企業が活用するPythonコード例 – ビッグデータの非同期処理をPythonで効率的に行おう

python
# フォルダー内のすべてのアイテムを取得するために、Pythonを使用
def get_folder_items(path):
    folder_items = []
    for item in os.listdir(path):
        item_path = os.path.join(path, item)
        if os.path.isdir(item_path):
            # itemがディレクトリの場合、再帰呼び出しを行う
            folder_items += get_folder_items(item_path)
        else:
            # itemがファイルの場合、ファイル名をリストに追加する
            folder_items.append(item)
    return folder_items# Dropbox APIを使用して、ファイルの変更を検出
def on_dropbox_file_changed(event):
    # ファイル情報に関する非同期処理をここで行う
    pass

python
# Djangoで定義されたモデルを使用して、投稿を作成する
def create_post(request):
    if request.method == 'POST':
        post = Post()
        post.title = request.POST.get('title')
        post.caption = request.POST.get('caption')
        post.image = request.FILES.get('image')
        post.save()
        return redirect('post_detail', post.id)
    else:
        return render(request, 'create_post.html')# Pillowを使用して、写真フィルターを適用する
def apply_filter(image_path, filter_type):
    image = Image.open(image_path)
    filtered_image = None
    if filter_type == 'black_and_white':
        # 白黒フィルターを適用する
        filtered_image = image.convert('L')
    elif filter_type == 'sepia':
        # セピアフィルターを適用する
        filtered_image = ImageOps.colorize(image.convert('L'), '#704214', '#C4A67F')
    filtered_image_path = get_filtered_image_path(image_path, filter_type)
    filtered_image.save(filtered_image_path)
    return filtered_image_path

python
# Googleの検索エンジンをクロールするために、Pythonを使用
def scrape_google_results(query):
    url = f'https://www.google.com/search?q={query}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    search_results = []    for g in soup.find_all('div', class_='r'):
        anchors = g.find_all('a')
        if anchors:
            link = anchors[0]['href']
            title = g.find('h3').text
            search_results.append({'title': title, 'link': link})
    return search_results# TensorFlowを使用して、画像認識を行う
def predict_image(image):
    model = load_model('model.h5')
    image_data = np.expand_dims(image, axis=0)
    predictions = model.predict(image_data)
    return predictions