最近、なぜみんなuvを使っているんですか？ Pythonパッケージ管理の変遷と現在地 - Findy Media
Pythonのパッケージ管理や仮想環境の構築においては、長らく「多種多様なツールが存在するが、どれがベストプラクティスなのかわからない」という状況が続いてきました。しかし、近年登場したRust製のパッケージ管理ツールuvは、その有力な回答として多くのユーザーから支持され、今、急速に普及しています。 過去に登場したツールは、どのような課題を抱えていたのでしょうか。そして、uvの革新性とは。Pythonのスペシャリストであるnikkie（にっきー）さんに、パッケージ管理を巡るエコシステムの変遷を語っていただきました。 標準機能 venvとpipが抱えていた、4つの大きな課題――今回のインタビューでは、Pythonのパッケージ管理ツールの変遷について伺います。まずは、Pythonの仮想環境（venv）が「プロジェクトのディレクトリ内に存在する」という構造が、これまでどのような問題をもたらしてきた
The Interactive Handbook on Data Structures and Algorithms
Learning the fundamentals shouldn't be a chore. This one-of-a-kind interactive book offers a hands-on approach to learning data structures and algorithms, featuring rich visualizations, code execution playback, an assortment of problems and an embedded Python environment. It’s designed to support both beginners and more experienced learners through active exploration and interactivity. Purchase $3
Pythonによるベクトル検索の基礎と実践 ～Embedding、Vector DB～ | gihyo.jp
両者の違いを「EV」で検索した場合で図示してみます（図1）。 図1 キーワード検索とベクトル検索の違い 図1のように、キーワード検索は文字列の一致に依存するのに対して、ベクトル検索はテキストを数値ベクトルに変換し、ベクトル空間上の近さで判断するため、表現の揺れを越えて関連する文書を拾えます。 最近のトレンドは、両者の長所を組み合わせたハイブリッド検索です。本記事では、ベクトル検索の基礎をしっかり固めることに集中し、ハイブリッド検索については「まとめ」で次のステップとして触れます。 ベクトル検索とは何か ベクトル検索は、テキストや画像などのデータを高次元の数値ベクトルに変換し、ベクトル空間上の距離（コサイン類似度など）で類似度を測る仕組みです。「意味が近いものはベクトルも近い」という性質を利用することで、キーワードの一致に依存しない検索を実現できます。 ベクトル検索システムを構築するには、
httpxとrequestsの違いと使い分け完全ガイド【非同期・HTTP/2・2026年版】
本記事で紹介する手法は、対象サイトの利用規約・robots.txtを遵守した上での利用を前提としています。 はじめに Pythonでスクレイピングを始めると、最初に使うのは requests です。シンプルで直感的で、ほとんどの用途で十分に機能します。 しかし、スクリプトをスケールさせようとしたとき「requests は非同期に対応していない」という壁にぶつかります。そこで調べると httpx が出てきます。「requests の上位互換なのか？」「全部 httpx に移行すべきか？」「curl_cffi はどう違うのか？」——この3択で迷った経験があります。 以前、300件のURLを同期で取得していたスクリプトを非同期化しようとしたとき、httpx に移行するか asyncio + requests を使うか（これはできない）、curl_cffi の非同期版にするかで迷いました。違いを整
【前編】PowerPointの中身は「入れ子の箱」だった ── python-pptxでスライド構造を丸裸にする
1. PPTXファイルの正体 ── ZIP の中の XML 群 PowerPointファイルは、見た目はひとつの塊だが、実態は XMLファイルの集合体をZIPで圧縮したもの だ。 スライド本体（slide*.xml）とは別に、デザインを司る「マスター」「レイアウト」「テーマ」が独立したファイルとして存在している。この分離が、後述するテンプレートの概念に直結する。 python-pptx は、このZIP内のXML群を Python の Presentation オブジェクトに変換してくれる。開発者は XML を意識せずに、Python のオブジェクト操作だけでスライドを読み書きできる。 2. PPTXの5層構造 ── コードで辿る入れ子の箱 PPTXの中身は、マトリョーシカのような入れ子構造を持っている。python-pptx はこれを忠実にオブジェクトモデルとして表現する。 文字の装飾（太
PythonでもできるJavaベースの設計原則：「良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門」をPydanticで実装する - Insight Edge Tech Blog
はじめに こんにちは。Insight Edgeでデータサイエンティストをしている善之です。 「Pythonで堅牢なコードを書きたいけど、どう設計すればいいんだろう…」 「バリデーション漏れや予期せぬバグに悩まされている…」 「Javaの設計原則は聞いたことあるけど、Pythonでも同じことができるの？」 こんな疑問や課題を持ったことはありませんか？ 先日、名著「良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門」を読んで、その設計原則に感銘を受けました。 しかし、この書籍はサンプルコードがJavaで書かれており、Pythonでどう実装すればいいか悩みました。 そこで実際のプロジェクトで、これらの原則をPydanticを使ってPythonで実装する工夫を行ったところ、非常に効果的だったため、そのノウハウをご紹介します。 本記事は、Pythonでより堅牢なコード設計を学びたいエンジニアや、Javaの設計原則
