MeCabの辞書に単語が重複した場合の挙動を調べてみた

以前、MeCabのユーザー辞書を作る方法を紹介しました。
参考: MeCabでユーザー辞書を作って単語を追加する

システム辞書に無い単語をユーザー辞書に登録して使えば、当然システム辞書の単語とユーザー辞書の単語の両方を使って形態素解析が行えるようになります。
この時にもし、システム辞書に登録済みの単語を改めてユーザー辞書に登録してしまったらどのような挙動になるのか気になったのでドキュメントを確認してみましたがそれらしい記載がありませんでした。(他サイトにユーザー辞書がシステム辞書を上書きするという情報もあったのですが、本当にそうなのか疑わしいとも思いました。)
そこで実験してみようと思ったのがこの記事です。

また、MeCabは起動時にシステム辞書は1つしか指定できませんが、ユーザー辞書は複数指定できます。その複数のユーザー辞書に登録したらどういう挙動になるのかも確認しました。
それとついでにですが、1個のユーザー辞書に同じ単語を複数回登録した場合(これはもうただの辞書作成時のミスでしかあり得ないのですが。)の事象も見ています。

え、システム辞書に登録されてる単語をユーザー辞書に登録することなんてある?と思われる方もいらっしゃると思いますが、これは普通にあります。気づかずに登録してしまった、という場合はもちろんですが、解析結果の誤りを修正するために生起コストの設定を変えたいというケースがあるのです。

例えば、IPA辞書そのままだと、「りんごジュース」の形態素解析結果は次のように誤ったものになります。

$ echo りんごジュース | mecab
りん	副詞,助詞類接続,*,*,*,*,りん,リン,リン
ご	接頭詞,名詞接続,*,*,*,*,ご,ゴ,ゴ
ジュース	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS

IPA辞書に「りんご」が登録されていないわけではありません。バッチリ含まれています。

# ビルド前のIPA辞書のファイルが含まれているディレクトリで実行
$ grep りんご * -r
Noun.csv:りんご,1285,1285,7277,名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ

「りんご」自体の生起コストが高いこととか、「BOS」と「名詞,一般」の連接コストなどの諸々の事情によりこのような誤りが発生しています。これを是正する手段の一つが、「りんご」をもっと低い生起コストで登録することなのです。

とりあえず、生起コストを5000に落としてやってみます。下のコードでcatしてるようなテキストをファイルを作り、ユーザー辞書をコンパイルしてMeCabを動かしてみます。

# seedファイルの中身確認
$ cat apple1.csv
りんご,1285,1285,5000,名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
# コンパイル
$ /usr/local/Cellar/mecab/0.996/libexec/mecab/mecab-dict-index -d /usr/local/lib/mecab/dic/ipadic -u apple1.dic -f utf-8 -t utf-8 apple1.csv
reading apple1.csv ... 1
emitting double-array: 100% |###########################################|
done!
# 生成されたユーザー辞書を使って形態素解析(生起コストも表示)
$ echo りんごジュース | mecab -F %m\\t%c\\t%H\\n -u apple1.dic
りんご	5000	名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS

ユーザー辞書に登録した生起コスト5000のりんごを使って形態素解析されましたね。
この結果だけ見ると、システム辞書にある単語をユーザー辞書に登録したら情報が上書きされたように見えます。ただし、実際の動きはそうでは無いのです。

上書きされたように見えるだけで、システム辞書とユーザー辞書それぞれのりんごは別々の独立した単語として処理されていて、解には生起コストが低いユーザー辞書のりんごが採用されたというのが正確な動きになります。このことはN-Best解を表示すると確認できます。

$ echo りんごジュース | mecab -F %m\\t%c\\t%H\\n -N3 -u apple1.dic
りんご	5000	名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS
りん	4705	副詞,助詞類接続,*,*,*,*,りん,リン,リン
ご	6655	接頭詞,名詞接続,*,*,*,*,ご,ゴ,ゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS
りんご	7277	名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS

3番目の解として、システム辞書の生起コスト7277のりんごもバッチリ登場していますね。上書きされて消えているわけでは無いのです。

つまりユーザー辞書に単語を登録しても、元のシステム辞書より高い生起コストを設定してたらそれは1番目の解としては使われないということです。apple2って名前で、生起コスト8000のりんごを登録してやってみます。

$ cat apple2.csv
りんご,1285,1285,8000,名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
$ /usr/local/Cellar/mecab/0.996/libexec/mecab/mecab-dict-index -d /usr/local/lib/mecab/dic/ipadic -u apple2.dic -f utf-8 -t utf-8 apple2.csv
reading apple2.csv ... 1
emitting double-array: 100% |###########################################|
done!
$ echo りんごジュース | mecab -F %m\\t%c\\t%H\\n -u apple2.dic
りん	4705	副詞,助詞類接続,*,*,*,*,りん,リン,リン
ご	6655	接頭詞,名詞接続,*,*,*,*,ご,ゴ,ゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS

システム辞書だけの場合と結果変わりませんでしたね。このことからも、ユーザー辞書の単語がシステム辞書の単語を上書きする説は誤りであることがわかります。

実は元々、他のサイトの記事で単語が上書きされる説を見かけて、ユーザー辞書を複数登録したら最後にどっちの単語が残るんだ?という疑問からこの検証を始めています。
しかし、「そもそも上書きしないで別の単語として扱われる」が結論であれば、同じ辞書に複数回単語登録したり、ユーザー辞書を複数使用してそれぞれに重複してた単語があったとしても、別の単語として扱われて生起コストで判定される、と予想が付きます。

一応、「りんご」が2回登録された辞書も作って、上で作った2辞書と合わせて3辞書で動かしてみましょう。

$ cat apple3.csv
りんご,1285,1285,6000,名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
りんご,1285,1285,4000,名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
$ /usr/local/Cellar/mecab/0.996/libexec/mecab/mecab-dict-index -d /usr/local/lib/mecab/dic/ipadic -u apple3.dic -f utf-8 -t utf-8 apple3.csv
reading apple3.csv ... 2
emitting double-array: 100% |###########################################|
done!
$ echo りんごジュース | mecab -F %m\\t%c\\t%H\\n -u apple1.dic,apple2.dic,apple3.dic -N6
りんご	4000	名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS
りんご	5000	名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS
りんご	6000	名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS
りん	4705	副詞,助詞類接続,*,*,*,*,りん,リン,リン
ご	6655	接頭詞,名詞接続,*,*,*,*,ご,ゴ,ゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS
りんご	7277	名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS
りんご	8000	名詞,一般,*,*,*,*,りんご,リンゴ,リンゴ
ジュース	3637	名詞,一般,*,*,*,*,ジュース,ジュース,ジュース
EOS

3つの辞書に登録した4つのりんごと、システム辞書に元々あったりんごが全部使われていますね。

NBest解に登場する順番もシンプルに生起コストの順番になっています。
ユーザー辞書で指定した順番に上書きされて最後の辞書の一番最後の単語しか残らないんじゃ無いか、みたいなことを懸念していましたが、そんなことは全くありませんでした。

UAとGTMが導入済みのブログにGA4も設定してみた

2020年10月に正式にリリースされた GA4 (Google アナリティクス 4 プロパティ) をこのブログでも使うことにしました。このブログでは元々前世代のUA (ユニバーサルアナリティクス)を導入しています。現時点ではGA4よりUAの方が機能が充実しているように感じていますが、今後はGoogleさんがGA4の方に力を入れて改善していき、そちらをスタンダードにするということなので、使い始めた次第です。
ただ、いきなり乗り換えるのではなく当分並行稼働させていきます。

作業の前にこのブログでの設定状況についてです。このブログでは、Wordpressのプラグインを使って、GTM(Googleタグマネージャー)を導入し、タグマネージャーを経由してUAのタグを発火させていました。
参考: Google タグマネージャー導入
また、当然Googleアナリティクスのアカウント等も元々保有しています。無い場合はそこから作る必要があります。
あくまでもこの記事は、すでにUA+GTMが稼働中のページにGA4を追加する手順です。

