Python、次期バージョン「3.14」のリリース日を公式発表、詳細スケジュールを公開
4月25日、Python開発チームはPython 3.14の開発とリリーススケジュールに関する情報を公開した。 4月25日、Python開発チームはPython 3.14の開発とリリーススケジュールに関する情報を公開した。 Python 3.14の開発は2024年5月7日に開始され、一連のプレリリース段階を経て2025年10月1日に最終リリースされる。リリースプロセスは次のように進行する： アルファ段階：最初のアルファ版（アルファ1）は2024年10月15日にリリースされ、その後約月1回のペースで合計7回のアルファリリースが予定されている。 ベータ段階：2025年5月6日にベータ1がリリースされる。この時点で新機能の追加は停止され、主にバグ修正と最適化が行われる。ベータ版は4回リリースされる。 リリース候補：最終的な安定版リリースに向けて、2回のリリース候補（RC）が予定されており、最初の
Python 3.13、最終アルファリリースに到達 ー JITコンパイラやインクリメンタルガベージコレクション、sqlite3バックエンドの導入など新機能多数
4月10日、Python 3.12.3および3.13.0a6リリースがリリースされた。 Python 3.12.3は300以上のコミットを含む最新のメンテナンスリリースで、これまでになく安定し、セキュリティが高く、バグが少ないバージョンである。 一方、Python 3.13.0a6は3.13の最終アルファリリースであり、新機能の追加期限まであと1ヶ月とされている。 以下に示すような数多くの改善や新機能が盛り込まれている。 Python 3.13.0a6の新機能 例外トレースバックのカラー化：エラーメッセージの可読性が向上し、デバッグがより容易になる。 実験的なJITコンパイラの追加：Pythonプログラムの実行速度の向上が期待される。 インクリメンタルガベージコレクション：大量のオブジェクトを扱うプログラムでのコレクションの停止時間を短縮。 ドキュメント文字列の先頭インデントの削除：メモリ
Python 3.11.9リリース ー Faster CPythonプロジェクトによる高速化
4月9日、Pythonの開発チームはPython 3.11.9をリリースした。このバージョンはPython 3.11シリーズの最新のリリースで、新機能と最適化が盛り込まれている。 4月9日、Pythonの開発チームはPython 3.11.9をリリースした。このバージョンはPython 3.11シリーズの最新のリリースで、新機能と最適化が盛り込まれている。 主要な新機能 Python 3.11.9では、Python 3.10と比較して以下の主要な新機能が提供されている。 PEP 657 – トレースバックにおけるエラー位置の詳細な指示を含める機能 PEP 654 – 例外グループとexcept*の導入 PEP 673 – Self Type PEP 646 – 可変ジェネリクス PEP 680 – tomllib: 標準ライブラリでのTOML解析サポート PEP 675 – 任意のリテラル
CloudflareがPythonをサポート！PyodideによりWebAssemblyに変換して実行
2024年4月3日、Cloudflareは「Pyodide と WebAssembly を使用してワーカーに Python を導入する」（Bringing Python to Workers using Pyodide and WebAssembly）と題した記事を公開し、PythonをCloudflare Workersで使用可能にする新たな取り組みを発表した。この記事では、 Pyodideを用いてPythonをWebAssemblyに変換し、Cloudflareの分散ネットワーク上で実行できるようにする技術が詳細に説明されている。 PyodideとWebAssemblyの活用 この取り組みにより、開発者はPythonでCloudflare Workersを記述し、分散アプリケーションを構築することが可能になる。 今回Pythonランタイムとして選ばれたPyodideは、CPythonの
Cloudflare、AI対応を大幅強化 ー Workers AIの一般提供開始、Pythonサポート、Hugging Faceとのパートナーシップ拡張
4月3日、Cloudflareは「Workers AI」の一般提供開始（GA）と複数の新機能を公開した。 この発表は、AI推論プラットフォームの信頼性とパフォーマンスの向上、GPUハードウェアの更新、Hugging Faceとのパートナーシップの拡張、独自のLoRAファインチューニング推論の提供、WorkersにおけるPythonサポート、AI Gatewayにおけるプロバイダーの追加、およびベクトル化メタデータフィルタリングなど、幅広い領域に及ぶ。 Workers AIが一般提供開始 Workers AIが正式に一般提供を開始し、オープンベータ期間からのフィードバックを元にサービスが強化された。Cloudflareは、AI推論を同社ネットワークの他のサービス同様に信頼性が高く利用しやすいものにする目標の下、内部のロードバランシング機能をアップグレードし、リクエストをより多くのGPUに、1
Python 3.13.0 alpha 4が公開 ー 実験的なJITコンパイラ搭載、インタラクティブインタープリタの利便性向上
2月15日、Python 3.13.0 alpha 4がリリースされた。これはPython 3.13の早期開発者プレビューであり、開発者に新機能やバグ修正のテストを容易にすることを目的としている。 2月15日、Python 3.13.0 alpha 4がリリースされた。これはPython 3.13の早期開発者プレビューであり、開発者に新機能やバグ修正のテストを容易にすることを目的としている。 Python 3.13はまだ開発中で、このリリースは4番目のα版だ。αリリースは6回行われることが計画されている。 αフェーズ中は、2024年5月7日まで新機能が追加される可能性がある。これらはプレビューリリースであり、本番環境での使用は推奨されていないが、次期バージョンに搭載予定の機能をいち早く試すことが可能だ。 Python 3.13の多くの新機能はまだ開発中だが、現在のところ最も注目すべき変更に
Python 3.12.2 リリース ー SBOM（ソフトウェアの部品表）を初サポート
