【使ってみた】次世代Pythonノートブック「marimo」がJupyterの悩みを解決するかも？｜カレーちゃん
このnoteは、「データ分析コンペ x コード生成AI 勉強会」の発表から構成しています。 その発表資料と内容から、AIツールManusにより作成したものをベースにしています。 データ分析や機械学習をやっていると、Jupyter Notebookは本当に便利ですよね。でも、「セルの実行順序がぐちゃぐちゃになって、後から見たら動かない…」「Gitで差分が分かりにくい！」なんて思ったこと、ありませんか？ 実は最近、そんなJupyterの課題を解決してくれると話題の新しいPythonノートブック「marimo」が登場しました。今回は、このmarimoがどんなツールなのか、実際に触ってみた感想や便利な使い方を、私の体験を交えながらご紹介したいと思います！ marimoって、いったい何者？marimoとはリアクティブな実行環境 marimoのは、この「リアクティブな実行環境」を売りにしています。これ
uv, ruff, devcontainer, Claude Codeを使ったモダンなPython開発環境のテンプレート
こんにちは．今回は，uv, ruff, devcontainer, Claude Code, Cursorなどのモダンなツールを使ったPythonの開発環境テンプレートを作成したので，その内容を紹介します． テンプレートは以下のリポジトリで公開しています． テンプレートの特徴・構成 本テンプレートは，シンプルで自由度の高いテンプレートを目指すため，あまり多くのツールを導入しないように心がけています．多くのツールを導入すると，学習コストも高くなるためです． uv: Rust製の高速なPythonの仮想環境・パッケージ管理ツール ruff: Rust製の高速なFormatter, Linter pytest: テストフレームワーク pre-commit: コミット前のFormat, Lintによるコード品質の担保 devcontainer: 統一された開発環境の提供 Docker, Docke
第850回 UbuntuにおけるシステムPythonと、Pythonの仮想環境を使い分ける方法 | gihyo.jp
バージョンについては2025年2月時点での数字です。UbuntuのシステムPythonの場合、同じリリースでもマイクロバージョン（X.Y.Zの「Z」の部分）についてはアップグレードされることがあります。 UbuntuではもともとPython 2を使っていました。その後、Python 3へと段階的に移行し、2017年10月にリリースされた17.10からデスクトップ版でもPython 2が標準ではインストールされなくなりました。それからもPython 2のパッケージ自体は存在したのですが、2024年4月の24.04までにPython 2関連パッケージはすべてインストールできないようになっています。 ちなみにリリースによっては、「複数のバージョンのPython」を提供していることもあります。たとえばUbuntu 22.04 LTSのシステムPythonのバージョンは3.10.6ですが、「py
Python + VSCode の環境構築 20240604
作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
僕の考えた最強の Python 開発環境 (2024)
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
新しい静的コード解析ツール「Ruff」をご紹介 | gihyo.jp
福田（@JunyaFff）です。今月の「Python Monthly Topics」は、最近私が個人的に気になっている静的コード解析ツールRuffについて紹介します。 どんなプログラミング言語でも、静的コード解析ツール（リンター）やフォーマッターは非常に便利です。Pythonでコードを書く場合、皆さんはどんなツールを使っているでしょうか？Flake8やBlack、isortなどが人気で、世界中で多くのPythonエンジニアに利用されています。 Ruffは2022年8月にリリースされた比較的新しい、Pythonのリンター兼フォーマッターです。Ruffはリリースからまだ半年足らずしか経っておりませんが、多くの著名なライブラリで採用[1]され、毎日のようにアップデートされています。2023年3月時点でのRuffの使い方、そしてこれからの発展について、本記事で紹介します。 Ruffとは？ ここでは
【必見】Pythonプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリ 10選
はじめに 今回の記事では、学習・開発でPythonを使うプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリを10個紹介する。本記事の対象は主に以下の通り。 実務でPythonを使っているプログラマー Pythonの情報収集に困っている人 Pythonの学習・開発の効率をアップさせたい人 Pythonのフレームワーク・ライブラリを確認しておきたい初心者 Pythonは1991年にリリースされてから今年で30年以上も経過している歴史のあるプログラミング言語なので、情報量が非常に多くどのように開発を進めればよいかわからない人も少なくないだろう。 そこで、本記事では個人の独断と偏見で学習・開発でPythonを使うなら必ず確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。Pythonで実装できるプロダクトは多岐に渡るので、本記事では分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 必見 awe
