題(ライト版)Pythonで業務改善をしたときにあった問題(ライト版)
Pythonで業務改善をしたときにあった問題(ライト版)
Satoshi Yamada
 
DBエンジニアに必要だったPythonのスキル
DBエンジニアに必要だったPythonのスキルDBエンジニアに必要だったPythonのスキル
DBエンジニアに必要だったPythonのスキル
Satoshi Yamada
 
本気でPythonで宛名書きした話
本気でPythonで宛名書きした話本気でPythonで宛名書きした話
本気でPythonで宛名書きした話
Satoshi Yamada
 
S08 t0 orientation
S08 t0 orientationS08 t0 orientation
S08 t0 orientation
Takeshi Akutsu
 
S13 t0 introduction
S13 t0 introductionS13 t0 introduction
S13 t0 introduction
Takeshi Akutsu
 
S14 t0 introduction
S14 t0 introductionS14 t0 introduction
S14 t0 introduction
Takeshi Akutsu
 
S15 t0 introduction
S15 t0 introductionS15 t0 introduction
S15 t0 introduction
Takeshi Akutsu
 
Introduction
IntroductionIntroduction
Introduction
Takeshi Akutsu
 
Requestsで始める5分前帰社
Requestsで始める5分前帰社Requestsで始める5分前帰社
Requestsで始める5分前帰社
Satoshi Yamada
 
技術者の自分が11年間会社を経営して学んだ7つのこと
技術者の自分が11年間会社を経営して学んだ7つのこと技術者の自分が11年間会社を経営して学んだ7つのこと
技術者の自分が11年間会社を経営して学んだ7つのこと
Haruo Sato
 
S05_T0_orientation
S05_T0_orientationS05_T0_orientation
S05_T0_orientation
Takeshi Akutsu
 
S28 t0 introduction
S28 t0 introductionS28 t0 introduction
S28 t0 introduction
Takeshi Akutsu
 
データ分析スクリプトのツール化入門 - PyConJP 2016
データ分析スクリプトのツール化入門 - PyConJP 2016データ分析スクリプトのツール化入門 - PyConJP 2016
データ分析スクリプトのツール化入門 - PyConJP 2016
Akinori Kohno
 
データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831
 データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831 データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831
データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831
Yusaku Kinoshita
 
S20 t1 stapyのこれまでとこれから
S20 t1 stapyのこれまでとこれからS20 t1 stapyのこれまでとこれから
S20 t1 stapyのこれまでとこれから
Takeshi Akutsu
 
S06 t1 python学習奮闘記#4
S06 t1 python学習奮闘記#4S06 t1 python学習奮闘記#4
S06 t1 python学習奮闘記#4
Takeshi Akutsu
 
S18 t0 introduction
S18 t0 introductionS18 t0 introduction
S18 t0 introduction
Takeshi Akutsu
 
We are OSS Communities: Introduction of Start Python Club
We are OSS Communities: Introduction of Start Python ClubWe are OSS Communities: Introduction of Start Python Club
We are OSS Communities: Introduction of Start Python Club
Takeshi Akutsu
 
『アジャイルデータサイエンス』1章 理論
『アジャイルデータサイエンス』1章 理論 『アジャイルデータサイエンス』1章 理論
『アジャイルデータサイエンス』1章 理論 Hisao Soyama
 
S03 t0 get_started
S03 t0 get_startedS03 t0 get_started
S03 t0 get_started
Takeshi Akutsu
 

Similar to pythonでemlファイルを扱う話 (20)

Pythonで業務改善をしたときにあった問題(ライト版)
Pythonで業務改善をしたときにあった問題(ライト版)Pythonで業務改善をしたときにあった問題(ライト版)
Pythonで業務改善をしたときにあった問題(ライト版)
 
DBエンジニアに必要だったPythonのスキル
DBエンジニアに必要だったPythonのスキルDBエンジニアに必要だったPythonのスキル
DBエンジニアに必要だったPythonのスキル
 
本気でPythonで宛名書きした話
本気でPythonで宛名書きした話本気でPythonで宛名書きした話
本気でPythonで宛名書きした話
 
S08 t0 orientation
S08 t0 orientationS08 t0 orientation
S08 t0 orientation
 
S13 t0 introduction
S13 t0 introductionS13 t0 introduction
S13 t0 introduction
 
S14 t0 introduction
S14 t0 introductionS14 t0 introduction
S14 t0 introduction
 
S15 t0 introduction
S15 t0 introductionS15 t0 introduction
S15 t0 introduction
 
Introduction
IntroductionIntroduction
Introduction
 
Requestsで始める5分前帰社
Requestsで始める5分前帰社Requestsで始める5分前帰社
Requestsで始める5分前帰社
 
技術者の自分が11年間会社を経営して学んだ7つのこと
技術者の自分が11年間会社を経営して学んだ7つのこと技術者の自分が11年間会社を経営して学んだ7つのこと
技術者の自分が11年間会社を経営して学んだ7つのこと
 
