【緊急】月間9500万DLのLiteLLMが乗っ取られた。インストールしただけでSSH鍵・AWS認証・仮想通貨が全部盗まれる - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
PythonをTypeScriptが抜き、開発者は「コードの生産者」ではなくなった
生成AI（人工知能）の利用がますます広がる中、「開発者であること」に訪れる変化とは――。GitHubは2025年12月8日（米国時間）、AIが開発者のアイデンティティーや役割に与える影響について考察したブログ記事を公開した。 GitHubは2025年10月に公開した年次レポート「Octoverse 2025」で、同社のソフトウェア開発プラットフォームで最も使用されているプログラミング言語として、「TypeScript」が初めて「Python」を上回り、首位になったと報告した。 こうしてTypeScriptの人気が高まっていることも、AIと開発者の関係性を考える上で重要な示唆を含む要素の一つだとGitHubは指摘している。 「コードの生産者」ではなくなった開発者像とは GitHubは今回の考察において、コーディング業務の半分以上でAIを利用し、複数のツールを使いこなす「高度なAIユーザー」で
京大理系がPythonで「最強の株AI」を作ろうとしたら、結論が「ニュースを見て寝なさい」になった話｜もんげー
初めに忠告するが、私は国語が苦手だ。なのでもし読むときはchatgpt使って、要約をかけさせることをお勧めする。 ーこの記事の要約ー ・テクニカル分析が嘘であることを検証した話 ・一番結果を出した戦略について ー次回書くことー ・ＡＩによる取り組み①～強化学習編～ ・ＡＩによる取り組み②～教師あり学習編～ まず、テクニカル分析は嘘であるこれは、ウォール街のランダムウォーカーという本を読んでいればある程度知っている話であろう。それにこの話は何十年も前から言われていることである。しかし、SNSではチャートを見ては”俺はこの形しか信じない”、だの、”結局これ(ぎざぎざと直線ががいっぱい書いてある画像）”みたいな投稿がバズっている。それを見るたびに、嘘つけよ、とか思っていたが、自分で検証してみないと信じれない性格なので検証してみた。 テクニカル分析を駆使して売買した時の勝率(60個の指標の内、上位
GitHubで最も使われている言語の1位はPythonを抜いてTypeScriptに、最もコントリビュータが増加したOSSは「Zenブラウザ」。Octoverse 2025
GitHubで最も使われている言語の1位はPythonを抜いてTypeScriptに、最もコントリビュータが増加したOSSは「Zenブラウザ」。Octoverse 2025
Windowsで「Python」を使うための準備と“お役立ちツール”とは？
関連キーワード Windows | プログラミング 「Windows」にプログラミング言語「Python」の実行・開発環境をインストールするのは比較的簡単なプロセスだ。数十MBのインストーラーのダウンロードを待つ時間さえ我慢すればよい。以下では具体的なインストール手順と、Pythonプログラミングの初歩を解説する。 Windowsで「Python」を使うための準備とは 併せて読みたいお薦め記事 Pythonを知る なぜ「Java」は“面倒”で「Python」は“危険”なのか 「GILなしPython」は進化か、それとも退化か？ 「Windows 11」にPythonをインストールするには、以下の手順に従う。 Python公式サイトからインストーラーをダウンロードする。 インストーラーを実行し、ライセンス契約に同意する。 Pythonのインタープリタ実行ファイルがあるフォルダパスを、PATH
『現場のPython』を読んでPythonでWeb Appを作るために必要なものが大体わかった気になった - プププなテクブ
書籍はこちら。 現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで Web＋DB PRESS plus 作者:altnight,石上 晋,delhi09,鈴木 たかのり,斎藤 努 技術評論社 Amazon 元々WEB+DB PRESS plus で連載されていた内容をまとめた本。連載期間は2020年6月〜2023年8月のものだったらしいけど、書籍化にあたって加筆されているらしい。 初版の発行は2024年9月と最近である。 この本を読もうと思った経緯 仕事で少しだけPythonを使うことになったから。作るものは簡単なツールだったんだけど、それにあたって環境周りやらLinter、Formatterとかは最近は何を使うといんだろう？っていうのをキャッチアップしたかった。 こればっかりはとっかかりがないことにはドキュメントを見に行くこともできないので、いい感じにまとめられてる情
「Python 3.13」で変更されたlocals関数の振る舞いやその他の変更点
Python 3.13ではlocals関数の挙動について標準化がなされた。これにより、同じコードを実行したときにその挙動が以前のバージョンとは異なる場合がある。このことを中心に幾つかの変更点（リリーススケジュールの変更など）を取り上げていこう。 連載目次 前回はPython 3.13で実験的にサポートされたJITコンパイラ機能について調べた。今回はその他の新機能の中から幾つかを見ていくことにする。 locals関数が返す辞書の内容を変更するセマンティクスの定義 locals関数は現在実行されている実行フレーム（モジュールレベル、関数、メソッドなど）におけるローカル変数とその値の組みを要素とする辞書（マッピング）を戻り値とする。Python 3.12の公式なドキュメントは次のようになっている。