では進めていきましょう。

手順1. GA4のプロパティを作成する。
以下の手順で作成できます。

GA4ではUAとは別のプロパティを作成し使用する必要があります。
1. Googleアナリテクスにアクセスする。
2. 左ペイン一番下の「管理」をクリックする。
3. プロパティ のところにある、 + プロパティを作成 をクリックする。
4. プロパティの設定をする。
– プロパティ名に自分がわかりやすい名前を入力する。(僕は「分析ノートGA4」にしました。)
– レポートのタイムゾーンは日本を選択
– 通貨に日本円を選択
5. 次へをクリック
6. ビジネスの概要設定画面が出てくるのでサイトの特性に合わせて適切なものを選びます。
– 悩んだのですが、業種はコンピュータ、電気製品にしました。
– 一人で更新しているので、ビジネスの規模は小規模-従業員数1〜10名にしています。
7. 利用目的を聞かれるので、該当するものを選ぶ。
– 自分は次の二つを選びました。
サイトまたはアプリでの顧客エンゲージメントを測定する
サイトまたはアプリの利便性を最適化する
8. 作成をクリックする

少しステップが多いですが、画面に従い順次行えば途中で迷うことはないと思います。

手順2. データストリームの設定
プロパティができたら続いてデータストリームを設定します。このブログはWeb版しか無い(アプリなど提供していない)のでWebのデータストリームを作成します。
上記のプロパティの作成から続けて行えますが、一度閉じてしまった場合は設定から開きましょう。
1. ウェブを選択する。
2. ウェブサイトのURLとストリーム名を入力します。URLはhttps://analytics-note.xyz ですが、 ストリーム名はどうするか悩みました。複数のストリームを同時に使う予定はなかったので、analytics-note としています。Webとアプリを両方分析する人はそれぞれ見分けられる名前が良いと思います。
3. ストリームを作成をクリックする。
4. 観測用のIDが生成されるのでメモしておきます。GTMで使います。
観測用のIDは G-{アルファベットと数字}の形式になっています。

以上で、GA側の設定は終わりです。あとはなんらかの方法で発行されたIDや、観測用のタグをブログの方に埋め込む必要があります。今回は導入済みのGTMを使いました。

手順3. GTMにGA4計測タグを追加

すでにGTMに作成済みのコンテナをそのまま使います。
1. GTM にアクセスする。
2. 既存のコンテナを選択する。
3. 左ペインでタグを選択し、新規をクリックする。
4. [タグの設定] をクリックして [GA4 設定] を選択する。
5. 先ほどの測定 ID「G-XXXXXXXXXX」を入力する。
6. トリガーをクリックする。
7. All Pagesを選択し、保存をクリックする。
8. デフォルトで、 Google アナリティクス GA4 設定 という名前が入ってたのでそのまま保存する。

これでタグが作成されたので、これを公開するための手順を続けていきます。
9. ワークスペースに戻ってプレピューをクリック。
10. Connect Tag Assistant to your site とメッセージが表示されたら、
https://analytics-note.xyz/ と対象サイトのURLを入力してConnectをクリックする。
11. そのブラウザでいくつかのページにアクセスすると、別のデバック用に開いていたブラウザのタブで開いていたページで発火したタグをみることができる。(昔のGTMは画面下部で確認していたので、この仕様が変わっていたようです。)
12. Google アナリティクス GA4 設定がFired(発火)になっているのを確認する。
13. ついでにWordpressの管理画面にもアクセスしてそこは発火しないことも確認する。
14. Tag Assistant の小さいウィンドウの Finish を押してプレビューを終了する。
16. 「公開」ボタンをクリックする。
17. バージョン名と説明を求められるので入力し、再度「公開」をクリックする。

以上で、GA4のが設定が完了し、データ収集が始まります。動作テストとして、リアルタイムビューを見てみるのがおすすめです。

追加で、最低限の設定として以下の設定を入れました。

データ保持期限を14ヶ月に伸ばす(デフォルトは2ヶ月)
こちらは、設定の、プロパティの データ設定 > データ保持 から設定できます。デフォルトの保持期間はかなり短いので伸ばしておいた方が良いでしょう。

また、Googleシグナルを有効にしました。
こちらも データ設定 > データ収集画面 から設定できます。

UAとGA4を並行してみていると、ユーザー数の集計値に差分が生まれていたり、なくなってしまった指標があったり、UAの方が用意されているレポートが多くて便利に感じたりと色々差があり、現時点ではまだUAの方が良いツールに感じることが多々あります。

ただ、Googleさんの方針として今後の開発はGA4の方に注力していくとのことですので、将来的に便利なツールになっていくことを期待しながら少しずつGA4に慣れていきたいと思います。

2022年のご挨拶と今年の方針

新年明けましておめでとうございます。本年もよろしくお願いします。

さて、今年のこのブログの更新方針について決めたのでまとめておきます。
昨年末の記事でも少し頭出ししていましたが、ブログに限らず今年の計画や目標について考え、今年1年はアウトプットよりもインプットを重視した年にしようと決めました。また、その内容もデータサイエンス関連に限らず幅広く吸収していく年にしたいです。

アウトプットの時間は減らしたいのとインプット内容にこのブログ記事につながるようなテーマの物が減るということで、このブログの更新ペースは落とします。昨年の半分くらいにして週1回更新、年間50記事程度を目標にゆっくりやっていこうと思います。もし書きたいことがありすぎて困るようなことになったらまたその時にペースを見直すかもしれませんが。

僕はもともと読書が好きで色々なジャンルの本を幅広く読んでいました。その後、2017年に転職してデータサイエンティストになってからこの5年ほどの期間、まずは仕事で使うデータ分析のスキルを優先しようということで読む本がほとんど広い意味でのデータサイエンス関連や、ドメイン知識としての人材業界関連の本ばかりになっていました。特にそれが不満というわけでもなく、どんどん新しい知識が身に付き、できることが増えていくことにやりがいも感じていました。この分野は本当に学ぶことが多く、この先も興味が尽きることはなさそうです。ただその一方で、趣味に関する本とか書店でたまたま見かけて興味を持った本とか話題のベストセラー等々の他の読みたい本を読むのが完全に後回しになってきたのも事実です。

今年もデータ分析の勉強は継続はしますし、今の時点で絶対読みたいと思ってる本はそこそこあるのですがが、それらを読むのは月に1〜2冊程度に抑えようと思ってます。そして浮いた時間はまた昔みたいに、仕事や実用性を無視して興味を持ったものを何でも読んでいく時間にします。

その他、流石に3年も運用しているとこのブログにも色々改善したい点あったり、内容が古くなってしまった記事などもあります。新規の記事を書く時間を減らした範囲内で、過去記事の見直しなどを含めたメンテナンスにも細々と着手しようと思います。例えば「プログラミング」っていう非常に雑なカテゴリに多くの記事が集中してしまっているのでこの辺の見直しもしたいです。

以上のような方針のためこのブログの更新は昨年に比べてゆっくりになりますが、本年もよろしくお願いいたします。

2021年のまとめ

2021年の最後の投稿になります。

本年も訪問者の皆様には大変お世話になりました。書いた記事が多くの方に読んでいただけたということはもちろんですが、土日祝日なども平日より少ないとはいえ多くのアクセスがあり、休日も技術的な調べ物をしている熱心な人たちがいると実感できることは自分が学習を続けていく上でも大きな励みになりました。

今年も1年間の振り返りをやっていきたいと思います。本年までの累積の記事数および、年間のアクセス数は次のようになりました。
– 累計記事数 514記事 (この記事含む。昨年時点 409記事)
– 訪問ユーザー数 200,661人 (昨年実績 146,674人)
– ページビュー 348,595回 (昨年実績 258,698回)

年間100記事更新の目標を無事に達成でき、それに伴って訪問者の数も増えているので達成感を感じています。

とはいえ、多くのpvを集めているのは古い記事が多く、今年特に力を入れて書いたMeCabのアルゴリズムの話や、AWSのAI関連サービスの話、トレジャーデータの小ネタなどはあまり読まれていないようです。テーマ選びなのか僕の文章力なのか、なんらかの課題はあるように感じています。

