![無料でPythonを実行・学習できるWebサービス「PyWeb」が公開 ほか ~20件を掲載(2月1日のダイジェストニュース)【ダイジェストニュース】](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7dcd3c158f8cfe1a2a093bf020a4c0f4d5ef4c87/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fforest.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fwf%2Flist%2F1475%2F074%2F1.jpg)
ChatGPTが話題沸騰ですね。今回はエヴァンゲリオンに登場するMAGIシステムをGPT-3のAPIで実装した有料記事を書いてみました。ぜひチェックしてみてください!(サンプルコードはPython) MAGIシステムを一言で言うと 性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステム エヴァのMAGIシステムをGPT3で作ってみた 深津氏の記事に触発され、GoogleColabで実装してみました。(面白い記事を書いてくれた深津氏に感謝です。)詳しくは↓ 以下が手順 OpenAIのアカウントにログイン。 2.API keysを発行しましょう。 ここからがコード。 3.openaiをインストール pip install openai4.まずはサンプルコードで疎通確認をしましょう。ちなみに、今回使用するコードは以下の繰り返しになります。 imp
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
概要 TOPPERS/箱庭では、様々なロボットがありますが、これらのロボットを強化学習できる環境を準備しました。 Python使って、Unity上のロボットの強化学習で試してみたいと思われる方にはお役に立てる環境と思います! ちなみに、PythonからChatGPTのAPI使って、箱庭ロボットを動かすこともできます。 ロボットの種類 箱庭で利用できるロボットとしては以下があります。 荷物運搬ロボット 本記事で、強化学習用に用意したもので、利用可能です。 ETロボコン競技用ロボット(HackEV) ET ロボコン競技用ロボットと同じモデルです。荷物運搬ロボットと同じ通信インタフェースですので、強化学習可能です。 EV3 ベースの電車・信号モデル こちらは、電車のレール上を走るロボットと信号用のロボットです。通信インタフェースはEV3ベースですので、これまでのものと同じです。 原理的には同様に
Pythonで2面バッファにロギングしつつ、非同期でファイルに書き出す処理を書いてみた。 Fire-and-forgetとちゅうらしい。いわゆるヤリ逃げされるタスク。 動作仕様 ①main()は100msec周期で「日付+ダミーデータ」のCSVデータをバッファに書き込む。 ②dataNumMax(100)個データがたまったらファイル書き出し関数(writeDataToFile)を非同期投げっぱなしで呼び出す。 writeDataToFile()は指定されたバッファをファイルに書き出す。 ③main()はバッファの書き出し面を切り替える。 ※ctrl-Cで抜けてください ※Python3.11です import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな2面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuff
こんにちは、EC基盤グループ 商品情報基盤チームの江村です。今回は私が所属している商品情報基盤チームで構築、運用を行っているシステムについてお話します。 モノタロウでは以前から記事になっていますが、検索システムの移行を行っており、現在商品検索ページの裏側の検索システムのSolrからElasticsearchへの切り替え*1が完了しました。 私が所属している商品情報基盤チームではElasticsearch、Spannerに入れるための商品情報の作成とSpannerおよび、Spannerからデータを取得するAPIの運用を行っています。今回はその中でもElasticsearch、SpannerのためのBigQueryでの商品情報作成処理について取り上げます。(詳しい検索部分の構成については以前の記事を参照ください) システム移行の背景 移行による設計ポイント 「MySQL + Python」の処
VSCode + DockerでAtCoderのテスト・提出ができる環境構築【Python,PyPy】 はじめに 私は2022年9月からAtCoderを始めて、今までサイト内にあるコードテストを使ってPython・PyPy3で問題を解いていました。 しかし、サンプルのテスト・提出をするのに毎度コピー&ペーストするのが煩わしくコマンド一つで完結させたいのと、ローカル環境下に色々インストールすると今後依存関係等で大変になるかと思い、VSCode + Dockerを使って簡単にテスト・提出ができる環境構築を行いました。 環境はWindows10を使用しています。 準備 以下のものがインストールされていない場合は事前に準備をしておきます。 細かいインストール手順等は今回のメインではないため割愛させていただきます。 VSCode 今回はエディターにVSCodeを使用するのでインストールをします。 V
