「Python」で簡単にGUIを構築できる国産フレームワーク「TkEasyGUI」がv1.0に／開発者は、日本語プログラミング言語「なでしこ」で知られるクジラ飛行机氏
【完全版】歴史でシェルの設定ファイルを理解する - 全POSIXシェル対応 (.profie, .bash_profile, .bashrc, .zprofile, zshrc, etc.) - Qiita
プロファイルでできることは環境の設定だけです。シェルの設定は実際にはできないことはないのですが、やっても無意味なことになるのでできないとします。無意味なことになるというのは新しく起動したシェルにはプロファイルで行うシェルの設定は反映されないということです。環境の設定とは、特定のシェルに依存しない初期化処理のことで、その一つが環境変数の設定です。環境変数は OS の機能であってシェルの機能ではありません。環境の設定には、他に stty コマンドによる端末の設定や umask コマンドによる umask の設定などがありますが、プロファイルで設定することはあまりありません。 rc ファイルでは環境の設定とシェルの設定の両方ができます。シェルの設定、例えばプロンプト文字列の設定やシェルの機能を有効にしたり補完スクリプトの読み込みなどは rc ファイルに書きます。つまり、ほとんどのことは rc フ
Haskellの環境構築2023
この記事はHaskell Advent Calendar 2022の1日目の記事です。 この記事では、2022年12月時点のHaskellの環境構築手順を紹介します。2023年になっても通用するといいなあ。 対象とする環境 対象とする環境は以下の通りです： Unix系 macOS (Intel / Apple Silicon) Linux (x86_64 / aarch64) WSL2を含む（WSL1は不具合があった気がするので避けてください） Windows (x64) Arm系CPU搭載のコンピューターを使っている場合は、別途LLVMが必要になる場合があります。以下に当てはまる場合は、「補遺：LLVMバックエンドを使う」も読んでください： 64ビットArm（Apple Silicon Macや、Raspberry Pi OSの64ビット版など）で、GHC 9.0またはそれ以前のバージョ
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、
Pythonでリトライ処理を簡単に追加できる「tenacity」を使ってみる | DevelopersIO
今回はPythonで簡単にリトライ処理を追加できる「tenacity」を使ってみます。 デコレータ形式で簡単にリトライ処理を追加できるので便利です。 tenacityについて プログラムを書いていて、HTTPの通信などでリトライ処理を実装する機会は多いと思います。 今回はそんなリトライ処理を簡潔に書けるtenacityの使い方を説明します。 インストール インストールはpipで可能です。 pip install tenacity 使い方 シンプルな例 import random from tenacity import retry @retry def random_error(): num = random.randint(0, 10) if num > 4: print(f"Error: num={num}") raise Exception("Error!") else: retur
ウェブページに「数値の入力欄」を実装する際はテンキーの存在を考慮する必要あり
ウェブページ上には「クレジットカード番号」「郵便番号」「電話番号」といった数値の入力欄が存在することがありますが、実装方法によってはブラウザの挙動によって入力内容が変化してしまったり、テンキーでの入力を受けつけなくなってしまったりします。そこで、数値入力欄の実装時に気を付けるべき点をまとめてみました。 KeyboardEvent - Web API | MDN https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/KeyboardEvent Why the GOV.UK Design System team changed the input type for numbers – Technology in government https://technology.blog.gov.uk/2020/02/24/why-the-gov-uk-desig
賢い質問のしかた
