[Java] 72 Swing 12 JEditorPane・HTML要素からのリンク可否

JEditorPane内のテキストからのリンクはできるようですが、HTML要素からのリンクが可能なのかどうかは不明のため検証してみました。

これが可能であればレース名をクリックして、レース結果を表示できたりします。

検証の結果、aタグが最上層でなくてもハイパーリンクが可能なことが分かりました。ただしリンク先アドレスに日本語が含まれる場合、事前にエンコードしておく必要があります。

    <tr>
        <td>1999-09-12</td>
        <td>4回阪神2日目</td>
        <td>天候 : 晴</td>
        <td>6 R</td>
        <td>
          <a href="/test.html">
              3歳新馬
          </a>
        </td>
        <td>4</td>
        <td>4</td>
        <td>2.2</td>
        <td>2</td>
        <td>2</td>
        <td>福永祐一</td>
        <td>53.0</td>
        <td>ダ右1400m</td>
        <td>ダート : 良</td>
        <td>1:26.6</td>
        <td>1-1</td>
        <td>37.9</td>
        <td>450(0)</td>
        <td>マチカネラン</td>
        <td>240.0</td>
        <td>r199909040206</td>
   </tr>

[Java] 71 Swing 11 レイアウト設定

Java-Swingアプリのレイアウトを調整しました。

全体:BorderLayout
  PAGE_START:FlowLayout
  CENTER:JEditorPane
  EAST:BorderLayout
  PAGE_END:FlowLayout

GridBagLayoutなどでボタンの位置を細かく設定したいところですが、今はやめておきます。

ボタンの背景色、前景色以外の部分について色設定できず困っています。この形状のボタンでは厳しいのでしょうか。

[Java] 70 Swing 10 PythonによるCSVファイル集計 距離着別度数

芝とダートの距離着別度数を表示させました。

<該当箇所のみ>

# 距離着別度数
list_コース = df['コース'].tolist()

list_距離 = list()
for コース in list_コース:
    距離 = re.sub("\\D", "", コース)
    list_距離.append(int(距離))

listT1_order = list() # 芝1400m未満
listT2_order = list() # 芝1400-1699m
listT3_order = list() # 芝1700-2099m
listT4_order = list() # 芝2100-2499m
listT5_order = list() # 芝2500m以上

listD1_order = list() # ダ1400m未満
listD2_order = list() # ダ1400-1699m
listD3_order = list() # ダ1700-2099m
listD4_order = list() # ダ2100m以上

for 距離,コース,着順 in zip(list_距離,list_コース,list_着順):
    if "芝" in コース:
        if 距離 < 1400:
            listT1_order.append(着順)
        elif 1400 <= 距離 < 1700:
            listT2_order.append(着順)
        elif 1700 <= 距離 < 2100:
            listT3_order.append(着順)
        elif 2100 <= 距離 < 2500:
            listT4_order.append(着順)
        else:
            listT5_order.append(着順)
    else:
        if 距離 < 1400:
            listD1_order.append(着順)
        elif 1400 <= 距離 < 1700:
            listD2_order.append(着順)
        elif 1700 <= 距離 < 2100:
            listD3_order.append(着順)
        else:
            listD4_order.append(着順)

# 芝1400m未満
着順1_T1 = len([i for i in listT1_order if i == 1])
着順2_T1 = len([i for i in listT1_order if i == 2])
着順3_T1 = len([i for i in listT1_order if i == 3])
着順外_T1 = len([i for i in listT1_order if i > 3])

着別度数_T1 = f"{着順1_T1}-{着順2_T1}-{着順3_T1}-{着順外_T1}"
print("着別度数_T1 " + 着別度数_T1)

