ひとメモ

Pythonを勉強して主にラズパイで何かするブログ

うつ期を抜けました。そのきっかけ

久しぶりにうつ期を抜けました

私は双極性障害です。
人生で何度も何度もうつ状態躁状態を繰り返しています。(↓以前ツイートから作ったグラフ。大きな波があるのがわかります。)

私の場合、躁はあんまり酷くないのでまだマシな方です。でも辛いもんは辛い。

6月の頭くらいに、ここしばらく(2〜3ヶ月くらい?)悩まされたうつ期から抜けました。やったー!
そのきっかけがかなりはっきりしていて、他の人の役にも立つかもしれないなと思ったので書き残しておきます。

どこかのブログでオススメされていた一冊の本

きっかけは一冊の本でした。同じく双極性障害を持ってる方のブログだったと思いますが、とてもいい本だと紹介されていました。それがこちら→斉藤一人の絶対成功する千回の法則
うーん、ちょっとうさんくさいタイトル…笑
有名ですよね、斎藤一人さん。私はこの本で初めて読みました。
結果的に、これを読んで書いてあることを実行して即日(!)うつ期から抜け出せたので、読んで良かったと思います。

どんな内容なの?

もしこういう自己啓発系の本がお好きなら、そこまで目新しいことは書いてないです。
やる事は簡単、「幸せだなぁ」と声に出して何度も何度もつぶやくだけ! 心を込めていう必要はないそうです。だからあなたがもし「自分はなんて不幸なんだろう」と思っていても大丈夫。
重要なのはその回数です。口癖のようにしょっちゅう言います。それが千回を越えた頃から変わってくるとのことでしたが、私はそこまでいかんでもラクになれました。
私は実家暮らしなので、家族に聞かれて怪しまれないよう自分だけに聞こえるか聞こえないかくらいの音量でつぶやいています。

この本を読んだ日、ソファに寝転んで「ほーん、なるほどね」などと思いながらブツブツブツブツと「幸せやなぁ」と言い、しばらくして寝落ちして、目覚めたら何だかとてもスッキリした気持ちに!

オススメですが

一応言っておくと、そもそもこういう本を読もうと思える時点で、またそれを実行できる時点で私の調子はかなり元に戻ってきていたのだとは思います。そしてこういうアファメーション、自己催眠的なものが好きという下地があって初めて劇的な効果があったとも言えます。
でもとにかく私はうつ状態の、焦りだけがあって何も楽しいと思えなくてイライラして死にたくて…、そんな気持ちを抜け出せたら何でも良かったし、今回うつ期を抜けるのに助けられたのは間違いありません。

もしかしたらこうやってオススメしても、誰にでも良い結果が出るわけじゃないかもしれません。でももしたった一人にでも、ラクになるきっかけを見つけてもらえたらないいなーと思います。
胡散臭いけど、別に金もかからんし他人に聞こえないようにしたら恥ずかしくもないので是非やってみてね。

ちなみに…

本を読んで良かったなーとは思うものの、時代錯誤な男女観?みたいなものが「うーん…」という感じでした…笑
古い本だから仕方ないかな?

そういうの無理そうな人は↓とか読めばいいんじゃないかなぁ。とにかく大事なのは頭の中で考えるだけじゃなくて声に出すことな気がします。コトダマってやつね。 「¥ 潜在意識でお金を得る ¥」初代スレより 【199メソッド】 | 引き寄せの法則 【LOAの部屋】

あと、辛いのにまだ病院行ってない人は、病院行ってしっかり治療しましょうね。まずは服薬が大事。
大丈夫やで〜


Pythonで作ったTwitterのbotをHerokuで動かす

目次

botを作ったはいいけど、それを常に動かしておく方法がわからない…。」→Herokuで解決!

Twitterbotを作るのは割と簡単なのですが、それを常に動かしておく方法が少しわかりにくいです。
なので今回はHerokuを使った定期投稿のやり方を説明していきます。
この記事ではコードやAPIキーの取得方法などの細かい説明を省いているので、わからなければ過去記事を参照してください。

hwhw.hatenablog.com

環境によって細かいところが違うので、詳しくはHerokuの公式のチュートリアルを見てください。英語ですがわかりやすいです。
Getting Started on Heroku with Python | Heroku Dev Center

Herokuにデプロイするまでの準備

Herokuのアカウントを準備する

Cloud Application Platform | Heroku
上のリンクへ行き、Herokuのアカウントを取得しておきます。制限はありますが、無料で使えます。ただしアカウントの認証にクレジットカードの登録が必要になります。