Webブラウザ版VSCode、WebAssembly版PythonによるWeb上でのPythonコードの実行やデバッグが可能に マイクロソフトは、WebAssembly版Pythonを用いることにより、Webブラウザ版のVisual Studio Code(以下VSCode)上でPythonコードの実行やデバッグを可能にする実験的な拡張機能「Python for the Web」のプレビュー公開を発表しました。 下記は実際にWebブラウザ版VSCodeに拡張機能「Python for the Web」を組み込み、Pythonコードを実行したときの画面です。 下部の「ターミナル」のペインで、実行結果の「6」が表示されているのが分かると思います。これはこのWebブラウザ上でPythonが実行された結果です。 Webブラウザ上でPython実行環境が自動的に用意される WindowsやMac、L
皆さんこんにちは 機械学習チーム YAMALEXチームの@tereka114です。最近、寒いので、鍋を中心に食べて生きています。 検証段階でも、規模の大きなデータを扱う機会が増えてきて、Pandasのメモリ消費量が厳しいと感じてきたので、その削減や効率化のテクニックまとめたいと思いました。 有名なものからマイナーなものまで、思いつく限り書いてみます。 そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか 準備 Pandasのメモリ削減 1. 型修正 2. 逐次読み込み 3. 読み込み時の型指定 4. 逐次読み込み&集約 5. 不要なものを読み込まない 6. 不要なカラム/DataFrameを消す 番外編:そもそもPandasを利用しない 最後に そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか Pandasで扱うデータの多くのファイルはCSV,Parquet, JSON(JSONL
この記事は株式会社Nuco Advent Calendar 2022の9日目の記事です。 はじめに いきなりお馴染みの「キャッチーでウィットでセンセーショナルな」タイトルで失礼します。 私自身、業務の中でpandasに大変お世話になっており、自戒も込めてpandasの「アンチパターン」をまとめてみました。 この記事を読んで、より快適なpandasライフを送っていただけると嬉しいです。 対象読者 Pythonを使ったデータ分析や機械学習に携わる方 この記事はpandasの基本的な使い方を解説するものではないので注意してください。 表形式ファイルを加工する必要がある方 pandasの強みはリレーショナルなデータ全般です。必ずしもデータ分析や機械学習だけが守備範囲ではありません。 pandasとは pandasの公式ドキュメントの概要には、以下のように記載してあります。 pandas is a
この記事はPython Advent Calendar 2022 カレンダー2の3日目です。昨日はtttakehさんのじゃんけん画像を分類してみたでした。 はじめにこんにちは。TIG DXユニットの村上です! さて、私の所属しているプロジェクトではバックエンドシステムに主にGo言語を用いており、Go言語によるWebAPIを構築しています。 例えばLambdaとGoを使ったサーバーレスWebAPI開発実践入門など、Future Tech Blogには多くのノウハウが投稿されていますので是非ご覧になっていただければと思います。 今回はGo言語ではなくPythonでWebAPIを構築しました。その際にOpenAPI Generatorが便利だったのでご共有します。 OpenAPI GeneratorOpenAPI GeneratorはAPIリクエストやレスポンスの内容を定義し、それを元にプログラ
最新技術にも果敢に挑戦!新規開発のコアを担うバックエンドエンジニアを募集! AI inside 株式会社 @ai_inside I want to hear a detailed なにをやっているのか 私たちは2015年に創業し、AIを「使う」「作る」「動かす」ためのサービスをAIプラットフォームで提供しています。AIを「使う」サービスの一つ、手書き文字を認識してデジタル化するAI-OCR「DX Suite」は、その識字率の高さと使いやすさから銀行や通信、地方自治体など幅広い業界でご活用いただき、AI-OCR市場シェアNo.1を獲得しています。(※1) また、ノーコードで高精度なAIを「作る」ための「Learning Center」、よりセキュアかつ安定した環境でAIを「動かす」エッジコンピューティング「AI inside Cube」を提供しています。 さらに、世の中で作られたAIを「シェ
オブジェクト指向 何かしらを作る時に、一気に作るのではなく、要素要素に分解してその要素を繋ぎ合わせて作る考え方の事 動的な 流動的に変化する 静的な 変わらない インタープリタ方式 プログラミング言語の命令を一つずつ機械語に解釈しながら実行する方法 作成したソースコードをすぐに実行できるメリットがあるが、毎回解釈するため実行時間が長くなる バイナリ形式 データが、0と1で表現されているデータ形式のこと PyPy 動作を早くする時に使用されるインタプリンタ CPython 標準で使えるインタプリンタ 文字列リテラル 0以上の連続した文字列 組込み関数 初めから用意されている標準で使用可能な関数のこと シーケンス型 複数の要素をまとめて扱える型 例 : リスト、タプル、文字列など メソッド class内で使用する関数 別名 : メンバ関数 フォーマット済み文字列リテラル f-string 接頭