Pythonテクニック集
Pythonをもっとうまく書くための実践テクニック集 Pythonには「知らなくても動くけど、知っていると圧倒的にコードがきれいになる」機能がたくさんあります。本記事は、そういった機能をなぜ使うのかから丁寧に説明します。「動くコードは書けるけど、もっとPythonらしい書き方を身につけたい」という方を主な対象にしています。 f-string なぜ必要か プログラムを書いていると、変数の値を文字列に埋め込みたい場面が頻繁にあります。たとえば「Alice、30歳」のように名前と年齢を組み合わせた文字列を作りたいとき、昔のPythonでは以下のように書く必要がありました。 name = "Alice" age = 30 # 方法1: % フォーマット(古い書き方) print("名前: %s, 年齢: %d歳" % (name, age)) # 方法2: .format() メソッド print
これが無料は凄すぎる｜筑波大学教授のPython講義資料が本気で役に立つ - Smart Watch Life｜スマートウォッチとガジェットのデジタル活用専門メディア
ChatGPTで「こんなコード書いて」と依頼しても、出力結果の意味がわからない。プログラミングスクールに通う時間もお金もない。そんな壁にぶつかったことはありませんか？ Pythonを学びたいと思って情報を探していると、動画講座や有料スクール、個人ブログなど数多くの教材が見つかります。しかし「無料教材と有料講座の違いがわからない」「どれが信頼できるのか判断がつかない」「基礎を体系的に学べる教材が意外と少ない」と感じたことがある方も多いのではないでしょうか。 今回紹介するのは、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授・三谷純氏が公開しているPython学習用の教材スライドです。無料公開されているにもかかわらず、内容の密度が高く、独学者にとっても非常に価値の高い教材となっています。 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にで
FastAPI + async/awaitでAPI速度を3倍にする最適化手法
はじめに 「PythonのAPIが遅い...」 「非同期処理を使っているのにパフォーマンスが出ない...」 「FastAPIとDjangoのどちらを選ぶべき？」 Python Web開発では、適切な非同期処理を実装することでAPI応答速度を3倍改善できます。しかし、間違った使い方をすると、逆にパフォーマンスが悪化することもあります。 この記事では、想定されるSNSアプリのシナリオをもとに、3つの最適化手法とその効果を解説します。数値は一般的なベンチマークや技術資料に基づく想定値です。 想定シナリオ：最適化前の状況 まず、最適化前のAPIパフォーマンスを想定してみましょう。 想定するプロジェクト 規模: FastAPI + PostgreSQL、ユーザー15万人規模 チーム: バックエンド開発者4名程度 用途: SNSアプリのREST API よくあるパフォーマンス問題 レスポンスタイム:
Python FastAPIで脱初心者！「とりあえず動く」を卒業するバックエンド構築
1.はじめに こんにちは。今回は FastAPI を用いた、大規模開発を見据えた設計思想の学習記録です。 私は普段、非IT系の事業会社（いわゆるJTC）にて「部署内DX」の推進役を担っており、現場の手元業務を即座に改善するためのPoCやツール活用がメインに行っております。 現状はサーバーレス等の軽量な構成が中心ですが、スピード重視で作るため「とりあえず動く」状態のものが多くあり、将来的にエンタープライズ水準のプロジェクトでも通用するアーキテクチャ設計や実装力を養いたいと考え、休暇を活用してインプットを行いました。本記事はその学習の記録です。 2.対象読者 FastAPIの使い心地を簡単に確認したい方 「とりあえず動く」コードから、保守性の高い設計へステップアップしたい方 Pythonの基礎理解はあるが、Webフレームワークの設計思想を学びたい方 3.記事を読むメリット 公式ドキュメントをベ
モダンなPython開発環境の技術スタック 【uv / Ruff / ty / Taskfile etc.】
はじめに この記事はサイバーエージェント26卒内定者 Advent Calendar 3日目の記事です。 昨今の生成AIブームも相まって、Pythonの需要はますます高まっています[1]。 幸いなことに、uv・Ruff・ty といった高速で便利なRust製ツールが充実してきたおかげで、Pythonの開発環境構築は以前よりも格段に容易になりました。 ここ数年はツールの進化が激しく、自分自身も試行錯誤を繰り返してきましたが、最近ようやく構成が安定してきました。 この記事では、自分が現在使っている Python開発環境の概要 や、その他のTipsをご紹介します。 詳細な使い方については、各ツールの公式ドキュメントを参照してください。 ディレクトリ構成 以下のようなsrc-layoutで作成したPythonプロジェクトを想定しています。 uvのコミュニティでsrc-layoutが推奨されている・開
もうJupyterに戻れない。次世代Notebook“marimo”を使ったら革命だった / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers
この記事は GMOインターネットグループ Advent Calendar 2025 5日目の記事です。 こんにちは！ GMOインターネット株式会社の杉浦巧です。 今回は最近触って感動したmarimoに関して紹介します！ はじめに Python で分析や可視化をするとき、セルごとに実行できる Notebook 形式は本当に便利ですよね。 みなさんは普段、どの Notebook を使っていますか？ 多くの方は Jupyter や Google Colab を使っているのではないでしょうか。 そんな中、最近 “次世代ノートブック” と呼ばれる marimo を触ってみたところ、あまりにも快適で驚きました。 「え、もう Jupyter に戻れない…」と本気で感じるレベルです。 marimoとは何か？ marimo は オープンソースの Python ノートブック で、 従来のノートブックが抱えてい
