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最近Pythonでシステム開発をしており、開発環境と本番環境の共有に非常に時間がかかり、良い方法がないかと考えています。

開発環境はMacでローカルで動かし、pyenvとvirtualenvを使用しています。
エラーログを見ながらpipでちまちまとインストールしていくのが面倒なのに加え、OSの違いで若干エラーが違ったりするので解決に時間がかかります。

dockerを使用するなどの方法を検討したのですが、これもこれでかなり面倒なようなので導入を躊躇しています。

良い方法をご教示いただければと思います。

よろしくお願い致します。

Pythonでの本番環境と開発環境の共有

実用的なアプリって何を作ればいいのでしょうか？１ヶ月の間でプログラミングの自信を少しでも付けたいです。一か月の間で出来うる目標をお与えください。

現在、html,css,javascriptを勉強しています。
ジャンケンゲームを作れるようになった初心者です。

9月から、プログラミングの学校(就職学校みたいなとこ)に入りますが、
そこの人から、あなたには適正はないよって言われまして、
悔しくて意地でもプログラマーになりたいと思っています。

8月中は時間を費やしてプログラミングを少しでも上達させて
その人をギャフンと言わせたいのです。

ちなみに学校では、今やっているのと、それとは別に
php java mysql
を学ぶようです。

将来、柔軟なプログラマーになることを見越した方向を示してください。
よろしくお願い致します。

助けてください! 最短で実践的なプログラマーになりたい素人です!

Linuxカーネルのソースコードを眺めているをよく出てくる書き方があります

**1,** これは・・・名前にシャープを付けているんでしょうか？
関数の方にも使用できるんですか？
```C
#define SYS_ify(syscall_name)   __NR_##syscall_name

LOAD_ARGS_TYPES_##nr (args) 
```

**2,** プリプロセッサの[!]はC言語の[!]と同じ意味です？？
```C
#if !defined __NR_pread && defined __NR_pread64
```

**3, **インラインアセンブリではなく、アセンブリ言語をC言語と混合して使用している？
そんなこと可能なんですか？
後ろのバックスラッシュが気になりますね。
```ここに言語を入力
# define PSEUDO(name, syscall_name, args)                                     \
  .text;                                                                      \
  ENTRY (name)                                                                \
    DO_CALL (syscall_name, args);                                             \
    cmpq $-4095, %rax;                                                        \
    jae SYSCALL_ERROR_LABEL
```

**4,** 中括弧を大括弧で囲んでいる？
これは・・・関数の定義ですか？それともマクロですか？ 融合しているような・・・
よく見ると可変長関数ですかね？ 関数内部では可変長用の処理が行われていないような・・・
```ここに言語を入力
# define INLINE_SYSCALL_TYPES(name, nr, args...) \
  ({                                                                          \
    unsigned long int resultvar = INTERNAL_SYSCALL_TYPES (name, , nr, args);  \
    if (__glibc_unlikely (INTERNAL_SYSCALL_ERROR_P (resultvar, )))            \
      {                                                                       \
        __set_errno (INTERNAL_SYSCALL_ERRNO (resultvar, ));                   \
        resultvar = (unsigned long int) -1;                                   \
      }                                                                       \
    (long int) resultvar; })
```

**5,** 関数の中に関数を定義 ＆ 呼び出しているんでしょうか？？
list_for_each_entry（）の箇所ですね。
(ちょっと長いので省略しています。)
```ここに言語を入力
int search_binary_handler(struct linux_binprm *bprm)                     
{                                   
        bool need_retry = IS_ENABLED(CONFIG_MODULES);                    
        struct linux_binfmt *fmt;   
        int retval;                 

        /* This allows 4 levels of binfmt rewrites before failing hard. */                                                                         
        if (bprm->recursion_depth > 5)                                   
                return -ELOOP;      

        retval = security_bprm_check(bprm);                              
        if (retval)                 
                return retval;      

        retval = -ENOENT;           
 retry:                             
        read_lock(&binfmt_lock);    
        list_for_each_entry(fmt, &formats, lh) {                         
                if (!try_module_get(fmt->module))                        
                        continue;   
                read_unlock(&binfmt_lock);                               
                bprm->recursion_depth++;                                 
                retval = fmt->load_binary(bprm);                         
                read_lock(&binfmt_lock);                                 
                put_binfmt(fmt);    
                bprm->recursion_depth--;                                 
                if (retval < 0 && !bprm->mm) {         

・・・
```

どれも標準のC言語では、出てこないような・・・・
見たことのない記述の仕方です。
ちなみに拡張子にcppと付いていないので、C++ではない・・・かな？
と思うのですが・・・

わかる方いましたら教えてください。

[追記]
3番について補足です。
```ここに言語を入力
# ifdef PIC
#  define SYSCALL_ERROR_LABEL 0f
# else
#  define SYSCALL_ERROR_LABEL syscall_error
# endif

# undef PSEUDO
# define PSEUDO(name, syscall_name, args)                                     \
  .text;                                                                      \
  ENTRY (name)                                                                \
    DO_CALL (syscall_name, args);                                             \
    cmpq $-4095, %rax;                                                        \
    jae SYSCALL_ERROR_LABEL

# undef PSEUDO_END
# define PSEUDO_END(name)                                                     \
  SYSCALL_ERROR_HANDLER                                                       \
  END (name)
```
となっていまいました。

ENTRY()とEND()に挟まれている部分にアセンブリ言語が記述されています。

C言語の拡張した書き方？

C言語でmalloc等を使ってメモリを確保したときに、あとヒープ領域の空き容量はどれくらいなのかなどの情報を取得したいのですが、どうすればできますか？

OSはwindows8.1です。

スタックやヒープなどのメモリ使用状況を確認したい

こんにちは。 
Windows10でWPFのMVVMアプリケーションとASP.NETのを開発しています。 
Visual Studio 2017/2015 Communityを使っています。 

