2024年5月4週目振り返り

今週やったこと

PythonでExcel出力処理の実装

Excelから読み込んだデータをPythonで加工して別のExcelファイルに出力する処理を実装しました。

ライブラリはopenpyxlを使いました。

openpyxl.readthedocs.io

一通りの必要な処理はメソッドが用意されていて、そこまで時間をかけずに実装を進めることができました。

今週学んだこと

Pythonのcombinationsメソッドについて

二次元配列内の一対一の全ての組み合わせで実行したいメソッドがあり、自分でループ処理を実装する必要があると思いながら効果的な実装方法をChatGPTに質問していました。

すると、ChatGPTが提案したコードからcombinationsという組み込みのメソッドがあることを知りました。

以下のような使い方ができるとのことで、自分が必要としていた処理をそのまま実現することができたので、独自にループの実装はせずにcombinationsメソッドを使うことにしました。

import itertools


data = ['A', 'B', 'C', 'D']

combinations = list(itertools.combinations(data, 2))

for combo in combinations:
    print(combo)


"""
output:
('A', 'B')
('A', 'C')
('A', 'D')
('B', 'C')
('B', 'D')
('C', 'D')
"""

docs.python.org

qiita.com

勉強になった記事など

平均修復時間(MTTR)について

www.splunk.com

MTTRという指標があることを知りました。

平均修復時間(MTTR：Mean Time To Repair)とは、基本的な障害メトリクスの1つであり、コンポーネントやシステムを修復して機能を回復するまでにかかる平均時間を表すものです。

こういうプロダクトの可用性に関わる部分も知識をつけていって、高い基準を満たせる実装や運用ができるスキルをつけていきたいと思います。