S05_T0_orientation
S05_T0_orientationS05_T0_orientation
S05_T0_orientation
 
S28 t0 introduction
S28 t0 introductionS28 t0 introduction
S28 t0 introduction
 
データ分析スクリプトのツール化入門 - PyConJP 2016
データ分析スクリプトのツール化入門 - PyConJP 2016データ分析スクリプトのツール化入門 - PyConJP 2016
データ分析スクリプトのツール化入門 - PyConJP 2016
 
データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831
 データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831 データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831
データ分析-の波乗り遅れた気がしてる人のための Python×データ分析の超基礎の基礎 v1.0-20160831
 
S20 t1 stapyのこれまでとこれから
S20 t1 stapyのこれまでとこれからS20 t1 stapyのこれまでとこれから
S20 t1 stapyのこれまでとこれから
 
S06 t1 python学習奮闘記#4
S06 t1 python学習奮闘記#4S06 t1 python学習奮闘記#4
S06 t1 python学習奮闘記#4
 
S18 t0 introduction
S18 t0 introductionS18 t0 introduction
S18 t0 introduction
 
We are OSS Communities: Introduction of Start Python Club
We are OSS Communities: Introduction of Start Python ClubWe are OSS Communities: Introduction of Start Python Club
We are OSS Communities: Introduction of Start Python Club
 
『アジャイルデータサイエンス』1章 理論
『アジャイルデータサイエンス』1章 理論 『アジャイルデータサイエンス』1章 理論
『アジャイルデータサイエンス』1章 理論
 
S03 t0 get_started
S03 t0 get_startedS03 t0 get_started
S03 t0 get_started
 

More from Satoshi Yamada

PostgreSQLとPythonとSQL
PostgreSQLとPythonとSQLPostgreSQLとPythonとSQL
PostgreSQLとPythonとSQL
Satoshi Yamada
 
bottle.pyをつかったチャットアプリ作成チュートリアル
bottle.pyをつかったチャットアプリ作成チュートリアルbottle.pyをつかったチャットアプリ作成チュートリアル
bottle.pyをつかったチャットアプリ作成チュートリアル
Satoshi Yamada
 
bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩
bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩
bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩
Satoshi Yamada
 
10080分でPythonからIP Messeneger
10080分でPythonからIP Messeneger10080分でPythonからIP Messeneger
10080分でPythonからIP Messeneger
Satoshi Yamada
 
15分で情シスに怒られる方法
15分で情シスに怒られる方法15分で情シスに怒られる方法
15分で情シスに怒られる方法
Satoshi Yamada
 
Djangoで業務改善したい
Djangoで業務改善したいDjangoで業務改善したい
Djangoで業務改善したい
Satoshi Yamada
 
PostgreSQL実行計画入門@関西PostgreSQL勉強会
PostgreSQL実行計画入門@関西PostgreSQL勉強会PostgreSQL実行計画入門@関西PostgreSQL勉強会
PostgreSQL実行計画入門@関西PostgreSQL勉強会
Satoshi Yamada
 
PythonでテキストをJSONにした話(PyCon mini sapporo 2015)
PythonでテキストをJSONにした話(PyCon mini sapporo 2015)PythonでテキストをJSONにした話(PyCon mini sapporo 2015)
PythonでテキストをJSONにした話(PyCon mini sapporo 2015)
Satoshi Yamada
 
201505 PostgreSQLアンカンファレンス(PL/Pythonで作るWEBアプリ)
201505 PostgreSQLアンカンファレンス(PL/Pythonで作るWEBアプリ)201505 PostgreSQLアンカンファレンス(PL/Pythonで作るWEBアプリ)
201505 PostgreSQLアンカンファレンス(PL/Pythonで作るWEBアプリ)
Satoshi Yamada
 
PostgreSQLの実行計画を読み解こう(OSC2015 Spring/Tokyo)
PostgreSQLの実行計画を読み解こう(OSC2015 Spring/Tokyo)PostgreSQLの実行計画を読み解こう(OSC2015 Spring/Tokyo)
PostgreSQLの実行計画を読み解こう(OSC2015 Spring/Tokyo)
Satoshi Yamada
 
PostgreSQL SQLチューニング入門 実践編(pgcon14j)
PostgreSQL SQLチューニング入門 実践編(pgcon14j)PostgreSQL SQLチューニング入門 実践編(pgcon14j)
PostgreSQL SQLチューニング入門 実践編(pgcon14j)
Satoshi Yamada
 

More from Satoshi Yamada (11)

PostgreSQLとPythonとSQL
PostgreSQLとPythonとSQLPostgreSQLとPythonとSQL
PostgreSQLとPythonとSQL
 
bottle.pyをつかったチャットアプリ作成チュートリアル
bottle.pyをつかったチャットアプリ作成チュートリアルbottle.pyをつかったチャットアプリ作成チュートリアル
bottle.pyをつかったチャットアプリ作成チュートリアル
 
bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩
bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩
bottleで始めるWEBアプリの最初の一歩
 
