常連

pythonで、beautifulsoupをインポートしたいので、以下のコマンドで、インストールを実行してみたのですが、うまくいきません。理由と解決案を教えてください！OSはwindows7です。
```lang-＜unix＞
C:\Python27\Scripts>pip install beautifulsoup--proxy=User:Password@proxy.example.jp:8080
```
と打つと
```lang-＜unix＞
  Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None)) after connec
tion broken by 'ProxyError('Cannot connect to proxy.', error('Tunnel connection
failed: 407 Proxy Authentication Required',))': /simple/beautifulsoup/          Could not find a version that satisfies the requirement beautifulsoup (from ve
rsions: )
No matching distribution found for beautifulsoup                              
```
と表示されます。
ちなみに、pip自体は、同じパスの下に、きちんとインストールされていました。

プロキシ環境下でのpipの使い方

### 実現したいこと

正解のグラフを表示する

### 前提

大学の課題にてk-meansを用いて分類せよという課題が出たのですが正解のグラフが表示されなくなってしまいました。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
正解のグラフが真っ白なものになる
```

### 該当のソースコード

```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('penguins')
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn import cluster
df.isna().any()
if True in df.isna().any().values:
  df=df.dropna()
x,_=make_blobs(n_samples=100,centers=3,random_state=1)
kmeans=KMeans(init='random', n_clusters=3)
kmeans.fit(x)
y_pred=kmeans.predict(x)
label1 = df.keys()[2] 
label2 = df.keys()[3] 
label3 = df.keys()[4]
label4 = df.keys()[5]
model = cluster.KMeans(n_clusters=3)
model.fit(df[[label1,label2,label3,label4]])
km_labels = model.labels_
plt.figure(figsize=(11,5))
plt.style.use('ggplot')
plt.subplot(121)
plt.plot(df[label1][km_labels == 0],df[label4][km_labels == 0],'o',markersize=8) 
plt.plot(df[label1][km_labels == 1],df[label4][km_labels == 1],'o',markersize=8) 
plt.plot(df[label1][km_labels == 2],df[label4][km_labels == 2],'o',markersize=8)
plt.xlabel(label1,fontsize=16)
plt.ylabel(label4,fontsize=16)
plt.title('k-Means method',fontsize=20)
plt.xticks(fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)

plt.subplot(122)
plt.plot(df[label1][df['species'] == 0],df[label4][df['species'] == 0],'o',markersize=8)
plt.plot(df[label1][df['species'] == 1],df[label4][df['species'] == 1],'o',markersize=8)
plt.plot(df[label1][df['species'] == 2],df[label4][df['species'] == 2],'o',markersize=8)
plt.xlabel(label1,fontsize=16)
plt.ylabel(label4,fontsize=16)
plt.title('True labels',fontsize=20)
plt.xticks(fontsize=14)
plt.yticks(fontsize=14)
plt.show()
```

### 試したこと

speciesをデータフレームにしようと試みました。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。


k-meansを用いたグラフについて

### 実現したいこと

プログラムを動作させ、正答率を算出する

### 前提


### 発生している問題・エラーメッセージ

