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最新情報キャッチアップ Python 3.14.0の正式リリースに合わせて、Windows版のPython処理系を大きく変化させるツールが登場した。Python Install Managerの概要とその基本的な使い方を見てみよう
CDKでPython Lambda Layerを追加する方法をまとめてみた | DevelopersIO
はじめに みなさんこんにちは、クラウド事業本部コンサルティング部の浅野です。 CDKやSAMなどのIaCフレームワークを使用する際、Lambda Layerの追加方法には複数のアプローチが存在しますが、どの方法を選択すべきかで悩んだことはありませんか？ 今回は、Python環境のLambdaにおけるCDKを活用したLayer追加の実践的な手法を、5つの異なる方法で実装し、それぞれの特徴や適用場面を自分なりにまとめたので解説します。 構成 環境 Lambda ランタイム: Python 3.13 (x86_64) ビルド環境: Mac OS Apple silicon (M3) CDK Typescript (aws-cdk-lib: 2.208.0 ) ※注意: 2025年7月末時点での情報に基づいています。 プロジェクト構成 以下のプロジェクト構成にて環境を作成しています。 cdk/ に
Python 3.13 から「兆」が 10 の 6 乗になっている - ﾏｸﾞﾏｸﾞ (起動音)
この記事は 2024 TSG Advent Calendar 3日目の記事です。昨日の記事は @__dAi00 さんの記事 AivisSpeechを使ったDiscordボットの作成 ①AivisSpeechをGoogle Cloud Runにデプロイする でした。12/5 公開予定の続編も楽しみです。 今回は、初日に公開した以下の記事の副産物です。 import unicodedata # Python 3.12 まで 1000000000000.0 # Python 3.13 から 1000000.0 print(unicodedata.numeric("兆")) 大変だ。Python 3.13 から「5000 兆円」が 50 億円になってしまう（？） unicodedata.numeric メソッドと Unicode 例によって Unicode が関係してきます。前編でも触れたとおり、
VS CodeのPython環境をDev Containersで構築する - Carpe Diem
概要 PythonはGoと違ってライブラリのdeprecatedや破壊的変更が多いため、環境やライブラリバージョンの固定が非常に重要です。 Dev Containers poetry 仮想環境(venvなど、今回はpoetryのvirtualenv) を使うことで、それらを固定してチーム内で安定した開発環境を構築できます。 環境 macOS 13.6 Dev Containers 0.346.0 python 3.11.8 poetry 1.7.1 役割 Dev Containersのアーキテクチャはこのようになっています。 ref: https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/containers ソースコードをマウントし、実行環境だけコンテナ化することで開発環境を統一することができます。 役割をそれぞれ説明すると以下のようになります
Rust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう | gihyo.jp
それぞれのツールに関する詳しい説明は本記事では行いません。詳しく知りたい方は、ツール名のリンクから公式ドキュメント等を参照してみてください。 上記の表に挙げたツール群にはそれぞれに特徴があります。pyenv、venv、pipのように単一機能に特化したものから、Condaのようにデータサイエンスや機械学習プロジェクトで使用される複雑なパッケージの依存関係や環境管理をサポートするツール、PoetryのようにPythonパッケージインデックス（PyPI）への公開をサポートするツールなど、開発シーンに合わせて選択することができます。 uvとは uvは2024年の2月中旬に発表されたばかりの新しいパッケージ管理ツールです。Rustで書かれており、ここ最近で飛躍的に使用されるようになったRust製のPythonリンター＆フォーマッター「Ruff」を開発しているAstral社によって提供されています[1
PandasからPolarsへ移行した方がいいのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? なぜこの記事を書くのか 皆さん、データ解析を行う際にどのようなライブラリを用いているでしょうか。 おそらく大半の人はpandasを使っているのではないでしょうか。 私もpandas使ってます。簡単だよね(´・ω・｀) しかし、業務でバカクソでけえデータを読み込もうとしたときに、読み込み時間がとんでもなくかかったり、メモリ不足でそもそも読み込めもしないことが起きていました。 読み込みにメモリ食われすぎて他の作業ができずに待機した挙句、燃え尽きたかのようにノーパソのファンが止まると同時にメモリ不足のエラーが出たときには切れ散らかします。 （
シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
Python自体がクラッシュしてしまう場合のデバッグの仕方 - Qiita
TL;DR faulthandler.enable() を使おう。これを実行した部分以降は、Python自体がクラッシュするような状況(=シグナルが飛んできた など) になると、スタックトレースが標準エラーに出力された上でクラッシュするようになる。 背景 macOSで requests.getを使うスクリプトをデーモン化したところ、何も出力せずにクラッシュするようになって困った。 タチの悪いことに、このクラッシュはデーモン化した時だけに起こる。 (環境は Python 3.11, macOS 12.6.5) from daemon import DaemonContext from daemon.pidfile import PIDLockFile import requests import time pid = PIDLockFile(path.join(home_dir, 'pidf
Python+PuLPによるタダで仕事に使える数理最適化（ → Python-MIPがお勧め → SCIPソルバーが利用できるのでやっぱりPuLPがお勧め → 現状はSCIP専用のPySCIPOptを使おう） - Qiita