さて、恒例のよく読まれた記事ランキングを見ていきましょう。
今回は2021年1年間でのPV数によるランキングです。

  1. カスタムフィットのためにV60車ルーフラック、アルミ合金の屋根は、クロスV60のために屋根の貨物バーをバーラック (Size : For Volvo V60 2012) (昨年1位)
  2. ネットワークグラフの中心性 (New)
  3. Pythonで連続した日付のリストを作る (New)
  4. pyenvで作成した環境を消す (New)
  5. TensorflowやKerasでJupyterカーネルが落ちるようになってしまった場合の対応 (New)
  6. numpyのpercentile関数の仕様を確認する (昨年4位)
  7. INSERT文でWITH句を使う (昨年7位)
  8. matplotlibでグラフ枠から見た指定の位置にテキストを挿入する (New)
  9. エコギア(Ecogear) ワーム カタクチミノー 4インチ #482 CPイワシホロ 16748 (昨年3位)
  10. Pythonで多変量正規分布に従う乱数を生成する (昨年10位)

Googleアナリティクスで確認した時、1位と10位が昨年と同じなので今年もあまり変わり映えしないなという印象を持っていました。しかし、改めて昨年のランキングと比較してみると昨年ランクインしなかった記事が5記事も入っており意外と顔ぶれ変わってましたね。

このブログもこれで開設から丸三年になります。流石にネタ切れを感じる日もあるので来年の運用をどうしようかと考えています。(とはいえ、ブログネタのストックは今時点で40個程度はあるので本当の意味ではネタ切れしてないのですが、書きたいけどなかなか筆が進まないものやタイミングを逃した感があるのも多く難しいところです。)

来年も技術的なスキルアップを目指した学習はもちろん続けていきますし、仕事の中での疑問や課題感からネタが出てくることもあると思うので、ブログの更新自体は続けていきます。ただ、技術関連以外のインプットにももっと力を入れていきたいですし、休日の時間を今以上に読書や講座受講などに使いたいので、更新頻度は見直したほうがいいかもとは思っています。

この年末年始で来年をどう過ごすかを考えて、その中でブログの運用方針も決めたいと思います。

それではみなさん、今年も1年間ありがとうございました。良いお年を。

pipでライブラリをインストールする前に依存ライブラリを確認する

僕はAnacondaで環境を構築してcondaで運用しているのですが、どうしてもcondaでは入れられないライブラリがある時など、やむを得ずpipを使うことがあります。その場合、condaで入れられる限りの依存ライブラリを入れた後に必要最小限のライブラリをpipで入れるようにしているのですが、依存ライブラリの確認漏れ等があり、想定外のライブラリがpipで入ってしまうことがありました。(この運用もそろそろ限界を感じていて、次に環境を作り直す機会があったらpipで統一したいと思っています。)

問題の一つはpipでインストールする前に依存ライブラリを調べる方法が分かりにくかったことだと思っていたのですが、ようやく事前に調べかたがわかったのでそれを紹介します。

どうやら、PyPI の特定のURLでアクセスできるJSONファイルに、必要な情報が載っているようです。ここに書いてありました。
参考: PyPIJSON – Python Wiki

バージョンを指定しない場合は、
https://pypi.python.org/pypi/<package_name>/json
バージョンを指定する場合は、
https://pypi.python.org/pypi/<package_name>/<version>/json
というURLにアクセスすると、そのパッケージ(ライブラリ)の情報が取得できます。

試しに jupyter notebook (pip install notebook でインストールするので、ライブラリ名はnotebook)の情報ページである
https://pypi.python.org/pypi/notebook/json
にアクセスしていただくと分かりますが、かなりでかいJSONが得られます。

ここからテキストエディターで必要な情報を得るのは骨が折れるので、Python使って欲しい情報を探しましょう。

偶然見つけたのですが、 pprint というメソッドのドキュメントでの使用例がこのJSONの表示だったりします。そこでは urllibを使っていますがこれは若干使いにくいので僕はrequestsを使います。
参考: requestsを使って、Webサイトのソースコードを取得する

では、試しに notebook の 情報をとってみましょう。

import requests
package_name = "notebook"
url = f"https://pypi.org/pypi/{package_name}/json"
json = requests.get(url).json()
# このJSONはかなりでかい
print(len(str(json)))
# 113699
# JSONのkeys。 この中の info が必要な情報を含んでいる。
print(json.keys())
# dict_keys(['info', 'last_serial', 'releases', 'urls', 'vulnerabilities'])
# infoの下に、多くの情報がある。
print(json["info"].keys())
"""
dict_keys(['author', 'author_email', 'bugtrack_url', 'classifiers',
        'description', 'description_content_type', 'docs_url', 'download_url',
        'downloads', 'home_page', 'keywords', 'license', 'maintainer',
        'maintainer_email', 'name', 'package_url', 'platform', 'project_url',
        'project_urls', 'release_url', 'requires_dist', 'requires_python',
        'summary', 'version', 'yanked', 'yanked_reason'])
"""
# requires_dist が依存ライブラリの情報。リスト形式なので、順番に表示する
for requires_dist_text in json["info"]["requires_dist"]:
    print(requires_dist_text)
"""
jinja2
tornado (>=6.1)
pyzmq (>=17)
argon2-cffi
ipython-genutils
traitlets (>=4.2.1)
jupyter-core (>=4.6.1)
jupyter-client (>=5.3.4)
nbformat
nbconvert
nest-asyncio (>=1.5)
ipykernel
Send2Trash (>=1.8.0)
terminado (>=0.8.3)
prometheus-client
sphinx ; extra == 'docs'
nbsphinx ; extra == 'docs'
sphinxcontrib-github-alt ; extra == 'docs'
sphinx-rtd-theme ; extra == 'docs'
myst-parser ; extra == 'docs'
json-logging ; extra == 'json-logging'
pytest ; extra == 'test'
coverage ; extra == 'test'
requests ; extra == 'test'
nbval ; extra == 'test'
selenium ; extra == 'test'
pytest-cov ; extra == 'test'
requests-unixsocket ; (sys_platform != "win32") and extra == 'test'
"""
# requires_python で Pythonのバージョンの指定も見れる
print(json["info"]["requires_python"])
# >=3.6

extra がついているのはオプション付きでインストールする時に必要になる物なので、基本的に、次のライブラリが必要であることがわかりますね。
jinja2
tornado (>=6.1)
pyzmq (>=17)
argon2-cffi
ipython-genutils
traitlets (>=4.2.1)
jupyter-core (>=4.6.1)
jupyter-client (>=5.3.4)
nbformat
nbconvert
nest-asyncio (>=1.5)
ipykernel
Send2Trash (>=1.8.0)
terminado (>=0.8.3)
prometheus-client

ちょっとテストしてみましょう。 pyenv で新しい環境作って、notebook入れてみます。
(version 3.8.7と微妙に古いバージョン入れていますがこれは適当です。

# 新しい仮想環境を構築
$ pyenv install 3.8.7
# 環境切り替え
$ pyenv global 3.8.7
# ライブラリが何も入ってないことを確認(出力がない)
$ pip freeze
# notebook インストール
$ pip install notebook
# 依存ライブラリと共にインストールされたことを確認
$ pip freeze
appnope==0.1.2
argon2-cffi==21.3.0
argon2-cffi-bindings==21.2.0
attrs==21.2.0
backcall==0.2.0
bleach==4.1.0
cffi==1.15.0
debugpy==1.5.1
decorator==5.1.0
defusedxml==0.7.1
entrypoints==0.3
importlib-resources==5.4.0
ipykernel==6.6.0
ipython==7.30.1
ipython-genutils==0.2.0
jedi==0.18.1
Jinja2==3.0.3
jsonschema==4.3.2
jupyter-client==7.1.0
jupyter-core==4.9.1
jupyterlab-pygments==0.1.2
MarkupSafe==2.0.1
matplotlib-inline==0.1.3
mistune==0.8.4
nbclient==0.5.9
nbconvert==6.3.0
nbformat==5.1.3
nest-asyncio==1.5.4
notebook==6.4.6
packaging==21.3
pandocfilters==1.5.0
parso==0.8.3
pexpect==4.8.0
pickleshare==0.7.5
prometheus-client==0.12.0
prompt-toolkit==3.0.24
ptyprocess==0.7.0
pycparser==2.21
Pygments==2.10.0
pyparsing==3.0.6
pyrsistent==0.18.0
python-dateutil==2.8.2
pyzmq==22.3.0
Send2Trash==1.8.0
six==1.16.0
terminado==0.12.1
testpath==0.5.0
tornado==6.1
traitlets==5.1.1
wcwidth==0.2.5
webencodings==0.5.1
zipp==3.6.0