###前提・実現したいこと
テストで楽したい。

###発生している問題・エラーメッセージ
このプロジェクトは、仕様書が１０００行以上、タブ数が20個くらいの複雑なものです。
ところが、テストコードはなく、テストは仕様書を目視して試す、という原始的なものです。
仕様書のなかには、画面のボタンの指定などもあり、それをテストするのは目視しかないか、というあきらめの気持ちです。
こういうプロジェクトで、テストを自動化するには、どういう意識改革をすべきなんでしょうね？
「サービス残業しろ」といわれて途方に暮れています。

 よろしくお願いします。

テストで楽するための意識改革は？

問題
http://agc017.contest.atcoder.jp/tasks/agc017_a
を以下のように
入力された配列の偶数と奇数の個数を調べ
計算量を減らすため階乗の配列をとってから
コンビネーションを計算し答えを出しました。

ほとんど通るのですが
一部のサンプルでWAとなってしまして、試行錯誤しましたがどこが間違っているのかわかりません。
ご指摘いただけるとうれしいです。
よろしくお願いします。
```python
n, p = (int(i) for i in input().split())
A=[int(i) for i in input().split()]
an=0

for i in range(0,n):
    A[i]=A[i]%2
one=A.count(1)
zero=A.count(0)

f=[1]
t=1
for i in range(1,max(one,zero)+3):
    t=t*i
    f.append(t)
#0
if p==0:
    if zero!=0:
        for i in range(0,zero+1):
            an+=round(f[zero]/(f[zero-i]*f[i]))

    j=0
    if one!=0:
        while j<=one:
            an+=round(f[one]/round(f[one-j]*f[j]))
            j+=2
    if one!=0 and zero!=0:
        an-=1
#1
if p==1:
    oo=0
    for i in range(0,zero+1):
        oo+=round(f[zero]/round(f[zero-i]*f[i]))
    j=1
    ll=0
    if one!=0:
        while j<=one:
            ll+=round(f[one]/round(f[one-j]*f[j]))
            j+=2
    an=oo*ll

print(an)
```

Atcoder A問題

オイラー法というのを勉強しており、dx/dt=2xのような基礎的な問題は以下のプログラムの場合は、
```ここに言語を入力
# include <stdio.h>
main()
{
double t=0;
double dt=0.1;
double x=1;
double dx;
printf("%lf  %lf\n", t, x);
for(t=dt; t<=1; t=t+dt){
dx=2*x*dt;
x=x+dx;
printf("%lf  %lf\n", t, x);
   }
}
```
のように解けたのですが、下記の問題の解き方がわかりません。
dy/dx=e^-sinx - ycosx ,y(0)=2 ,終点xn=4π ,刻み幅は分割数n=64に対して均等 ,解析解y(x)=(x+2)e^-sinx よりオイラー法を適用するプログラムを作成する場合どのようにすればよいのかわかりません。

オイラー法の問題について

###前提・実現したいこと
javaで適当な色からHSV値取得してその色は赤,青,緑,それ以外の色の中から
どれかを判断するプログラムを作成しております。
```java
int C = ■;
float[] hsv = new float[3];
Color.colorToHSV(C, hsv);
```
特定の色からHSV値を取得することはできたのですが、赤,青,緑それぞれのHSVの範囲を
考慮して判断することができません。また、H(色相)はほぼ固定の値で大丈夫だと思うのですが、
明るい色や暗い色の時を判断するときのS(彩度)とV(明度)の考慮の仕方がわかりません。

色の見分け方

下記の数千行にもわたる構造体の初期化ですが、リリースバージョンのビルドにおいて、「コード生成しています。」という出力メッセージから30秒くらいかかり、プログラムが作成されるのに時間がかかってしまいます。（デバッグ時は数秒もかからないですが、リリース時に時間がかかります）

膨大なデータを持つプログラムの書き方としては適さないのでしょうが、構造体の初期化の記述をなるべく崩さず、代替となる方法などがあればご教授いただきたいです。
宜しくお願いします。

開発環境はvisual studio 2005、MFCのダイアログベースのアプリケーションです。_T("****")の内容は少ない時で半角20文字程度、多い時で半角100文字以内になります。

補足１：CStringをchar [256]にすると、5秒でビルドは完了しました(ほぼ普通のビルドです)。CStringが以上に初期化を行っているからかもしれませんが、デバッグとビルドでこんなに時間の差がつくのが理解できません。

補足２：CStringとしたまま、リリースの構成プロパティ＞C/C++＞最適化の欄で、デバッグと同じく最適化、プログラム全体の最適化ともに無効にすると、数秒でビルドは完了するのですが、下記のエラーを吐き出しました。

> LINK : /LTCG が指定されましたが、コードの生成は必要ありません。リンク コマンド ラインから /LTCG を削除し、リンカの性能を改善してください。

また、最適化のみ無効にすると、エラーはないですが10秒はかかります(約20秒短縮)、プログラム全体の最適化のみ無効(いいえ)にすると、変化はありませんでした。

```ここに言語を入力
static TEST_BUFFER TESTNAME [] = {
	{ _T("****"), _T("****"), _T("****"), _T("****") },
～（以下数千行続く）
};

typedef struct _TEST_BUFFER{
	CString		buffer1;
	CString		buffer2;
	CString		buffer3;
	CString		buffer4;
} TEST_BUFFER;

```

構造体の初期化指定子が膨大な場合、コード生成に時間がかかる問題

リストの内包表記の書き方がわからないです。
```ここに言語を入力
# coding: utf-8

new_gara = [['#', '.'], ['#', '#']]
new_gara = [flatten for inner in new_gara for flatten in inner]
print(new_gara)
```
とコードを書いたら
```ここに言語を入力
['#', '.', '#', '#']
```
と出力されました。出力結果は求めたいものなのでよいのですが、
```ここに言語を入力
new_gara = [flatten for inner in new_gara for flatten in inner]
```
の内包表記の書き方が理解できません。
リスト内包表記は
[counter for counter in iterator] のように書くはずです。
ですが、new_garaリストの方は
”flatten for inner ” in new_gara ”for flatten in inner”と、flattenとinnerが２回重複していてそもそも重複している変数が使えるのか？と思います。
また、”flatten for inner ”・”for flatten in inner”とflattenとinnerがfor文の前後で変わっているところも理解できません。
これはどのような構造で最終的に出力されているのでしょうか？