追記（2023/06/05） 数理最適化ソルバー SCIP 専用の Python インターフェース PySCIPOpt の記事を書きました。 本追記時点で Python から SCIP を使用する方法としては、この PySCIPOpt がいちばんよいと思います。 追記（2022/11/08） 数理最適化ソルバーSCIP ですが、 Since November 4, SCIP is licensed under the Apache 2.0 License. となりました。SCIPは無償のソルバーの中では速いので、それが商用利用可能になったということは大きいです。Apache 2.0 Licenseなので、少なくともSCIPの内部コードを変更せず呼び出して使う場合は、作ったコードの開示義務（昔のことばでいうGPL汚染）はないはずです。 追記日時点では、PuLPからはSCIPが利用可能、Pyt
SCIP ソルバー + Python + PySCIPOpt パッケージ で、手っ取り早く数理最適化モデルを構築して結構速く解く、ということが仕事でもタダでできそう - Qiita
※ 本記事執筆時点（2023/06/05）で、執筆者がネットから適当に拾った情報を元に手元環境で試したものです 概要 数理最適化ソルバー SCIP が Apache 2.0 License （日本語参考訳） になっているので、 仕事でもタダで SCIPを使って数理最適化モデルを解くことができそう Python + PySCIPOpt パッケージ を使えば、手っ取り早く数理最適化モデルが構築でき、 SCIPで結構速く 解けそう Python + PuLP や Python + Python-MIP でも手っ取り早く数理最適化モデルは構築できるが、これらに同こんされているデフォルトの数理最適化ソルバー（COIN-CBC）はSCIPより遅い ただし、 PuLP や Python-MIP はほかの数理最適化ソルバーをインストールしていればそちらを使うよう設定変更ができる しかし、 PuLP でほか
namedtupleで美しいpythonを書く！（翻訳） - Qiita
namedtupleの解説記事です。 この記事の想定読者 namedtupleの基本を知りたい人 namedtupleの存在意義がよく分からない人 namedtupleの活用場面を知りたい人 そこそこ多量のデータを上手に管理する方法を探している人 【2019年10月4日追記】 結構な数のいいねをいただいたため、きちんとした記事にしなければと改めて思っております。 見直しますと、typing.NamedTupleの利用方法など、重要な情報が不足していると思いましたので（執筆当時の知識不足によります。申し訳ありません）、本日追記して記述を補いました。 はじめに あまりメジャーではないかもしれませんが、pythonにはnamedtupleというデータ型があります。標準ライブラリのcollectionsモジュールからインポートできます。 私自身はnamedtupleに関しては、 dictionar
Pythonだけでクロスプラットフォームなアプリを作れるFletについて - Qiita
はじめに Python だけでクロスプラットフォームなアプリを作ることが出来る、Flet というフレームワークについての記事です。 Pythonだけで次のようなWeb・デスクトップに両対応したアプリを作ることが出来ます。 Flet の概要 Flet は Flutter をベースにしています。主に以下のような特徴があります。 From idea to app in minutes 「素早くGUIアプリを作成出来る」ことが、Fletの主なセールスポイントのようです。 Simple Architecture JSフロントエンドやRestAPIを書くこと無く、PythonだけでSPAを作る事が出来ます。 Batteries included Batteries Included は、Pythonの設計思想のようです。電池が付属している、つまりそのままでもすぐに動かせることを指します。 Powere
Announcing Python in Excel
(September 16, 2024) UPDATE: Python in Excel is now generally available for Windows users of Microsoft 365 Business and Enterprise. Read our latest announcement here. Since its inception, Microsoft Excel has changed how people organize, analyze, and visualize their data, providing a basis for decision-making for the millions of people who use it each day. Today we’re announcing a significant evol
NiceGUI
Your browser does not support ES modules. Please use a modern browser.
PythonでC／C++に匹敵する実行速度を実現 米MITなどコンパイラ「Codon」開発
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 Pythonは人気な言語だが、実行速度が遅いため、速さを求められる環境になると違う言語が採用される。この研究では、Pythonのような高水準言語のシンプル性とCやC++のような低水準言語の高速性を兼ね備えることができるPythonベースのコンパイラ「Codon」を提案する。 Codonは、Pythonのコードをネイティブなマシンコードにコンパイルするコンパイラであり、シングルスレッドにおいて通常のPythonよりも10倍から100倍速く実行され、CやC++に匹敵する速度を実現できるという。またCodonではマルチスレッドも可能なため、より大きな性能向上
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
skia-python — skia-python 0.0.1 documentation
Class A Frameworks — Pure Python Web Development
GitHub - flet-dev/flet: Flet enables developers to easily build realtime web, mobile and desktop apps in Python. No frontend experience required.
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
Comparison of FastAPI, Flask, and Streamlit for Web Development