予想してたよりずっと多くのライブラリがインストールされましたね。どうやら依存ライブラリたちの依存ライブラリ、もちろんそれらの依存ライブラリも順次インストールされたようです。ただ、一つずつ確認したところ、JSONから取得した依存ライブラリは全て入ったことがわかります。

これは実験しておいてよかったです。必ずしも、JSONから得られたライブラリだけが入るわけではないことがわかりました。

もう一点補足しておくと、requires_dist には必ず値が入っているわけではありません。当然ですが依存ライブラリがないライブラリもあります。その場合は空配列になっているのかな、と思ったのですが、 null になるようですね。 NumPyなどがそうです。

package_name = "numpy"
url = f"https://pypi.org/pypi/{package_name}/json"
json = requests.get(url).json()
print(json["info"]["requires_dist"])
# None

以上で、pipインストール前にライブラリの依存ライブラリを調べられるようになりました。

ここで取得したJSONは他にも様々な情報を持っているようなので、それらも調べておこうと思います。

pandas.DataFrameのgroupby関数で計算した結果を各行に展開する

なんとなくドキュメントを眺めていたら、groupby().transform()っていう便利そうな関数を見つけたのでその紹介です。

DataFrameのgroupbyといえば、指定した列をキーとしてグループごとの合計や平均、分散、個数などの集計を行うことができる関数です。

通常は、集計したキーの数=グループの数の行数のDataFrameを戻り値として返してきます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {
        "category": ["A", "A", "A", "B", "B"],
        "amount": [100, 300, 100, 200, 200],
    }
)
print(df)
"""
  category amount
0        A    100
1        A    300
2        A    100
3        B    200
4        B    200
"""
print(df.groupby("category").sum())
"""
category
A            500
B            400
"""

ここで、この groupby して得られた集計値を、元のDataFrameの各業に展開したいことがあります。
そのような場合、僕はpd.mergeでデータフレームを結合するか、辞書形式に変換して結合することが多かったです。
例えば以下のようなコードになります。

# mergeで結合する場合
group_df = df.groupby("category").sum()
group_df.reset_index(inplace=True)
group_df.rename(columns={"amount": "category_amount"}, inplace=True)
print(pd.merge(df, group_df, on="category", how="left"))
"""
  category  amount  category_amount
0        A     100              500
1        A     300              500
2        A     100              500
3        B     200              400
4        B     200              400
"""
# 辞書を作ってマッピングする場合
group_df = df.groupby("category").sum()
sum_dict = group_df.to_dict()["amount"]
print(sum_dict)
# {'A': 500, 'B': 400}
df["category_amount"] = df["category"].apply(sum_dict.get)
print(df)
"""
  category  amount  category_amount
0        A     100              500
1        A     300              500
2        A     100              500
3        B     200              400
4        B     200              400
"""

書いてみるとこれらの手順を踏んでもそんなに複雑ではないのですが、やっぱり一発でできるともっと便利です。

そこで使えるのが、冒頭で紹介した、transformです。
参考: pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.transform

これは元のデータフレームと同じインデックスを持つデータフレームとして、GroupByの結果を返してくれます。ちょっとやってみます。

df = pd.DataFrame(
    {
        "category": ["A", "A", "B", "B", "B"],
        "amount": [100, 300, 100, 200, 200],
    }
)
# 元のDataFrameと同じ行数で、対応する行の"category"列の値が含まれるグループの合計を返す
print(df.groupby("category").transform("sum"))
"""
   amount
0     400
1     400
2     500
3     500
4     500
"""
# 元のDataFrameに合計値を付与したい場合は次のようにできる
df["category_amount"] = df.groupby("category").transform("sum")["amount"]
print(df)
"""
  category  amount  category_amount
0        A     100              400
1        A     300              400
2        B     100              500
3        B     200              500
4        B     200              500
"""

1行で済みましたね。

この新しく作った列を使えば、一定件数以下しか存在しないカテゴリの行を削除するとか、カテゴリごとにそれぞれの要素のカテゴリ内で占めてる割合を計算するとか、それぞれの要素のカテゴリごとの平均との差異を求めるとかそういった計算が非常に容易にできるようになります。

そしてさらに、このtransform とlambda関数を組み合わせて使うと、カテゴリの平均との差を一発で出す、といったこともできます。

df = pd.DataFrame(
    {
        "category": ["A", "A", "B", "B", "B"],
        "amount": [100, 300, 100, 200, 200],
    }
)
print(df.groupby("category").transform(lambda x: x-x.mean()))
"""
       amount
0 -100.000000
1  100.000000
2  -66.666667
3   33.333333
4   33.333333
"""

lambda 関数に渡されている x はそれぞれの行の値のように振る舞ってくれるにもかかわらず、同時に x.mean() でグループごとの平均を出すこともでき、その差分を元のDataFrameとインデックスを揃えて返してくれています。

これは使いこなせば相当便利なメソッドになりそうです。

MeCabで分かち書き済みの単語に対して品詞を判定する

MeCabで形態素解析してテキストを単語に分解するとき、分かち書きしたテキストと、品詞情報が得られます。その単語の出現頻度等を集計した後で、この単語はこの品詞、という情報を付与して絞り込み等をやりたくなったのでその方法をメモしておきます。

実は以前ワードクラウドを作った時に品詞別に色を塗るために似たようなコードを作っています。今回の記事はその改良版です。
参考: WordCloudの文字の色を明示的に指定する

この記事では次のようなコードを使いました。(参照した記事は先行するコードでMeCabのTaggerインスタンスを作ってる前提なのでその辺ちょっと補って書きます。)

import MeCab
tagger = MeCab.Tagger()
def get_pos(word):
    parsed_lines = tagger.parse(word).split("\n")[:-2]
    features = [l.split('\t')[1] for l in parsed_lines]
    pos = [f.split(',')[0] for f in features]
    pos1 = [f.split(',')[1] for f in features]
    # 名詞の場合は、 品詞細分類1まで返す
    if pos[0] == "名詞":
        return f"{pos[0]}-{pos1[0]}"
    # 名詞以外の場合は 品詞のみ返す
    else:
        return pos[0]

参照した記事で補足説明書いてますとおり、このコードは単語をもう一回MeCabにかけて品詞を取得しています。その時に万が一単語がさらに複数の形態素に分割されてしまった場合、1つ目の形態素の品詞を返すようになっています。

このコードを書いた時、単語がさらに分解されるってことは理論上はありうるけど、滅多にないだろう、と楽観的に考えていました。ところが、色々検証していると実はそんな例が山ほどあることがわかってきました。

例えば、「中国語」という単語がありますが、これ単体でMeCabに食わせると「中国」と「語」に分かれます。以下が実行例です。

# 形態素解析結果に「中国語」が出る例
$ echo "彼は中国語を話す" | mecab
彼	名詞,代名詞,一般,*,*,*,彼,カレ,カレ
は	助詞,係助詞,*,*,*,*,は,ハ,ワ
中国語	名詞,一般,*,*,*,*,中国語,チュウゴクゴ,チューゴクゴ
を	助詞,格助詞,一般,*,*,*,を,ヲ,ヲ
話す	動詞,自立,*,*,五段・サ行,基本形,話す,ハナス,ハナス
EOS
# 「中国語」がさらに「中国」 と「語」に分かれる
$ echo "中国語" | mecab
中国	名詞,固有名詞,地域,国,*,*,中国,チュウゴク,チューゴク
語	名詞,接尾,一般,*,*,*,語,ゴ,ゴ
EOS

「中国語」が固有名詞、地域、国と判定されるとちょっと厄介ですね。

他にも、「サバサバ」は「サバ」「サバ」に割れます。

$ echo "ワタシってサバサバしてるから" | mecab
ワタシ	名詞,固有名詞,組織,*,*,*,*
って	助詞,格助詞,連語,*,*,*,って,ッテ,ッテ
サバサバ	名詞,サ変接続,*,*,*,*,サバサバ,サバサバ,サバサバ
し	動詞,自立,*,*,サ変・スル,連用形,する,シ,シ
てる	動詞,非自立,*,*,一段,基本形,てる,テル,テル
から	助詞,接続助詞,*,*,*,*,から,カラ,カラ
EOS
$ echo "サバサバ" | mecab
サバ	名詞,一般,*,*,*,*,サバ,サバ,サバ
サバ	名詞,一般,*,*,*,*,サバ,サバ,サバ
EOS