HerokuのCLIコマンドラインインターフェース)をインストールする

ほとんどの作業はターミナルを使用して進めます。そのためにまずCLIをインストールします。

公式のチュートリアルを見て進めてください。
(ラズパイの場合ですが、OSはLinux系のRaspbianなのでUbuntu/Debian系のやり方で進められるかなと思ったら無理だったので、standalone用のやり方でインストールしたらうまくいきました。
以下のようにOSはlinux, archはarmに置き換えて指定しました。forbiddenエラーみたいなのが出たらsudoで実行します。 )

wget https://cli-assets.heroku.com/branches/stable/heroku-linux-arm.tar.gz  
mkdir -p /usr/local/lib /usr/local/bin  
tar -xvzf heroku-linux-arm.tar.gz -C /usr/local/lib  
ln -s /usr/local/lib/heroku/bin/heroku /usr/local/bin/heroku

インストールできたらheroku loginでログインしておきます。

作業用フォルダを作る

ターミナルで作業用フォルダを作って、そこに移動しておきます。

mkdir 作りたいフォルダ名
cd 上で作ったフォルダ名

用意するファイル

作ったフォルダの中に、以下のファイルを入れておきます。
それぞれの中身は順番に説明します。  

  • Procfile
  • runtime.txt
  • requirements.txt
  • index.py
  • tweet.py

Procfile

Herokuにこれを動かせばいいんだよと指示するファイル。拡張子なし。

web: python index.py

runtime.txt

Pythonのバージョンを書いておくファイル。

python-3.6.1

requirements.txt

必要なモジュールを書いておくファイル。ここに書いておくと、pipからインストールしてくれます。
virtualenvの仮想環境で必要なモジュールをインストールして、pip freeze > requirements.txtとしておくと簡単。
サンプルのbotではこんな感じ。

bottle==0.12.9
certifi==2017.4.17
chardet==3.0.3
idna==2.5
oauthlib==2.0.2
requests==2.17.3
requests-oauthlib==0.8.0
urllib3==1.21.1

index.py

botとは直接関係ないけど、動作を安定させるための(?)ダミープログラム。

#coding:utf-8
import os
from bottle import route, run

@route("/")
def hello_world():
        return "hello world"

run(host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT",5000)))

tweet.py

botの本体プログラム。これは後述するherokuのスケジューラで定期実行します。

# coding: utf-8 

from requests_oauthlib import OAuth1Session
import json
import os
import random
import datetime

twitter = OAuth1Session(os.environ["CONSUMER_KEY"],  os.environ["CONSUMER_SECRET"], os.environ["ACCESS_TOKEN"], os.environ["ACCESS_TOKEN_SECRET"])

tweets = ["文言1","文言2","文言3"]

randomtweet = tweets[random.randrange(len(tweets))]

timestamp = datetime.datetime.today() + datetime.timedelta(hours=9)
timestamp = str(timestamp.strftime("%Y/%m/%d %H:%M"))

params = {"status": randomtweet + " " + timestamp}
req = twitter.post("https://api.twitter.com/1.1/statuses/update.json", params = params)

デプロイする

Gitを使います。

heroku create
git add .
git commit -m "first commit"
git push heroku master

TwitterAPIキーはセキュリティ上、プログラムに直接書かずに環境変数に設定します。***部分を自分のbotAPIキーに置き換えてください。クオーテーションマークはいりません。

heroku config:set CONSUMER_KEY=*** CONSUMER_SECRET=*** ACCESS_TOKEN_KEY=*** ACCESS_TOKEN_SECRET=***

まず手動で動くか確認

heroku run python tweet.py

動いたら次へ。

スケジューラを設定する

これを設定して初めてbotが自動で動くようになります。

$ heroku addons:create scheduler:standard
$ heroku addons:open scheduler

開いたらAdd new jobを押します。
すると新しいタスクができるので、$の後にpython tweet.pyと入力し、頻度などを設定しsaveすれば終わりです。やったね。

参考サイト

簡単!Herokuで動くTwitter botをPythonで実装する - Qiita
Getting Started on Heroku with Python | Heroku Dev Center
Gitを使ったバージョン管理【Gitの基本】 | サルでもわかるGit入門 〜バージョン管理を使いこなそう〜 | どこでもプロジェクト管理バックログ