リストの内包表記の書き方がわからない

###前提・実現したいこと
PyhonでTkinterを用いてGUIアプリケーションを作成しています。
文房具の請求のプログラムなのですが、イメージはamazonなどの
通販サイトみたいな感じです。

いま、tkinterのSpinboxという機能を使って、商品の個数を選べるようにし、
その上下(▲▼)ボタン(またはキー入力)を押して個数を決めたときに、それと
連動してウィンドウの右側に、数値(値段と個数をかけたもの)を表示させたいのですが、
get()を使っても初期値の0が表示されるだけで、スピンボックスの中の値を
変化させても右側に表示される値は変わりませんでした。どうすればよいですか？

また、pythonでのクラスの作り方がよくわかっていなくて、クラスなしで
関数を作って実装しているのですが、クラスは作ったほうがいいのでしょうか？

###試したこと
```Python

from tkinter import *
import sys   

# Base window
window = Tk()

wc = Canvas(window, width = 2000, height = 2000)
wc.create_rectangle(0,0,2000,2000, fill = "paleturquoise")

wc.place(x = 0, y = 0)

# Setting the title
window.title("文房具の請求")

# Coloring canvas

for x in range(10):
    c = Canvas(window, width = 240, height = 150)
    c.create_rectangle(0,0,240,150, fill = "aliceblue")
    if x<= 4:
        c.place(x = 30, y = 30 + x * 155)
    else:
        c.place(x = 300, y = 30 + (x - 5) * 155)


# Set items & spinbox

item = ["*","*","*","*","*","*","*","*","*","*"]
for x in range(10):
    i = Label(text = item[x], bg = "#82EBF7")
    ko = Label(text = "個", bg = "aliceblue")
    if x <= 4:
        i.place(x = 30, y = 30 + x * 155)
        ko.place(x = 115, y = 150 + x * 155)
    else:
        i.place(x = 300, y = 30 + (x - 5) * 155)
        ko.place(x = 385, y = 150 + (x - 5) * 155)

'''
ついでに、以下のコードをfor文とかで簡単に書く方法ってありますか？
10個の商品のひとつずつにspinboxで値を決められるようにしています。
'''

s1value = StringVar()
s2value = StringVar()
s3value = StringVar()
s4value = StringVar()
s5value = StringVar()
s6value = StringVar()
s7value = StringVar()
s8value = StringVar()
s9value = StringVar()
s10value = StringVar()

s1 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s1value)
s2 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s2value)
s3 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s3value)
s4 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s4value)
s5 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s5value)
s6 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s6value)
s7 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s7value)
s8 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s8value)
s9 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s9value)
s10 = Spinbox(window, from_=0, to=100, width = 10, textvariable=s10value)

s1.pack
s2.pack
s3.pack
s4.pack
s5.pack
s6.pack
s7.pack
s8.pack
s9.pack
s10.pack

def spin(w,x):
    if x <= 4:
        w.place(x = 40, y = 150 + x * 155)
    else:
        w.place(x = 310, y = 150 + (x - 5) * 155)

spin(s1,0)
spin(s2,1)
spin(s3,2)
spin(s4,3)
spin(s5,4)
spin(s6,5)
spin(s7,6)
spin(s8,7)
spin(s9,8)
spin(s10,9)

# Set price

price = ["1 円","2 円","3 円","4 円","5 円","6 円","7 円","8 円","9 円","10 円"]

for x in range(10):
    t = Label(text = price[x], bg = "aliceblue")
    if x <= 4:
        t.place(x = 30, y = 70 + x * 155)
    else:
        t.place(x = 300, y = 70 + (x - 5) * 155)
       
# name

name = ["商品名1","商品名2","商品名3","商品名4","商品名5","商品名6","商品名7","商品名8","商品名9","商品名10"]

for x in range(10):
    n = Label(text = name[x], bg = "aliceblue")
    if x <= 4:
        n.place(x = 30, y = 50 + x * 155)
    else:
        n.place(x = 300, y = 50 + (x - 5) * 155)
        
# Set window

window.geometry("1000x825+100+20")

# Set subwindow

'''
以下のsubwindow(sb)が、上記でいうウィンドウの右側のことです。
'''

sb = Canvas(window, width = 400, height = 700)
sb.create_rectangle(0,0,400,700, fill = "white")
sb.place(x = 570, y = 50)

text = Label(window, text="カート", bg = "#69D7E3" )
text.place(x=570, y=50)

# Get price

'''
もし、▲が押されたら、get()した値(現在値:0)に1を足し、
▼が押されたら、1を引く、といったことを書こうとしたのですが、
buttonupとは何ですか？といったエラーがでてしまいます。

ちなみにs1は商品1のことであり、r1は商品1の個数に商品1の値段を
かけたものです。(値段設定は今は適当なため、1円ということにしています。)
'''

if s1.invoke == buttonup:
    s1.get = s1.get + 1
elif s1.invoke == buttondown:
    s1.get = s1.get - 1

r1 = int(s1.get()) * 1

note = Label(window, text = r1, bg = "white" )
note.place(x=590, y=80)

window.mainloop()
    
```

```
Traceback (most recent call last):
  File "C:/Users/admin/Desktop/HCI/memo12.py", line 123, in <module>
    if s1.invoke == buttonup:
NameError: name 'buttonup' is not defined
```

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
使用ツール:Python3.5.1

Python tkinterでSpinboxで入力した値を得て計算し、表示させるにはどうしたら良いでしょうか。

###前提・実現したいこと
Python初心者です. 
Jupyter(IPython)で数値解析を行いたいと考えております. 

