Bandit を使って Python コードのセキュリティをチェックしよう！ - サーバーワークスエンジニアブログ
Bandit とは 試してみる インストール 実行方法 設定 特定箇所のみチェックを無効にしたい flake8 のプラグインとして まとめ あわせて読みたい Bandit とは github.com Python コードのセキュリティ問題をチェックしてくれるツールです。Amazon CodeGuru Reviewer の内部でも使用されています。 aws.amazon.com 試してみる 実際のプロジェクトへの導入方法を確認します。 インストール pip でインストールが可能です。 $ pip install bandit 正しくインストールされていれば以下コマンドでバージョンを確認可能です。 $ bandit --version bandit 1.7.4 python version = 3.9.13 (main, Aug 21 2022, 11:28:09) [Clang 13.1.6
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
Pythonのstructlogを使いこなす
記事の内容 Python言語における structlog の紹介 structlog の使い方の解説 私の設定テンプレートの共有と解説 モチベーション structlog の使い方に関する情報がネットにないので書く structlog の作者への寄付金が増えてほしい、という祈り structlog がPythonのloggerツールの中で一番使い勝手がよい、という宗教戦争 structlog について structlog はPythonのログを改善するライブラリーであり、一貫性のある簡易なAPIと 構造化ロギング（Structured Logging） を採用している点に特徴がある。 作者はattrsの作者として有名なhynek(Hynek Schlawack)。[1] 構造化ロギングについて structlogが実現している 構造化ロギング(Structured logging) とは何
フロントエンドでPythonを活用！PyScriptの魅力と使い方
はじめに 皆さん、はじめまして。Thinkings株式会社でプロダクトエンジニアとして働いている、まろんです！ 突然ですが、皆さんは「Python」をご存じでしょうか？ 「空飛ぶモンティ・パイソン」というコメディ番組が由来で、今や非常に人気のあるプログラミング言語です。 Pythonはそのシンプルな文法と豊富なライブラリによって、データ分析や機械学習、バックエンド開発など、幅広い分野で活躍しています。技術系情報共有サイト（Qiitaなど）でも、常に人気上位に入る言語です。 しかし、Webアプリケーションを開発するとき、バックエンドはPython、フロントエンドはReactなどの別言語で開発することが一般的ですよね。言語が分かれることで、初心者は「なぜフロントとバックエンドで異なる言語を覚えなきゃならないの？」と苦労することもあるでしょう。 そんな方にご紹介したいのが、2022年4月にAna
pythonでレトロゲームが書けるpyxelがすごい｜しらいはかせ(AI研究/Hacker作家)
今週末（めちゃくちゃ忙しいのに）フランス大使館からサイエンティフィックゲームジャムの審査員を頼まれてしまった…まあやるからには楽しんでやるしかないナ……と思って予習をしています（めちゃくちゃ忙しいのに）。 この記事めちゃ伸びてるんですが、 次の日曜日に日本科学未来館で予約不要でプレイできて懇親会まであるのが伝わってない感じあるので加筆した！ 公式サイト: https://jp-minerals.org/scientificgamejam/jp/participate.html X(Twitter): https://x.com/sgjtokyo2024 高校生部門は「pyxel」という環境を使うそうな。本題はこちらです Pyxel (ピクセル) は、 Python 向けのレトロゲームエンジンです。 使える色は 16 色のみ、同時に再生できる音は 4 音までなど、レトロゲーム機を意識したシン
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
Pyxelで楽しむレトロゲーム開発：初心者から上級者まで学ぶ15章 - Qiita
はじめに Pyxelは、レトロゲーム開発を楽しむためのPython向けゲームエンジンです。16色のカラーパレット、256x256ピクセルの画面サイズ、4チャンネルの音声など、懐かしいレトロゲーム機の雰囲気を再現しています。Pythonプログラミングの知識があれば、誰でも簡単にゲーム開発を始められるのが魅力です。この記事では、Pyxelの基本から応用まで、15章に渡って詳しく解説していきます。 第1章: Pyxelのインストールと初期設定 Pyxelを使い始めるには、まずPythonをインストールする必要があります。Pythonがインストールされたら、コマンドプロンプトやターミナルで以下のコマンドを実行してPyxelをインストールします。
DockerのCPUアーキテクチャの違いでハマった - Qiita
# 抜粋 [[package]] name = "psutil" version = "5.9.8" description = "Cross-platform lib for process and system monitoring in Python." optional = false python-versions = ">=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*, !=3.3.*, !=3.4.*, !=3.5.*" files = [ {file = "psutil-5.9.8-cp27-cp27m-macosx_10_9_x86_64.whl", hash = "sha256:26bd09967ae00920df88e0352a91cff1a78f8d69b3ecabbfe733610c0af486c8"}, {file = "psutil-5.9.8
PythonのPrometheus Clientを試してみる - CLOVER🍀
これは、なにをしたくて書いたもの？ Pythonで、Prometheusのクライアントライブラリを試してみようかなということで。 Prometheus Python Client 文字通り、PrometheusのPython向けクライアントライブラリです。 GitHub - prometheus/client_python: Prometheus instrumentation library for Python applications そもそも、各言語でどのようなクライアントがあったのかは、こちらを参照。 Client libraries | Prometheus Prometheus Python Clientは、Python 2およびPython 3向けのPrometheusクライアントライブラリです。 README.mdにあるコード例を見るとわかるのですが、HTTPサーバーを自
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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Ad
2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
【超初心者向け】Pythonのテストの書き方（pytest, unittest） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 pythonでテストコードを書くときがありますが、（筆者のように）超初心者からすると難しい用語や書き方がたくさん並んでいてハードルが高いです。 テストコードの入口となる最低限（最低限過ぎるかもしれませんが）の書き方を備忘を兼ねて書きます。 pythonでのテストコードを書く時のライブラリの種類 筆者が簡単に調べたところ、2つのライブラリがよく使われているようです。 unittest : python標準ライブラリ。インストールが必要ない。pytestと比較すると、柔軟なテストケースを書きづらい。 pytest : サードパーティ製
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
時雨堂を支える Python
主力製品の Python SDK 主力製品向けの Python SDK を開発しています。Python といっても C++ SDK を nanobind を利用して作っているため、Python は全くといっていいほど利用していません。 ただ、サンプルや E2E テストはがっつり Python です。 dependencies は 0 です。 pyproject の一部 requires-python = ">= 3.10" [tool.uv] python-preference = "only-managed" dev-dependencies = [ "nanobind~=2.1.0", "setuptools>=75.0", "build~=1.2.2", "wheel~=0.44.0", "auditwheel~=6.1.0", "ruff>=0.6", "typing-extens
Pythonで理解する電気回路 - Qiita
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定数定義 ω = 2*np.pi # 角周波数 L = 1 # インダクタンス # 時間の範囲を定義 t = np.linspace(0, 2*np.pi, 1000) # 入力電流 i_t = np.sin(ω*t) # 出力電圧 V_t = L * np.gradient(i_t, t) # プロット plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(t, i_t, label='Input Current (i(t))', color='blue') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Current') plt.title('Input Current') plt.legend() pl
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Pythonの開発用適当ツールの作成・実行はuvを使うのがオススメ - Qiita
How to Retry Failed Python Requests in 2025
Examples — iperf3 0.1.10 documentation
「Python 3.13」が正式版に ～「GIL」無効のスレッド並列実行ビルドを実験的に追加／改良されたインタープリター、実験的なJITコンパイラー、対応OSの変更にも注目
GitHub - prometheus/client_python: Prometheus instrumentation library for Python applications