おまけ(自分用メモ:virtualenvの使い方)

virtualenv hoge
source hoge/bin/activate

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最近口内炎があんまりできない

口内炎が最近できてないことに気付いて調べてみた

こんにちは。石巻貝の口は口内炎に似ていると思う、ひと(@hito_waft)です。
昔はしょっちゅう口内炎ができて痛い思いをしていたのですが、「最近はあんまりできないな?」と思ったので、Twitterでいつ頃からできてないのか見てみました。

グラフにするとこの通り


どこかで「フロスや歯間ブラシを使い始めてから口内炎ができなくなった!」という話を見たので、もしかしてそれが関係あるのかと調べました。
それぞれの単語が含まれるツイートを月ごとに集計してグラフにしています。

ただし口内炎ができた時は「口内炎痛い」などとツイートするのに対し、フロスや歯間ブラシは使い始めてからは毎日使っているので、いちいちツイートしません。なので使い始めた時期を特定するためにだけ見ています。

これを見ると、確かに2014年頃から口内炎ができていないようです。(「ツイートしてないだけでは?」と思うかもしれませんが、私は口内炎ができたら大体いつも痛い痛いと騒ぎます)
一方関係があるかと思ったフロスや歯間ブラシは特に関係なさそうです。歯ぐきの調子は良いですが(^з^)-♪

2014年から何が変わったか?

「じゃあ、何で口内炎できなくなったのかなー」と2014年の事を考えてみました。すると私にとってかなり大きなできごとがあったことがわかりました。
それは… メンタルクリニックへの通院開始!です。(私は双極性障害持ちです)

意外ですねー。そうでもないですか?
病院に通って薬を飲みだして、すぐに効き目が現れたわけではなかったのですが、それまで「自分がクズだからうまく社会に馴染めないんだ…」と思っていたのを、先生に「辛かったな。病気がそうさせてるのであって、自分が悪いんじゃないんやで」と言ってもらい、救われたように感じたのを覚えています。

それでストレスが大幅に減ったのかもしれませんね。はたまた薬飲んでる影響かもしれませんし、ただ私が年齢を重ねたことによるのかもしれません。わかりません。
でも面白いなーと思って記事にしました。口内炎に困ってやってきた人には役立たない記事でしたね。こめんね。


この記事のようなグラフの作り方↓ hwhw.hatenablog.com

口内炎ができた時は、ちょっと怪しいかなくらいの段階ですぐにこれを貼って寝る。すると翌朝口内炎が育っていない!2日か3日貼るとそのまま消えてくれます。以前はめっちゃお世話になりました。 ↓
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無料のはてなブログから違うブログサービスに引越す時、役立つかもしれない方法

無料のはてなブログからよそのブログサービスへの引越しは少し面倒

こんにちは。牛丼より豚丼派のひと(@hito_waft)です。
表題ですが、無料のはてなブログからエクスポートしたファイルを、そのまま別のブログサービスにインポートすると、はてなキーワードのリンクタグも一緒にくっついてきます。無料で使わせてもらってるので文句を言える立場ではないのですが、「さすがによそのブログに引越してまで付いてきていらんわい…」ということで簡単にリンクを外せるプログラムをPythonで書きました。
それをはてなブログに載せるのもどうかと思いますが、某ブログサービスが色々ややこしくて引越しをやめたのでここに書きます。はてなブログいいよね!

コード

# coding: utf-8

# In[1]:
import re

# In[2]:
regex = re.compile(r'<a class="keyword" href=\"(.*?)>(.*?)</a>')


# In[3]:
list = []

with open("/hoge/hoge.txt", "r") as f: 
    for text in f:
        words = re.sub(regex, "\\2", text)
        list.append(words)


# In[4]:
with open("/hoge/hoge_別の名前.txt", "w") as g:
    for out in list:
        g.write(out)
        
print("OK")

使い方

  1. In[3]の/hoge/hoge.txt部分をはてなブログのエクスポートファイルのパスに書き換えます。
  2. In[4]の/hoge/hoge_別の名前.txt部分には、はてなキーワードのリンクを消した後のテキストを格納するファイルのパスを置きます。先にファイルを作らなくてもプログラムを実行した時に勝手に作ってくれるので大丈夫。元のファイルにしてもいいんですが、もし予期せぬ出力のトラブルがあると面倒なので別のファイルを指定しています。間違えて関係ない他のファイルに上書きしてしまわないように気をつけてください!何か起こっても私は責任を取れません…
  3. 出力したテキストファイルを、中身を念のため確認してからインポートしてください。