FastAPIとPythonの型ヒントが反映されたDocker環境を作ってそこにVS CodeのRemote Containerから接続する構築手順（2022年版） - Qiita
FastAPIとPythonの型ヒントが反映されたDocker環境を作ってそこにVS CodeのRemote Containerから接続する構築手順（2022年版）PythonDockerdockerfileFastAPIRemote-Containers 1. はじめに FastAPIの開発環境をPythonの型付け（型ヒント）の恩恵を厳し目に受けながら開発したい。 そしてそれらの設定が反映されたDockerの開発環境をつくってホストの環境を汚さないようにしたい。 さらにVS CodeのRemote Containerを使うことでDockerの開発環境に接続して開発できる状態にしたい。 という動機から始まっています。 1-1.背景 上記を実現するためにFastAPIの環境構築について調査していると、「個人的にこの設定がスタンダートな最小構成だよね」をまとめるに苦労したのでこの際まとめてお
Visual Studio CodeでJupyter Notebookを使う方法
Visual Studio CodeのPython拡張機能でJupyter Notebookを使う方法を解説します。 Visual Studio CodeでJupyter Notebookを使うための準備 Microsoftから提供されているエディタVisual Studio Code(VSCode)は、Pythonをデバッグするための環境を作るPython拡張機能をインストールすると、Jupyter NotebookをVSCodeで使うことができるようになります。 まず、以下の拡張機能をインストールします。 ・Python VSCodeの画面左の拡張機能メニューアイコンをクリックし、それぞれの拡張機能を検索してインストールします。 拡張機能のインストールが終わったら、コマンドパレットを開きpython select interpreterを入力し「Python:インターブリターを選択」を
Pythonでいい感じにバッチを作ってみる - prefectをはじめよう - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアで, プロダクトチームのデータ活用とデータサイエンスのあれこれ頑張ってるマン, @shinyorke（しんよーく）です. 最近ハマってるかつ毎朝の日課は「リングフィットアドベンチャー*1で汗を流してからの朝食」です. 35日連続続いています. 話は遡ること今年の7月末になりますが, JX通信社のデータ基盤の紹介&「ETLとかバッチってどのFW/ライブラリ使えばいいのさ🤔」というクエスチョンに応えるため, このようなエントリーを公開しました. tech.jxpress.net このエントリー, 多くの方から反響をいただき執筆してよかったです, 読んでくださった方ありがとうございます！ まだお読みでない方はこのエントリーを読み進める前に流して読んでもらえると良いかも知れません. 上記のエントリーの最後で, 次はprefect編で会いましょう. という挨拶で締めさせ
機械学習で競馬必勝本に勝てるのか？ 〜Pythonで実装するランク学習〜 - エニグモ開発者ブログ
こんにちは。データサイエンティストの堀部です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2020 の9日目の記事です。 何か社外のデータを使っていい感じのことができないかなと思っていたところ、3日目の竹本さんの記事がおもしろく、パクリ二次創作しました。 短期間で実装したので汚いコードで見苦しいかもしれないですがご了承ください。ちなみに、私は競馬は簡単なルールを知っているくらいでズブの素人です。 目次 使用したライブラリ データ取得 前処理 学習 予測・評価 VSオッズ低い順 VS競馬必勝本 感想 参考資料 使用したライブラリ import urllib.parse import urllib.request as req from time import sleep import category_encoders as ce import lightgbm as lgb
[VS Code Insiders] MicrosoftからJupyter 拡張機能が提供されたのでさっそく触ってみた #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python | DevelopersIO
[VS Code Insiders] MicrosoftからJupyter 拡張機能が提供されたのでさっそく触ってみた #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python こんにちは、Mr.Moです。 MicrosoftからJupyter 拡張機能が登場しましたね！今のところ Visual Studio Code Insiders のみでの提供のようですが今後に大変期待が持てる拡張機能なのでさっそく記念に使ってみたいと思います。 Jupyter 拡張機能とは 今日の Jupyter Notebooks でサポートされている言語カーネルの基本的なノートブックのサポートを提供する Visual Studio Code 拡張機能です。多くの言語カーネルは変更なしで動作します。高度な機能を有効にするには、VS Code 言語拡張で修正が必要な場合があります。 http