```
'DataFrame' object has no attribute 'target'
```

### 該当のソースコード

```
import pandas as pd
import seaborn as sns
df= sns.load_dataset('penguins')
from sklearn import datasets,model_selection,svm,metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
df= sns.load_dataset('penguins')
df['species']=df.target
x,y=df.data,df.target
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,random_state=1)
model=svm.SVC()
model.fit(x_train,y_train)
pred=model.predict(x_test)
print(accuracy_score(y_test,pred))
print(model.predict([[39.1,18.7,181,3750]]))
```

### 試したこと
データセットの読み込みに不備があるのかと思い試行錯誤しましたがうまくいきませんでした。
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。


データフレームの扱いについて

pytyhonで開発中色々と準備するときに`pip`を使っていましたが、ネットで検索していると`pip3`を使っている記事もそれなりの量見つかります。

そこで`pip`と`pip3`の何が違うのかを調べてみたのですがよくわかりませんでした。

何が違うのか、どういう状況で使い分けるのか

今特に問題は起きていないのですが
以降使っていくとしたらどちらが良いなどあれば教えて下さい。

Pythonの「pip」と「pip3」は何が違う？

matlabでeval関数を用いて変数を作るように、name0,name1,name2・・・というような"文字列"+数値を繰り返し文で作りたいのですが、Pythonの初心者なもので検索しても全くわかりません。
よろしくおねがいします。

pythonでname0,name1,name2・・・のように変数を宣言したい

### 前提・実現したいこと

Python上でOpenCVを使用したプログラムを作成しようとしていますが、cv2のimportができずに困っています。

使用している環境は次の通りです。
OS：Windows7 64bit
Python：2.7.14（Anacondaを使ってインストール）
OpenCV：3.2.0（Anacondaインストール後にCMakeで自前ビルド）
Spyder：3.2.6
その他：Visual Studio Professional 2015インストール済み

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
runfile('C:/Users/USER/.spyder/temp.py', wdir='C:/Users/USER/.spyder')
Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-9-286fcfa931c2>", line 1, in <module>
    runfile('C:/Users/USER/.spyder/temp.py', wdir='C:/Users/USER/.spyder')

  File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 705, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "C:\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 87, in execfile
    exec(compile(scripttext, filename, 'exec'), glob, loc)

  File "C:/Users/USER/.spyder/temp.py", line 8, in <module>
    import cv2

ImportError: DLL load failed: 指定されたプロシージャが見つかりません。
```
気になっているのは、この手の質問でよく見かける「指定された"モジュール"がみつかりません」ではなく、「指定された"プロシージャ"がみつかりません」となっている点です。

### 該当のソースコード

```python
import cv2
print cv2.__version__
```
最小構成コードのつもりで書いています。
Spyderのエディタ画面で上記コードを記載後、ファイルを実行していますが、前述のエラーが吐き出されます。