詳しく説明

  • In[1]では正規表現を使うためのreモジュールをインポートしています。
  • In[2]では使用する正規表現コンパイルしています。はてなキーワードへのリンクは
    <a class="keyword" href="http://d.hatena.ne.jp/keyword/csv">csv</a>こんな感じになっています。(CSVへのリンク例)
    なので、<a class="keyword" href="ここはそれぞれ違う">hoge</a>という形のリンクを、hrefの中身が違っていてもきちんと抜き出せるように正規表現で指定しているわけです。正規表現についてはかなり奥が深いので、詳しくは公式ドキュメントなどを見てください。
    ちなみにここで使っている変数名regexは英語で正規表現という意味です。だからreモジュール。たぶん。
  • In[3]では、まず変換したテキストを入れる空のリストを作っています。続いてエクスポートしたファイルをwith文(こうすると後でclose()しなくて良い)を使ってf(as fの部分)という名前で開きます。その中の不要なリンクをre.subを使って置き換えています。words = re.sub(正規表現, ここに指定した文字列で置き換える, 対象のテキスト)の形で指定しています。
    第一引数の部分は直接正規表現を指定してもいいのですが、何度も同じ表現を繰り返し使う場合はコンパイルしておいた方が実行速度が速いそうです。あと見た目もスッキリわかりやすいですね。第二引数は上のコードの中では正規表現の中に(.*?)というグループが2つあるのでその2つ目という感じです。それをlistに追加しています。何度も言うようですが正確に知りたい人は公式ドキュメントなどを見てください。
  • In[4]でそれを新しくファイルに書き込んで終わりです。何となく、終わったら画面にOKと出力されるようにしました。インポートする前に出力がおかしくなっていないか一応確認してください。

参考

https://docs.python.jp/3/library/re.html(公式ドキュメント)
http://qiita.com/ao_love/items/6b5299b06214348c03a1
http://www.aipacommander.com/entry/2014/06/17/184220
http://springstar.hatenadiary.jp/entry/2017/01/22/キーワードリンクを消してすっきり。(はてなブ


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Pythonを使ってツイートをグラフにしてみよう!(月によって違いはあるのか?編)

こんにちは。昔はたけのこ派だったけど、最近は中立派のひと(@hito_waft)です。

前回自分のツイートから単語を抜き出して、簡単にグラフ化する方法を紹介しました。

hwhw.hatenablog.com 

前回は全ての期間を対象にグラフを作りましたが、今回は月によって単語の出現頻度に変化があるのか調べてみたいと思います。今回使うライブラリはpandas、numpy、matplotlibの三つです。なければpip3 installしておいてください。

(2017/4/12:追記あり)

 

今回作るグラフの例

こちらをご覧ください。

f:id:hwhw:20170406110349p:image

私が愛してやまない[Alexandros]の川上洋平さんについて言及したツイートの数を、月毎に平均したグラフです。6月から8月にかけてツイートが増えていることがわかります。これはたぶん、夏フェスなどでメディアへの露出が増え、それを見てかっこいいかっこいいとわめいていたのだと思います。

このように、全期間で作ったグラフだけ見ていてもわかりにくい季節の傾向などが可視化できるようになります。使い方はあなた次第。

 

早速コードを見てみましょう

gist.github.com

 

とりあえず使って見る人向け手順
  • 13行目の"/hoge/tweets.csv"となってるところを、自分が保存した全ツイート履歴のCSVファイルのパスに書き換えます。
  • 続いて20行目にキーワードを入れます。前回はいくつか同時にグラフを出すことができましたが、今回はややこしいので一度に一つだけ。{"label":"keyword"}の形式でlabelの所には凡例に出す名前を入れます。ここは文字化けするのでローマ字で。keywordにはツイートから抜き出したい単語を入れます。表記揺れ(猫、ネコ、ねこ等)は|(縦棒)で区切って入力します。例では"洋平|ようぺ"となっていますね。

そして実行するとグラフが出ます。色々キーワードを変えて遊んでみましょう。

 

もう少し詳しく解説

In[3]ブロックまではほぼ前回の記事と同じなので割愛します。気になったら前の記事を参照してください。

In[4]ではまずgraghという名の空リストを作っています。ここにグラフ用のデータを入れていきます。

forループでは、データフレームのインデックスの中で1月なら1月のデータだけ(2010-01,2011-01,2012-01...)を抜き出してmean()で平均を出し、graphリストに追加しています。それを1月から12月まで12回繰り返しています。

