uvxとは？ uvxは、Pythonのパッケージマネージャーuvの一部で、PyPIに公開せずともGitHubリポジトリから直接Pythonツールを実行できる便利な機能です。本記事では、誰でも簡単にuvxで動作するツールを作成・公開する方法を解説します。 本記事の前提として、uvの基本を理解していて、セットアップが完了している必要があるため、uvを全く知らない方や、セットアップしていない方は、以下の記事を参照してください。 uvxはuv tool runのエイリアスです。uv toolはPython製のCLIツールを簡単にグローバルにインストールできる機能です。uvxを実行することでPyPIに登録されている多くの（全てではありません）CLIツールを手軽に動かすことができます。 PyPIに登録されたソフトをuvxで動かす方法 例えばPythonのLinter・FormatterであるRuffも

PyCon JP 2025の発表資料です。

Python Monthly Topics Python 3.14の新機能⁠⁠：asyncioタスク可視化機能を使ってみよう 福田（@JunyaFff）です。2025年9月の「Python Monthly Topics」では、Python 3.14で追加されるasyncioタスク可視化機能であるasyncio psコマンド、asyncio pstreeコマンドと、asyncio.print_call_graph()関数、asyncio.capture_call_graph()関数を紹介します。 はじめに さまざまな機能強化が予定されているPython 3.14の中で、今回筆者が注目するのはasyncioの新しい可視化ツールです。asyncio psコマンド、asyncio pstreeコマンドと、asyncio.print_call_graph()関数やasyncio.capture_ca

前回の記事でhttpxの検討を進めた後にこんな気になる記事を見かけたので現状を調査しました。 gfx.hatenablog.com 結論から言うと、これは httpx を async で利用する時の問題で、現状ではまだ解決されていません。同期APIを使っていれば問題ありません。 原因は、httpxの低レイヤーライブラリであるhttpcoreがanyio.Lockを使っていたのですが、その実装がasyncio.Lockよりも大幅に遅いことです。httpcoreに提案されている解決策は3つあります。 anyio依存排除 https://github.com/encode/httpcore/pull/922 anyioに追加された fast_acquire を利用する https://github.com/encode/httpcore/pull/953 コネクションプールの実装見直し http

【問題】 以下に示すコードにおいて、dataはキーと値の組を格納する辞書である。また、target_keysはdataからキーと値の組を抽出する対象となるキーを格納するリストだ。for文ではtarget_keysの要素を反復し、反復した値がキーとして辞書に存在するかどうかをチェックしている。キーとして存在していれば、その値を取得して、キーと値の組をタプルとしてresultに追加している。これは正しく動作するが、よりPython風な書き方が可能である。どんなコードが考えられるだろう。 data = {'a': 10, 'foo': 20, 'b': 30, 'bar': 40} target_keys = ['a', 'b', 'c'] result = [] for k in target_keys: if k in data: result.append((k, data[k])) pr

Python is one of the most successful programming languages out there, with it recently overtaking Javascript as the most popular language on GitHub, according to the latest GitHub Octoverse report. The report emphasises the popularity of the language in the growing fields of AI, data science and scientific computing - fields where speedy experimentation and iteration are critical, and where develo

目的 このドキュメントではPythonの非同期処理の実験を行います。 Pythonの非同期自体初めての場合は以下のページを参照してください。 A Conceptual Overview of asyncio 公式のドキュメントで概要を掴むには適切 import asyncio: Learn Python's 上記のページでおすすめされている動画 Pythonのバージョンは3.8くらいのようなのでTaskGroupなどは紹介されていない 解説中のサンプルが一部動作しないがこの辺を参考にすれば動かせはする Python Concurrency with asyncio asyncioの書籍 Pythonのバージョンは3.8くらいのようなのでTaskGroupなどは紹介されていない 3.11からの話は、ココを参照。 もし、そもそもコルーチンとは何か、Pythonでの非同期処理の導入の経緯を知りた

httpxはものすごく遅いから使うべきでないかもしれない…という話を書こうと思ったんですが、検証してみたら、確かにaiohttpよりは2倍以上遅いんですが、設定次第で多少はマシかもしれない、という結論です。 前提として、async modeです。いまどきのAPI serverは全部asyncかなとは思います。今回はsync modeには興味がないので検証してないですが、sync modeではまったく違う結果かもしれません。 あと文脈としては httpx を推しているブログを読んで、いや httpx はパフォーマンスに問題があるんだよな、ということを周知したかったというのもあります。 note.com ことの起こりは Python の openai library が 0.x から 1.x になったときにものすごくパフォーマンスが劣化したという問題があったことです。 github.com い

はじめに エンジニアではなくデータサイエンティストとしてデザインパターンについて初めて勉強したとき、なんとなくは理解しつつも正直なところ実務での利用イメージがピンと来ませんでした。その理由の一つとして、データサイエンスの現場では特に、教科書的なデザインパターンの例がそっくりそのまま使われることは少ない、あるいはそれに気づかないことが多いためだと思われます。 そこで本記事では、データサイエンスのフレームワークやその使用例を通してそれぞれのパターンを見ることで、デザインパターンをより身近なものに感じられるようにすることを試みます。 そもそもデザインパターンとは デザインパターンとは、特定の文脈で繰り返し現れる設計問題に対する再利用可能な解決策のことです。GoFによる分類では、以下の3カテゴリに整理されます。 生成に関するパターン：オブジェクトの生成方法を管理するパターン 構造に関するパターン：

