h2データベースを使う

Java Spring Boot H2

build.gradleに以下を追加します。

dependencies {
	runtimeOnly 'com.h2database:h2'
}


src¥main¥applicaiton.ymlにh2の設定を追加します。

spring:
  datasource:
    url: jdbc:h2:mem:wordbook;DB_CLOSE_DELAY=-1;DB_CLOSE_ON_EXIT=TRUE
    driverClassName: org.h2.Driver
    username: sa
    password:
    initialization-mode: always
  h2.console.enabled: true

Talend Api Testerをインストールする

開発ツール

HTTPとREST APIの呼び出し、検索、テストが行えるTalend Api Testerをインストールします。


Google Chromeを起動します。
Chrome ウェブストア を表示します。
Chrome Web Store


検索フィールドに、「talend api tester」と入力し、Enterキーを押してください。
f:id:hikotaro_san:20191203075627p:plain


Chromeに追加 をクリックしてください。
talend api testerが追加されました。
Chromeの右上にある Talend Api Testerボタンをクリックしてください。
f:id:hikotaro_san:20191203080108p:plain


Talend Api Testerが起動されました。
f:id:hikotaro_san:20191203080008p:plain

Pipenvを使ってJupyter Notebookをインストールする

Python

PyCharmを起動します。
Welcome画面で、[ Create New Project ] をクリックします。


New Project画面が表示されます。
[ New environment using ] で、[ Pipenv ] を選択します。
[ Base interpreter ] で、[ /usr/local/bin/python3 ] を入力します。
[ Create ] ボタンをクリックします。


Project画面が表示されます。
Terminalを起動し、以下のコマンドを実行します。

$ pipenv install jupyter jupytext


以下のコマンドを実行し、~/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyを作成します。

$ pipenv run jupyter notebook --generate-config


Jupytextを利用可能にします。

$ echo 'c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"' >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py


Jupyter NotebookとPythonスクリプトが連動するように設定します。

$echo 'c.ContentsManager.default_jupytext_formats = "ipynb,py"' >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py


numpyをインストールします。

$ pipenv install numpy


matplotlibをインストールします。

$ pipenv install matplotlib


Jupyter Notebookを起動します。

$ pipenv run jupyter notebook

座標に点を表示する

matplotlib Python

plotメソッドを使って、座標に点を表示することができます。

plt.plot(x座標, y座標,marker = '点の形',color = '点の色',markersize = 点のサイズ)


座標に、(2, 1)と(4, 2)を表示します。

%matplotlib inline

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(2, 1, marker='.')
plt.plot(4, 2, marker='.')

plt.xlim([0, 5])
plt.ylim([0, 5])
plt.xlabel("x", size=14)
plt.ylabel("y", size=14)
plt.grid()
plt.show()