こんにちは!逆瀬川 ( https://twitter.com/gyakuse )です! 今日はcsvからレポートを作成するのを自動化してみたいと思います。 これを使うと、excel/csvからシュッとそれっぽいレポート文章を作ることができます。 参考 どのように行うかの検討 CSVを扱ってデータをいい感じに解釈してくれるやつだとLangChainに実装されてそうなので調べてみました。 CSV Agentというのがあったのですが、Python3.9以上を要求されColabで扱いづらいこと、かつ使ってみたところうれしみが小さかったので今回は自分で実装してみることにしました。 ちなみにLangChain::CSVAgentを使うと以下のようになります。対話形式で特定のカラムの平均値とか出せるので楽しいです。ちなみにこれを使う場合は動的にコード生成しているので、Prompt Injectionさ
Pythonで2面バッファにロギングしつつ、非同期でファイルに書き出す処理を書いてみた。 Fire-and-forgetとちゅうらしい。いわゆるヤリ逃げされるタスク。 動作仕様 ①main()は100msec周期で「日付+ダミーデータ」のCSVデータをバッファに書き込む。 ②dataNumMax(100)個データがたまったらファイル書き出し関数(writeDataToFile)を非同期投げっぱなしで呼び出す。 writeDataToFile()は指定されたバッファをファイルに書き出す。 ③main()はバッファの書き出し面を切り替える。 ※ctrl-Cで抜けてください ※Python3.11です import datetime import asyncio from time import sleep # グローバルな2面のデータバッファ DataBuffer1 = [] DataBuff
前回はcmd.exeとpowershellにおけるプログラム実行ルールを見たが(「Windowsでプログラムを実行するルールをあらためて掘り下げる」)、今回はもう少し突っ込んで、Windowsのプログラム実行ルールを見ることにしよう。 Windowsに限らず、OSにはプログラムを起動するAPI(Application Program Interface、アプリケーション用にOSが提供する機能)が用意されている。Windowsには、「CreateProcess」と「ShellExecuteEx」がある。そのほかにもいくつか特殊なプログラム実行機能があるのだが、ここでは通常使うと思われるAPIとして、この2つを見ていくことにする。検証には前回と同じく、Windows 11 Ver.22H2(OSビルド22621.963)を用いた。 CreateProcessは、基本的なプログラムの実行用のAP
はじめに Dockerを用いた開発では、適切にキャッシュを用いることで高速にビルド・開発できます。そのための知見は様々な記事で共有されており、ありがたい限りです。 しかし、「Dockerのキャッシュ」と言っても開発時とCI・CDでは行うことが違います。 この記事ではDockerを用いた開発における、各段階のキャッシュ機能を確認したいと思います。 主に「Dockerのキャッシュ」というと以下の4つに分類できると思いますので、それぞれについて解説していきます。 Dockerのレイヤーキャッシュを活かす a. COPY・ADDの順番 b. dockerignoreの設定 c. マルチステージビルド buildkitによるキャッシュ a. --mount=type=cache CI・CDにおいてのキャッシュ a. 前回のビルドキャッシュを持ち越して使う リモートキャッシュ a. 開発者が初めてビル
追記 先日外部向けに、この記事の内容に追加補足などを加えて発表しました。動画のアーカイブ、資料も公開しましたので、もし動画の方がわかりやすい方はこちらをオススメします。 注意: 動画の質疑の中で、 github のリリース機能が、アノテートタグを使っていると明言してしまいましたが、間違いです。gitのデータ上はただの軽量タグで、 release の内容は軽量タグに紐づく形で、 github のアプリケーション上で管理されているはずです。 はじめに 調べてもう1年放置していた内容なんですが、アドベントカレンダーで重い腰を上げました。 Gitの内部の仕組みを知りたい(動機) 毎日使うといってもいいGitですが、どうやって履歴を管理してるんだとか、よくわからないまま使っているのが急に怖くなりました。 Gitを触り始めで、よく以下のような疑問が沸くと思います。 どうやってGitは履歴を管理してるん
pyspa Advent Calendar 2021のエントリーです。昨日は@kuenishiさんでした。 どんなプログラミング言語でも、最終的にはOSへのシステムコールとなってプログラマーがやりたいことを実現しています。文字列をコンソールに出したり、ファイル入出力、ネットワーク入出力などなど。Goの場合Goならわかるシステムプログラミングという本がありますね。もちろん、みんな一人10冊ずつぐらいお買い上げのことだと思いますが、せっかくなので他の言語でも見てみましょう。 ここで扱うのは先日、TIOBEインデックスでプログラミング言語の人気No.1になったPythonです。 ただし、Pythonでメインの処理系のCPythonではなくてPyPyで見ていきます。理由は後から説明します。 PyPyのコードは次の場所でホストされています。 早速、次のコードの中身を見ていきましょう。 print()
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