###発生している問題・エラーメッセージ
定義した関数(func2)がObject型になっているため, 方程式を解く際にエラーが出てしまっていると考えられる. 


```
--------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe'

---------------------------------------------------------------------------
error                                     Traceback (most recent call last)
<ipython-input-452-282e1d84ee87> in <module>()
----> 1 answer = optimize.fsolve(func2, 3)
      2 
      3 print("Cr2 = ", answer)

C:\Users\anaconda\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py in fsolve(func, x0, args, fprime, full_output, col_deriv, xtol, maxfev, band, epsfcn, factor, diag)
    144                'diag': diag}
    145 
--> 146     res = _root_hybr(func, x0, args, jac=fprime, **options)
    147     if full_output:
    148         x = res['x']

C:\Users\anaconda\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py in _root_hybr(func, x0, args, jac, col_deriv, xtol, maxfev, band, eps, factor, diag, **unknown_options)
    222             maxfev = 200 * (n + 1)
    223         retval = _minpack._hybrd(func, x0, args, 1, xtol, maxfev,
--> 224                                  ml, mu, epsfcn, factor, diag)
    225     else:
    226         _check_func('fsolve', 'fprime', Dfun, x0, args, n, (n, n))

error: Result from function call is not a proper array of floats.

###該当のソースコード


```
Python
```
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import clear_output
from scipy import (optimize, exp)
from scipy import *
%matplotlib inline
from sympy import *
init_printing()

var("Tt2")

def func1(Tt2):
    return Tt1*(((((ρ1*Cz1*A1*R)/(C2*A2))*(Tt2-(C2**2)/(2*Cp)))+((ρ1*Cz1*A1*C2)/(2*A2)))**((γ-1)/(γ*ec)))-(pt1**((γ-1)/(γ*ec)))*Tt2   #func1は, 与えられたC2からTt2を返す. 
func1(Tt2)

Tt2 = np. linspace(100, 500, 1000)
plt. plot(Tt2, func1(Tt2))
plt. show()

ans_Tt2 = optimize.fsolve(func1, 300) #ここでfunc1は機能し, 値を返してくれる. 
Tt2 = ans_Tt2[0]
print("Tt2 = ", Tt2)
T2 = Tt2 - (C2**2)/(2*Cp)


var("Cr2")               #Cr2を一度変数になおす. 

def func2(Cr2):
    return Tt2-((U2^2+Cr2^2)/(2*Cp))-(T1)-(γ-1)*ε*(T1)*(ΠM^2)*(1-(Cr2/U2)*tan(βideal))*(1-(1/2)*(1+((γ-1)/2)*(M1^2))*ε*(1-(Cr2/U2)*tan(βideal)))   #累乗を表すのは"*×2"ですが, ここでは"^"で表しています. Cr2以外の文字については値が実数で与えられています. 

func2(Cr2)     #数式のチェック. 

Cr2 = np. linspace(-30, 100, 100)
plt. plot(Cr2, func2(Cr2))
plt. show()   #どんなグラフになるかを確認. グラフが生成されるのは確認済. 

answer = optimize.fsolve(func2, 3)
print("Cr2 = ", answer)         #Cr2を求める. ここでエラーが発生. 

```

###試したこと
同じ形式でfunc1というものを作っていますが, これは正常に起動しているのを確認しました. 
そこでfunc1, 2について異なる点を洗ってみたところ, func1は"float64"で表されるが, func2は"Object"で表されている事でした. 
これはprint("func1", func1(Tt2).dtype)で調べました. 
ほかにも, 型の変換を試みようとしましたが, 参考書でも見つからず困っている状況です. 

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Jupyter Python3 notebook

関数定義するとfloat64ではなくObjectで扱われてしまう.

# やったこと
今までGMOクラウドを利用していたが、AWSにすべて移行した。
手順は以下の通り
1. AWSに[こちら](http://toach.click/wordpress-to-ec2/)を参考にWordPressの新しくインストール
2. サーバー移行に関しては、BackWPupはうまくいかなかったので、UpdraftのPremiumで移行をした
3. データベースに関しては、以前のデータベースからエクスポートして、新しいMySQLにdumpして対応
4. AWSでElasticIPやRoute53を利用して、今までのドメインでトップページを表示

# 環境
- PHP 5.6 -> 5.6
- WordPress 3.9.9 -> 4.8

# 問題点
- トップページ以外のページが404エラーになってしまう（動的なページ？は表示されている）
- トップページのthe_content等の関数も動作していない
- 画像が表示されない（Forbiddenとなってしまう）
- 動的なページは表示されている

## 問題が起こった後に試したこと
- WordPressのバージョンを上げたことが原因と考えて、[こちら](http://wp.myafi.net/downgrade/)を元に変更をしたが解決せず
- MySQLの"siteurl"と"host"が以前のIPアドレスで登録されているかと思いましたが、ドメイン名で登録されていたので、問題ないと判断
- 次にパーマリンク設定、.htaccessの設定、キャッシュが考えられたので、[こちら](https://pasonyu.com/how-to-solution-error-404-not-found/)を試したが問題は解決しなかった。
- 画像に関しては権限がおかしいと言われたのでwp-content内を777で統一しました。（groupはapacheになっています。）

他に考えられる原因と解決策があればご教授頂けますと幸いです。
よろしくお願いいたします。

【至急】WordPressをサーバー移行したらトップページ以外のディレクトがおかしくなった

いつもご回答誠にありがとうございます。
Djangoのモデルについて質問させて下さい。
Customerモデル(親:1)とReportモデル(子:多)があり、Customerモデルの一覧を作る際に、Order_by機能を使いソートしたいのですが、条件として子のReportのfieldにあるday(日時)の新しい日時を見て、各Customerモデルの並び順をして表示したいと思っているのですが、上手くいきません。