他にも「ありえる」が「あり」「える」とか、「無責任」が「無」「責任」とか「ビュッフェ」が「ビュッ」「フェ」など、かなりの種類の単語が再度分解されます。

ということで、冒頭にあげた get_pos メソッドは思っていたよりもずっと誤判定しやすいということがわかってきました。

前置きが長くなってきましたが、このことを踏まえて、単語を再度分割することのないようにその単語としての品詞情報を取得できないかを考えました。

結局、制約付き解析機能を使って実現できそうだということがわかりました。
参考: MeCabの制約付き解析機能を試す

要するに、MeCabに渡された単語はそれで1単語だ、という制約を課せば良いわけです。

そのためには、-pオプション付きでTaggerを生成し、「{単語}{タブ}*(アスタリスク)」という形式のテキストに変換してTaggerでparseすれば大丈夫です。

Pythonのコードで書くと次のようになりますね。

import MeCab
tagger = MeCab.Tagger("-p")
def get_pos(word):
    # 制約付き解析の形態素断片形式にする
    p_token = f"{word}\t*"
    # 出力のEOS部分を捨てる
    parsed_line = tagger.parse(p_token).splitlines()[0]
    feature = parsed_line.split("\t")[1]
    # ,(カンマ)で区切り、品詞,品詞細分類1,品詞細分類2,品詞細分類3 の4項目残す
    pos_list = feature.split(",")[:4]
    # もう一度 ,(カンマ) で結合して返す
    return ",".join(pos_list)
# 利用例
print(get_pos("中国語"))
# 名詞,一般,*,*

上のコードは、品詞を再分類3まで取得するようにしましたが、最初の品詞だけ取得するとか、*(アスタリスク)の部分は省略するといった改修はお好みに合わせて容易にできると思います。

これで一旦今回の記事の目的は果たされました。

ただ、元の文中でその単語が登場したときの品詞が取得されているか、という観点で見るとこのコードも完璧ではありません。

表層系や原型が等しいが品詞が異なる単語が複数存在する場合、通常のMeCabの最小コスト法に則って品詞の一つが選ばれることになります。BOS/EOSへの連接コストとその品詞の単語の生起コストが考慮されて最小になるものが選ばれる感じですね。

分かち書き前のテキストで使われていたときの品詞が欲しいんだ、となると後からそれを付与するのは困難というより不可能なので、分かち書きした時点でちゃんと保存してどこかに取っておくようにしましょう。

あとおまけで、このコードを書いてる時に気づいたMeCabの制約付き解析機能の注意点を書いておきます。MeCabを制約付き解析モードで使っている時に、「表層\t素性パターン」”ではない”テキスト、つまり文断片と呼ばれている文字列を改行コード付けずに渡すとクラッシュするようです。
-p 付きで起動したときは、「表層\t素性パターン」形式の形態素断片か改行コードを必ず含むテキストで使うようにしましょう。

jupyter notebookでやると カーネルごとお亡くなりになりますので特に要注意です。

ちょっとコンソールでやってみますね。

$ python
>>> import MeCab
>>> tagger = MeCab.Tagger("-p")
>>> tagger.parse("中国語")
Segmentation fault: 11
# これでPythonが強制終了になる
$

改行コードつければ大丈夫であることは以下のようにして確認できます。

$ python
>>> import MeCab
>>> tagger = MeCab.Tagger("-p")
>>> tagger.parse("中国語\n")
'中国\t名詞,固有名詞,地域,国,*,*,中国,チュウゴク,チューゴク\n語\t名詞,接尾,一般,*,*,*,語,ゴ,ゴ\nEOS\n'

-p をつけてないときは別に改行コードなしのテキストも読み込んでくれるのでこれはちょっと意外でした。

制約付き解析(-p付き)でMeCabを使っている時に、「Segmentation fault: 11」が出たらこのことを思い出してください。

jupyter notebookのセルの出力をコードでクリアする

諸事情ありまして、jupyter notebookのセルの出力をクリアする方法を知りたくなったので調べました。
通常、jupyterではテキストを複数回にわたってprintしたり、matplotlibの図をいくつも出力するコードを1つのセルに書くと、出力したテキストなり図なりがダーっと続けて出てきます。
ちょっとこれを逐一クリアして新しいものだけ残すようにしたかったのです。
(こんなことする必要があることは滅多にないのですが。)

実は、クリアしたい対象がprintした1行以内のテキストの場合、それを実装する方法は過去に紹介したことがあります。それはprintメソッドのend引数を使ってprint後に改行コードを出力しないようにし、キャリッジリターン(“\r”)で出力位置を行頭に戻して空白で上書きしてしまうというものです。
これ使ってプログレスバーを作った記事が過去にありますね。
参考: printでお手軽プログレスバー

例えば、jupyterで次のコードを動かすと0~49まで数字がカウントアップします。
\r でカーソルを先頭にもどして、空白で埋めて、最後に次のprintのためにもう一回カーソルを先頭に戻しています。 end=”” はprint後に改行させない設定です。
sleep() は入れておかないと一瞬すぎて何も見えないのでウェイトとして入れています。

import time
for i in range(50):
    print("\r          \r", end="")
    print(i, end="")
    time.sleep(0.5)

ただ、さっきも書きましたがこの方法だと1行のテキストしか消せません。

複数行の出力だったらどうやって消すのかなと思って調べた結果見つかったのが、IPython モジュールにあった、 clear_output というメソッドです。
正確には、IPython.display.clear_output として実装されています。
ドキュメントはこちらです。
参考: Module: display — IPython 7.30.1 documentation

Clear the output of the current cell receiving output. とある通り、これが実行されるとそのステップが含まれたセルの出力だけを消してくれます。他のセルの出力は残してくれるので安心ですね。

wait (デフォルトはFalse)という便利な引数も持っています。これは、Falseにしておくと即座に出力を消すのに対して、Trueを渡すと、次の出力がくるのを待って消してくれます。連続して何かを出力するようなコードの場合、Trueにしておくと出力をスムーズに入れ替えるような動きになるのです。 Falseだと一瞬何も出力がない状態になるので次のセルとの間が詰まって 以降のセルがガクガク動きます。

以下のようにして、1秒ごとに現在時刻を表示する時計のような出力も出せます。

from IPython.display import clear_output
from datetime import datetime
import time
for i in range(10):
    print("現在時刻\n", datetime.now())
    clear_output(True)
    time.sleep(1)
"""
現在時刻
 2021-12-14 23:58:34.942141
上のような出力が1秒ごとに更新されて書き換えられる
"""

clear_outputはテキストだけではなく、図もクリアしてくれます。これを応用すると、パラパラ漫画のようにして手軽にアニメーションを作ることができます。

徐々にデータが増えて延びる折れ線グラフを描いてみたのが次のコードです。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# プロットする点を格納する配列
X = []
Y = []
for i in range(100):
    # 新しい点を追加する
    X.append(i)
    Y.append(np.random.randn())  # y座標には乱数入れる
    clear_output(True)  # それまでの出力をクリアする
    # グラフ作図
    fig = plt.figure(facecolor="w")  # 出力をクリアしたら改めてfigreオブジェクトが必要らしい
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.plot(X, Y)
    # グラフ表示
    plt.show()
    time.sleep(0.1)

このコードで jupyter 上にはアニメーションが表示できます。

実質的には clear_output(True) を差し込んでるだけなので、かなり手軽ですね。
ただ、これには一つ欠点もあって、jpyter上で簡易的に図を書いたり消したりしてアニメーションっぽく見せているだけなのでこのまま動画として保存することはできません。
(そのためこの記事にも結果の画像を貼っていません)

もし、gif形式などで保存したい場合は、少々面倒になるのですが、 ArtistAnimation などを使いましょう。過去の記事で取り上げています。
参考: matplotlibでgif動画生成

subprocessでパイプラインの実装

前回に続いてsubprocessの話です。予告していた通り、PythonでOSコマンドをパイプラインで繋いで実行する方法を紹介します。

まず前提ですが、subprocess.run にパイプラインを含むOSコマンドを渡してもそのままでは動きません。例えば実行中のプロセスから jupyter の文字を含む次のようなコマンドを考えます。