10080分でPythonからIP Messeneger
10080分でPythonからIP Messeneger10080分でPythonからIP Messeneger
10080分でPythonからIP Messeneger
 
15分で情シスに怒られる方法
15分で情シスに怒られる方法15分で情シスに怒られる方法
15分で情シスに怒られる方法
 
Djangoで業務改善したい
Djangoで業務改善したいDjangoで業務改善したい
Djangoで業務改善したい
 
PostgreSQL実行計画入門@関西PostgreSQL勉強会
PostgreSQL実行計画入門@関西PostgreSQL勉強会PostgreSQL実行計画入門@関西PostgreSQL勉強会
PostgreSQL実行計画入門@関西PostgreSQL勉強会
 
PythonでテキストをJSONにした話(PyCon mini sapporo 2015)
PythonでテキストをJSONにした話(PyCon mini sapporo 2015)PythonでテキストをJSONにした話(PyCon mini sapporo 2015)
PythonでテキストをJSONにした話(PyCon mini sapporo 2015)
 
201505 PostgreSQLアンカンファレンス(PL/Pythonで作るWEBアプリ)
201505 PostgreSQLアンカンファレンス(PL/Pythonで作るWEBアプリ)201505 PostgreSQLアンカンファレンス(PL/Pythonで作るWEBアプリ)
201505 PostgreSQLアンカンファレンス(PL/Pythonで作るWEBアプリ)
 
PostgreSQLの実行計画を読み解こう(OSC2015 Spring/Tokyo)
PostgreSQLの実行計画を読み解こう(OSC2015 Spring/Tokyo)PostgreSQLの実行計画を読み解こう(OSC2015 Spring/Tokyo)
PostgreSQLの実行計画を読み解こう(OSC2015 Spring/Tokyo)
 
PostgreSQL SQLチューニング入門 実践編(pgcon14j)
PostgreSQL SQLチューニング入門 実践編(pgcon14j)PostgreSQL SQLチューニング入門 実践編(pgcon14j)
PostgreSQL SQLチューニング入門 実践編(pgcon14j)
 

Recently uploaded

iMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptx
iMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptxiMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptx
iMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptx
kitamisetagayaxxx
 
気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす
気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす
気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす
Shinichi Hirauchi
 
【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
ARISE analytics
 
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
sugiuralab
 
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDDなぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
ssuserfcafd1
 
20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
Seiya Shimabukuro
 
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
Yuki Miyazaki
 
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライドHumanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
tazaki1
 
生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI
生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI
生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI
Osaka University
 
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
Osaka University
 
協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
Osaka University
 
ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT vol112 発表資料)
ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT  vol112 発表資料)ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT  vol112 発表資料)
ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT vol112 発表資料)
Takuya Minagawa
 
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMMハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
osamut
 
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
 
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobodyロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
azuma satoshi
 

Recently uploaded (15)

iMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptx
iMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptxiMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptx
iMacwoSu_Gong_de_barabaranishitaHua_.pptx
 
気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす
気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす
気ままなLLMをAgents for Amazon Bedrockでちょっとだけ飼いならす
 
【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
【JSAI2024】LLMエージェントの人間との対話における反芻的返答の親近感向上効果_v1.1.pdf
 
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
ヒアラブルへの入力を想定したユーザ定義型ジェスチャ調査と IMUセンサによる耳タッチジェスチャの認識
 
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDDなぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
なぜそのDDDは効果が薄いのか?名ばかりDX案件での経験を踏まえて培った他の思考を交えた現代風?のDDD
 
20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
20240621_AI事業者ガイドライン_セキュリティパートの紹介_SeiyaShimabukuro
 
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
無形価値を守り育てる社会における「デー タ」の責務について - Atlas, Inc.
 
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライドHumanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
Humanoid Virtual Athletics Challenge2024 技術講習会 スライド
 
生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI
生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI
生成AIの実利用に必要なこと-Practical Requirements for the Deployment of Generative AI
 
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
生成AIがもたらすコンテンツ経済圏の新時代  The New Era of Content Economy Brought by Generative AI
 
協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
協働AIがもたらす業務効率革命 -日本企業が押さえるべきポイント-Collaborative AI Revolutionizing Busines...
 
ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT vol112 発表資料)
ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT  vol112 発表資料)ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT  vol112 発表資料)
ろくに電子工作もしたことない人間がIoT用ミドルウェアを作った話(IoTLT vol112 発表資料)
 
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMMハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
ハイブリッドクラウド研究会_Hyper-VとSystem Center Virtual Machine Manager セッションMM
 
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
「進化するアプリ イマ×ミライ ~生成AIアプリへ続く道と新時代のアプリとは~」Interop24Tokyo APPS JAPAN B1-01講演
 
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobodyロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
ロジックから状態を分離する技術/設計ナイト2024 by わいとん @ytnobody
 

pythonでemlファイルを扱う話