2月8日、Python 3.12.2および3.11.8がリリースされた。Python 3.12.2では、多数のバグフィックスのほか、初めてSoftware Bill of Materialsをサポートしている。 Python 3.12.2および3.11.8が公開 2月8日、Python 3.12.2および3.11.8がリリースされた。 Python 3.12.2では、多数のバグフィックスのほか、初めてSoftware Bill of Materialsをサポートしている。 ※Software Bill of Materials（SBOM） …ソフトウェア製品の構造を明示的に示す文書。ソフトウェア開発プロセスでは、BOMは通常、プロジェクトに使用されるすべてのコンポーネント、ライブラリ、ツール、およびその他のリソースを一元的に記述したものとなる。ソフトウェアBOMの目的は、ソフトウェアの構成
PyTorch® 2.2リリース ー SDPA性能2倍、AOTInductorによる非Python環境への展開が可能に
PyTorchチームは1月31日、PyTorch® 2.2のリリースを発表した。新機能や最適化が盛りだくさんのこのバージョンは、エンジニアたちの期待を十分に満たすリリースだ。 PyTorch 2.2では、FlashAttention-v2の統合により、SDPA（_scaled_dot_product_attention_）のパフォーマンスが 約2倍向上 した。これにより、A100 GPUsで最大FLOPs/sの約50-73%まで到達する高速なSDPAが実現された。 新しい機能としては、非Pythonサーバーサイド向けのAOTInductorも導入。これにより、PyTorchプログラムのコンパイルとデプロイメントが可能になり、非Python環境での利用が向上した。 その他にも、Optimizersのサポート向上や新しいログメカニズムTORCH_LOGSの追加など、多くの改良が行われた。一方で
pandasのSeriesとMagicMockの併用でハマった件 - エムスリーテックブログ
この記事はエムスリーAdvent Calendar 2023の18日目の記事です。 AI・機械学習チームの高田です。 AI・機械学習チームではデータパイプラインを構築する機会が多く、パイプラインの中でpandasを活用しています。 今回はpandasのSeries型を扱う関数の単体テストにMagicMockを使った際にハマったポイントを紹介したいと思います。 Series.mapの活用例 単体テスト 何が起きているのか 修正結果 おわりに We are hiring!! Series.mapの活用例 データの前処理工程ではDataFrameやSeriesの値を利用して別のSeriesを作成することが多くあります。 例えばアンケートの自由記述回答のうち、一定の文字数以上のデータのみ扱うために、テキストデータのSeriesから文字列長のSeriesを作成する場合が考えられます。 Seriesか
ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました！ 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran
アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するPythonモデル「balance」 米Metaが開発
このコーナーでは、2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にしているWebメディア「Seamless」（シームレス）を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 Twitter: ＠shiropen2 米Metaに所属する研究者らが発表した論文「balance - a Python package for balancing biased data samples」は、参加者グループの範囲指定により発生する、アンケート調査の偏ったデータをバランス調整するオープンソースのPyPythonパッケージを提案した研究報告である。 アンケートは重要な研究ツールであり、他の手段では測定できない感情や意見などの主観的な経験に関するユニークな測定値を提供する。しかし、調査データは自ら選択した参加者グループから収集されるため、そこから対象集団への洞察を直接
Pythonの15年間見過ごされてきた脆弱性が30万件以上のオープンソースリポジトリに影響を与える可能性
プログラミング言語のPythonで、2007年に存在が公開されたものの修正されなかったバグが再発見されました。任意コード実行可能な脆弱性にもつながるこのバグの影響は、コーディング自動化ツールを介してさまざまなプロジェクトに広まっており、修正するべきオープンソースリポジトリが35万件以上にも及ぶと指摘されています。 Tarfile: Exploiting the World With a 15-Year-Old Vulnerability https://www.trellix.com/en-us/about/newsroom/stories/threat-labs/tarfile-exploiting-the-world.html Tarfile: Exploiting the World With a 15-Year-Old Vulnerability https://www.trell
Release Highlights for scikit-learn 1.0
Release Highlights for scikit-learn 1.0# We are very pleased to announce the release of scikit-learn 1.0! The library has been stable for quite some time, releasing version 1.0 is recognizing that and signalling it to our users. This release does not include any breaking changes apart from the usual two-release deprecation cycle. For the future, we do our best to keep this pattern. This release in