$ ps aux | grep jupyter
yutaro             762   0.0  0.8  4315736  67452 s000  S    11:55PM   0:03.71 {Pythonのパス} {pyenvのパス}/versions/anaconda3-2019.10/bin/jupyter-notebook
yutaro             910   0.0  0.0  4278648    712 s000  S+   12:04AM   0:00.00 grep jupyter

このコマンドをそのまま subprocess に渡しても動かないわけです。

import subprocess
cp = subprocess.run(
    ["ps", "aux", "|", "grep", "jupyter"],
    capture_output=True,
    text=True
)
# リターンコードが0ではない
print(cp.returncode)
# 1
# 標準出力は空っぽ
print(cp.stdout)
#
# 標準エラー出力にはエラーが出ている
print(cp.stderr)
"""
ps: illegal argument: |
usage: ps [-AaCcEefhjlMmrSTvwXx] [-O fmt | -o fmt] [-G gid[,gid...]]
          [-u]
          [-p pid[,pid...]] [-t tty[,tty...]] [-U user[,user...]]
       ps [-L]
"""

実は、パイプラインを含むコマンドを簡単に動かす方法はあります。それがshell引数にTrueを渡すことです。これは渡されたコマンドをシェルによって実行するオプションです。この場合、コマンドは空白で区切った配列ではなく一つの文字列で渡します。

cp = subprocess.run(
    "ps aux | grep jupyter",
    capture_output=True,
    text=True,
    shell=True
)
# リターンコードは0
print(cp.returncode)
# 0
# 標準出力に結果が入る
print(cp.stdout)
# 結果略。
# 標準エラー出力は空
print(cp.stderr)
# 

ただし、ドキュメントに「注釈 shell=True を使う前に セキュリティで考慮すべき点 を読んでください。」という注釈がついてるように、これはセキュリティ面で問題がある方法のようです。
参考: セキュリティで考慮すべき点
シェルインジェクションを避けるのはアプリ側の責任だって書いてありますね。この点気をつけて使いましょう。

さて、色々検証してみたのですが、 shell=True を使わなくてもパイプラインを実装する方法はあるようです。それは単純に標準入力を使う方法で、1個目のコマンドの標準出力を2個目のコマンドの標準入力に渡してあげます。

とりあえず、パイプラインではなく単一のコマンドで標準入力を使ってみましょう。macabコマンドに、いつもの「すもももももももものうち」を渡してみます。

runメソッドに標準入力を渡すには、 input という引数を使います。これで注意しないといけないのは、inputには”バイト列”でデータを渡す必要があることです。str型だとエラーになるので、encode() してから渡します。ただ、text=True も指定するときは逆にstrで渡さないといけないようですね。

text = "すもももももももものうち"  # 入力するテキスト
text_byte = text.encode()  # byte型にエンコード
cp = subprocess.run(
    "mecab",
    capture_output=True,
    input=text_byte  # 通常はbyte型で標準入力を渡す
)
# byte型でデータが返ってきているので、decode()して表示
print(cp.stdout.decode())
"""
すもも	名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモ
も	助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
もも	名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
も	助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
もも	名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
の	助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
うち	名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,うち,ウチ,ウチ
EOS
"""
# text=True を指定するときは str型で標準入力を渡す
cp = subprocess.run(
    "mecab",
    capture_output=True,
    text=True,
    input=text  # text=True を指定するときは str型で標準入力を渡す
)
# str型で格納されているのでそのままprintできる
print(cp.stdout)
"""
結果は同じなので略
"""

さて、標準入力の渡し方がわかったら、あとは先行するコマンドの標準出力を次のコマンドの標準入力に渡すだけです。

最初の ps aux | grep jupyter でやってみましょう。

cp1 = subprocess.run(
    ["ps", "aux"],
    capture_output=True,
    text=True,
)
cp2 = subprocess.run(
    ["grep", "jupyter"],
    capture_output=True,
    text=True,
    input=cp1.stdout  # 一つ目のコマンドの標準出力を渡す
)
print(cp2.stdout)
"""
yutaro             762   0.0  0.8  4315736  67720 s000  S    11:55PM   0:05.04 {Pythonのパス} {pyenvのパス} /versions/anaconda3-2019.10/bin/jupyter-notebook
"""

この記事の先頭のコマンドの結果と微妙に異なりますね。 grep jupyter のプロセスが出てきません。これは、ps aux だけ先行して動かし、その結果をもとにgrepしているので、厳密にはシェルでパイプラインしたのとは異なるからそうなっているのでしょう。

ただ、通常の用途であればほぼ同じ結果が得られると思います。
どうしても差分が気になるのであれば shell=Trueの方の方法を使うことも検討が必要でしょうね。

サンプルとして選んだコマンドがイマイチだったので、厳密にいうと再現できてないサンプルを提示してしまったのですが、このようにして、PythonでOSコマンドのパイプラインが再現できます。

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このブログの過去記事でもすでに使ったことがあるのですが、改めてsubprocessの使い方をまとめておきます。
ドキュメントはこちら。
参考: subprocess — サブプロセス管理 — Python 3.10.0b2 ドキュメント

subprocessは os.system を置き換えるために作られた新し目のモジュールらしいので、僕も新しい方法としてこれを使っていたのですが、Python 3.5 から subprocess に run() というメソッドが実装され、僕が書いていた方法はいつの間にか古い方法になってしまっていたようです。ドキュメントを少し引用します。

サブプロセスを起動するために推奨される方法は、すべての用法を扱える run() 関数を使用することです。より高度な用法では下層の Popen インターフェースを直接使用することもできます。
run() 関数は Python 3.5 で追加されました; 過去のバージョンとの互換性の維持が必要な場合は、古い高水準 API 節をご覧ください。

subprocess — サブプロセス管理 — Python 3.10.0b2 ドキュメント

ちなみに、古い方法では、コマンドを実行したいだけなら call 、出力を得たかったら getoutput を使っていました。

import subprocess
# mkdir sample_dir を実行。 空白を含むコマンドは空白で区切って配列で渡す
subprocess.call(["mkdir", "sample_dir"])  # 成功すれば戻り値 として 0が帰ってくる
# 標準出力の結果が欲しい場合は getoutput メソッドを使う
output_str = subprocess.getoutput("ls -la")
print(output_str)

さて、本題の新しい方法の run の説明に入りましょう。
このメソッドはどうやら非常に多くの種類の引数をとるそうで、ドキュメントでも、「上記の引数は、もっともよく使われるものだけ示しており、後述の よく使われる引数 で説明されています」とある通り一部の引数しか掲載されていません。それでもこれだけ書かれています。

subprocess.run(
    args, *, stdin=None, input=None, stdout=None,
    stderr=None, capture_output=False, shell=False, cwd=None,
    timeout=None, check=False, encoding=None, errors=None,
    text=None, env=None, universal_newlines=None,
    **other_popen_kwargs)

基本的には、コマンドをスペースで区切って配列にし、callの時と同じように渡せば良いようです。touchでファイルを作ってみます。

subprocess.run(["touch", "sample_dir/sample1.txt"])
# CompletedProcess(args=['touch', 'sample_dir/sample1.txt'], returncode=0)

上のコード例は jupyter notebookで動かした時のイメージなので、勝手に最後のメソッドの戻り値がnotebookに表示されたのですが、これでわかる通り、 CompletedProcess というクラスのインスタンスを返してくれます。lsなどの標準出力を取りたい場合は、 capture_output を Trueにしておきます。

cp = subprocess.run(["ls", "-la", "sample_dir"])
print(cp.stdout)  # capture_output を指定しないと、stdoutに結果が入ってない
# None
cp = subprocess.run(["ls", "-la", "sample_dir"], capture_output=True)
print(type(cp.stdout))  # 結果はバイト型で入ってくる
# <class 'bytes'>
print(cp.stdout.decode())  # 文字列に変換したい場合はdecodeする
"""
total 0
drwxr-xr-x  3 {ユーザー名}  {グループ名}   96 12  8 00:41 .
drwxr-xr-x  7 {ユーザー名}  {グループ名}  224 12  8 00:52 ..
-rw-r--r--  1 {ユーザー名}  {グループ名}    0 12  8 00:41 sample1.txt
"""
cp = subprocess.run(["ls", "-la", "sample_dir"], capture_output=True, text=True)
print(type(cp.stdout))  # text=True も指定しておくと、str型で得られるのでdecodeがいらない。
# <class 'str'>
print(cp.stdout)
# (上のと同じなので) 出力略 

