Pythonの対話モードで確認できるロガーのレベルは、ロガーが持つレベルそのものではなく、実効（effective）レベル - nikkie-ftnextの日記
はじめに ミリオンライク展、集まった俺たちの列も展示物だったんだ... nikkieです。 今回は以下のコードを理解していきます。 >>> import logging >>> logging.getLogger("foo") <Logger foo (WARNING)> Pythonのバージョンは 3.12.3 です。 目次 はじめに 目次 対話モードに出力されたのは、ロガーのレベルそのものではない？ 対話モードに出力されているのは__repr__の返り値 ロガーのgetEffectiveLevel()メソッド 素振りコーナー 終わりに おまけ：getEffectiveLevel()メソッドの実装 対話モードに出力されたのは、ロガーのレベルそのものではない？ logging.getLogger()は渡した名前のロガーを返します1。 https://docs.python.org/ja/3
Python の dotted path をコピーする VS Code 拡張機能を作ってみた
🔧 作ったもの Copy Python Path という Python の dotted path （例 foo.hoge.class）をコピーする拡張機能を作ってみました。 開発理由は、Django で unittest を実行する際に、dotted path を使うのですが、それを毎回手動で組み立てるのが面倒だったからです。 機能はこちらです。 クラス or メソッドの定義行でコマンドを実行すると、ルートからそのクラス or メソッドまでの dotted path をクリップボードにコピーする クラス or メソッドの定義行以外でコマンドを実行すると、ルートからそのファイルまでの dotted path をクリップボードにコピーする こちらからインストールできます。レビューをもらえると泣いて喜びます。 コードもこちらで公開しています。 🦾 仕組み & 工夫したところ JS で Py
「京大生でもx＝x＋1が分からない」、喜多教授が明かすPython教育の実態
プログラミング言語「Python」の大規模イベント「PyCon APAC 2023」が2023年10月27日と28日の2日間にわたって開催された。1日目に行われた京都大学国際高等教育院の喜多一教授による基調講演を中心に、イベントの内容をリポートする。 PyCon APAC 2023は、1日目の基調講演「Why University Teachers Wrote a Python Textbook？」で幕を開けた。京都大学でPythonを使ったプログラミング教育を担当している喜多教授が、その実態について英語で講演した。 喜多教授は、主に大学1年生向けの教養教育の一環として、Pythonを使ったプログラミングコースを2018年に始めた。そのための教科書をつくり、2019年に公開した。誰でも無償でPDFをダウンロードできる。教科書は毎年改訂しているが、一般向けに公開したのは2019年版と2021
【Windows】黒魔術で Python が CP932 関係で UnicodeDecodeError を出さないように強制する
Windows 上の Python (Python3) で open() 関数を使ったときに出る UnicodeDecodeError (ex: UnicodeDecodeError: 'cp932' codec can't decode byte 0x** in position **: illegal multibyte sequence) といえば、Python が標準でファイルの文字エンコーディングをかの悪名高い Shift-JIS (CP932) として読み込んでしまうことが原因であることはそれなりに知られているかと思います。 このエラー、自分で書いたコードなら全ての open() 関数の引数に encoding='utf-8' を追加してあげれば回避できますが、使おうとしたライブラリからそのエラーが出る場合はこちら側から制御できないので絶望するしかありません。 この記事 いわく
Pythonコードを35000倍に高速化したい
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
Python: BayesianOptimizationによるベイズ最適化 - け日記
お仕事で、時間のかかる学習のパラメータ選定に、ベイズ最適化を用いる機会がありましたので、備忘録として整理します。 ベイズ最適化 ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) は、過去の実験結果から次の実験パラメータを、確率分布から求めることで最適化する手法です。機械学習では、可能な限り少ない試行回数で筋の良いハイパーパラメータを選定するために用いられます。 キーとなる概念は2つです。 未知の関数fは、ガウス過程に従うと仮定する 次に試行するパラメータを、獲得関数で選択する ガウス過程を事前分布として導入することで、観測済みのパラメータから、未知のパラメータxにおけるf(x)の期待値・分散をほとんどコストなしで計算できるようになります (ガウス過程についてはよく理解できなかったので、改めて整理して記事を書くと思います)。 各点の期待値・分散が明らかになったところで、次にどこの
Pythonの複数バージョンの扱い方（Windowsの場合） - ガンマソフト