それとこれも、Customerモデルから一番新しいReportを参照してCustomerモデル側のfilter(Q)機能を使いたいと思っているのですが、これも上手くいきません。
どなたかご指南してくだされば、幸いです。

画像イメージです｡
![イメージ説明](8e0387dfc98552ed8fef5235ca885cb7.jpeg)

親モデル(Customer)
```python
class Customer(TimeStampedModel):
  """
  顧客情報
  """
  name = models.CharField(
    verbose_name="顧客名", max_length=30, blank=True)
  post = models.CharField(
    verbose_name="〒", max_length=8, blank=True)
  add1 = models.CharField(
    verbose_name="住所1", max_length=50, blank=True)
  add2 = models.CharField(
    verbose_name="住所2", max_length=50, blank=True)
  tel = models.CharField(
    verbose_name="TEL", max_length=15, blank=True)
##中略
   

  def __str__(self):
    return self.name

  def get_absolute_url(self, *args, **kwargs):
    num = 0
    if kwargs.get('num'):
      num = int(kwargs.get('num'))
    return reverse('customer:single', kwargs={'pk': self.pk, 'param': num})
```

子モデル(Report)
```python
from customer.models import Customer
from django.contrib.auth.models import User

##中略

class Report(TimeStampedModel):
  customer = models.ForeignKey(
    Customer, on_delete=models.CASCADE, verbose_name="顧客",
    related_name="report_customer", null=True, blank=True
  )
  staff = models.ForeignKey(
    User, on_delete=models.CASCADE, verbose_name="スタッフ",
    related_name="customer_staff", null=True, blank=True)

  rank = models.CharField(
    choices=RANK_CHOICE,
    verbose_name="ランク", max_length=2, blank=True)

  day = models.DateField(
    verbose_name="実行日時", blank=True, null=True)

  report = models.TextField(
    blank=True, verbose_name="日報")
##中略

  class Meta:
    ordering = ['-day']
```

Customer側で検索フォームから条件を付けて一覧表示(cusmoter.views.py)
```python
from django.views.generic.list import ListView

class CustomerIndextView(ListView):
  template_name = 'customer/index.html'
  model = Customer
  form_class = CustomerSearchForm

  def get_queryset(self, *args, **kwargs):
    qs = super(CustomerIndextView, self).get_queryset(
      *args, **kwargs).order_by('ここの部分の書き方がわまりません．')

    if self.request.GET.get('staff'):
      #サーチフォームからUser情報がくる
      staff = self.request.GET.get('staff')
      staff_obj = User.objects.get(pk=int(staff))

      #↓Q()のカッコの中身の書き方が分かりません．first()が使えるといいのですが､､､
      qs = qs.filter(Q(report_customer__staff=staff_obj)).distinct()

    return qs
```

余分なコード箇所を省いたため少しインデントがおかしくなっていますが、インデント自体に問題は無いと思います．どなたかご教授の方、よろしくお願いいたします。

Django 親モデルから子モデル(複数)のfieldを参考するには?(order_byとfilter)

###前提・実現したいこと

文字列検索のプログラムで出現位置を出力するものです。
文字列Sから文字列Pを探して出現位置を出力するものです。

while文でやっていることを解説して頂きたいです。
1つ目や2つ目ののwhile文について解説して欲しいです。
やっていることを理解したいのでお願い致します。

###発生している問題・エラーメッセージ

```
エラーメッセージ
```

###該当のソースコード
```java
import java.io.*;
import java.util.*;

public class Algo49{
	private static FastScanner sc = new FastScanner();

	public static void main(String[] args){
		char[] S = sc.next().toCharArray();
		char[] P = sc.next().toCharArray();
		int n = S.length;
		int m = P.length;

		int[] T = new int[m+1];
		T[0] = -1;
		T[1] = 0;
		int i = 2;
		int j = 0;
		while(i <= m){
			if(P[i-1] == P[j]){
				T[i] = j + 1;
				i++;
				j++;
			}else if(j > 0){
				j = T[j];
			}else{
				T[i] = 0;
				i++;
			}
		}

		i = 0;
		j = 0;
		StringBuilder ans = new StringBuilder();
		while(i + j < n){
			if(P[j] == S[i + j]){
				j++;
				if(j == m){
					ans.append(i);
					ans.append("\n");
				}else{
					continue;
				}
			}
			i = i + j - T[j];
			if(j > 0){
				j = T[j];
			}
		}

		System.out.print(ans);
	}

	static class FastScanner{
		BufferedReader br;
		StringTokenizer st;

		public FastScanner(){
			br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
		}

		String next(){
			while(st == null || !st.hasMoreElements()){
				try{
					st = new StringTokenizer(br.readLine());
				}catch(IOException e){
					e.printStackTrace();
				}
			}
			return st.nextToken();
		}

		int nextInt(){
			return Integer.parseInt(next());
		}

		long nextLong(){
			return Long.parseLong(next());
		}

		double nextDouble(){
			return Double.parseDouble(next());
		}

		String nextLine(){
			String str = "";
			try{
				str = br.readLine();
			}catch(IOException e){
				e.printStackTrace();
			}
			return str;
		}
	}
}
```

###試したこと
これは他人が書いたプログラムです。
短くまとまっているので参考にしようとしていますが、while文ブロックでの処理が何が行われているか、知りたいのです。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
より詳細な情報

文字列検索のプログラムで2つのwhile文でやっていることを解説して頂けませんか？

python3 において
n = int(input())
count=0
if n>=3:
    for i in range(1,n+1):
        for j in range(i,n+1):
            for k in range(j,n+1):
                if k<i+j:
                    count+=1
                else:
                    break
    print(count)
else:
    print(0)