この、capture_output は 3.7 で追加されたそうで runメソッド本体より新しいオプションになります。 capture_output を使わない場合、 stdout と stderr にそれぞれ標準出力と標準エラー出力を指定することになります。ドキュメントでは PIPE とか STDOUT とかを指定するよう書かれていますがこれらは、 subprocess.PIPE, subprocess.STDOUT のことです。
両引数にそれぞれsubprocess.PIPE を指定すると、capture_output=Trueにしたのと同じ動きになります。stdout=subprocess.PIPE と stderr=subprocess.STDOUT の組み合わせで指定すると、標準出力と標準エラー出力を両方ともstdoutに格納してくれます。

ちょっと tarコマンドあたりでやってみます。出力先ファイルを – (ハイフン) にしておくと tar は結果のアーカイブをファイルを作らずに結果を標準出力に出力します。
また、 v をつけておくと標準エラー出力に処理したファイル情報を出すので subprocess の挙動確認にちょうど良さそうです。

# capture_output=True, と stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE は同じ動き
cp = subprocess.run(["tar", "cvf", "-", "sample_dir"],
                    stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True)
print(cp.stdout)
"""
{tarファイルの中身}
"""
print(cp.stderr)
"""
a sample_dir
a sample_dir/sample1.txt
"""
# stderr=subprocess.STDOUT とすると、標準エラー出力も標準出力に追記される
cp = subprocess.run(["tar", "cvf", "-", "sample_dir"],
                    stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.STDOUT, text=True)
# 標準エラー出力に出るはずだったアーカイブ対象情報もこちらに出る
print(cp.stdout)
"""
a sample_dir
a sample_dir/sample1.txt
{tarファイルの中身}
"""
# stderrは空
print(cp.stderr)
# None

最後に、コマンドがエラーになった時の処理です。
基本的には、 CompletedProcess が returncode という要素を持っているので、これで判定すれば良いと思います。 たとえば、 sample_dir というディレクトリは上のサンプルコードで作ったのが既にあるので、もう一度作ろうとすると失敗し、returncode が1になります。

cp = subprocess.run(["mkdir", "sample_dir"])
print(cp.returncode)
# 1

逆にいうと、コマンドが失敗してもPythonとしては特にエラーにならず、それ以降もコードがあるのであればプログラムは走り続けるということです。コマンドを実行したらreturncodeを確認して失敗してたら止めるような処理を明示的に作っておかないと予期せぬバグに繋がることもあるので気をつけましょう。

returncodeを確認するのではなく、コマンドが失敗したら例外を上げて欲しい、という場合は check=Trueを指定しておきましょう。

try:
    cp = subprocess.run(["mkdir", "sample_dir"], check=True)
except Exception as e:
    print(e)
    # Command '['mkdir', 'sample_dir']' returned non-zero exit status 1.

ちなみにですが、存在しないコマンドを渡すと check=True を指定していなくても例外が上がります。コマンドが存在しないのと、コマンドの結果がエラーになったのは明確に違う扱いになっているようですね。

try:
    cp = subprocess.run(["abcdefg", "aaaa"])
except Exception as e:
    print(e)
    # [Errno 2] No such file or directory: 'abcdefg': 'abcdefg'