Pythonは、マイクロバージョンだけアップグレードしている限りはバージョンを意識しないで使い続けられます（すなわち、3.6.1 ▶ 3.6.2 ▶ 3.6.3 のようなアップグレードだけを行う）。 しかし、Pythonとの付き合いが長くなると、どうしても 3.5 ▶ 3.6 のように新しいバージョンに移行することになり、その結果1台のマシンに複数バージョンのPythonが存在するようになってしまいます（例えば、3.3、3.5、3.6）。 バージョンアップしても、問題なく以前作成したプログラムが動いてくれればよいのですが、動かなくなった場合には、バージョンを切り替えて運用する方法を検討することになります（そのためにも、旧バージョンはアンインストールしないでください）。 わかりやすいPythonのなかで、バージョン管理の問題は、例外的に扱いにくい所です。他のプログラミング言語に慣れている場合
Pythonの仮想環境 venv と virtualenvのもっとも大きな違い
CentOS 7に標準についてくるPythonは、2.x系なので、当然、3.xのPythonを入れて、切り替えて使いたくなります。 CentOS 7についてくるPython 2.x は、OSに深く組み込まれているので、これをPython 3.xに入れ替えよう、などと夢見ては絶対にいけないらしいですし。 そこでPythonで仮想環境を作って、Pythonのバージョンを管理したいと考えるのですが、ネット検索すると、pyenv 、venv、virtualenvとか、仮想環境の色々な作り方がででてきます。 これから学習しようという自分にとって、pyenvは、deprecated(廃止予定）なので忘れて良いとして、 Python 3.6系以上で推奨されている 'venv' を使おうと思ったのですが、何度か失敗した後、再度、調べてみると、'venv' の仮想環境では、Python自身のバージョン管理（
2021年のPython仮想環境〜いまやvenvを使わない理由はありません〜 - Qiita
Python仮想環境、どうしていますか？ さまざまなライブラリがあるのがPythonの魅力の1つですが、それゆえ、ライブラリ互換性や安定性を考えると、開発目的にあわせたライブラリセットとPythonバージョンを組み合わせて、必要に応じて、切り替えたいものです。それを実現するのがPython仮想環境です。 Python仮想環境については、いろいろな選択肢がありますが、よほどのコダワリが無いのであれば、venvの選択を強くお勧めします。理由を3つにまとめてみました。 仮想環境の比較紹介については、「pyenv、pyenv-virtualenv、venv、Anaconda、Pipenv。私はPipenvを使う。」が、非常によくまとまっています。ただし、venvはPythonインタプリタバージョンの切り替えはできない、という分類がされていますが間違いです。venvはvirtualenvとほぼ同等な
太陽光発電の導入を検討している自作erの話 Vol.07 コンピューターエンジニア気取りたいならAPI使えるSolaredge買え - NEXTAltair's diary
タイトルで終わってる話なんだがもう少し詳しく*1 Solaredgeのインバーター*2に仕様が決定した後に色々調べてるとAPI公開*3しれんじゃん!となる 日本以外*4でシェアが高いってことすなわちユーザー向けに公開している情報が多いってことであり､周辺のOSSコミュニティが活発であるということ*5 おなじみリーナス*6 公式APIから情報を取得しするためのPythonモジュールリポジトリ GitHub - bertouttier/solaredge: API wrapper for Solaredge monitoring service. コレは試して動作した APIで取得できる情報は設置会社の管理者権限からユーザーにアクセス許可を与える必要が有るためもらっていないとできないものも有る 公式APIから得られないモジュール*7レベルの情報を取得しするためにパケットキャプチャを監視したりす
WhisperをWSL2で動かそうとしたらCUDA errorが出た際の対処作業メモ - beatF5run
元ネタ github.com はじめに OpenAIが発表した音声認識モデルをGPU付きのローカルのWSL2で動かそうとしてCUDA errorが出た対処の作業メモです。 手軽にWhisperを動かしたいだけならGoogle Colabで動くので qiita.com 上記のブログ等を参考に手を動かしてみると早いです。ほんとWhisperすごい。 本ページではローカルのWSL2で動かしたときに遭遇したエラーへの対処を書きます。 環境 Windows 11 WSL2(Ubuntu 22.04.1 LTS) GTX 1660 Ti 環境作成 今回はvenvを利用して環境を作りました。 $ mkdir whisper_run $ cd whisper_run $ python3 -m venv whisper_test $ source ./whisper_test/bin/activate ドラ
ffmpeg-pythonを使ってみた - Qiita
初めに 機械学習で動画関係のデータセット準備に当たって必要な箇所のみの動画に抜き出したりなどの加工をしたかったため書きました openCVはなぜがffmpegをうまく読み込んでくれないので、ffmpegを直接いじろうとしたところ、ffmpeg-pythonというライブラリを見つけたので、そちらを使って見る事にしました ffmpegはほぼ使った事ない初心者です 使用ライブラリ ffmpeg-pythonを利用します でインストール 動画の一部をクリップする 動画は自分のiphoneの中にあった、うまい棒で某友人釣る動画をinput.MOVという名前で保存しています ５秒間の動画ですので、2~4秒目を抜き出す事にします 公式ドキュメントを見ると ffmpeg.trim(parent_node, **kwargs) Trim the input so that the output contai