<以下略>

[Java] 69 Swing 09 PythonによるCSVファイル集計 条件毎の着別度数

芝とダートの着別度数を算出し、プロフィール隣のJTextAreaに表示しました。あと馬場状態や距離の着別度数は必須でしょう。

芝とダートで活躍した実力馬といえばホクトベガですが地方競馬のデータがこちらにないので、中央の芝とダートにデータがあるナリタハヤブサを検索例にしました。ここまで書いたところでアグネスデジタルを思い出しました。

import glob,csv
import pandas as pd

paths = glob.glob('/*.csv')
print(paths)

paths2 = sorted(paths)
print(paths2)

csvfile = paths2[-1]
print(csvfile)

df = pd.read_csv(csvfile,encoding='UTF-8')
print(df)

prize = df['賞金'].sum(skipna=True).round(1)
print(f"獲得賞金 {prize}")

race_count = len(df)
print("レース数 " + str(len(df)))

list_着順 = df['着順'].tolist()
着順1 = len([i for i in list_着順 if i == 1])
着順2 = len([i for i in list_着順 if i == 2])
着順3 = len([i for i in list_着順 if i == 3])
着順外 = len([i for i in list_着順 if i > 3])

着別度数 = f"{着順1}-{着順2}-{着順3}-{着順外}"
print("着別度数 " + 着別度数)

list_馬場 = df['馬場状態'].tolist()

list_turf_order = list()
list_dirt_order = list()
for course,order in zip(list_馬場,list_着順):
    if "芝" in course:
        list_turf_order.append(order)
    else:
        list_dirt_order.append(order)

着順1_t = len([i for i in list_turf_order if i == 1])
着順2_t = len([i for i in list_turf_order if i == 2])
着順3_t = len([i for i in list_turf_order if i == 3])
着順外_t = len([i for i in list_turf_order if i > 3])

着別度数_t = f"{着順1_t}-{着順2_t}-{着順3_t}-{着順外_t}"
print("芝着別度数 " + 着別度数_t)

着順1_d = len([i for i in list_dirt_order if i == 1])
着順2_d = len([i for i in list_dirt_order if i == 2])
着順3_d = len([i for i in list_dirt_order if i == 3])
着順外_d = len([i for i in list_dirt_order if i > 3])

着別度数_d = f"{着順1_d}-{着順2_d}-{着順3_d}-{着順外_d}"
print("ダ着別度数 " + 着別度数_d)

list_output = [{"獲得賞金":prize,"着別度数":着別度数,"芝":着別度数_t,"ダ":着別度数_d}]

# 出力ファイル名作成
filename = csvfile.split(".")[0] + "_agg.csv"

field_name = ['獲得賞金','着別度数','芝','ダ']
with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames = field_name)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(list_output)

[Java] 68 Swing 08 外部プログラムの選択 改良版

前回の続きです。switch文の重複部分が気になったので書き直しました。こちらの方がメンテナンス性も優れており断然スマートです。

import java.util.ArrayList;

public class ProcessExecutor {
    public static void exec(String type) throws Exception {
    	System.out.println("ProcessExecutor");

    	// 分類用リスト作成 集計:agg,分析:ana,血統:blo 以降随時追加
    	ArrayList<String> types = new ArrayList<String>();
    		types.add("agg");
    		types.add("ana");

		// cmdリスト作成
		ArrayList<String> cmds = new ArrayList<String>();
    		cmds.add("python HS_csv_agg.py ; echo 'コマンド完了'");
    		cmds.add("python HS_csv_ana.py ; echo 'コマンド完了'");

    	// index番号取得
    	int type_num = types.indexOf(type);
    	System.out.println("index番号 " + type_num);

    	// コマンド選択
    	String cmd = cmds.get(type_num);

		ProcessBuilder p = new ProcessBuilder("sh", "-c", cmd);
        p.redirectErrorStream(true);
        // プロセス開始
        Process process = p.start();
        // プロセス終了まで待機
        process.waitFor();
        int result = process.exitValue();
        System.out.printf("result = %d%n", result);
    }
}

[Java] 67 Swing 07 外部プログラムの選択(switch文)

Java-Swingアプリの集計、分析等はPythonで処理していますが、処理内容によってコードを使い分けるようにしました。

import java.util.ArrayList;

public class ProcessExecutor {
    public static void exec(String type) throws Exception {
    	System.out.println("ProcessExecutor");

    	// 分類用リスト作成 集計:agg,分析:ana,血統:blo 以降随時追加
    	ArrayList<String> types = new ArrayList<String>();
    		types.add("agg");
    		types.add("ana");
    		types.add("blo");