FastAPIがPythonのWeb界隈を席巻している理由 #こまPy｜Atsushi Shibata
みんなのPython 第5版発売中です！ FastAPIの人気が止まりません。PythonのIDE「PyCharm」を開発しているJetBrainsのリポートによると、2024年ではアンケートのシェアが29%だったのが2025年には38%に上昇してDjangoを抜いた、とあります。FastAPIが持つ現代的な開発体験（DX）とパフォーマンスの両立が、Djangoの「全部入りの安心感」を上回った、という時代の変化の現れなのかもしれません。 YouTubeでは、FastAPIの作者 Sebastián Ramírez（セバスティアン・ラミレス）氏へのロングインタビュー「Why FastAPI Became So Popular(なぜFastAPIはこんなに人気が出たのか)」が公開されています。 彼が語るのは、「人気を狙わずに作ったのに世界中に広まった理由」。テーマは大きく分けて4つ──Fast
データ検証ライブラリPydanticの紹介 | gihyo.jp
寺田 学（@terapyon）です。2025年10月の「Python Monthly Topics」は、データ検証ライブラリのPydanticを紹介します。 型安全とデータ構造 主題のPydanticの説明に入る前に、Pythonにおける型安全の考え方とデータ構造についておさらいしておきます。 型安全のための型ヒント Pythonは動的型付け言語です。型を宣言せずにコーディングすることができますが、型ヒントを書くことで型安全にコーディングできます。最近のPythonコードには型ヒントが書かれていることが多くなっているかと思います。 本連載（Python Monthly Topics）でも過去に型ヒント関係のトピックを扱っていますので、参照してください。 2022年9月：Python最新バージョン対応！より良い型ヒントの書き方 2024年11月：Python型ヒントの動向と新しい機能の紹介
Pythonのもう一つのHTTPクライアント: Niquests - methaneのブログ
過去数回の記事で Requests や httpx の問題点や細かい挙動について触れてきました。これらのライブラリの代わりになるもう一つの有力なHTTPクライアントとして Niquests を紹介します。 NiquestsはRequestsのforkで、高い互換性を保ちながら、非同期処理やHTTP/2、HTTP/3のサポートなど、現代的な機能を追加しています。Requestsの低レイヤーを担う urllib3 もforkして urllib3-future として提供しており、Niquestsの現代的な機能は urllib3-future によって実装されています。 Niquestsもurllib3-futureも開発されているのは Ahmed Tahri (@Ousret) さんです。個人プロジェクトとなると不安もありますが、彼は Requests の依存ライブラリの一つである chars
Python 3.14の新機能：asyncioタスク可視化機能を使ってみよう | gihyo.jp
Python Monthly Topics Python 3.14の新機能：asyncioタスク可視化機能を使ってみよう 福田（@JunyaFff）です。2025年9月の「Python Monthly Topics」では、Python 3.14で追加されるasyncioタスク可視化機能であるasyncio psコマンド、asyncio pstreeコマンドと、asyncio.print_call_graph()関数、asyncio.capture_call_graph()関数を紹介します。 はじめに さまざまな機能強化が予定されているPython 3.14の中で、今回筆者が注目するのはasyncioの新しい可視化ツールです。asyncio psコマンド、asyncio pstreeコマンドと、asyncio.print_call_graph()関数やasyncio.capture_ca
Python非同期処理の道具箱：httpxやSQLAlchemyからユニットテストまで
目的 このドキュメントではPythonの非同期処理の実験を行います。 Pythonの非同期自体初めての場合は以下のページを参照してください。 A Conceptual Overview of asyncio 公式のドキュメントで概要を掴むには適切 import asyncio: Learn Python's 上記のページでおすすめされている動画 Pythonのバージョンは3.8くらいのようなのでTaskGroupなどは紹介されていない 解説中のサンプルが一部動作しないがこの辺を参考にすれば動かせはする Python Concurrency with asyncio asyncioの書籍 Pythonのバージョンは3.8くらいのようなのでTaskGroupなどは紹介されていない 3.11からの話は、ココを参照。 もし、そもそもコルーチンとは何か、Pythonでの非同期処理の導入の経緯を知りた
Python on the Edge: Fast, sandboxed, and powered by WebAssembly · Blog · Wasmer
Python on the Edge: Fast, sandboxed, and powered by WebAssemblyWe are excited to announce full Python support in Wasmer Edge (Beta) With AI workloads on the rise, the demand for Python support on WebAssembly on the Edge has grown rapidly. However, bringing Python to WebAssembly isn't trivial as it means supporting native modules like numpy, pandas, and pydantic. While projects like pyodide made st
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Pythonを用いたレトロゲームエンジン「Pyxel」に公式のVisual Studio Code拡張機能／これさえあれば「Pyxel」ゲームが楽しめる