と書いてみましたが、
python3はforループのネストが遅いとネットにでていたので
itertoolsを使って書き直したいのですが、range()において
jの初期値i, kの初期値j,を上手く表現できません。
どなたかご教示ください。

python3における３重ループの書き換え

###前提・実現したいこと
tensorflowを使ったテストプログラムを作成し、機械学習に必要十分なデータ量がどれだけなのか、その感覚を掴みたい、またはそのデータ量を推定するための見当のつけ方を身につけたい。です。

###発生している問題・エラーメッセージ
現在、「4つの値を入力とし、そのうち2番目の値と4番目の値が一致していれば０、不一致なら１を出力する」というルールで入力データ・学習データを自動生成し、学習・評価するプログラムを回しています。
**これの精度が上がらず、なぜ上がらないのかご教授いただきたい。**というのが今回の質問になります。

以下は100個のデータを渡して10000回学習を行い、1000回ごと及び学習終了後にテストデータによる評価をした結果です。誤差の値も上下を繰り返しており、精度も90%にすら届きません。
```
loss: 0.694365 accuracy: 0.400000
loss: 0.691950 accuracy: 0.600000
loss: 0.700912 accuracy: 0.400000
loss: 0.695201 accuracy: 0.400000
loss: 0.691830 accuracy: 0.600000
loss: 0.703954 accuracy: 0.400000
loss: 0.691710 accuracy: 0.600000
loss: 0.686128 accuracy: 0.600000
loss: 0.694570 accuracy: 0.400000
loss: 0.695068 accuracy: 0.400000

loss: 0.690764
accuracy: 0.600000
```

###該当のソースコード
ソースコード自体にスクリプトのパスは書かず、コマンドラインからpythonコマンドを叩いています。
```Python
import numpy as np
from numpy.random import randint
import tensorflow as tf
from pprint import pprint

# パラメータ設定
BATCH_SIZE = 100        # 1回の学習に用いるデータ数
NUM_TESTS = 25          # テストデータのデータ数
INPUT_DIMENSION = 4     # 入力データの次元数
HIDDEN_DIMENSION = 2    # 隠れ層の次元数
OUTPUT_CLASSES = 2      # 2クラスロジスティック回帰
LEARNING_RATE = 0.2     # 学習率
TRAIN_TIMES = 10000     # 学習回数

# テストデータの生成
# [1]と[3]の値は１か２のみで、この二つを比較し出力とする
def createSuperviserData(nDatas):
    inData = []
    outData = []
    for i in range(nDatas):
        tmpIn = [
            float(randint(18, 81)),
            float(randint(1, 3)),
            float(randint(18, 81)),
            float(randint(1, 3)),
        ]
        if tmpIn[1] == tmpIn[3]:
            tmpOut = [1, 0]
        else:
            tmpOut = [0, 1]
        inData.append(tmpIn)
        outData.append(tmpOut)
    return [inData, outData]

# 推論モデル
def inference(input_placeholder):
    # 隠れ層を一つ設ける
    with tf.name_scope('hidden'):
        W = tf.Variable(tf.zeros([INPUT_DIMENSION, HIDDEN_DIMENSION]), name='weight')
        b = tf.Variable(tf.zeros([HIDDEN_DIMENSION]), name='bias')
        _h = tf.nn.relu(tf.matmul(input_placeholder, W) + b, name='inference')

    W = tf.Variable(tf.zeros([HIDDEN_DIMENSION, OUTPUT_CLASSES]), name='weight')
    b = tf.Variable(tf.zeros([OUTPUT_CLASSES]), name='bias')
    y = tf.add(tf.matmul(_h, W), b, name='inference')

    return y

# 誤差。交差エントロピーを使う
def loss(logits, labels):
    labels = tf.to_int64(labels)
    xentropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
            logits=logits, labels=labels)
    xentropy_mean = tf.reduce_mean(xentropy, name='loss')
    return xentropy_mean

# 訓練モデル。勾配降下法
def training(loss):
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE)
    train_step = optimizer.minimize(loss, name='training')
    return train_step

# モデルの精度確認
def accuracy(logits, labels):
    current_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(labels, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(current_prediction, tf.float32), name='accuracy')
    return accuracy

if __name__ == '__main__':
    # プレースホルダーなどを定義
    with tf.name_scope('superviser'):
        inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, INPUT_DIMENSION), name='x')
        labels = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, OUTPUT_CLASSES), name='y')
        test_input, test_output = createSuperviserData(NUM_TESTS)
        test_feed_dict = {inputs: test_input, labels: test_output}
    pprint({'test_input': test_input, 'test_output': test_output})

    # 演算用のモデルなどを定義
    with tf.name_scope('main_op'):
        logits = inference(inputs)
        loss = loss(logits, labels)
        train_op = training(loss)
        accuracy = accuracy(logits, labels)
    pprint({'inputs':inputs,'labels':labels,'logits':logits,'loss':loss,
            'train_op':train_op,'accuracy':accuracy})
    print()

    # 訓練開始
    with tf.Session() as sess:
        init = tf.global_variables_initializer()
        init.run()
        for i in range(TRAIN_TIMES):
            x, y = createSuperviserData(BATCH_SIZE)
            sess.run(train_op, feed_dict={inputs:x, labels:y})
            if i % (TRAIN_TIMES//10) == 0:
                curLoss = sess.run(loss, feed_dict=test_feed_dict)
                curAccuracy = sess.run(accuracy, feed_dict=test_feed_dict)
                print('loss: %.6f accuracy: %.6f' % (curLoss, curAccuracy))
        print()
        print('loss: %.6f' % sess.run(loss, feed_dict=test_feed_dict))
        print('accuracy: %.6f' % sess.run(accuracy, feed_dict=test_feed_dict))

