Python
 Computer >> コンピューター >  >> プログラミング >> Python

Pythonのplatformモジュールで実行環境(OS・ハードウェア)の情報を取得する方法

Python標準ライブラリのplatformモジュールには、実行環境のハードウェア構成、オペレーティングシステム、そしてPythonインタープリタ自体のバージョン情報などを簡単に調べるための関数が多数用意されています。
本記事では、それぞれの関数の役割と実際の出力例をわかりやすく解説します。

architecture()

指定した実行ファイル(デフォルトではPythonインタープリタ自身)に問い合わせを行い、ビット数などのアーキテクチャ情報をタプル形式で返します。

>>> import platform
>>> platform.architecture()
('64bit', '')

machine()

マシンのタイプ(CPUアーキテクチャ)を文字列で返します。たとえば 'i386' のような値です。判定できない場合は空文字列が返されます。

>>> platform.machine()
'x86_64'

node()

コンピュータのネットワーク名(ホスト名)を返します。

>>> platform.node()
'malhar-ubuntu'

platform(aliased=0, terse=0)

基盤となるプラットフォーム全体を識別できる単一の文字列を返します。OS名、カーネルバージョン、アーキテクチャ、ディストリビューションなどがひとまとめに含まれます。

>>> platform.platform()
'Linux-4.13.0-46-generic-x86_64-with-debian-stretch-sid'

processor()

(実際の)プロセッサ名を返します。

>>> platform.processor()
'x86_64'

python_build()

Pythonインタープリタのビルド番号とビルド日時を格納したタプル (buildno, builddate) を返します。

>>> platform.python_build()
('default', 'Oct 13 2017 12:02:49')

python_compiler()

Python本体のコンパイルに使用されたコンパイラを識別する文字列を返します。

>>> platform.python_compiler()
'GCC 7.2.0'

python_implementation()

稼働中のPython実装を識別する文字列を返します。戻り値として考えられるのは 'CPython''IronPython''Jython''PyPy' などです。

>>> platform.python_implementation()
'CPython'

python_version()

'major.minor.patchlevel' 形式でPythonのバージョン番号を表す文字列を返します。

>>> platform.python_version()
'3.6.3'

system()

システム/OSの名前を返します。

>>> platform.system()
'Linux'

uname()

比較的移植性の高いunameインターフェースです。system、node、release、version、machine、processor の6つの属性を持つ namedtuple() を返すため、環境情報を一括して取得したい場合に便利です。

>>> platform.uname()
uname_result(system='Linux', node='malhar-ubuntu', release='4.13.0-46-generic', version='#51-Ubuntu SMP Tue Jun 12 12:36:29 UTC 2018', machine='x86_64', processor='x86_64')
  1. Matplotlibのsubplot関数を使ってPythonで2つのグラフを作成する方法

    Matplotlibとは Matplotlibは、Pythonで最も広く使われているデータ可視化ライブラリのひとつです。 データの可視化は分析において非常に重要なステップです。数値を一つひとつ確認したり複雑な計算を実行したりしなくても、データ全体の傾向や特徴を直感的に把握できるようになるからです。また、定量的な洞察を相手に効果的に伝える手段としても優れています。 Matplotlibは2次元のグラフ(プロット)を作成するために使用され、オブジェクト指向APIを備えているため、Pythonアプリケーションへのグラフ埋め込みも簡単に行えます。IPythonシェル、Jupyter Notebook、

  2. Pythonでバイオリン図を描く方法を解説!seaborn.violinplotの基本と実例

    カテゴリごとのデータを比較したい場合に役立つのが箱ひげ図(ボックスプロット)です。箱ひげ図は、四分位数をもとにデータセット内の分布を把握できる可視化手法です。箱から上下に伸びる縦線は「ひげ(ウィスカー)」と呼ばれ、上側・下側の四分位数の範囲外でデータがどのようにばらついているかを示します。このことから、箱ひげ図は「ウィスカープロット」とも呼ばれます。また、外れ値は個別の点としてプロットされます。バイオリン図とは?バイオリン図(バイオリンプロット)は、箱ひげ図にカーネル密度推定(KDE)を組み合わせたグラフです。データがどのような形状で分布しているかを、箱ひげ図よりも直感的に分析・理解できます。