CentOS8にDockerを使用してDiscourseフォーラムをインストールする方法

Discourseは、インターネットの次の10年のために構築された無料のオープンソースプラットフォームです。 これは、メーリングリスト、ディスカッションフォーラム、長い形式のチャットルームなどとして使用できる最新のフォーラムソフトウェアです。 バックエンドにRubyon Rails、フロントエンドにEmber.js、データストアとしてPostgreSQL、キャッシングサーバーとしてRedisを使用します。 シンプルで効率的、モバイルフレンドリー、カスタマイズ可能で、オンラインディスカッションを簡単で楽しいものにします。 このチュートリアルでは、CentOS8サーバーにDockerを使用してDiscourseフォーラムをインストールする方法を示します。 前提条件 CentOS8を実行しているサーバー。 サーバーIPを指す有効なドメイン名。 ルートパスワードがサーバーに設定されます。 Dockerをインストールする まず、サーバーにDockerをインストールする必要があります。 デフォルトでは、DockerはCentOS8標準リポジトリでは使用できません。 そのため、Dockerの公式リポジトリをシステムに追加する必要があります。 次のコマンドで追加できます。…

Python 3 – pandasデータフレームの反復-Pythonチュートリアル

forステートメントを使用したDataFrameループ(反復)。 列ごとに、パンダのデータフレームをループすることができます。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 パンダの下。 例としてDataFrameを使用します。 123456import pandas as pddf = pd.DataFrame({'age': [20, 32], 'state':…

Python 3 – Pythonパンダを使用したJSON-Pythonチュートリアル

パンダでjson文字列ファイルを読む read_json()。 これは、URL、ファイル、圧縮ファイル、およびjson形式のすべてのものに対して実行できます。 この投稿では、Pythonでそれを行う方法を学びます。 最初にjsonデータをロードします パンダread_json メソッド、それからそれはにロードされます パンダDataFrame。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 JSONを読むJSONとは何ですか?JSONはの省略形です JavaScriptオブジェクト表記。 これは、Web上でデータを交換するためによく使用されるテキスト形式です。 形式は次のようになります。 実際には、このデータは次のように1行になっていることがよくあります。…

Python 3 – PandasWebスクレイピング-Pythonチュートリアル

パンダはテーブルをこすりやすくします(<table> タグ)ウェブページ上。 もちろん、DataFrameとして取得した後、さまざまな処理を行って、Excelファイルまたはcsvファイルとして保存することもできます。 この記事では、任意のWebページからテーブルを抽出する方法を学習します。 Webページに複数のテーブルがある場合があるため、必要なテーブルを選択できます。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 パンダのウェブスクレイピングモジュールをインストールするモジュールが必要です lxml、 html5lib、 beautifulsoup4。 pipでインストールできます。 1$ pip install…

Python 3 – PythonパンダでExcelを書く

PythonパンダでExcelを作成します。 最初にPandasDataFrameに変換し、次にDataFrameをExcelに書き込むことで、任意のデータ(リスト、文字列、数値など)をExcelに書き込むことができます。 Pandas DataFrameをExcelファイル(拡張子:.xlsx、.xls)としてエクスポートするには、 to_excel() 方法。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 installxlwt、openpyxlto_excel() 内部でxlwtおよびopenpyxlというライブラリを使用します。 xlwtは、.xlsファイル(Excel2003までの形式)の書き込みに使用されます。 openpyxlは、.xlsx(Excel2007以降の形式)の記述に使用されます。 どちらもpipでインストールできます。 (環境によってはpip3) 12$…

Python 3 – PythonパンダでExcelを読む

Python Pandasを使用してExcelファイル(拡張子:.xlsx、.xls)を読み取ります。 ExcelファイルをDataFrameとして読み取るには、パンダを使用します read_excel() 方法。 最初のシート、特定のシート、複数のシート、またはすべてのシートを読むことができます。 Pandasは、これを表形式のような構造であるDataFrame構造に変換します。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 Excelこの記事では、Excelファイルの例を使用します。 作成するプログラムは、ExcelをPythonに読み込みます。 sheet1とsheet2の2枚のシートでExcelファイルを作成します。 MicrosoftExcelやGoogleSheetsなどのExcelサポートプログラムを使用できます。 それぞれの内容は以下のとおりです。 sheet1:…

Python 3 – パンダでCSVを読む-Pythonチュートリアル

csvファイルをpandas.DataFrameとして読み取るには、pandas関数を使用します read_csv() または read_table()。 read_csv()とread_table()の違いはほとんどありません。 実際、同じ関数がソースによって呼び出されます。 read_csv()区切り文字はコンマ文字です read_table()はタブの区切り文字です t。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 CSVを読むPythonでcsvを読むパンダ機能 read_csv() 値を読み込みます。区切り文字はコンマ文字です。Googleスプレッドシートを含む最新のオフィススイートでは、ファイルをcsvファイルにエクスポートできます。 以下を使用してください…

Python 3 – Pandasデータフレーム-Pythonチュートリアル

単純なデータ構造 pandas.DataFrame この記事で説明されています。 これには、作成、索引付け、追加、および削除に関する関連情報が含まれています。 テキストは非常に詳細です。 つまり、行と列を持つ2次元のデータ構造(テーブルなど)です。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 DataFrameを作成するパンダDataFrameとは何ですかPandasはデータ操作モジュールです。 DataFrameを使用すると、表形式のデータをPythonで保存できます。DataFrameを使用すると、行や列などの表形式のデータを簡単に保存および操作できます。 データフレームは、リスト(以下を参照)、辞書またはnumpy配列(下を参照)から作成できます。 リストからDataFrameを作成する1つのリストをパンダのデータフレームに変えることができます。 123import pandas as…

Python 3 – パンダシリーズ-Pythonチュートリアル

Pandasシリーズは1次元のデータ構造です。 オブジェクト、浮動小数点数、文字列、整数など、さまざまなタイプのデータを保持できます。 を呼び出すことでシリーズを作成できます pandas.Series()。 リスト、numpy配列、dictはパンダシリーズに変えることができます。 ニーズを満たす最も単純なデータ構造を使用する必要があります。 この記事では、系列のデータ構造について説明します。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 シリーズを作成する前書きPandasには、データを処理するための多くのデータ構造が付属しています。 それらの1つはシリーズです。シリーズの構文は次のとおりです。 123import pandas as pds…

Python 3 – パンダとは-Pythonチュートリアル

Pandasは、Pythonプログラミング言語のデータ分析モジュールです。 オープンソースでBSDライセンスです。 パンダは、学界、金融、経済学、統計学、分析など、幅広い分野で使用されています。 関連コース: Pythonパンダを使用したデータ分析 パンダをインストールするPandasモジュールはPythonにバンドルされていないため、pipを使用してモジュールを手動でインストールできます。 LinuxLinuxを使用している場合は、以下のコマンドのいずれかを使用してパンダをインストールできます。 Ubuntuユーザーの場合 12sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlibipythonipythonnotebookpython-pandas python-sympy…