ffmpeg-pythonで動画編集する - Qiita
ffmpeg-pythonはffmpegをpythonから使えるようにするパッケージです github https://github.com/kkroening/ffmpeg-python API-reference https://kkroening.github.io/ffmpeg-python/ 使用例 https://github.com/kkroening/ffmpeg-python/tree/master/examples 1. インストール ffmpeg-pythonはsubprocessでCLIからffmpegを実行するwrapperのみのパッケージなので、別途本体をダウンロードしてきてPATHを通しておく必要があります。 1-1. ffmpegをインストールする 公式サイトからインストーラーをダウンロードしてきて入れます https://ffmpeg.org/downlo
【Whisper】Pythonで音声ファイルを書き出ししてみよう！
Whisperとは Whisperとは、OpenAIが開発している汎用的な音声認識モデルです。 Web上から収集した68万時間におよぶ音声データで学習され、音声翻訳や言語識別だけでなく、多言語音声認識を行うことができるマルチタスクモデルでもあるモデルになります。 Whisperを用いることで、音声からの文字起こしと音声からの翻訳処理を行えます。 この記事では2つの方法をPythonで解説します。 https://openai.com/blog/whisper/ https://github.com/openai/whisper 日本語の単語誤り率（WER/Word Error Rate）は6.4%とグラフに記載があります。 この数値は、Whisperが対応している他の言語と比較しても、上位に位置しており、高い精度で文字起こしが可能だと解釈できそうです。 また、5つのモデルサイズが提供されて
Windows で複数バージョンの Python を使う - Qiita
※ Windows 10 のバージョン 1903 から、 Python がデフォルトで入っています。 ※ そのため、 C:\Users\{ユーザー名}\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps\python.exe がデフォルトで Path に登録されていて厄介なので注意してください。 ※ Python をインストールするフォルダを決めていればどのバージョンが入っているか把握できますが、分からなくなった時のためにコマンドを追記しました。 ※ Python をよく使うようになってきたので、 venv を追加しました。 Python のバージョン管理と言ったら、 pyenv が主流っぽい気がします。 あんまり詳しく知りませんが・・・ でも、 pyenv って Python2.7 とかで使えるイメージがあります。 そして、 Windows の場合は普通に 公式ページ
仮想環境 - python.jp
Python を使って開発や実験を行うときは、用途に応じて専用の実行環境を作成し、切り替えて使用するのが一般的です。こういった、一時的に作成する実行環境を、「仮想環境」 と言います。 仮想環境は、次のような目的で使われます。 システム全体で使うPython環境に影響を与えずにモジュールの追加・入れ替えをしたい。 異なるバージョンの Python を使いわけたり、同じモジュールの、複数のバージョンを使い分けたい。 例えば、開発中のWebアプリケーション開発では、Python 3.7 で Webアプリケーションフレームワークとして Django の 1.10 を使い、新しいプロジェクトでは Python 3.8 とDjango バージョン 1.11 を使用したい場合など、簡単に切り替えられるようにしたい。 ここでは、ここでは、Python3 の標準ライブラリである venv で仮想環境を作成す
無料でOpenAIの「Whisper」を使って録音ファイルから音声認識で文字おこしする方法まとめ
画像生成AI「DALL・E2」や文章生成AI「GPT-3」「InstructGPT」などを開発するAI研究団体のOpenAIが、2022年9月に高性能な文字起こしAI「Whisper」を発表しました。オープンソースのWhisperはリポジトリが一般公開されており、日本語にも対応しているとのことで、オンライン実行環境のGoogle Colaboratory(Google Colab)やローカルのWindows環境に導入して使ってみました。 Introducing Whisper https://openai.com/blog/whisper/ GitHub - openai/whisper https://github.com/openai/whisper ○目次 ◆Hugging Faceの体験版を使ってみる ◆Google Colabに導入して使ってみる ◆Windows環境に導入してみ
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Whisper│動画から日本語の文字起しをする方法│Mac | CGメソッド