### 試したこと

- Python（Anaconda）パッケージ、OpenCVのインストール状態の確認
[Install OpenCV-Python in Windows](https://docs.opencv.org/3.2.0/d5/de5/tutorial_py_setup_in_windows.html)
https://docs.opencv.org/3.2.0/d5/de5/tutorial_py_setup_in_windows.html
上記ページを参考にして、コマンドプロンプトにて下記コマンド実行により必要なパッケージ（NumpyとMatplotlib）を確認しました。
```
# packages in environment at C:\Anaconda2:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0            py27h9111531_0  
alabaster                 0.7.10           py27h2cab13d_0  
anaconda                  5.1.0                    py27_2  
anaconda-client           1.6.9                    py27_0  
anaconda-navigator        1.7.0                    py27_0  
anaconda-project          0.8.2            py27he89e3ca_0  
（中略）
markupsafe                1.0              py27h9d4480d_1  
matplotlib                2.1.2            py27ha51faf0_0  
mccabe                    0.6.1            py27hde0bf6e_1  
menuinst                  1.4.11           py27h0c8e037_0  
mistune                   0.8.3                    py27_0  
mkl                       2018.0.1             h2108138_4  
mkl-service               1.1.2            py27h3c6b6b0_4  
mpmath                    1.0.0            py27h0d59bc2_2  
msgpack-python            0.5.1            py27hdc96acc_0  
multipledispatch          0.4.9            py27h8ebb51e_0  
navigator-updater         0.1.0            py27h5e42984_0  
nbconvert                 5.3.1            py27h7a573cf_0  
nbformat                  4.4.0            py27hf49b375_0  
networkx                  2.1                      py27_0  
nltk                      3.2.5            py27h88af825_0  
nose                      1.3.7            py27h84c72c6_2  
notebook                  5.4.0                    py27_0  
numba                     0.36.2          np114py27h719e94c_0  
numexpr                   2.6.4            py27h20dc147_0  
numpy                     1.14.0           py27hfef472a_1  
numpydoc                  0.7.0            py27hf7b062b_0  
odo                       0.5.1            py27h64810b2_0  
olefile                   0.45.1                   py27_0  
openpyxl                  2.4.10                   py27_0  
openssl                   1.0.2n               hc64555f_0  
packaging                 16.8             py27hae1a450_1  
pandas                    0.22.0           py27hc56fc5f_0  
pandoc                    1.19.2.1             hb2460c7_1  
pandocfilters             1.4.2            py27h76461d3_1  
parso                     0.1.1            py27hd69ea77_0  
partd                     0.3.8            py27h1e0692f_0  
path.py                   10.5             py27he482d56_0  
pathlib2                  2.3.0            py27h0ae272f_0  
patsy                     0.5.0                    py27_0  
pep8                      1.7.1                    py27_0  
pickleshare               0.7.4            py27hb5f6335_0  
pillow                    5.0.0            py27h901f87c_0  
pip                       9.0.1            py27hdaa76b4_4  
pkginfo                   1.4.1            py27h6ce81e3_1  
pluggy                    0.6.0            py27h89dc50b_0  
ply                       3.10             py27h5fb8a85_0  
prompt_toolkit            1.0.15           py27h3a8ec6a_0  
psutil                    5.4.3            py27h0c8e037_0  
py                        1.5.2            py27ha24bda0_0  
pycodestyle               2.3.1            py27h24cd5d9_0  
pycosat                   0.6.3            py27hcd410c5_0  
pycparser                 2.18             py27hb43d16c_1  
pycrypto                  2.6.1            py27h0c8e037_7  
pycurl                    7.43.0.1         py27hc64555f_0  
pyflakes                  1.6.0            py27h34e7826_0  
pygments                  2.2.0            py27ha50f84f_0  
pylint                    1.8.2                    py27_0  
pyodbc                    4.0.22           py27hc56fc5f_0  
pyopenssl                 17.5.0           py27h59156d7_0  
pyparsing                 2.2.0            py27hc7d9fa6_1  
pyqt                      5.6.0            py27h224ed30_5  
pysocks                   1.6.7            py27h59bdd1e_1  
pytables                  3.4.2            py27h583b7c0_2  
pytest                    3.3.2                    py27_0  
python                    2.7.14              h8c3f1cb_23  
python-dateutil           2.6.1            py27hbdcc174_1  
pytz                      2017.3           py27hca431c1_0  
pywavelets                0.5.2            py27h0dc3f48_0  
pywin32                   222              py27h0c8e037_0  
pywinpty                  0.5              py27hc56fc5f_1  
pyyaml                    3.12             py27ha287073_1  
pyzmq                     16.0.3           py27he883654_0  
（中略）
xlrd                      1.1.0            py27h2b87a7f_1  
xlsxwriter                1.0.2            py27h5ed79b1_0  
xlwings                   0.11.5                   py27_0  
xlwt                      1.3.0            py27h2271735_0  
yaml                      0.1.7                h3e6d941_2  
zict                      0.1.3            py27h0171463_0  
zlib                      1.2.11               hbc2faf4_2  
```
また、同ページによると あとはcv2.pydをsite-packageフォルダへコピーすればOK、とのことなので確認すると、既にありました。
（タイムスタンプを見る限り、OpenCVビルド時に自動で置かれたものと思っています。）

ここで気にしているのは、インストール方法を検索するとよく見かける下記のコマンドによるパッケージのインストールをしていない点です。
```
pip install opencv-python
```
コマンドを実行していないのは、Spyderの初回起動時に「pipをつかったインストールはせずにcondaが更新されるのを待ってからcondadeインストールしてくれ」という旨のTipsがポップアップしたのを見たためです。
（じっくり読まずに進んでしまったので、間違った認識をしているかもしれません。）

- cv2.pydの依存関係の確認
「指定されたプロシージャが見つかりません。」の解決方法の特定に「Dependency Walker」が有用との情報を見つけたので、本ツールでcv2.pydを読み込みました。
![Dependency Walker読み込み結果](310591fb319e7c87080de87eb8eb1cd3.png)
見つけられない下記の依存DLLがあるとのことで、それぞれ確認するとDCOMP.DLL以外は見つかりました。（.libならある・・・）
API-MS-WIN-CORE-WINRT-ERROR-L1-1-0.DLL
API-MS-WIN-CORE-WINRT-L1-1-0.DLL
API-MS-WIN-CORE-WINRT-ROBUFFER-L1-1-0.DLL
API-MS-WIN-CORE-WINRT-STRING-L1-1-0.DLL
DCOMP.DLL
IESHIMS.DLL
ためしにDLLがあるパスを環境変数に追加してみましたが、結果は変わらず。。。（DCOMP.DLLが原因・・・？）
また、これらDLLはVisual C++ 再頒布可能パッケージに含まれているらしく、確認しましたが既にインストールされていました。
（Visual Studioインストール済みなので当然・・・？ 2005, 2008, 2010, 2012, 2013, 2015がありました。）
[Win 7, 64 bit, dll problems
](https://stackoverflow.com/questions/17023419/win-7-64-bit-dll-problems)
https://stackoverflow.com/questions/17023419/win-7-64-bit-dll-problems
また、上記ページを見ても結局のところ解決方法がピンと来ず・・・。

