オレオレ Neovim 環境構築 with LazyVim - Qiita
はじめに こちらは自分の Neovim 環境構築の備忘録として使用予定。 書きなぐりつつたまに整理するくらいの感じで運用する。 インストール Windows Terminal 選び Windows の場合は、現状は Windows Terminal + PowerShell で使用している。 最近の PowerShell は、相変わらずコマンドの独特さにはストレスを強いられるが、表示機能としてはコマンドプロンプトよりも軍配が上がりつつ、標準機能として使えるのでよい。 ちなみに、WSL で NeoVim を使用するという手もあるが、まだまだ Windows と WSL の繋がりは甘いものがあるので、おとなしく PowerShell を使うというのがまだまだ自然という感想。 Neovim インストール 最近の Windows 10 や Windows 11 の環境は最初から winget が入
俺と一緒にpytestをゼロから理解しないかい？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは。もんた。です。 新しい試みとして、私がゼロベースから「完全に理解した」領域までのプロセスをそのまま記事にしたら「そのトピックを理解できる」かつ「記事いっぱい書いててなんかすごいやつ」という一石二鳥かませるんじゃね？これイノベーションじゃね？と思ったの始めてみます。 これはなに この記事は私がpytestの理解がゼロの状態から「完全に理解した」領域に至るまでのプロセスをまとめたものです。 この記事を読んで私と一緒にpytestを理解していきましょう。 はじめに：pytestとは？ はじめに：ソフトウェア品質の要 🛡️ - テ
Pythonでのデバッグ、print()からic()に置き換えよう！ - Qiita
みなさん、こんにちは！私は株式会社ulusageで技術ブログを担当しているエンジニアです。最新の情報や、日々の開発で役立つTipsを皆さんと共有していきたいと思います。どうぞよろしくお願いします。（もしこのブログの仕組みやシステムフローに興味があれば、ぜひお知らせください。皆さんのご要望に応じて、詳細な記事を作成します！） Pythonでのデバッグ：print()からic()へ、革新の手法 はじめに Pythonで開発を進める中で、皆さんも一度は「なぜこのコードは期待通りに動かないのだろう？」と頭を抱えたことがあるのではないでしょうか。そのようなとき、print()関数を使って変数の値を出力し、デバッグを行うのは一般的な手法です。しかし、複雑なコードや大規模なプロジェクトでは、print()だけでは限界があります。今回は、そのデバッグ手法を一歩進めるためのライブラリ「IceCream」とそ
X-RayはpytestとFlameGraphを組み合わせると便利 - Qiita
この記事を3行で AWS X-Rayをpytestで使うと便利 関数の通過や例外の発生をassertでテストできる X-Rayの可視化にFlameGraphを使えば、各関数の実行時間が分かりやすい この記事を書く理由 AWS X-Rayが便利なので、AWS環境へのデプロイの前でも使える使い方を紹介したい。 完成後の挙動 この記事で作成する単体テストを、Pytestで実行すると、 単体テストが吐き出したX-Rayのデータをもとに、下のようなグラフがローカルのPC上に作成されます。 FlameGraphと呼ばれているグラフです。炎のように下から上に伸びていくことが特徴です。 グラフの縦の方向は関数の呼び出しを表しています。 たとえばこのグラフなら、下から上に読んで、lambda_handler関数がnetwork_process関数を呼び出して、そこからgoogle.co.jpへのリクエストを
その並列処理待った！ 「Python 並列処理」でググったあなたに捧ぐasync, threading, multiprocessingのざっくりとした説明 - Qiita
※ 本記事ではざっくりとした理解を目的とするため、スレッドとプロセスとコア、非同期処理と並列処理と並行処理の違いについて詳細には取り扱いません。気になる方は下記の記事などをご参考ください。 async スレッド数もコア数も1 だから並列処理じゃなくない？ というツッコミは正解です。正確には並列処理ではなくて「非同期処理」といいます。フロントエンドのJavascriptから始めた方にはなじみが深いかもしれませんが、「非同期処理」と「並列処理」は全く違う概念なのでご注意ください。 処理の概要としては、最初に複数のリクエストを投げておいて、レスポンスが全部帰ってくるまで待ち、応答が揃ってから処理を再開します。 これにより、応答に 3~7秒(平均5秒)かかるスクレイピングを100回行う場合、同期処理なら500秒程度かかるところ、asyncを使った非同期処理なら7,8秒程度で実行できます。 （外部と
