PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、Streaml
ChatGPT頼みのプログラムど素人が一日半でPython経由でOpenAI API使えるようになった - 関内関外日記
承前。 goldhead.hatenablog.com おれは761,000文字ある英文の小説を、AIに翻訳させたいと思った。思って、やり方をChatGPT3.5に聞いて、Pythonがいいという。はて、Python、なんだかわからんが、そのインストールから始めたのが昨日の朝。 とにかく、テキストファイルにある英文をChatGPTにハードボイルド風の日本語に翻訳させたい。ただ、一度に送信できるテキストの量（トークン）は限られているので、自動的に限度内の送信を繰り返して、その返信を受取る。受取ったテキストを結合させて一つの日本語テキストファイルにする。それでおれはクヌート・ハムスンの『土の恵み』を読める。これである。 Growth of the Soil by Knut Hamsun | Project Gutenberg で、上の記事にあるように、行き詰まったのが「AttributeErr
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
Google、Python環境の「Colaboratory」にAIによる開発支援機能を搭載へ。自然言語からのコード生成、チャットボットによる質疑応答など
Google、Python環境の「Colaboratory」にAIによる開発支援機能を搭載へ。自然言語からのコード生成、チャットボットによる質疑応答など Googleは今月（2023年5月）に開催したGoogle I/O 2023で、同社として最新の大規模AIモデル「PaLM 2」を発表しており、今回Colaboratoryに搭載されるのも、このPaLM 2に基づいてコードの生成用に作られたモデル「Codey」です。 このCodeyを用いて、Colaboratoryには数カ月以内にコード補完、自然言語によるコード生成、コード支援チャットボットなどの機能が搭載される予定です。 下記は「import data.csv as a dataframe」という自然言語での入力からコードが生成されたところ。
ルーチンワークはPythonにやらせよう Seleniumで勤怠処理を自動化する - Qiita
勤怠処理の自動化は、以下の仕組みによって実現しています。 在宅勤務と出社では勤怠処理が異なるため、基本的にフルリモート前提で在宅勤務の場合に処理を行うよう設定しています。 cronによってシェルスクリプトを起動 シェルスクリプトで在宅勤務の判定を行う 在宅勤務の場合、Pythonのプログラムを起動 Seleniumで勤怠入力 実装 Pythonのプログラムは、仮想環境を作成して実行しています。 仮想環境の作成及びSeleniumの導入 Pythonの仮想環境はvenvを使用して作成します。 仮想環境を作成するためには、以下のコマンドを実行します。 ＜Dir＞には任意のディレクトリ名を指定します。 $ python3 -m venv ＜Dir＞ $ source ＜Dir＞/bin/activate 仮想環境構築後、seleniumをインストールします。 仮想環境が有効な場合はプロンプトの表
macOS 12.3 MontereyでPython 2.7が削除されるのに伴い、AlfredやPopClip、xbar(BitBar)でPythonを利用したプラグインが動かなくなっているので注意を。
macOS 12.3 MontereyでPython2が削除されるのに伴い、AlfredやPopClip、xbar(旧BitBar)でPythonを利用したワークフローやプラグインが動かなくなっているすです。詳細は以下から。 Appleは2019年にリリースしたmacOS 10.15 CatalinaからPython 2.xの使用を非推奨とし、将来的にはスクリプト言語のランタイムを同梱せずダウンロード方式にすると発表、先日リリースされた「macOS 12.3 Monterey Beta」ではPython 2.xがmacOSに同梱されなくなることが発表されていますが、これに伴い、macOS 12.3では一部のアプリでPython2を利用したプラグイン(AlfredではWorkflow)が動かなくなっているそうです。 Python Deprecations Python 2.7 was rem
東工大、Python学べる機械学習の講義資料が無料に：人工知能ニュースまとめ10選 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
Python3.10 時代のモダン Python
この記事は刺身たんぽぽ同好会 Advent Calendar 2021[1] 8日目 の記事です． 7日目はげんしくんの 刺身たんぽぽ同好会を支えるDiscord鯖について - 最近のRecent です． 9日目はおのだ氏の Live2D #1 下準備(予定) です． はじめに Python3.10 がリリースされてから数ヶ月が経ちました．そこで，Python3.10 から入った新機能や，あまり知られていないが[2]，知ってると便利な機能を紹介します．モダン Python を書いていきましょう． 型アノテーション 型アノテーション自体は Python3.5 からある機能[3]ですが，バージョンアップのたびに高機能になっています．Python3.10 では，| 演算子が型アノテーションに対しても使用できるようになりました． 使用例はこのような感じ
