Pythonのパッケージングと配布の全体像
EDIT: このブログと似た内容の話をPyCon APAC2023にてお話ししました。 こちらの登壇資料も合わせてご覧いただけると幸いです こんにちはWantedlyの樋口です。 Pythonのパッケージングと配布は歴史が長く、多くのツール(ex. conda, pip, pipenv, poetry, rye...)が開発されてきました。これらの多様性はPythonが多くの人に使われ、継続的に改善されたゆえの賜物ですが、同時にこれらの理解を難しくしている要因にもなっていると感じます。 そこで本記事では、Pythonのパッケージングと配布の全体像を紹介します。パッケージングと配布が何か、なぜ重要なのか、そしてそれぞれのツールが何を解決しようとしているのかについて説明します。以下のような疑問を解決できることを想定しています。 パッケージングと配布の仕組みがなぜあるのか 多数あるツールが何を解
AI 時代のコードの書き方, あるいは Copilot に優しくするプロンプターになる方法
Copilot をオープンベータ直後から長く使っていて、また補助的に ChatGPT も使いながらコードを書いていて、なんとなくコツがわかるようになってきた。 自分は生成モデルのことは表面的な理解しかしてない。雑にバックプロパゲーションの実装の写経したり、Transformer の解説とかは読んだが、にわかの域を出ていない。 あくまで利用者として生成モデルから吸い出したプラクティスになる。 基本的に TypeScript と Rust での経験が元になっているが、他の言語にも適用できる話ではあると思う。自分は TypeScript はかなり得意だが、 Rust はあんまり書けるわけではなく、Rust の学習で ChatGPT を頼ろうとして失敗しているというステージ。 Copilot / ChatGPT とどう付き合うか まず、前提として ChatGPT も Copilot も、コード生成
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