Python 3.10.0のリリース候補がついにリリース - match文（構造的パターンマッチング）を利用可能に
8月2日(現地時間)、Python 3.10のリリース候補であるrc1がリリースされた。 次回プレリリースは、2021年9月6日を予定している。(必要に応じてのみリリース) 正式リリースは、2021年10月4日に予定されている。 3.10の主な新機能 Python 3.10の多くの新機能はまだ計画、作成中である。 これまでの主要な新機能や変更点は以下の通り。 PEP 623 -- PyUnicodeObjectのwstrメンバを削除に備えて非推奨にする PEP 604 -- ユニオン型をX | Yと記述可能にする PEP 612 -- 引数仕様変数 PEP 626 -- デバッグなどのために正確な行番号をつける PEP 618 -- zipにオプションの長さチェックを追加 bpo-12782: 括弧で囲まれたコンテキストマネージャーが正式に許可 PEP 632 -- distutilsモジ
The State Of Python In 2021
A magazine about programmers, code, and society. Written by and for humans since 2018. At the risk of alienating most of the readership of this magazine, here is a confession. I hated Python for a very long time. My issue was not with the language per se, even though the indentation rules have put me off for a while. No, the reason I kept myself away from Python was the unfortunate contact with so
JupyterLite: Jupyter ❤️ WebAssembly ❤️ Python
JupyterLite is a JupyterLab distribution that runs entirely in the web browser, backed by in-browser language kernels. MotivationJupyterLite is a reboot of several attempts at making a full static Jupyter distribution that runs in the browser, without having to start the Python Jupyter Server on the host machine, usually done by running jupyter lab or jupyter notebook in a terminal. The goal of th
Python Best Practices for a New Project in 2021
2020, Oct 18 Updated: 2021, Mar 14 6329 words 30 minutes python vs code pyenv poetry pytest pre-commit flake8 black mypy isort Intro The goal of this tutorial is to describe Python development ecosystem. It can be helpful for someone coming to Python from another programming language. They say that you should stick to algorithms and data structures, that you can learn a new language in just a coup
PyTorch Mobile Now Supports Android NNAPI
Author: David Reiss, Software Engineer, AI Mobile Platform, Facebook Today, we are announcing a prototype feature in PyTorch: support for Android’s Neural Networks API (NNAPI). PyTorch Mobile aims to combine a best-in-class experience for ML developers with high-performance execution on all mobile hardware. The support for NNAPI is essential to meeting that goal since it expands the set of hardwar
Pythonプログラミングの部屋
マンガを描くとき、シナリオを先に書く人もいるかと思います（私は、そうしています）。 また、原作付きマンガを描いている人で、シナリオをテキストファイルやワープロソフトのファイルで受け取る人もいるでしょう。 いまマンガを描く人は、ほとんどがClipStudioを使っているはずです。そのようなマンガ家なら、シナリオからネーム部分（セリフとナレーション）だけ抜き出せたら便利だと思いませんか？ そこで自作シナリオのネーム部分だけを抜き出し、句読点や「！・!!・？・!?・空白」が来ると、そこで改行するプログラムを作ってみました。 元のシナリオを「input.txt」という名前で保存し、同じフォルダにこのプログラムを置いてください。Pythonのインストールがすんでいれば、あとはこのプログラムのアイコンをダブルクリックするだけで、改行されたネームだけになったファイルが「output.txt」という名前で
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Developing Maintainable Django Projects for the Long Run