NVDのAPIを叩いて脆弱性情報を自動収集してみる - Qiita
背景 私の勤めている会社では脆弱性の情報収集はメーリングリストベースのサービスを利用しているが、提供される形がテキストベースであり、自動化には即していない形となっていて効率化が難しい状態。脆弱性情報の収集自動化のための試みとして、NVDのAPIを叩いてCVE情報を自動取得する。 （もうやられている方いるのは知っていますが勉強のため自分でやる） NVDのデータを自動取得するための手段はNVD Data Feedsに記載されている。その中でAPIの情報はこちらにある。APIは主にCVEとCPEの2つが用意されている。共通プラットフォーム一覧CPE(Common Platform Enumeration)は脆弱性をさすものではないので、今回はCVEのAPIを利用する。 CVEのAPI CVEのAPIはhttps://nvd.nist.gov/developers/vulnerabilities
NVD公開のREST APIを用いて脆弱性情報を取得する - Qiita
背景 NVD (National Vulnerability Database) は、NISTが管理している脆弱性情報のデータベースであり、ソフトウェアやハードウェアの脆弱性情報を確認する際、NVDにお世話になることは非常に多いです。 そんなNVDですが、各CVEの脆弱性の情報が取得できればいいなあと思っていたところ、 NVDがREST APIを2019年9月に公開しているのを見つけました。 https://nvd.nist.gov/General/News/New-NVD-CVE-CPE-API-and-SOAP-Retirement 結構簡単に情報を取得できたので、情報共有も兼ねてプログラムを公開します。 実行環境 Ubuntu 18.04 LTS Python 3.9.1 ざっくりセキュリティ用語 厳密な意味はググれば出てくると思うので、ここではざっくりレベルで。 CVE (Comm
CVE情報調査 pip編 - Qiita
PIPの脆弱性管理 現在システム全体の残留脆弱性の一覧化の方法を整理しています。 その際の基礎調査として、pip編です。 Vulsなどでは利用しているOSの標準レポジトリから導入したpackage情報はきれいに引き抜いてくれるのですが、pipで導入したものや、非標準のレポジトリ（各ソフトウェアベンダが独自に用意しているレポジトリ）から導入したパッケージ分はサーチしてくれません（2023/4現在)。 ということで、pip用の調べ方を整理します。 PIPの脆弱性検索方針 pip freezeなどで得られる情報から、なんとかモジュール情報をCPEに変換して検索する、というのを考えていました。 一方、ググっていたら独自にPVEという脆弱性番号を裁判してガッツリ活動されているpyup社のSafetyというツールも見つけました。 この両者を比較しながら、今回の残留是弱製情報の一覧化に使う方法を整理して
Pydanticに6行書き加えるだけで、ArgumentParserと同じ使い方ができるから便利よ、という小ネタ - Qiita
この記事について Pythonのバリデーター（Pydantic）を、Pythonの引数のパーサーとして使う方法を紹介します 何が嬉しいの？ Pydantic以外のOSSライブラリは不要です Pythonファイルに渡された引数を検証、型変換させることができます Pydanticで定義を書くだけでよいため、ArgumentParserよりも楽です IDEの補完が効くようになります 方法 BaseModelを継承したクラスに、以下の関数を書き加えます @classmethod def parse_args(cls): parser = ArgumentParser() for k in cls.schema()["properties"].keys(): parser.add_argument(f"-{k[0:1]}", f"--{k}") return cls.parse_obj(parser
mypy駆動リファクタリング - Qiita