    	// case番号を付番
    	int type_num = types.indexOf(type);
    	System.out.println("case番号 " + type_num);

    	switch(type_num) {
			case 0: // 集計
				String cmd0 = "python HS_csv_agg.py ; echo 'コマンド完了'";
				ProcessBuilder p0 = new ProcessBuilder("sh", "-c", cmd0);
		        p0.redirectErrorStream(true);
		        // プロセス開始
		        Process process0 = p0.start();
		        // プロセス終了まで待機
		        process0.waitFor();
		        int result = process0.exitValue();
		        System.out.printf("result = %d%n", result);
		        break;
			case 1: // 分析
				String cmd1 = "python HS_csv_ana.py ; echo 'コマンド完了'";
				ProcessBuilder p1 = new ProcessBuilder("sh", "-c", cmd1);
		        p1.redirectErrorStream(true);
		        // プロセス開始
		        Process process1 = p1.start();
		        // プロセス終了まで待機
		        process1.waitFor();
		        int result1 = process1.exitValue();
		        System.out.printf("result = %d%n", result1);
		        break;
    	}
    }
}

[Python] 297 数値を丸める(偶数丸め,四捨五入)

Java-Swingアプリの外部プログラムとしてPythonコードを走らせ、pandasにて合計を計算したところ変な小数が発生しました。

原因は不明ですが、放置もできないので数値を丸めました。pandasのround()メソッドは四捨五入ではなく偶数丸めです。偶数丸めとは、丸めるところが5の場合すぐ上の桁が偶数であれば切り捨て、奇数であれば切り上げる処理です。

数値の丸めはJIS Z 8401で規定されていて、規則Aが偶数丸め、規則Bが四捨五入です。つまり、誤差がより小さい偶数丸めの方を推奨しています。銀行が好んで使うため銀行丸めとも呼ばれています。

# 小数点以下の桁数は1桁に設定
prize = df['賞金'].sum(skipna=True).round(1)
print(f"獲得賞金 {prize}")

[Java] 66 Swing 06 PythonによるCSVファイル集計

CSVファイルの内容集計は外部プログラムのPython(pandas)に任せています。

集計コードは以下の通りです。Javaとの格闘で一時げんなりしていましたが、直感的にコーディングできるPythonによって息を吹き返しました。リスト内包表記を書くといつも爽快な気分になります。引き続き頑張っていけそうです。

import glob,csv
import pandas as pd

paths = glob.glob('/*.csv')
print(paths)

paths2 = sorted(paths)
print(paths2)

csvfile = paths2[-1]
print(csvfile)

df = pd.read_csv(csvfile,encoding='UTF-8')
print(df)

prize = df['賞金'].sum()
print(f"獲得賞金 {prize}")

race_count = len(df)
print("レース数 " + str(len(df)))

list = df['着順'].tolist()
一着回数 = len([i for i in list if i == 1])
二着回数 = len([i for i in list if i == 2])
三着回数 = len([i for i in list if i == 3])
着外回数 = len([i for i in list if i > 3])

着別度数 = f"{一着回数}-{二着回数}-{三着回数}-{着外回数}"
print("着別度数 " + 着別度数)

list_output = [{"獲得賞金":prize,"着別度数":着別度数}]

# 集計ファイル名作成(集計:aggregate)
filename = csvfile.split(".")[0] + "_agg.csv"

field_name = ['獲得賞金','着別度数']
with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames = field_name)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(list_output)

[Java] 65 外部コマンドの実行

Javaにおける配列、リスト、CSVファイルの取り扱いが私にとってはあまりに煩雑なので、外部コマンドにてPythonスクリプトを走らせることにします。

昨日はArrayListをCSVファイルに変換するのに散々痛い目にあって懲りました。JavaでCSVファイルの内容を読み込んで集計するなんてPythonユーザーの私にはかなりの苦行です。

JavaからPythonスクリプトを直接呼び出せないのでコンソールコマンドを使います。戻り値のやりとりはできないため、CSVファイル等を介してデータを出し入れします。