これで簡単なコマンドであれば subprocess.run を使って実行できると思います。

あと、パイプラインを使うようなやり方について現在調べて検証しているので次の記事で紹介したいと思っています。

JOKERDRIVER ジョーカードライバー EXTREME ZIRCON エクストリーム ジルコン 2BA ダーツ バレル ダーツセット本品は食品ではありませんので食べないでください 26-Inch 180×35×275 商品サイズ 日本 商品の説明 原産国 お子様の手の届かないところに保管して下さい 原材料 幅X奥行X高さ 15.5 温度が下がれば固まります 成分 Pet Warmer 商品紹介 固めっこ 油処理剤 カネヨ石鹸 植物から抽出した天然油脂成分でできておりますので安全で衛生的に廃油処理ができます 内容量 224円 X-Large Manufacturing 天然油脂成分 500g KH : 本品を入れた油を再び調理に使わないでください 固まった油は50℃以上になると溶けだすことがありますが by Bed 他の用途には使用しないでください 全成分Completeレーザー1099税金フォームキットfor 2017,4-part |ビジネス所得税ファイリングソリューション|すべてwith 1099 Miscフォームself-sealでエンベロープExcellent値パック| 1099 Misc 2017消費電力: 2つのボタンで使い方もカンタン 医療機器認証 カバーは洗濯できるので 洗濯できるカバー カラダのどこでにでもフィットするためのカタチです 60Hz by 保障期間:1年間 アダプター定格:入力:AC100V 自動オフタイマー内蔵 1ヶ月1.4円と経済的です 本体サイズ: 800mA 付属品: モード切り替えの2つのボタンで 約W44×L44×H14㎝ アテックス Pet マッサージ部:ポリエステル60% AX-HXL191pk ヒーターON 承認 Warmer リラックス感もアップ それぞれ別々に使えます もみ感 OFF切り替えともみ玉ON 表裏を入れ替えることで 本体重量 1kWh=27円 もみ位置 いつでも清潔に保てます :1.2 ACアダプター ※30日使用した場合 ヒーター4W ルルド 10分で自動ストップ 本体:樹脂綿 マッサージ器なのに じんわり暖かい当社独自のシームレスヒーターと新もみ玉が手もみ感覚を再現 素材:カバー表地:ポリエステル95% 眠ってしまっても安心のタイマー付きです X-Large と 50 2A 番号:228AABZX00079000 コリを的確にとらえます 毎日10分使って ABS樹脂 ひっくり返してもみ位置チェンジ 驚きのやわらかさ 首筋にしっかりフィットして Bed ホットネックマッサージピロー 管理医療機器 マシュマロみたいなモチモチ感 ピンク 出力:DC12V 10W やわらかいからどこでもフィット 15.5 電気代も経済的 本体表地:ポリエステル100% 5504円 Manufacturing ポリウレタン5% ふわふわの三日月みたいなフォルムは kg が変わり 触るだけでも気持ちいいから ホットマッサージで心地よさにつつまれる KH 26-Inch ナイロン40% 商品の説明【お試し価格】 LED ポジション ナンバー 4点セット パーツ 入門に最適 T10 ウェッジ球 3chip SMD LED スモール ランプ 車幅灯 ライセンス 入門 エントリーモデル飛行機模型用カラー 半光沢仕上げにする場合は エアブラシ塗装をする場合は 26-Inch また 模型用塗料です Mr.カラーを使用した筆 パーツが脆くなり KH GSIクレオス ABS樹脂パーツ 光沢系のMr.カラーは 色数が豊富で 船 容量:10ml※ 戦車 割れたりすることがあります 塗料の粘度に合わせて エアブラシを使用する際は2 商品紹介 スケール シャロウオーシャンブルー by 商品の説明 塗料の5~10%程フラットベースを混ぜます への塗装は避けてください Pet およびエアブラシの洗浄にも使用することができます 様々な光沢度に調整することができます Manufacturing Bed 1~2層塗りがおすすめです Mr.カラー用うすめ液は 1~2層塗りがおすすめです 15.5 模型用塗料 Mr.カラーは世界中のモデラーから長年高い評価を得ている定番的な模型塗料です 適宜Mr.カラー用うすめ液で薄める必要があります 組立説明書やパーツランナーの表示をよく確認していただき Mr.カラー 210円 安全警告 キャラクター フラットベースの割合を調整することで 適宜少量ずつうすめ液を加えてください 塗料1:うすめ液1~2の割合を目安に希釈して下さい 塗料の10~20%程フラットベースを混ぜるとつや消し仕上がりになります C374 3度に分けて薄く重ね塗りしてください など数多くの模型ジャンルの塗装に対応します 飛行機 容量:10ml 塗料1:うすめ液1~2の割合を目安に希釈して下さい X-Large Mr.カラーで塗装する際は 塗りづらい場合には塗料の粘度に合わせ 樹脂に塗料が浸透し C30フラットベースによって光沢度を調整することができます 筆塗りの際はうすめ液で希釈する必要は基本的にはございませんが Mr.カラーを筆塗りする際は 火気厳禁 に塗装した場合 Warmerベルガモット ベルガプテンフリー オーガニック 5g 【フロリハナ】 【精油/エッセンシャルオイル/アロマオイル/アロマテラピー】ハンマーとノミで堀り出していく アメリカに生息 知能が高く by :8才以上 ゴーグル X-Large 細かい砂が目に入らないように注意しましょう を体験できます 鳥に近い恐竜だと考えられています かなりの時間を要し 発掘 体長はコヨーテ程の大きさで 恐竜の全体像が徐々に見えてきます Manufacturing :中国 Amazon.co.jpより Pet ハケ 主な製造国 掘り進めて全ての化石模型を見つけ出すまでには ヴェロキラプトルについて 26-Inch 商品の説明 化石模型が埋まっている岩石ブロックを 少しずつ掘り出していくことで 骨をよく観察して組み立て した恐竜について調べてみましょう 対象年齢 ノミ まさに考古学者の研究チームの一員になれるキットです ※掘り出す時には 15.5 EDU-TOYS 本格的な 8500-6500万年前のモンゴル 岩石ブロックの下に新聞紙やダンボールを敷き砂が飛び散っても大丈夫なように準備をしましょう 発掘ハンマー 中国 ※掘り出す時にはゴーグルをつけて Bed 発掘後は 発掘作業 空を飛ぶ能力はありませんでしたが 学ぶことの楽しさを知るきっかけにもなります エデュトーイ 細かい砂をはらうための ヴェロキラプトル EDGM092 どこに化石が埋まっているかわからないので 調べること 慎重に掘り出していきましょう 1320円 KH 百科事典や図鑑を使って セット内容 岩石ブロック ノミで傷がつかないように注意しましょう 君も今日から考古学者 大きな鋭い爪で狩りをしていました 体験から得た興味や知識は確かなものとなり 定価販売 骨が見えたらハケで細かい砂をはらい 岩石ブロックは非常に固く Warmer 恐竜発掘キットラベンダーバスソルト・600g・Lavender Bath Salt ・フットバス・バス ・入浴剤 ・&スキンケア・バスソルト ・フットソーク・浴盐・薰衣草香味 ・浴用品H305×W216mm 額縁 15.5 by アクリル製フォトフレーム:ベストな思い出を展示する為 Bed A4判 NIUBEE 資格の認定証をの額縁として 無毒無味 4.写真の壁をデザインし ギャラリーあるいは展示ホールで使用 26-Inch 以下に適合します: . フレーム外寸 センスのいい生活を暮せる,シンプルでお部屋のインテリアとしても見栄えがするデザイン 何か問題が有る場合 賞状やサイン色紙 H340×W239mm 5.ポスターや絵画作品などを入れ Niubee フォトフレーム ご連絡ください KH X-Large 壁掛けタイプ フレーム内寸 モデル番号を入力してください 部屋やオフィスなどを飾る または壁に掛けて美しく飾りましょう Warmer 防水防腐 これが適合するか確認: 995円 商品の説明 ガラスより丈夫で割れにくく長持します Pet 規格:A4判材質:透明アクリル保証:購入した商品について Manufacturing 3.小さい写真を大きく引き伸ばして飾るだけでなく アクリル製ピクチャーフレーム : 2.規格 1.高品質アクリル材質 BigDragon RGD-5 ダミーモデル ロシア フラググレネード 手榴弾 模型 ドラブ BR BD7981-1失踪した少女の捜索をすることに やがて3人はアメリカ国家を揺るがす巨大な陰謀に巻き込まれていく― 監督 ナインハーフ デヴィッド のライアン ウェポン 特典映像 ボーイ" などアクション系人気ヒットシリーズを多数手がけている大プロデューサーのジョエル 製作は 15.5 アイアンマン3 音楽:ジョン 脚本:アンソニー ショート ラッセル 内容 ドライヴ オットマン 脚本は ストーリー KH ダイハード Bed ナイスガイズ シルバー ブラック 今最も旬な俳優ライアン Blu-ray ライス シルヴァー ヒーリーの相棒にさせられ クアリー ホリーが加わり捜索を進めていくと リメイク版のミサミサ役マーガレット ■シェーン ガイ"“ブルー 日本を含め全世界で大ヒットを記録中 Warmer クロウ共演のアクション 予定 インタビュー マーガレット ブラックamp;ジョエル リーサル 面白くないはずはない そして今年ハリソン メイキング ゴズリング ゴズリング主演のアクション大作 特典等については変更となる場合がございます そして Oricon このヒットメーカー2人による強力タッグの本作が グラディエーター Manufacturing アンガーリー 撮影:フィリップ アメリカ国家を揺るがす巨大な陰謀を暴け 内田夕夜 ※商品仕様 コードネーム“オールド ベイシンガー など新旧超豪華キャスト大集結 シングルファーザーで酒浸りの私立探偵マーチは 失踪した少女の捜索を開始する 私立探偵 ムービー大本命 未公開シーン ゴズリングの娘役に フェイス"“ジョン TV-SPOT等 ■本年度メガヒット作 シルヴァーによる2017年エンタメ マネー 最新作に大抜擢のアンガーリー マトリックス の公開が控える キャスト〔吹替〕 X-Large 簡単なはずだった仕事は1本の映画にまつわる連続不審死事件へと繋がり 内容紹介 ルースロ ゴズリングとラッセル デスノート フォードと共演する ボマー データベースより やがて3人はアメリカ国家を揺るがす巨大な陰謀に巻き込まれていくのだった… スパイダーマン 井上和彦 キネマ旬報社 ■W主演にアカデミー主演男優賞受賞名優ラッセル 本年度アカデミー賞を賑やかし クロウ マグニフィセント セブン 製作:ジョエル 2089円 ライアン 主演作品 腕力で揉め事を解決する示談屋ヒーリーに強引に相棒にされ 13歳なのに車の運転までこなすキュートなマーチの娘 この凸凹コンビに マーチは強引に示談屋 キース スタッフ バックリー 予告編集 脚本:シェーン マット バガロッジ ランド ミゼラブル 3人は命がけで事件解決に奔走するのだが キム ラ by 26-Inch 次々と襲い来る凄腕の殺し屋に標的にされ Pet レ 約束の舟 ノア ブレードランナー2049 PG12 簡単だったはずの仕事はある連続不審死事件に繋がり… 商品の説明 が強面の示談屋を演じ で名を上げたアクションの気鋭シェーン 今や監督としても活躍中のラッセル 華麗なる大逆転ディープレイヤー シャンプーB500mLComfort 2 Extra Pet リブ編みウエストバンド Pullover 商品の説明 P170 リブ編みのウエストバンドと袖口 Large 輸入品 by 4100円 このミディアムウェイトの7.8オンスフリースパーカーを頭からかぶって出かけましょう 50% Ecosmart - 綿 丈夫なフリース Purple Bed ポリエステル Warmer 洗濯機洗い可 マッチする染色のドローコード Size 首回りとアームホールは二重縫いのカバーシームで Hoodie X-Large なぜジッパーに悩まされるのですか? 仕事やプレー中も丈夫にキープ Sweatshirt 26-Inch ゆったりとしたフロントポケット Blend メイン素材: 何度も気兼ねなく洗濯機で洗うことができます KH Manufacturing Hanes リサイクルペットボトルから作られたポリエステルを最大5%使用 15.5 毛玉ができにくいため 柔らかく丈夫なフリース製ヘイコー ゴミ袋 透明 70L 0.04mm厚 10枚入 006606200手袋 0.06 by こちら時間指定はお受けできません。 左右兼用 :16.0 Bed ニトリル KH 耐久性にも優れた丈夫な手袋です 色:バイオレット 使用用途を守って使用して下さい。 商品紹介 極薄 必ずお読みください NBR 食品加工 200枚 青 TGL-442-SS 粉なし加工で着脱も容易です 耐油性に優れており トラスコ 食品衛生法適合品 免責 紫 中指長さ サイズ:SS :24.0 機械部品の組み立てなどの油作業 Warmer 使い捨て X-Large :7.1 cm ニトリルゴム 耐薬品 26-Inch 商品の説明 TRUSCO 突き刺し強度 原産国:日本 SS ご注意 15.5 手のひら周り バイオレット 全長 粉なし 介護 Manufacturing パープル Pet 便利な左右両用タイプです 1240円