はじめに Pythonは動的型付けのプログラミング言語です。そのため、実行時に型に関するチェックが実行されません。その結果、“動的型付けであるがゆえに問題がない処理”が存在してしまいます。それらは、ある時点で外部から観測される振る舞いに問題がなかったとしても、リリースを重ねていくうちにに不具合として顕在化する可能性があります。 そのような処理に対して、mypyによりコードにおけるリファクタリングをすると良い箇所を特定できます。mypyはPythonで静的型チェックを実行するツールです。 例えば、以下に該当するような、コードの検知が可能です。 型ヒントの不足 型の矛盾 つまり、mypyの出力に基づくリファクタリングでは以下の効果が期待されます。 処理の内容を型ヒントで補足することによる可読性の向上（潜在的な不具合を埋め込む可能性の解消） 型が矛盾している処理を修正することによる堅牢性の向上（
【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
GPT-3を使って英語を添削してもらう - Qiita
概要 OpenAIのモデル「Text davinci」に英文添削をしてもらう 意外と使い物になる英文ができた。 動機 英語で何かを書かなくてはならないときによく詰んでしまう。 Grammarlyなどのサービスがあるが、無料版では文法間違いのみの指摘。 ちょっとした英文のブラッシュアップをしたい。 🧠 Awesome ChatGPT Prompts 巷を沸かせているOpenAiのChatGPTですが、世界のすごい人が「呪文集」をまとめてくれています。 🧠 Awesome ChatGPT Prompts その中に"Act as an English Translator and Improver"という面白いものがありました。 これは、ChatGPTが英語教師に成り代わって文書推敲してくれるという願ったり叶ったりの呪文です。 Act as an English Translator and
ゼロから始めるPaperspace Gradient【Google Colab代替サービス】 - Qiita
Information 2024/10/7： ストレージとして Amazon S3 をマウントする方法を 10 章に追記しました。 これにより、コストの安い S3 をストレージとして使用できるため、 Paperspace のストレージ容量が少ない問題を解決できます（ S3 の料金体系については 9 章を参照）。 特定の torch や cuda のバージョンのコンテナで notebook を起動するする方法を 3 章に追記しました。 「torch==2.4.0 でないとライブラリが動かせない！」といった場合にお試し下さい。 はじめに こんにちは、kunishouです。先月2022年9月の末にGoogle Colabがサービス内容の大幅な変更を実施し、従来は無制限でGPUを使用できていたものが、クレジット制に移行しました。この変更を受けてこれまでGoogle Colabを利用してKaggle
フォントファイルに収録されてない字を機械学習で生成してみた | Qiita
用意して下さい。 ( 学習 data を ) 用意して下さい。 ( 字を ) 定義して下さい、 JavaScript 配列を、その字の。 幾つかの字が用意されました、筆者により。 確認して下さい。 ( strArrToImgs.js ) Google Search 小学生 1年生 習う漢字 ~ 小学生 6年生 習う漢字 中学生 1年生 習う漢字 ~ 中学生 3年生 習う漢字 Generate して下さい。 ( 字の image を。 ) Save して下さい。 ( strArrToImgs.js を。 ) Copy strArrToImgs.js ( この document の。 ) Run. vim strArrToImgs.js Put i key. Paste it. Put Escape key. Type :wq Put Return key. ( or Enter ) Run.
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PythonとClojureのよく使う使う処理の対比表 - Qiita
Nova_Observer β - Web脆弱性スキャナをPythonで構築 - Qiita
xlsxファイルにSQLを実行するxlsxsql - Qiita
Pythonで環境変数を読み込むときはpydanticを使うと便利 - Qiita
Python開発環境構築手順（VSCode, Docker, Poetry, isort, black, flake8, pytest） - Qiita
【2020/06最新版】pythonの依存関係管理ツールpoetryの基本的な使い方 - Qiita