※ gfxさんのブログから来た人へ。お返事書いたので、読んでくれると嬉しいです:-)。 みんなのPython 第5版、予約受付中です！技術選定、大事ですよね。 PythonでスクレイピングやWebアクセスをする方法を検索したりAIにプログラムを書いてもらうと、たいていrequestsを使ってデータを読み込むようになっています。そろそろ、もっと新しいの使った方がよくないですか？ というのが今回の記事の趣旨です。 はじめにurlopenありきPythonには標準でurllibやhttp.clientといったHTTP通信ライブラリが付属しています。しかし、低レベルで扱いにくく、コードが冗長になりがちです。例外処理やヘッダー設定を行おうとすると、コードがすぐに読みづらくなり、保守性にも難が出てきます。 # urllibを使った場合 from urllib.request import urlope

Python 3.14.0rc3（最終リリース候補）が公開　正式版は10月7日リリース予定：Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント 2025年10月7日のPython 3.14.0のリリースに向け、最後のRC（リリース候補版）となるPython 3.14.0rc3がリリースされた。この後は明らかなバグの修正のみが行われる。

1.はじめに 筆者はGPUプログラミングの勉強を進めています。GPU処理の背景にある仕組みを理解し、より効率的にGPUを利用できるようになることを目指しています。学習を進めながら並行して記事化を進めたいと思っており、同じような状況の人たちの役に立てると嬉しいです。 教科書は「Programming Massively Parallel Processors」（PMPP）を中心とします。この本の流れに沿って理論的な理解をすすめつつ、実験等を交えて一緒に理解を深められたら嬉しいです。 今回はGPUプログラミングの基本的な概念を整理のうえ、CUDAを用いた計算のコアとなる部分（CUDA Kernel）のシンプルな例であるベクトルを書いて、CUDA Pythonにより実行する手順を解説します。 本記事は今後の記事作成や私の理解の進展に応じて徐々に拡充・改修していきたいと思います。 2025/09/

みんなのPython 第5版、予約受付中です。Pythonにt文字列（template strings）が追加されます。 見た目はf文字列に似ていますが、最初にtを加えたリテラルで表記します。また、f文字列はその場で評価されますが、t文字列はTemplateオブジェクトになるのが大きな違いです。遅延評価・自動エスケープ・構造化ログなどの安全な処理を一貫して適用でき、f文字列では実現できなかったような処理が可能になります。 この記事では、簡単に機能の説明をしながら、具体的な利用方法を見てゆきます。Python 3.14から追加された可能性てんこ盛りの新機能を、便利にかしこく活用する方法について解説しましょう。 t文字列ってなに？Python 3.14で導入（string.templatelibモジュールが追加）。ステアリング・カウンシルは2025年4月10日にPEP 750を承認しました。

Python on the Edge: Fast, sandboxed, and powered by WebAssemblyWe are excited to announce full Python support in Wasmer Edge (Beta) With AI workloads on the rise, the demand for Python support on WebAssembly on the Edge has grown rapidly. However, bringing Python to WebAssembly isn't trivial as it means supporting native modules like numpy, pandas, and pydantic. While projects like pyodide made st

Ubuntu Weekly Recipe 第880回GPUに画像の文字を解析させる⁠⁠、あるいはPyTorch入門 今回はAI文章画像解析エンジンであるYomiTokuを通じて、GPUメーカーごとに用意されているPyTorchのインストール方法を紹介します。 PyTorchとGPU PyTorchに関しては本連載でも何度となく登場しており、直近だと第877回でした。筆者も文字起こしをする必要がある場合には使用してみたくなりました。 PyTorchと何かというのは、gihyo.jpの記事「機械学習フレームワークPyTorch、Linux Foundationの傘下プロジェクトに」でも軽く紹介されています。元々はMetaのプロジェクトであったのが現在は独立していること、機械学習用のフレームワークでGPUアクセラレーション機能をサポートしていることがわかります。 GPUアクセラレーションはGPU

TOPICS Programming , Python 発行年月日 2025年10月16日 発売予定 PRINT LENGTH 572 （予定） ISBN 978-4-8144-0133-8 原書 Effective Python: 125 Specific Ways to Write Better Python, 3rd Edition FORMAT Print GoogleでPythonを使ったさまざまなサービスを立ち上げ、Pythonを知り尽くした著者による、Pythonエキスパート必携書の最新版です。第3版では、Python 3.13までの最新機能に対応し、第2版から新たに35項目を追加し、既存項目も時代に合わせて大幅に改訂されています。各項目では、優れたPythonコードを書くために何をすべきか、何を避けるべきか、そしてその理由をPythonの流儀に従って明確に解説。効率的でロバ

Published Sep 17, 2025 This is a technical report on three bugs that intermittently degraded responses from Claude. Below we explain what happened, why it took time to fix, and what we're changing. Between August and early September, three infrastructure bugs intermittently degraded Claude's response quality. We've now resolved these issues and want to explain what happened. In early August, a num