これでデータはできましたが、リストのままではグラフにできないようなので、これをpandasのデータフレームに直しておきます。ついでに簡易なラベル(1〜12)を付けています。

そして棒グラフでプロット。kind="bar"の所を"line"に変えれば折れ線グラフになったりします。このグラフの設定は色々細かくできるようですが、私はあんまり調べてないので興味のある人は自分で調べて試してみてください。

 

追記:コメントアウトしてある部分を外すと、キーワードを含むツイートそのものを出力するようにしています。数が多いと省略されますが、雰囲気くらいはつかめます。

 

おまけ:こんな可愛い星空みたいなグラフもできました。一つ一つの星は、実はかなりネガティブな言葉をツイートした数ですが…笑

f:id:hwhw:20170406145915p:image

 


Pythonで自分のツイートをグラフにして分析してみよう!(改訂版)

 こんにちは、彼氏いない歴9年のひと(@hito_waft)です。

以前こんな記事を書きました。 

hwhw.hatenablog.com

出てくるグラフは同じなんですが、もっといい感じのプログラムで簡単にツイートをグラフにできるようになったので記事にしておきます。

 

この記事を読んでできること

f:id:hwhw:20170330020229p:image

 上のグラフを見てください。私はロックバンドのサカナクションと[Alexandros]が好きなのですが、それぞれのボーカル、山口一郎さんと世界一かっこいい川上洋平さんについてツイートした回数を月ごとの集計でグラフにしたものです。(名前が入ってるツイートだけ)

 2011年の9月頃からサカナの一郎さんのファンになり、2012年の9月頃から[Alexandros]の洋平さんのファンになり、その後は完全に[Alexandros]派になった様子が見て取れます。

 大きな波が来てるのはたぶんライブに行った時か何かでしょう。

こんな感じのグラフを簡単に作ることができます。ただTwitterの過去ログを眺めるだけより楽しいよ!

 

前提

Python実行環境は整っているものとします。pandasとmatplotlibがないならインストールしておいてください。

 あらかじめ全ツイート履歴をダウンロードして解凍しておいてください。そのうちのCSVファイルを使います。

 

では早速コードを見てみましょう

gist.github.com

 すぐ使う人向け、使い方解説

12行目のhoge/tweets.csvとなってるところを自分が保存したツイート履歴のCSVファイルのパスに置き換えます。

19行目では{"key1":"value1", "key2":"value2", ...}の形式で、ツイートから抜き出したい単語を指定します。keyのところにはグラフの凡例に出す名前を入れます。※日本語だと文字化けするのでローマ字で。valueのところには抜き出したい単語そのものを入れます。ここでは日本語で大丈夫。表記揺れがあるものを同時に抜き出したい場合、|(パイプ)で区切ります。猫、ネコ、ねこ等を一緒に抜き出せます。(例では洋平|ようぺ)

 そして実行!するとグラフが出てきます。色々言葉を変えて楽しみましょう。

 

詳しく解説

In[1]のブロックでは使うライブラリをインポートしています。

 

In[2]ではCSVファイルを読み込んでいます。その際parse_dates= オプションでタイムスタンプを日時情報として扱えるようにしています。

次の行でタイムスタンプをデータフレームのインデックスにし、その次の行でツイートした内容が入っている"text"以外の列(個々のツイートのID等)をなくしています。この段階ではツイート内容にタイムスタンプインデックスがついただけのデータフレームになっています。

 

In[3]ではディクショナリ形式でキーワードを指定しています。for文ではその指定したキーワードをitemsメソッドで同時に取得し、keyを列の名前としてデータフレームに列を追加しています。その中身はvalueで指定したキーワードがtextに含まれるか含まれないかの真理値シリーズです。

ここまできたら、ツイートの内容は邪魔になるので(残っていると文字列なのでsumできない)dropメソッドで落としておきます。axis=1というのは列を扱うというオプションです。指定しなければ行(axis=0)に対して操作が行われます。

 

In[4]ではインデックスにしたタイムスタンプを月毎にまとめ、それぞれの列の値も合計しています。真理値はTrueが1、Falseが0として扱われるのでそのままsumメソッドで合計できます。そしてプロット。グラフができました。やったね。

 

 