```

###試したこと
LEARNING_RATEとTRAIN_TIMESを中心に、パラメータを色々いじりながら試行を繰り返していますが、何が問題なのか見えていない状態です。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Windows 10 にてVagrantでCentOS7の環境を用意し、そこでtensorflowのテストプログラムを作成しています。
> [vagrant@localhost python]$ cat /etc/redhat-release
> CentOS Linux release 7.3.1611 (Core)
> [vagrant@localhost python]$ pyenv versions
>   system
> * anaconda3-4.0.0 (set by /home/vagrant/.pyenv/version)
> [vagrant@localhost python]$ python -V
> Python 3.5.3 :: Anaconda custom (64-bit)

機械学習の精度が上がらない

いつもお世話になっております。
タイトルも含めて上手く説明できているかわかりませんが、宜しくお願い致します。


### 前提・実現したいこと

以下のような機器がある新システムの設計に関わっています。

- 機器A
- 機器B
- DB
- 機器C（顧客が使用する機器）

機器Aと機器Bにはそれぞれ端末機器が多数接続されており、この２つの機器に載るアプリケーションがそれぞれシステムの頭脳としての役割を持っています。

機器Aと機器Bは都合上１つに統合できない前提です。

機器Aと機器Bのアプリケーションはそれぞれが自律的に動作しながらもお互いの状態に応じて処理をシーケンシャルに行っていきます。
機器Aと機器Bは１対多の関係になることもあります。

機器Cには機器Aと機器Bの状態をモニタリングする機能があります。
機器Aと機器Bからは機器Cの状態を知る必要はありません。

### 直面している問題

旧システムでは DB がなく、アプリケーション間は以下のように TCP/IP で接続して独自プロトコルで通信を行い、それぞれの状態を通知したり指示を送ったりしていました。
（機器Cは機器Aを介して機器Bの状態を取得していました。）

機器C - 機器A - 機器B

今回の新システムでは、機器の状態や指示などをどのように伝えるかということで悩んでいます。

現在挙がっている案は以下です。

#### 案１ 機器間の状態や指示は DB を介して取得する

各機器の状態は全て DB に載せ、他の機器は DB を参照して互いの状態を取得し、それに応じて処理を行うようにします。
この場合に懸念しているのは以下の点です。

- 状態が更新されたことを知るために、定期的に DB の状態を取得しないといけない？
- 相手の機器に障害が発生した場合、それをどうやって検知するか？
- 一時的なデータも DB に書き込まれるため、DB の更新が頻繁に行われる
（ストレージが SSD なので、書き込み回数の制限は大丈夫か？）
- 結合度が強すぎる気がする

他のチームから来た人に聞くと、そのチームではこの方法で情報のやり取りをしていたとのことでした。  

#### 案２ 通信を行う

旧システムと同じく、アプリケーション間で直接通信を行うようにします。
この場合に懸念しているのは以下の点です。

- プロトコルどうする？
双方向にリアルタイム通信を行う必要がある
独自プロトコルでもよいが、個人的には好ましくないと考えている
例えば WebSocket のようなプロトコルをアプリケーション間の通信で使用するのはありなのか？
- マスターデータを取得するために結局 DB にアクセスするので、DB へのアクセスと通信によるやり取りと２つの処理を実装しないといけない
- 機器Cから機器Bの状態を取得する場合、旧システムと同じく機器Aを経由するのか？
この場合、機器Aに障害が発生すると機器Bの状態も取得できない
それぞれが相互に接続すると複雑になるのでやりたくない

### 補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)

機器Aと機器Bには OS として Windows 10 IoT が載る予定です。
DB は SQL Server 2016 Express です。
開発環境は以下です。

- IDE: Visual Studio 2017 Professional
- 言語: C#
- ランタイム: .NET Framework or .NET Core (検討中)


### 最終的に知りたいこと

このようなシステムの場合、どのような手法を取るのが一般的なのか？
がわからずに悩んでいます。
ですので、そういった観点から回答をいただけると助かります。

宜しくお願い致します。

アプリケーション同士が協調動作するための手段について

###前提・実現したいこと
カメラで画像を取り込むと、おせっかいな自動補正が働いて、無駄に明るくなったり無駄に暗くなったりしてしまいます。これを何とかしようとしています。

###発生している問題・エラーメッセージ
上記のおせっかいな自動補正のせいで、思うように映らないのが現状です。

解決策として、プロのカメラマンさんが写真の色味を合わせるように、「カメラ上のこの灰色は実は白色です」のような処理をやれたらなぁと思っています。

そもそもこのやり方が良いやり方なのか無謀なやり方なのか分かりかねますので、皆様のご意見をお待ちしております。

###該当のソースコード
```Python
﻿# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import time
import sys
import math
X = 5

# カメラが使えるかの確認
cap = cv2.VideoCapture(0)
ret, frame = cap.read()

if ret == False:
    sys.exit("カメラは利用できません。")
print("C+ctlrで終了します。")

# カウントの初期化
num = 0

# 経過時間の初期化
start = time.time()

# フラグの初期化
whitebalance = False

# カメラで画像が拾える場合のループ処理
while ret == True:
    # X秒経つまではカウントダウン
    diff = time.time() - start
    if diff <X+2:
        # 1秒刻みで表示
        if math.floor(diff) != num:
            print("白紙をめいいっぱい映してください。" + str(X+1-math.floor(diff)))
            num = math.floor(diff)

            if num == X+1:
                print("明るさ補正処理を挟みたい")
                whitebalance = True

    cv2.waitKey(1)
    ret, frame = cap.read()

    if whitebalance == False:
        # 明るさ補正前
        cv2.imshow("",frame)
    else:
        # 明るさ補正後
        print("明るさ補正後の画像を表示させたい")
        cv2.imshow("",frame)
```

###試したこと
Google検索しましたが、やり方がいろいろあり、どれがよいのか判断できず今に至ります。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
Python 3.5.3
Win10
カメラ：Microsoft Lifecam VX-500/700