OpenAIのプロンプトジェネレーターで至高のプロンプトを生成する - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 食欲の秋ということでサツマイモやキノコが美味しい季節ですね。 さて今回は、生成AIを使おうと思ってもプロンプトの書き方がよく分からず、生成AIから思ったような回答を得られない...なんて方におススメのOpenAIのプロンプトジェネレーター機能を紹介します。 1. プロンプトジェネレーターとは 使い方 2. ユースケースごとのプロンプトと結果比較 Pythonコードのリファクタリング プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 API設計 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 ブログ作成 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 3. まとめ 1. プロンプトジェネレーターとは プロンプトジェネレーターとは、その名の通り、AIに対する指示文（プロンプト）を自動的に
【Python】非同期処理が何もわからなかったあの頃の自分に向けて
はじめに こんにちは。GMO アドパートナーズ新卒の樋笠です。 最近業務で、Pythonの非同期処理を書いているのですが、初めて非同期処理を学んだときに苦悶したことを思い出しました。 そこで、過去の自分に「こう伝えたら理解できるんじゃないかな」と考えながら記事を書きました。 非同期処理について学んだことがない人でも、これを読めば、「非同期処理がやろうとしていること」や「Pythonの非同期処理の基本的な書き方」が分かるようになる、というものを目指しました。 ぜひ最後までお読みください🙇🏻♂️ ※ わかりやすく説明するために、あえて言い切っている箇所があります。ご了承ください。 非同期処理ってなに？ まず、非同期処理ってなに？という話ですが、「非同期処理」を理解するために、その対になる「同期処理」を考えてみましょう。 たとえして、こんな状況を考えてみましょう。 AとBの2つのタスクがあ
コードのペースト先をAIが自動判別、別プログラミング言語への変換や、変数名、関数名を自動変換してくれる「Smart Paste」機能、Codeiumが提供開始
コードのペースト先をAIが自動判別、別プログラミング言語への変換や、変数名、関数名を自動変換してくれる「Smart Paste」機能、Codeiumが提供開始 生成AIによるプログラミング支援ツール「Codeium」を提供しているCodeiumは、コードをコピー＆ペーストする際にAIが自動的にエディタ上のプログラミング言語を判別し、コードをペースト先のプログラミング言語に変換する機能などを備えた新機能「Codeium Smart Paste」（以下、Smart Paste）の提供開始を発表しました。 Found the perfect answer on the internet? But the sample code is in Python, and your project is not? Time for some manual work to translate the ans
Python理事会が古参開発者を追い出して開発者コミュニティが騒動に - Qiita
どういうわけか日本では一切話題に上がっていないのですが、Pythonの開発者コミュニティでなんか問題が起きているようです。 どうも話が様々なスレッドにとっ散らかっているうえに半分はDiscordや非公開のところで動いているみたいなので、読み取れていないところが色々あるかもしれません。 誰かが補足してくれるはず。 Proposed bylaws changes to improve our membership experience 最初のきっかけはこのスレッドです。 これは規約の一部を変更する提案であり、その中でも3番目の提案であるAdds provision to remove Members by vote of the Board of Directorsという変更が注目を浴びました。 Python財団にはフェローという制度があり、これはPythonエコシステムやコミュニティに優れた
【Python】バージョン別便利機能10選 - Qiita
python3.13のリリースが近づいてきたということで、今回は各バージョンの便利機能をおさらいしたいと思います。 ちなみにPython3.13は現在candidate版が公開されています。candidate版は正式版になる予定のバージョンのことです。 Actual: 3.13 development begins: Monday, 2023-05-22 3.13.0 alpha 1: Friday, 2023-10-13 3.13.0 alpha 2: Wednesday, 2023-11-22 3.13.0 alpha 3: Wednesday, 2024-01-17 3.13.0 alpha 4: Thursday, 2024-02-15 3.13.0 alpha 5: Tuesday, 2024-03-12 3.13.0 alpha 6: Tuesday, 2024-04-09 3