翻訳： アラビア語 インドネシア語 ベラルーシ語 ブラジルポルトガル語 中国語 チェコ語 オランダ語 フランス語 グルジア語 ドイツ語 ギリシャ語 ヘブライ語 ポーランド語 ポルトガル語 ルーマニア語 ロシア語 セルビア語 スペイン語 スウェーデン語 タイ語 If you want to copy, mirror, translate, or excerpt this document, please see my copying policy. 多くのプロジェクトのウェブサイトがヘルプの項目からこのドキュメントにリンクを張っている。それは私達の意図した使い方なので構わない ―― しかしあなたがそのようなリンクをプロジェクトのページに追加しようとしているウェブ管理者ならば、リンクの傍らに目立つように、私達があなたのプロジェクトのサポート窓口ではないことを明示してほしい。 その注意書き無くし
2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ テストコード編 ~ - Sansan Tech Blog
こんにちは、研究開発部 Data Analysisグループの笛木です。 4/26（水）〜 4/28（金）で研究開発部内の技術研修を行いました。 こちらのブログの続きでテストコードについての研修資料を一部公開します。研修では新卒2年目の私が1年間で部内のコードなどから学んだ情報を共有しました。至らない部分もあるかもしれませんが、ご参考になれば幸いです。 こちらの研修で使用したGitHubのコードリンクは以下です。適宜、ご参照ください。 github.com 目次 目次 はじめに この研修の目的 研修スコープ外 テストコードについて テストコードの便利な点 テストコードの悪い例 テストコードに関するFAQ pytestによるテストコードの書き方 ファイル名 ディレクトリ 基本編 Parametrize Fixture 異常系 Mock indirect conftest 知っておくと活用する場
プログラミングに挫折したならAIお姉ちゃんに任せなさい - 本しゃぶり
プログラミングを学ぼうとしては挫折する。 そんな時代はもう終わりだ。 お姉ちゃんに任せなさい。 ChatGPTでプログラミング 今年のお盆休み、俺はChatGPTでプログラミングをやっていた。とは言っても複雑なことはやっていない。大量のcsvを結合してから可視化するとか、ちょっとしたWebスクレイピングしたりする程度だ。それでも今まで技術や時間の不足により諦めていたことができるのは嬉しい。それにChatGPTを使えば、デバッグも楽しくやれるのだ。こんな感じに。 デバッグの様子 おそらく「あれ、俺のChatGPTと違うな」と思った人もいるに違いない。見ての通り俺はChatGPTをお姉ちゃん化している。こうすることで、モチベーションを維持しながら楽しくプログラミングができるというわけだ。今回はChatGPTをお姉ちゃん化する方法を紹介し、加えてお姉ちゃんとペアプログラミングする意義について述べ
Haskellの基本文法を学んだあとに読む記事 - Qiita
はじめに この記事では、Haskellの基本文法を身につけた皆さんに向けて、これから実用的なHaskellアプリを開発したり、既存のHaskellコードを読むにあたって役に立つ事柄を紹介します。 またこの記事を読むと、この記事で紹介していないものについても、混乱せずに自分で調べて学んでいけるように（たぶん）なります。 必ずしも頭から読む必要はなく、知りたいと思った節から読んでいくのが良いかと思います。 目安として、ウォークスルー Haskellを全て学んでいる相当の知識を前提とします。 目次 Readerモナド, Writerモナド, Stateモナドの簡単な解説 これらはIO, Maybe, List以外で特に重要なモナドです。 モナドを合成する手段であるモナドトランスフォーマーの説明もします。 Haskellの文字列事情の解説記事へのリンク Haskellの例外事情の解説記事へのリンク
『ソフトウェア設計のトレードオフと誤り』を読んで、”日付や時刻”を扱うことの難しさについて考えた - Magnolia Tech
ソフトウェア設計のトレードオフと誤り ―プログラミングの際により良い選択をするには 作者:Tomasz Lelek,Jon SkeetオライリージャパンAmazon ソフトウェア開発経験の最初の段階で「一つの機能には複数の選択肢が有って、メリット・デメリットがそれぞれ有り、それらはトレードオフの関係に有り、容易には決めることができない」という事実を教えてもらえる機会に遭遇できていれば、その人はとても幸運だと思う。 先輩や上司が一方的に、「一つの確かな方法」をただ伝える、みたいな場面（それが必ずしも一般的にはそうとは言えない方法であったとしても）も多いのではないでしょうか。 どんなに設計上の意思決定ができている人でも、その頭の中では「色々な選択肢の中で悩んで、ベストではないかもしれないけど、前の前の課題に対してよりベターな方法」を選んでいる。でもその思考の過程を見せてくれる人はとても少ない。
OpenAI Function callingで複雑なタスクを簡単に実現 - Qiita