![[VS Code Insiders] MicrosoftからJupyter 拡張機能が提供されたのでさっそく触ってみた #VSCodejp #VSCode #拡張機能 #Jupyter #Python | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/611914e4c074abe947efa5c820fc1646e6c60a0a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F06%2Fvscode-2020-eyecatch-1200x630-1.png)
Visual Studio CodeでJupyter Notebookを動かしてみた | DevelopersIO
どうも、DA事業本部の大澤です。 Visual Studio CodeのPython拡張機能のJupyter Notebook用エディタを触ってみました。Jupyter Notebookと似たインターフェイスでスクリプトが実行でき、エディタのインテリセンスのサポートも受けられて便利そうだったので、今回はその内容をご紹介します。 Working with Jupyter Notebooks in Visual Studio Code やってみる Python拡張機能を有効にする Jupyter Notebookをネイティブサポートするエディタを利用するにはPython拡張機能を有効化する必要があります。有効化してなければマーケットプレイスから検索し、有効化しましょう。 Python - Visual Studio Marketplace Python の環境を選択する コマンドパレットからP
Azure Machine LearningのリソースをVS Codeから手軽に管理できる拡張機能を使ってみる #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning | DevelopersIO
Azure Machine LearningのリソースをVS Codeから手軽に管理できる拡張機能を使ってみる #VSCodejp #VSCode #AzureMachineLearning こんにちは、Mr.Moです。 先日、Azure Machine Learning 用の VS Code 拡張機能でアップデートがあり、下記のアップデートに関する記事も拝見しておりました。せっかくですので本エントリで使っているところをまとめたいと思います。 https://devblogs.microsoft.com/python/enhance-your-azure-machine-learning-experience-with-the-vs-code-extension/ Azure Machine Learning 用の VS Code拡張機能とは Azure Machine Learning
Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabのこれが凄いポイントの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
みなさんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Jupyter Notebookの次世代版、JupyterLabを紹介したいと思います。 ※7/17 誤字脱字、一部画像を修正 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabのインストール Jupyter Labの凄い点 １．画面分割が可能 ２．タブによる画面切り替え ３．ファイルの操作機能 ４．コマンドの検索機能 ５．csvを綺麗に表示する ６．Widgetが1度のみの表示がされる。 感想 JupyterLab JupyterLabとは JupyterLabはJupyter Notebookをベースに拡張したものである。 所謂IDEと呼ばれるツールと同様である。 現在はAlpha版がリリースされています。 ※Scipy2016のカンファレンスビデオはこちらにあります。 JupyterLab: Building Blo
Pythonで作るサーバーレス環境 AWSのスペシャリストが教えるLambdaの基本 | ログミーBusiness
「みんなのPython勉強会」は、Pythonを中心として、プログラミングを仕事、研究、趣味など、さまざまなシーンで生かす方法を一緒に学ぶ勉強会です。56回の今回は、サーバーサイドエンジニアをテーマに学びます。 AWSソリューションアーキテクトの西谷圭介氏が、前半ではサーバーレスについて説明しましたが、後半はいよいよその実行環境であるAWS Lambdaの基本について解説します。関連資料はこちら。 イベントドリブン西谷圭介氏：Lambdaには、イベントドリブンという言葉があります。イベントドリブンをちょっと簡単に説明したいと思うんですが、Lambdaとかサーバーレスアプリケーションにおける非常に重要なキーワードなんですね。先ほどのサーバーレスのスタックに置き換えたときにLambdaというものがようやく出てきたんですが、このイベントドリブンをキーワードにしたサービスと言えます。 イベントドリ
第3回 ディープラーニング最速入門 ― 仕組み理解×初実装（後編）
第3回 ディープラーニング最速入門 ― 仕組み理解×初実装（後編）：TensorFlow 2＋Keras（tf.keras）入門（1/3 ページ） いよいよ、ディープラーニングの学習部分を解説。ニューラルネットワーク（NN）はどうやって学習するのか、Pythonとライブラリではどのように実装すればよいのか、をできるだけ簡潔に説明する。
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python 最強エディター決定 vscode なぜなら jupyter notebookが内蔵されたから！！ | (=^・^=) 猫にビットコイン
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