ゼロからはじめるPython(84) 録り溜めたボイスメモをAI音声認識APIで一気にテキスト変換しよう
家電量販店に行くと今でもボイスレコーダーのコーナーがあり人気だ。またスマートフォンにも必ずボイスメモアプリがある。筆者も一時期アイデアをボイスメモで録り溜めていた。しかし、ボイスメモは聞き直す必要があり管理が面倒という欠点もある。そこで、今回はPythonからMicrosoftのAPIを利用して自動的にボイスメモをテキストに変換する方法を紹介しよう。 WAVファイルを音声認識してテキストに変換したところ 音声認識APIを使ってみよう AI技術の進歩により音声認識の精度が向上している。これまでも音声認識の技術はあったものの精度が今一歩だった。そして個人ユーザーが気軽に活用できる感じではなかった。ところが、最近では、各社が競い合うように音声認識の精度向上に力を入れている。各社から発売されているAIスピーカーを積極的に活用している読者も多いことだろう。 そして、大きな点として、Microsoft
Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか - MonotaRO Tech Blog
Software Design連載開始 ※ (2021/09/02 08:55) 「Pythonを用いて開発を始めたのが2003年」を「Pythonを用いて開発を始めたのが2002年」に修正 こんにちは。金谷です。 このたび、モノタロウにおけるPython大規模開発に関する取り組みを、技術評論社様で発刊されている Software Design に連載させていただくことになりました。 モノタロウがPythonを用いて開発を始めたのが2002年。2021年の現在もPythonを用いた開発が続けられています。 事業の成長に伴い、関連するシステムやエンジニアの数も増え続けていくなかで、いかに安定的に価値を提供し続けられるのか。 モノタロウにおける取り組みを、開発や運用周りを通してご紹介していきます。 本記事の初出は、 Software Design2021年8月号「Pythonモダン化計画（第1
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（1） 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。第1回はPythonを実行する環境とデータの前準備について。 はじめに 連載第1回は「Google Colaboratory」でサンプルプログラムを実行するための環境を用意する方法や利用するPythonのライブラリを説明します。「Google Chrome」と「Googleアカウント」を用意して読み進めてください。 なお、連載の趣旨がデータ分析であるため、Pythonの言語仕様や文法の詳細を割愛する場合があることをご了承ください。 Google Colaboratoryの準備 Google Colaboratoryとは、Googleが提供するブラウザ上でPy
東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
指針 厳密解法に対しては、解ける問題例の規模の指針を与える。数理最適化ソルバーを使う場合には、Gurobi かmypulpを用い、それぞれの限界を調べる。動的最適化の場合には、メモリの限界について調べる。 近似解法に対しては、近似誤差の指針を与える。 複数の定式化を示し、どの定式化が実務的に良いかの指針を示す。 出来るだけベンチマーク問題例を用いる。OR-Libraryなどから問題例をダウンロードし、ディレクトリごとに保管しておく。 解説ビデオもYoutubeで公開する． 主要な問題に対してはアプリを作ってデモをする． 以下，デモビデオ： 注意 基本的には，コードも公開するが， github自体はプライベート そのうち本にするかもしれない（予約はしているが， 保証はない）． プロジェクトに参加したい人は，以下の技量が必要（github, nbdev, poetry, gurobi); ペー
Python初心者が知りたい！「Anaconda Navigator」の基本をまとめてみた
近頃では小学校から教育が行われるなどプログラミングに大きな関心が集まっていますよね。特にプログラミング言語「Python」は初心者だけでなく、大企業でも利用されているほど汎用性が高いです。今回はそんなPythonを学びたい人や初心者に「Anaconda Navigator」というものを説明してきます。 なお、このAnaconda NavigatorとはPythonを扱えるソフトウェアなのですが、初心者にとってプログラミングとPythonを理解しやすく学べるものなのです。 そこでこのAnaconda Navigatorの基本的な内容やできることや、また、Anaconda Navigatorに入っているアプリケーションやAnaconda Navigatorのインストール手順を説明してきます。 さらに、最後にはAnaconda Navigatorを実際に利用する方法やよりAnaconda Nav
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Pythonの「仮想環境」を完全に理解しよう
はじめに｜Python だけで作る Web アプリケーション(フロントエンド編)
「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは
【2020年新人研修資料】ナウでヤングなPython開発入門