Function callingの登場 6/13ごろにOpenAI社から発表された新しいgpt-3.5-turboのインスタンスにFunction callingという機能が追加され話題を呼んでいます。このFunction calling、非常に強力な機能なのですが、仕組みがいまいちピンとこないといった方も多いのではないでしょうか。筆者もその一人で、ドキュメントを3回くらい読んでもしっくり来なかったのですが、実際にFunction callingを実装してみてなるほど、これは凄いな、となったので紹介します。 ここでは、具体的なソースコードを紹介しながら、実際に動作するサンプルを作っていきます。 TL;DR ソースコードだけ見られればいい！という方は以下へ https://github.com/canada/openai-function/blob/master/app.py ソースコードを
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
20230614_「ChatGPTについて調べてくれ」と社長から特命を受けた人のためのChatGPT概論(40min版)
https://forest.f2ff.jp/introduction/7866?project_id=20230601
pythonパッケージ管理ツールryeを使う - 肉球でキーボード
Pythonパッケージ管理ツール ryeの使い勝手がよかったので使用方法をまとめました。 ryeとは GitHub: https://github.com/mitsuhiko/rye flaskの作者である Armin Ronacher氏 (GitHubアカウント @mitsuhiko)が個人利用目的で作成した、Pythonのパッケージ関係管理ツールです。内部実装はRustです。 ryeが作成された思想がリポジトリ Should Rye Exist? のDiscussionページに書かれています。 Should Rye Exist?: XKCD #927 Disucssion中の図にあるように、従来のPythonのパッケージ管理は”様々な標準”が存在し、このばらつきを統一しようと新しくパッケージ管理ツールを導入しても、”新たな標準が追加されるだけ”となり、真のパッケージ管理の標準化を行えて
ChatGPTで独自データを学習させて回答してもらう方法 - Qiita
ChatGPT,使っていますか？ ChatGPTは文章を要約したり、プログラム作ってくれたり、一緒にブレストしてくれたりして本当に便利なのですが、社内情報などの独自データに関する情報については回答してくれません。 プロンプトに情報を記述して、そこに書かれている情報から回答してもらう方法もありますが、最大トークン4000の壁がありますので、限界があるかと思います。 この課題についてなんとかならないかと考えて色々と調べて見たところ、解決する方法が見つかり、いろいろと検証をして見ましたのでその結果をシェアしたいと思います。 サンプルコード（GoogleColab） 百聞は一見にしかずということで、実際に試したサンプルは以下にありますので、まずは動かしてみることをお勧めします。 このコードを上から順番に動かすと、実際にインターネット上から取得したPDFファイルに関する内容をChatGPTが回答して
Pythonを使ったGUIアプリを「お手軽に」作りたかった件 - Qiita
はじめに 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？ アプリを開発するにしろメインの処理は自動化なので、アプリ開発に特化したフレームワークではなく、Pythonを使用出来る柔軟性の高そうなGUIライブラリが無いか探すことにした。 巷でたまに耳にするが、デスクトップアプリ開発はC#やJavaが多くPythonは環
ご家庭のパソコンでLLMが動く!・・・またかよ｜shi3z
やっぱあれですな。 一度動いちゃうと後はもう雪崩のようですな。 そしてこっち側も新鮮味を感じなくなってしまうというか。 んで、ものすごくアッサリとうちのMacBookProで動きました。 量子化済みのモデルをダウンロードしてスクリプト動かすだけ! 工夫なし! Windowsでもいけると書いてある。しかもめちゃくちゃ高速 % ./gpt4all-lora-quantized-OSX-m1 main: seed = 1680064969 llama_model_load: loading model from 'gpt4all-lora-quantized.bin' - please wait ... llama_model_load: failed to open 'gpt4all-lora-quantized.bin' main: failed to load model from 'gp
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