コンソールコマンドを実行するクラスは以下の通りです。

Javaとの実用面での関わりはGUI作成限定になりそうです。好きな言語ではありますが、コーディング快適性や開発速度を考慮しての結論です。

JavaはC言語と同様、実装に使うかどうかはともかく学習対象であることは変わりません。

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.nio.charset.Charset;

public class ProcessExecutor {
    public static void main() throws Exception {
    	System.out.println("ProcessExecutor");

        ProcessBuilder p = new ProcessBuilder("sh", "-c", "python test.py ; echo 'コマンド完了'");

        p.redirectErrorStream(true);

        // コマンドを実行する
        Process process = p.start();

        // 結果を受け取る
        try (BufferedReader r = new BufferedReader(new InputStreamReader(process.getInputStream(), Charset.defaultCharset()))) {
            String line;
            while ((line = r.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
        }
        process.waitFor();
        int result = process.exitValue();
        System.out.printf("result = %d%n", result);
    }
}

[Java] 64 ネストしたArrayListのCSVファイル化 桁区切りカンマ対応

リストをCSVファイルにする際、リストの要素にカンマが含まれているとそこでも区切られてしまいリストの内容が正確に反映されません。

対策としてArrayListをフラット化すると同時に各要素をreplace関数でカンマ削除処理し、平滑化した配列から入れ子Listに組み直してCSVファイルにしました。平滑化配列から入れ子配列にするやり方がうまくいかなくて、どうにも野暮ったい方法を選択せざるを得ませんでした。

Pythonのように、CSVファイルにしてからpandasを使って簡単に加工したりすることができないのでかっちりとしたListを作らなければならず、かなり手間取りました。

CollectionUtils.chunkという自製メソッド(リストの要素を同じ数で入れ子にする)をネット情報を参考に作成し、なんとか形にできたような感じです。

Java8で追加されたStream API等がなかったら、Javaを第2言語から降格させていたかもしれません。ベテランユーザーの方々は相当苦労されていたと想像します。

今のところPythonと比較して開発速度は1/10から1/5位で、かなり遅いです。さらにスキルアップしてどこまで速くできるでしょう。

// raceリストを配列に変換   
        String[][] raceListConSorts_arrays = new String[raceListConSorts.size()][];
        int i = 0;
        for (ArrayList<String> ele:raceListConSorts) {
        	String print_list = String.format("raceListConSorts リスト%d個目 ",i);
        	System.out.println(print_list + ele);

        	String[] array = ele.toArray(new String[ele.size()]);
        	System.out.println("array " + Arrays.toString(array));

        	raceListConSorts_arrays[i] = array;
        	i = i + 1;
        }

        String[] arrayA = new String[21*raceListConSorts.size()];
        int i2 = 0;
        for (String[] ele:raceListConSorts_arrays) {
		  	System.out.println("arrays作成後array確認 " + Arrays.toString(ele));
		  	for (String ele2:ele) {
		  		ele2 = ele2.replace(",","");
		  		arrayA[i2] = ele2;
		  		i2 = i2 + 1;
		  	}
		  }

        System.out.println("arrayA " + Arrays.toString(arrayA));
        List<String> arrayA_list = Arrays.asList(arrayA);

        // 平滑化リストから入れ子リスト(各リスト要素数21)を作成
        List<List<String>>  listB = CollectionUtils.chunk(arrayA_list,21);
        System.out.println("listB " + listB);

        String[][] listB_array = new String[listB.size()][];
        int i3 = 0;
        for (List<String> ele:listB) {
            String[] array = ele.toArray(new String[ele.size()]);
            System.out.println("array " + i3 + " " + Arrays.toString(array));

            listB_array[i3] = array;
            i3 = i3 + 1;
        }

        List<String> list = Arrays.stream(listB_array)
        		.map(line -> String.join(",",line))
        		.collect(Collectors.toList());

        // csvファイル名を作成
        String[] filename_split = filename.split(Pattern.quote("."));
        System.out.println("filename_split " + filename_split);

        String csvname = filename_split[0] + ".csv";
        System.out.println("csvname " + csvname);

        try {
        	  Files.write(Paths.get(csvname), list, StandardOpenOption.CREATE);
       	}
        catch (IOException e) {
        	    e.printStackTrace();
    	}