Power Automate の文字列関数: Substring と IndexOf
Microsoft フローで使用できる 2 つの複雑な Power Automate String 関数、substring 関数とindexOf 関数を簡単に学習します。
このチュートリアルでは、Python Intellisense とその Autocomplete インストールについて説明します。Python Intellisense は、ソース コード分析と言語セマンティクスに基づいたインテリジェントなコード補完をユーザーに提供します。
Python Intellisense は、使用する特定の要素またはメソッドに応じて利用できるネイティブ関数に慣れるための優れた入門書です。
まずは、Jupyter Notebook にさらにいくつかのセルを追加しましょう。これを行うには、 esc+Bと入力します。さらにセルを追加したので、変数データを入力します。任意の文字を入力すると、表示されるメンバーのリストがフィルター処理され、入力した文字を含むメンバーのみが含まれます。
ドット (.) を入力すると、特定の文字を入力するときに使用できる関数のリストが表示されます。Intellisense は、任意のエディタ ウィンドウでCtrl+Spaceまたはドット (.) などのトリガー文字を入力することでトリガーできます。
目次
Jupyter Notebook での Python Intellisense のセットアップ
Jupyter Notebook で Python IntelliSense をセットアップするには、コマンド プロンプトに移動します。Anaconda を使用して Pythonをすでにインストールしている場合は、Anaconda プロンプトを使用するだけです。これを使用して、必要なパッケージをインストールします。
Anaconda プロンプトを使用して、「 contrib_nbextensions 」というパッケージをインストールします。このパッケージには、Jupyter Notebook のタブでのみ有効にするのではなく、コード セル内のキーを押すたびにコード オートコンプリート メニューを有効にするHinterlandと呼ばれる拡張機能が含まれています。この拡張機能は、Python 関数をより深く理解し、コーディングをより効率的にするのに役立ちます。
Jupyter Notebook の Intellisense とオートコンプリートのインストール
Anaconda プロンプトで、コマンド「pip install」を使用して、探しているパッケージをインストールします。次に「 jupyter_contrib_nbextensions 」と入力して Enter をクリックします。
これを実行すると、 Jupyter Notebook にインストールされているさまざまな contrib nbextensionsをすべて確認できるようになります。
次に、Jupyter Notebook ホームページに戻ります。次に、「Nbextensions」タブをクリックします。ホームページの読み込みで問題が発生した場合は、Jupyter Notebook を再度開くだけで読み込みできるはずです。
最初は、 Jupyter Notebook にある構成可能なすべてのnbextensionsの左側に禁止記号と感嘆符の記号が表示されます。
禁止記号は、クリックされていない、またはアンインストールされたcontrib nbextensionを示し、感嘆符記号は、クリックされた、またはインストールされたcontrib nbextensionを示します。
左上隅にチェックマークの付いたボックスが表示されます。これにより、構成可能なnbextensions をクリックしたりインストールしたりすることができなくなります。ボックスのチェックを外すだけで、必要な構成可能なnbextensionsに移動してインストールできるようになります。Intellisense をインストールする必要があるので、拡張子Hinterlandをクリックしましょう。
Python ノートブックに戻りましょう。コードセルに文字を入力すると、さらに多くの関数の候補が表示されます。これには、親しみやすく研究できる単純なメンバーから複雑なメンバーまでのリストが含まれます。
結論
簡単に言うと、Python Intellisense は、構文エラーやタイプミスを軽減または防止するのに役立ちます。これにより、入力時にコードを評価し、いくつかのキーストロークを使用して特定のコードの側面を実装できるようになります。また、コードの作成とアクティビティの追跡を効率化して、エラーを減らし、精度を向上させることもできます。
Python Intellisense がどのように機能するか、そしてそれがコード作成に関してユーザーにとってどのように重要であるかを理解できたでしょうか。このトピックやその他の関連コンテンツについて詳しく知りたい場合は、以下の関連リンクのリストをご覧ください。
ではごきげんよう、
ガリム
Python でサンプル データセットを読み込む方法
LuckyTemplates データ レポートでの Python スクリプト
LuckyTemplates ユーザー向けの Python I – LuckyTemplates 教育プラットフォームの新しいコース
Microsoft フローで使用できる 2 つの複雑な Power Automate String 関数、substring 関数とindexOf 関数を簡単に学習します。
LuckyTemplates ツールチップを使用すると、より多くの情報を 1 つのレポート ページに圧縮できます。効果的な視覚化の手法を学ぶことができます。
Power Automate で HTTP 要求を作成し、データを受信する方法を学んでいます。
LuckyTemplates で簡単に日付テーブルを作成する方法について学びましょう。データの分析と視覚化のための効果的なツールとして活用できます。
SharePoint 列の検証の数式を使用して、ユーザーからの入力を制限および検証する方法を学びます。
SharePoint リストを Excel ファイルおよび CSV ファイルにエクスポートする方法を学び、さまざまな状況に最適なエクスポート方法を決定できるようにします。
ユーザーがコンピューターから離れているときに、オンプレミス データ ゲートウェイを使用して Power Automate がデスクトップ アプリケーションにアクセスできるようにする方法を説明します。
DAX 数式で LASTNONBLANK 関数を使用して、データ分析の深い洞察を得る方法を学びます。
LuckyTemplates で予算分析とレポートを実行しながら、CROSSJOIN 関数を使用して 2 つのデータ テーブルをバインドする方法を学びます。
このチュートリアルでは、LuckyTemplates TREATAS を使用して数式内に仮想リレーションシップを作成する方法を説明します。