全部この本(Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理)を読んでできるようになりました。

Amazonではそんなに評価高くなかったので、どうかなーと思ったのですが、めちゃめちゃ役に立ちました。pandasの作者さんが書いたそうな。pandas愛を感じます。Twitterのデータ取得は認証がいるようになったので、できませんでしたが、それ以外は特に問題なく動きました。

こういう本を一冊通読しておくのは自分の能力の底上げになりますね。情報の一つ一つはググれば出てくるかもしれませんが、それで行ったり来たりする時間の無駄を考えると、読んで良かったなと思います。

今まで入れるだけ入れてたけど使い方がよくわからなかった、IPythonやjupyter notebookをこの本を見てから使うようになったのですが、もうね、めっっっっっちゃ便利です。特に私のように試行錯誤を繰り返す初心者には心強い味方になってくれるでしょう。みんなも使うといいよ。

 

どんな化粧品を使ってもニキビが治らない?だったらコレ!

f:id:hwhw:20170423234603j:image

こんにちは!

化粧品のおすすめっぽいタイトルでしたが、違います。私のおすすめはただ一つ、皮膚科へ行きましょう!ということです。

そんなもん散々言われとるかわかっとるわい、と思われるかもしれません。それはそうと、ちょっとこれを見てください。

https://www.dermatol.or.jp/uploads/uploads/files/guideline/acne guideline.pdf

尋常性痤瘡(ニキビ)の治療ガイドラインです。5年で改訂らしいので、2016年版が最新です。(2017年現在)

 

ガイドラインの内容は?

治療ガイドラインなので、お医者さんがより良い治療をするために読むものですね。ですが、私たちにも役立ちます。2ページ目の推奨度の分類を見てください。ざっくり言うと、より科学的に効果があると認められている治療法が推奨度が高いということです。当たり前っちゃ当たり前ですね。

C1以上であれば推奨される治療で、Aに近付くほどよりおすすめの治療ということがいえます。

 

それを踏まえて6ページの表を見てみましょう。まずビタミン薬内服が有効か?という項目では、推奨度C2となっていますね。あれ?ニキビにはビタミンってあちこちで言われてるけどそうなんですね。(もしお医者さんに処方された場合は指示に従ってください。あくまでもガイドラインなので個人差があるはずです。)

 次に、痤瘡用基礎化粧品の使用が有効か?という項目があります。こちらは推奨度C1となっています。こちらは一応選択肢の一つとして推奨されるようです。

 では表の他の部分も眺めてみてください。推奨度A(強く推奨されている)がいくつか見つかります。これは処方薬ですね。医者に行かないと手に入れることができません。

 

統計が大事

この推奨度が何によって決まっているのかというと、エビデンス(証拠)のレベルです。これもガイドラインの中に説明がありますが、すごく簡単に言うと統計的に答えが導かれている物はそうでないものより信用できるということです。さらにその研究をいくつもまとめて分析したものが、もっとも質の高いエビデンスとして扱われます。

 

ニキビ用化粧品もいいけれど…

私も色々なニキビ用化粧品を試してきました。効いた!と思ったものも、全然効かない…と思ったものもあります。

そもそも、自分の肌の調子は季節の変化(花粉や気温)、月経の周期等により変化するものです。しかもニキビの原因は人それぞれ。

なので、その化粧品が本当に効いているのか、あるいはただの体調の変化で肌の調子が良くなったのかは統計の知識を持って調べてみなければわかりません。

化粧品が悪いとはいいません。大抵の場合、化粧品の開発でも限られた範囲(薬事法)でもより良いもの作ろう、と研究者の方々が頑張っているのだと思います。ですが、より効果があると学術的に認められているものがあるのだから、まずそれを使ってみるのが一番良いでしょう。治ったらなんぼでもパッケージが綺麗だとか、香りが良いとかの好きな化粧品を使えばいいのです。まずは治療が先決!

残念ながら皮膚科に行って、薬を塗れば3日でニキビが治りました!というようなものではなく、しばらく通院を継続することが必要な場合がほとんどだと思います。継続するためには、何よりも信頼できるお医者さんを見つけることが一番大事です。なので皮膚科に行きましょう。大丈夫、きっと綺麗な肌になりますよ。

 

 

 〈おまけ〉

この記事を書いたのは、実は「統計学が最強の学問である」という本を読んで感銘を受けたからです。

「統計って聞いたことはあるけど、具体的にどういうことをしてるのかよくわからない…」という状態でしたが、本を読んで「なるほど統計学って最強だな!」となりました。今後の人生の指針に。