Pythonで環境に依存しないポータブルなCI/CDを記述可能に。「Dagger Python SDK」リリース Daggerは、ビルド/テスト/デプロイの一連のCI/CDパイプラインを、どの環境にも依存することなく、ローカルPCやサーバ、GitHubやCircleCIなどの主要なCI/CDサービスなどでポータブルに実行可能にするソフトウェアです。 そのDaggerによるCI/CDパイプラインの定義をPythonで記述できる「Dagger Python SDK」がリリースされました。 Introducing the Dagger Python SDK: develop your CI/CD pipelines in Python, run them in containers anywhere. https://t.co/X8YY59WTqz pic.twitter.com/4RxHLDk
動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ
ハイクラス求人TOPIT記事一覧実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう! アンチパターンとベストプラクティス 実践的Djangoプロジェクトの設計―開発・運用が楽になる設定ファイルを書こう! アンチパターンとベストプラクティス Pythonで広く利用されているWebアプリケーションのフレームワークにDjangoがあります。Djangoで開発を始める際に、プロジェクトの設定ファイルをどのように記述すれば運用が楽になるのか。『Python実践レシピ』の著書もある筒井隆次(ryu22e)さんによる寄稿です。 Djangoは、Python製のWebアプリケーションフレームワークです。もともとニュースサイトを管理する目的で開発が始まり、2005年7月にOSSとしてリリースされました。 Python Software Foundation(PSF)による調査「P
はじめに はじめまして, 42tokyo Advent Calendar 2022の8日目を担当する、changです. 今回は,Python向けのレトロゲームエンジンであるPyxelを使って,簡単なミニゲームを制作しました.Pyxelはゼロベースで学習しながらの制作でした.その際に学んだこと,役に立った知識や文献等を,時系列を追って簡単にまとめます.尚,今回はサウンドや効果音周りにまでは手を広げず,あくまでも最低限の基本要素のみとさせていただきます. Pyxelをゼロから始めてみたい方の参考になれば幸いです. 目次 Pyxelとは 制作したゲーム 環境構築とマニュアル プログラムの基本構造 サンプルコードから学ぶ ドット絵アニメーションを作成 キャラクターを動かす 画面遷移を実装する Web上でPyxelアプリを実行する SNSへの共有機能を実装する Pyxelとは Pyxel(ピクセル)
プログラミング言語「Python」のリポジトリである「Python Package Index(PyPI)」の20以上のパッケージに、情報を盗むマルウェア「W4SP」が含まれていることが分かりました。 Phylum Discovers Dozens More PyPI Packages Attempting to Deliver W4SP Stealer in Ongoing Supply-Chain Attack https://blog.phylum.io/phylum-discovers-dozens-more-pypi-packages-attempting-to-deliver-w4sp-stealer-in-ongoing-supply-chain-attack セキュリティ企業のPhylumによると、新たに公開された数十のPyPIパッケージの中に、Python開発者のマシンに
Todo 株価の分析をより高度なものにする為、テクニカル指標を追加しグラフで表示する 移動平均 MACD RSI ボリンジャーバンド ローソク足 これらのテクニカル指標の追加は、Pythonだとpandas_datareaderやTA-Libというライブラリを使用することで簡単に出来る。 用語 テクニカル指標 移動平均 過去〇〇日分の平均 ゴールデンクロス 「短期の移動平均線」が「中期以上の移動平均線」を下から上に抜けること 価格が上昇しているサイン デッドクロス 「短期の移動平均線」が「中期以上の移動平均線」を上から下に抜けること 価格が下降しているサイン MACD トレンドを見る指標 0以上なら上昇トレンド 0以下なら下降トレンド RSI 売られ過ぎ・買われ過ぎを判断する指標 20〜30%を下回る・・・売られ過ぎ 70〜80%を上回る・・・買われ過ぎ ボリンジャーバンド 売られ過ぎ・買
渋日記@shibu.jp 渋川よしきの日記です。ソフトウェア開発とか、ライフハックを中心に記事を書いていきます。 LL Tigerでライトニングトークスに参加してきました。今回はトーナメントの勝ち抜き方式で、今までのLTで見た中で技術的にハイレベルなプレゼンが数多く行われました。我らが"殺伐Python"は、残念ながら2回戦敗退でしたが、その負けた勝負も「言語実装者vs言語実装をだます人」という、刺激的すぎる対戦でした。柴田さんも、良い試合だったと言ってくれました。@moriyoshi, @ymotongpoo、お疲れ様でした!ちなみに写真は昼休み。「shibuya.jsやべぇよ、飲んで勢いでやろうぜ」的なw(清水川さん、写真ありがとうございます) イベントとしては、並列の話がおもしろいなぁ・・と思いました。上から下まで、コードジェネレータ、DSL、トランスレート・・・さまざまな技術がない
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