画像の明るさ補正

任意のフォルダを選んで、そのフォルダの中にある画像をバッチ処理したいと考えています

```python
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import pickle

directory = "ディレクトリ"
画像フォルダ = os.listdir(directory)

image_batch = np.empty((0, 151353), int)

for it in 画像フォルダ:

    if it == "Thumbs.db":
        continue

    image_value = np.array(Image.open(directory + "/" + it))
    image_value = image_value.reshape(1, image_value.size)
    image_batch = np.append(image_batch, image_value, axis=0)

with open ("猫画像バッチ処理.py", "wb") as 猫画像バッチ:
    pickle.dump(image_batch, 猫画像バッチ)
```

os.listdirとイテレ―ションでフォルダの中にある全ての画像にアクセスして
reshapeで配列を1次元に直したうえで、image_batchにappendしていき、最後にpickleを使って変数を保存するというプログラムです

image_batchの初期化方法はこちらのサイトを参考にさせていただきました
http://qiita.com/fist0/items/d0779ff861356dafaf95

一応これで望んでいる処理が出来そうなのですが、画像フォルダの中には、
251*201*3の画像が2万近くあるせいか、実行してしばらくすると、メモリが圧迫されて、パソコンが動かなくなってしまいます。

↓こんな感じで分割して保存していくというのも考えてはみたのですが

```python
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import pickle

directory = "ディレクトリ"
画像フォルダ = os.listdir(directory)

image_batch = np.empty((0, 151353), int)

image_number = 0
分割数 = 500
pickle_name = 1

while image_number != len(画像フォルダ) - (1):

    image_name = "/" + 画像フォルダ[image_number]

    if image_name == "/Thumbs.db":
        image_number +=1
        continue

    image_value = np.array(Image.open(directory + image_name))
    image_value = image_value.reshape(1, image_value.size)

    append = np.append
    image_batch = append(image_batch, image_value, axis=0)

    #分割をしながら保存していくプログラム
    if image_batch.shape[0] == 分割数:

        with open("猫画像バッチ処理" + str(pickle_name) +".py", "wb") as バッチ処理:
            pickle.dump(image_batch, バッチ処理)

        pickle_name += 1
        image_batch = np.delete(image_batch, range(0, image_batch.shape[0]), axis=0)

    image_number +=1

```

これだとメモリの圧迫を回避しながら保存していく事が出来たのですが、今度はpickleを手作業で足していくという作業が必要になってしまいます...

```python
import numpy as np
import pickle
import os

with open("猫画像バッチ処理完了.py", "rb") as 猫画像バッチ1:
    x = pickle.load(猫画像バッチ1)

#手作業で名前を変えながら一つ一つappendしていかなければならない
with open("猫画像バッチ処理6.py", "rb") as 猫画像バッチ:
    y = pickle.load(猫画像バッチ)

x = np.append(x, y, axis=0)

with open("猫画像バッチ処理完了.py", "wb") as n:
    pickle.dump(x, n)
```

手作業になると、ミスも起きやすいので、極力避けたいと思っています

メモリの圧迫を防げて、かつ手作業を極力減らせるバッチ処理を行う方法や、皆さんがどのようにバッチ処理をしているかなど、お聞きしたいです><

また、メモリは8GBあります。

追記
```python
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import pickle

image_batch = np.empty((0, 151353), int)

with open("猫画像バッチ処理.py", "wb") as バッチ処理:
    pickle.dump(image_batch, バッチ処理)

directory = "ディレクトリ"
画像フォルダ = os.listdir(directory)

image_number = 0
分割数 = 200
setter = np.empty((0, 151353), int)

while image_number != len(画像フォルダ) - (1):

    image_name = "/" + 画像フォルダ[image_number]

    if image_name == "/Thumbs.db":
        image_number +=1
        continue

    image_value = np.array(Image.open(directory + image_name))
    image_value = image_value.reshape(1, image_value.size)

    append = np.append
    setter = append(setter, image_value, axis=0)

    if setter.shape[0] == 分割数:

        with open("猫画像バッチ処理.py", "rb") as バッチ処理:
            image_batch = pickle.load(バッチ処理)

        image_batch = append(image_batch, setter, axis=0)

        with open("猫画像バッチ処理.py", "wb") as バッチ処理:
            pickle.dump(image_batch, バッチ処理)

        print(image_batch.shape)
        del image_batch

        setter = np.delete(setter, range(0, setter.shape[0]), axis=0)

    image_number +=1

image_batch = append(image_batch, setter, axis=0)

with open("猫画像バッチ処理.py", "wb") as バッチ処理:
    pickle.dump(image_batch, バッチ処理)
```
新たの別の事を試したので、一応記載しておきます。
初期化されてある、image_batchを予め、pickle化して保存しておきます。
変数を保持する為にsetterを用意し、そこに画像の配列をappendしていき、指定した分割数が溜まれば、pickle化されてあったimage_batchを開いて、setterに溜まった配列と連結させ、それをpickleで上書き保存します。
そしてメモリを確保する為に、delとnp.deletaを使って、image_batchとsetterを削除します。
これで少しずつappendしながら保存できるので、うまくいくかと思ったのですが、タスクマネージャーの動きを見る限り、どうやらpickleをloadする時に大きくメモリを使ってしまうようです
メモリを圧迫してしまうのはやむおえない事なのでしょうか...

※回答に対するコードです。
コメントに書くとインデントがずれる為、此方に書かせて頂きます
回答を参考に書いたコードです

```python
from PIL import Image
import os
import numpy as np
import pickle

directory = "ディレクトリ"
画像フォルダ = os.listdir(directory)

image_list = []

for it in 画像フォルダ:

    if it == "Thumbs.db":
        continue

    image_value = np.array(Image.open(directory + "/" + it))
    image_value = image_value.reshape(image_value.size)
    append = image_list.append
    append(image_value)

image_batch = np.array(image_list)

print(image_batch.shape)
with open ("猫画像バッチ処理.py", "wb") as 猫画像バッチ:
    pickle.dump(image_batch, 猫画像バッチ)
```