以上、誤った認識があるのかもしれませんが、なかなかスタート地点に立てず困っております。。。
アドバイスいただけますと幸いです。
また、不足している情報等がありましたらご指摘ください。追記いたします。

Pythonでcv2をimportできない

下記のプログラムを実行した際
「TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'」というエラーが出てしまいます。
python2系から3系に移行したいと考えており現在3系で実行できるよう修正中です。
エラー解決のほかにも3系ならではのエラーが出そうな箇所がございましたらご指摘頂けると幸いです。

エラー内容
last_sf_modified = 2018/06/17 13:07:31
last_lo_modified = 2000/01/01 00:00:00
Traceback (most recent call last):
  File "s2h_updater.py", line 17, in <module>
    updated = s2h.sf_get_updated_companies(last_lo_modified)
  File "/home/dbcon/s2h.py", line 48, in sf_get_updated_companies
    r[e] = r[e].replace('\'', '\'\'')
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'


```pyhton
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import s2hdb
from datetime import datetime as dt
from operator import add
import numpy as np
import subprocess


path = “/home/dbcon/0615auto_dl_h.py”
#
# Salesforce handle Functions
#
def sf_get_last_modified_date():
    sf = s2hdb.sf_get_descriptor()
    q = "SELECT LastModifiedDate FROM Account " + \
                    "ORDER BY LastModifiedDate DESC LIMIT 1"
    r = sf.query_all(q)
    last_modified = dt.strptime(r["records"][0]["LastModifiedDate"],
                                    '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000+0000')
    return last_modified

def sf_get_updated_companies(last_modified):
    sf = s2hdb.sf_get_descriptor()
    q = "SELECT Name, Website, Description, Description_JP__c, " + \
        "Core_Technology__c, Core_Technology_JP__c, Development_Status__c, " + \
        "Development_Status_JP__c, Application__c, Application_JP__c, Tags__c, " + \
        "crunchbase_City__c, crunchbase_Region__c, crunchbase_Country__c, " + \
        "crunchbase_Founded_Date__c, crunchbase__Latest_Round_Funding_Type_Series__c, " + \
        "crunchbase_Profile_Image_URL__c, CreatedDate, Total_VC_Investment__c, Id " + \
        "FROM Account WHERE LastModifiedDate > " + \
        last_modified.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.000+0000')
    results = sf.query_all(q)

    py = subprocess.call(“python %s” % path)
    print(py)
    #download()
    #print (results)
    coms = []
    for r in results["records"]:
        com = []
        elements = ['Name', 'Website', 'Description', 'Description_JP__c',
                    'Core_Technology__c', 'Core_Technology_JP__c', 'Development_Status__c',
                    'Development_Status_JP__c', 'Application__c', 'Application_JP__c', 'Tags__c',
                    'crunchbase_City__c', 'crunchbase_Region__c', 'crunchbase_Country__c',
                    'crunchbase_Founded_Date__c', 'crunchbase__Latest_Round_Funding_Type_Series__c',
                    'crunchbase_Profile_Image_URL__c', 'CreatedDate', 'Total_VC_Investment__c', 'Id']
        elements = [str(e) for e in elements]
        for e in elements:

エラー部分－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－
            # Convert NoneType Object as ""
            if (r[e] is None):
                r[e] = str("")
            r[e] = str(r[e]).encode('utf-8')
            r[e] = r[e].replace('\'', '\'\'')
－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ーーーーー
            com.append('\'{0}\''.format(r[e]))
        # Duplication check.
        # It seems salesforce returns duplicated records.
        duplicated = False
        for c in coms:
            if coms[0] == '\'{0}\''.format(r["Name"]):
                   duplicated = True
        if (duplicated is True):
            continue
        #print(coms)
        coms.append(com)
    return coms


# Local DB handle functions
#

def lo_get_last_modified_date():
    con = s2hdb.lo_get_descriptor()
    cur = con.cursor()

    q = "SELECT last_modified from company ORDER BY last_modified DESC LIMIT 1"
    cur.execute(q)
    if (cur.rowcount == 0):
        # We want to move all from salesforce, so just set very early date
        last_modified = dt.strptime("2000/1/1 00:00:00", '%Y/%m/%d %H:%M:%S')
    else:
        last_modified = cur.fetchone()[0]
    cur.close()

    return last_modified

def lo_update_companies(data):
    if (len(data) == 0):
        return
    con = s2hdb.lo_get_descriptor()
    cur = con.cursor()

    coms = []
    for t in data:
        coms.append(t[0:21])
    #print (coms)
    q = "INSERT INTO company (legal_name, website, `desc`, desc_jp, core_tech, core_tech_jp, development_status, development_status_jp, " + \
        "application, application_jp, cat_name, City, Region, Country, founded_date, funding_series, picture, CreatedDate, total_funding, com_id) VALUES " + \
        ", ".join(map(lambda x : "(" + ",".join(x) + ")", coms)) + " " + \
        "ON DUPLICATE KEY UPDATE legal_name = VALUES(legal_name)"
    print (q)
    cur.execute(q)

    q = "INSERT INTO company (headquarter) " + \
    "SELECT GROUP_CONCAT(City, Region, Country SEPARATOR ', ') FROM company GROUP BY legal_name "
    cur.execute(q)
    con.commit()
    cur.close()