Pythonが遅い理由とその対策 - Qiita
はじめに Pythonは柔軟性が高く、初心者にも適したプログラミング言語ですが、その一方で速度面では他の言語に劣るとされています。本記事では、先月ピッツバーグで開催されたPyCon US 2024で紹介されたPythonの高速化技術について詳しく解説します。 Pythonの速度問題 「Pythonはランタイムにコストを払う」という古い格言が示す通り、Pythonは解釈型言語であり、実行時に多くの処理を行うため速度が遅くなることがあります。Pythonはソースコードを効率的なバイトコードに変換し、それを直接実行することで動作します。このプロセスには多くの間接処理が含まれ、単純な命令でさえも多数のCPU指示に分解されます。例えば、二つの数値を足すだけでも500以上の命令が実行されることがあります。 高速化のためのコンパイル技術 Cythonによる最適化 PyCon 2024でのSaksham
ChatGPTプログラミングのすすめ
ChatGPTなどの大規模言語モデル (Large Language Model; LLM) にプログラミングやリファクタリングをさせる場合、目的に合ったものが作られているかを何らかの方法で検証する必要がある。 プログラムの正しさを完全に保証する方法はないが、ある程度の正しさを継続して担保するための方法を探ってみたので以下にまとめた。 ポイントは、ChatGPTの生成したプログラムの検証にもやはりChatGPTの力を借りることである。 実行可能性と入出力のチェック プログラムを生成するタスクである場合、いつでも「実行できるか？」というチェックが可能である。これは自然言語の生成と大きく異なる点だろう。実行可能性を確かめることは最低限のチェック項目になる。 エラーが出力された場合、自力で修正するか、もしくは、エラーの内容をChatGPTに提示して修正を依頼し、再度実行可能かを確かめる。 入力・
画像grepツールを作ってみた - Qiita
経緯 ごく稀に、プロダクト内に書かれた文言の修正をすることってありますよね。 htmlやテンプレートファイルに文字列が記載されていれば、普通にgrepするなり、sedで一括置換できたりします。 問題は画像です・・・！ 画像の中に置き換えなければいけない文字があることもあると思いますが、画像を目視で見ないと分からないですよね。 過去の経験的にも、あとから置き換えなければいけない文字を含む画像が見つかって、修正する・・・みたいなことを何度か経験したことがあります。 （本来は、画像内にあまり文字を書くのは良くないと思うのだけど・・・説明ページとかだと仕方ない場合もありますよね。） 画像内をgrepできたらいいのに、と思ったのでOCRを活用して画像内の文字列をテキスト化し、その中に調べたい文字列があるかをチェックするツールを作ってみたので紹介します。 OCRとは OCR（Optical Chara
誰でもわかるStable Diffusion LoRAを作ってみよう(導入編) - 人工知能と親しくなるブログ
Stable Diffusionはそのままでも十分きれいな画像を描いてくれますが、自分の好みに合った画風の絵を描いてくれなかったり、特殊な構図を指定しても理解してくれなかったり、いまいちかゆいところに手が届かない、と思うことがあるでしょう。 そんな時、Stable Diffusionに新たな絵柄や構図を教えて、自分の好みに近い絵柄や構図の画像を生成させることができます。 その仕組みが「追加学習」です。 追加学習の方法はいくつかありますが、今回は、現在主流になっている「LoRA」という手法について簡単に解説し、LoRA学習を行うのに必要なプログラムを導入する方法を説明します。 注意： 今回の解説にあるKohya_ssのインストール手順はWindow向けです。Mac/Linuxと共通する部分もありますが、手順はWindowsマシンにインストールすることを想定しています。 Loraとは Lora
Python 3.12で増えた並列処理と、これまでの並列処理の挙動を比べてみる - Qiita
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
結局Githubに学習履歴を統一した方が諸々良かった
改めて説明する必要もないのですが、本や動画サービスによるインプットに関してはマークダウン形式でまとながら行うため、そこまでアウトプットが苦ではありません。 逆に外部サービスを使った資格学習のための問題演習などは少し手間です。 読書や動画サービスのようにマークダウンにまとめながらアウトプットしてもよいのですが、資格系の問題演習は移動時間や隙間時間に利用することも多いので、都度Githubにコミットするのは難しいです。 なんとか作業を自動化したいので以下のような方法を利用するようにしてみました。 学習履歴のデータを取得する 例えばStudyplusではAPIが提供されています。 利用しているサービスによっては、このようにAPIを提供してくれていたりするので、これを利用してデータを取得します。 またサービスの利用規約を確認して、常識的な範囲で自身の学習履歴のデータをスクリプトを組んで取得するのも
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Windows版のPythonのインストール方法が大きく変わる Python Install Managerが登場
「Pythonのドキュメントでも読むか～」「え、何その裏技」 - Qiita
