ソースコードをリポジトリ丸ごとLLMに読んでもらう方法
はじめに ソースコードをLLMに読んでもらうとき、単一ファイルだと楽なのですが、GitHubのリポジトリのように複数ファイルから構成されるプロジェクトだと困ってしまいますね。 リポジトリごとLLMに読んでもらえるようにいい感じにテキスト化できると良いですね。そんなソフトがありました。しかも2つ。 両方ともほとんどコンセプトは同じです。特に後者のgenerate-project-summaryは使い方も含めて、自分のやりたいことが、すでに開発者の清水れみおさんが以下の記事にまとめていました。 なので、あんまり書く必要ないのですが、せっかくなのでgpt-repository-loaderの使い方と、出力したファイルの別の活用方法について書いてみたいと思います。 gpt-repository-loaderでリポジトリをテキストに変換 使い方はREADMEに書いてあります。シンプルなソフトなので、
ばんくしさんによる「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」がほんとよい！ 写経を積みます - nikkie-ftnextの日記
積ん読宣言エントリです。 ざっと一読した感想を述べています。 目次 目次 エムスリーテックブック5（技術書典15） 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 組合せてパッケージマネージャー 終わりに P.S. 最近のばんくしさん エムスリーテックブック5（技術書典15） 2023年11月に頒布されました 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 上記のエムスリーさんのエントリより この課題がどこから来ているのか、どのように解消されようとしているのか、そして開発者としてどのように貢献していけるのかを、実際にPackage Managerのlock、install、run、build、uploadのようなサブコマンドを実装して行くことで知っていく章になります。 ばんくしさんには2023年10月のみんなのPython
僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
理系大学生は研究でもJupyterNotebook(Anaconda)ではなくVScodeを使おう+Python環境構築 - Qiita
はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 VScodeを使うメリット 設定のカスタマイズが豊富 外観の設定や、キーボードショートカットなどが豊富であり、よりパーソナライズされた開発体験を得られます。 情報が多い VSco
Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
新入社員のみんな、「ChatGPT×Python」で鬼にならないか？｜ピーナッツ
ChatGPTが本当にヤバい。 断言する。新卒がこれを使いこなせば、今職場で「優秀」とされている5-6年目くらいの先輩なら余裕で出し抜ける。鬼になれる。 筆者はメーカー社員なので、メーカーの新入社員がChatGPTを使って鬼になる方法を1つ提案したい。 「ChatGPT×Python」である。 Pythonとは、ご存知のとおり物理シュミレーションからデータサイエンス、機械学習までカバーする汎用性をそなえたプログラミング言語だ。何でもできるわりには書ける人がなぜか少なく、いまだにスキルとして重宝されている。 そんなPythonにChatGPTを使おう。 ChatGPTを使えば、上司から求められるアウトプットを一瞬で出すことができる。それに対してフィードバックをもらい、それも一瞬で打ち返すことができる。 「あいつ"Python書ける"だけじゃないんだよな。こっちが言ったこと正確に理解するし、そ
Visual Studio Code と Docker コンテナを使って開発する - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームの @zaimy です。今回は、 Visual Studio Code（以下 VS Code）と Docker コンテナを使って開発環境を構築する方法を紹介します。 データ基盤エンジニアの開発環境として、Python を使用する単一コンテナを例に記述しますが、他の言語や Docker Compose を使う場合でも応用できます。 背景: M1 Mac (Monterey) に Python 3.8.12 をインストールできない 先日、業務で使用するマシンを Intel Mac から M1 Mac に切り替えたのですが、CPU アーキテクチャが異なることに加えて、OS のバージョンが上がったことで Apple Clang に下位互換性のない変更が入っており、業務上ある理由で必要な Python 3.8.12 のインストールが困難でした。 そこで、私の所属するチームは全員
Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介
Pythonには、random・datetime・os・re・math・sysなど頻繁に使うライブラリがある
VSCodeをPyCharmにする。 - Qiita
はじめに ぼく「Pythonistaのみんなは当然、日々の開発にエクセレントなIDEであるPyCharmを器用に使いこなして爆速開発しとるやん？」 ぼく「かくいうワイもPythonistaの端くれとしてPyCharm沼にハマって早半年以上経ったで。」 ぼく「でもな、ここ最近。」 ぼく「みんなどうやらPyCharmのインテリジェンスっぷりをよく理解していないんか、無料だからーとVSCodeとかいうツールを使っとるしているで！！！」 ぼく「これはけしからん！！！！！我らがPyCharmはこんなにすごいんだぞ！！！！！と威張ってやろうと思っていたんですが調べてれば調べるほど…」 ぼく「あれ？プラグイン組み合わせたらVSCodeで十分じゃね…？しかもめっちゃ軽い…無料でいいのこれ…と、感じる日々…」 こうして、僕のVSCode→PyCharm化計画が始まった… 目次 目次 VSCodeに求める機能
PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
Pythonのオブジェクトとクラスのビジュアルガイド – 全てがオブジェクトであるということ | POSTD
Python開発者が大好きな言葉があります。それは”全てはオブジェクトである”です。実際、私自身もPythonのクラスを教えているときに何度も口にしています。多くの人が何度も聞いた言葉かもしれないのですが、私が言う度に生徒は賛同の相槌をしてくれます。結局のところ、Javaにおいて全ては（対象がそうでない場合を除いて）オブジェクトであり、.NETにおいても全てはオブジェクトであると、よく言われています。 しかしPythonにおいて全てがオブジェクトであると言う時、（私の生徒は驚いていましたが）「 全て 」にはクラスも含まれているのです。これはとても筋が通っていて、オブジェクトシステム全体が理解しやすくなります。しかしそれでも、広い視野で物事を見ることは難しいのです。 今回のブログ記事では、Pythonのオブジェクト間のつながりをざっと見ていきたいと思います。そして”全てはオブジェクトである”
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
気象庁公式の天気予報API（？）が発見 ～Twitterの開発者界隈に喜びの声が満ちる／利用の際はいろいろ注意しましょう【やじうまの杜】