```

TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'

### 実現したいこと
pythonを使ったExcelデータの読み書きを行おうとしていますがExcelの「秘密度ラベル」をPythonから設定したいです


### 前提
・既存のExcelファイル(毎日別Pythonコードで自動更新される)を読み込み、中身を解析・処理して結果を別ファイル保存するPythonコード※があり、今までWindowsのスケジューラでこのコードを毎日深夜帯に自動実行させていました
※Excelデータを pandaのread_excel( )でDataFrameに読み込んだ上で処理していますが、既存Excel側に数式が入っているため、数式セルを値でとるため(pandaのread_excelだと数式セルはNaNになる）にread_excel( )の前に 一度xlwingsで開いてすぐ閉じる(手動保存ライクな動作を実施)といった処理を挟んでいます

・最近会社のルールでExcelドキュメントは「秘密度ラベル」の設定が必須化され（設定しないと保存できない仕組みが導入された）、上記ツール実行するとxlwingsの保存(.save( ))のタイミングで「秘密度ラベル設定」を促すExcelメッセージが出て待ち状態となり最後まで実行されなくなってしまいました
⇒このままでは深夜等に動かす自動化ツールとして使えないのでPythonコードを改良したいというのがやりたいことです

### 発生している問題・質問
上記を解決するためpythonでExcelの「秘密度ラベル」を設定するサンプルコードをご教示いただきたいです（色々調べたのですが全くヒットせず。。。詳しい方、工夫して実現している方のお知恵を借りたいです）

### 試したこと
自分なりに下記トライしたのですがいずれもうまくいっていません
①既存のExcelに対して最初に手動で「秘密度ラベルを設定し保存」したうえで上記Pythonコードを実行
⇒確かに1回目はうまくいくものの、なぜか自動化ツールの保存のタイミングで秘密度ラベルが未設定状態にもどるようで２回目以降やっぱり同じ状態に戻ってしまう

②Excelのマクロで「秘密度ラベルを選択するマクロ」を用意し、xlwingsで開いた後にpythonからそのマクロを叩いて保存することも考えたのですが、残念ながら「秘密度ラベルを設定するマクロ」自体がVBAでどう書くのかわからず（マクロ記録機能で操作を記録しようと思ったもののVBAコードとしてこの操作が記録されず。。）

上記①②に限らず良い解決案やサンプルプログラムあればぜひご教示ください
どうぞよろしくお願いいたします。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 2.7.14 / Excel office365 環境


Python 2.7