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
【全2回】AWS Lambda x FastAPIによるPythonモダンAPI開発のすゝめ 1 - RAKSUL TechBlog
はじめに この記事を読んで得られること 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 1. 開発環境の構築で使用したツール AWS Lambdaのコンテナサポートを採用 Poetry利用時に開発と本番環境の適切な管理でLambdaデプロイ問題を解決 Poetry利用時に起きた問題 Dockerfileを分けてデプロイできない問題を回避 Mutagen Composeを採用 Dockerの同期遅い問題 Mutagen Composeを利用 2. 開発で活用したPythonライブラリ パッケージ管理 Poetry Ryeも検討したものの採用せず ベースのライブラリ FastAPI Mangum Powertools for AWS Lambda リンター・フォーマッター Ruff Mypy 型アノテーション自動生成ツールの活用 Black テスト Pytest p
目からウロコ！Excelのスキルが劇的にアップする時短ツール「Python」活用術｜@DIME アットダイム
仕事には欠かせないExcelをもっと快適に使いこなす方法を＠DIMEからピックアップした。 Excel×Python活用術 単純な事務作業の労力を10分の1以下に軽減する時短ツール「Excel×Python」活用術 みなさんは、話題のプログラミング言語、「Python（パイソン）」をご存じでしょうか？ Pythonは他の言語に比べてコードが短くシンプルになって使いやすかったり、AIやビッグデータといった話題のジャンルのプログラムを作成できたりすることで、近年とても人気が高まっています。 【参考】https://dime.jp/genre/1003655/ 事務作業の手間を10分の1以下に圧縮！プログラミングの専門知識がなくてもできるExcel×Pythonで最低限押さえたい3つのルール 何百回と繰り返されるコピペ、複雑なフォーマットへの手入力、時間のかかるウェブからの情報収集……単純な事務
世界初、分析ツールnehanにPythonコード出力機能登場。プログラミング不要でプログラムを作れる！？
株式会社nehanは、プログラミング不要の分析ツールnehan上にて、作成した分析プロセスをPythonコードとして出力できる機能の提供を開始いたしました。 分系ツールnehanは「"データ分析は前処理の時間が8割"の常識を覆す」をテーマに、プログラミング不要で様々な分析業務を可能にするサービスです。 2019年5月の提供開始以降、50社以上の企業様よりお問い合わせを頂戴し、また、導入企業様より業務効率化実感の声を多くいただいております。 Pythonコード出力機能は、プログラミング不要で作成した分析プロセスを、Pythonコードに変換し出力する機能です。これにより、プログラムを書くより早くプログラムを作成することが可能になり、業務効率化を実現できます。 この機能の最大の魅力は、データ活用における「分析ロジックやアルゴリズムのシステム組み込み」をプログラミング不要で実現できることです。 例
めちゃくちゃ手間のかかっていた手作業をPython使って激効率化した話 - Qiita
前置き すごく手間のいる作業が存在していた。ざっくり スプレッドシートを複製 運用管理ツールからjsonを複数DL シミュレータ実行 シミュレータ実行結果をスプレッドシートに貼り付け 目視で結果確認（NGならリトライ） スプレッドシートからExcelファイルexport メール＆Slackで報告 実質的な作業時間としては10~20min（リトライあるともっと）かかるが、色んなツールが必要だからとにかく面倒。 図にするとこんな感じ 環境 masOS Mojave ver10.14.6 Python 3.7.3 pip 19.2.2 激効率化（自動化）した結果 パラメータ指定なしのコマンド一つで、欲しかったExcelファイルが作成されるようにした 自動化のポイント 1. 運用観点 無駄は無くしていこうな方針で2点対応。 1-1. スプレッドシートの廃止 シミュレート結果の確認＋Excelファイ
【Python】もうprintデバッグはいらない？ / PySnooperで楽々デバッキング - フリーランチ食べたい
Hacker NewsとRedditでバズっていたPythonのデバッグツールが便利だったので紹介です！ PySnooperというライブラリです。 Hacker News - PySnooper: Never use print for debugging again Reddit - PySnooper: Never use print for debugging again ※追記 想像以上にたくさんの方に読んでいただき、printデバッグなど他のデバッグ方法との比較について追記として文末に補足しました。釣りタイトルですみませんでした…🙇 何ができるライブラリか 一言で言うと「デバッグがめちゃくちゃ簡単にできるライブラリ」です。 github.com 例を見たほうがわかりやすいと思うので見てみましょう。 インストールは pip で行えます。 pip install pysnooper
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust） - Qiita
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
「Python」「R」「Jupyter Notebook」「Tableau」「Keras」が愛用される理由
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） データと分析は、デジタルトランスフォーメーションやデジタルディスラプション（デジタル時代の創造的破壊）を引き起こすガソリンになる。そして、企業がこのガソリンをハイオクに変える方法は1つしかない。それは、統計学者、数学者、ビジネス分析専門家のチームに適切なデータサイエンスツールを提供し、増大し続ける企業データのプールから洞察を引き出すことだ。 純粋な統計分析、機械学習のモデリング、視覚化など、その用途が何であれ、データ駆動型のビジネス文化を発展させるには強力な一連のデータサイエンスツールが欠かせない。 さまざまな業界に身を置く多数の経験豊かなデータサイエンティストと情報交換を行い、各自が最も使用しているツールについてインタビューした。本稿では、その中で何度となく名前が挙がった上位5つの厳選されたツールを紹介する。 併せて読みたいお薦め記事 進
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
[Python] Djangoチュートリアル - 汎用業務Webアプリを最速で作る - Qiita
この記事を元に最小の学習コストでWebアプリを作成する方法を記事にしてみました。 こちらもよろしくお願いします。 [[Python] プログラム初心者のためのWebアプリ簡単作成法] (https://qiita.com/okoppe8/items/4cc0f87ea933749f5a49 ) この記事について PythonのWebアプリケーションフレームワーク「Django」についてのチュートリアル記事です。 Djangoには定義したデータモデルを元に一覧画面や入力画面を動的に出力する「クラスベース汎用ビュー（class-based generic views）」という仕組みがあります。 これを活用すると単純なCRUD操作（登録・参照・更新・削除）を行うWebアプリを短時間で作成することができます。さらにDjangoのユーザー管理機能を加えてHeroku等のプラットフォームにデプロイすれ
![[Python] Djangoチュートリアル - 汎用業務Webアプリを最速で作る - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4d39f82803a7c839dda1789ed59074c0e4c61b7f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMjE3MDk0JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTE3NzM4Mzg1P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWNjZjI2OTM2NTVjMWVkNmY0M2FhMTQ3YWRiM2FkMzY2%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D6d8824657510b5609160fdc346978ca1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBva29wcGU4JnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9YmNiMWY2ZmVmZjFjMjA1ODE3ZGJlZDIwYjQxNDhjN2I%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Da8713941df180ab6f4fd92664359108e)
Python & Djangoを使って感じたステキな点
実務で、Javaとphpによる開発を10年行っていましたが、Python & Djangoに乗り換えて1年が経ちました。 最初は色々と混乱しましたが、1年を越えて、やっとそれなりのレベルになったと思うので、ここらあたりで、個人的に感じたメリットをメモします。 ■ステキな点 shellがステキ これに尽きる。めっちゃ便利です。 ↓こんな感じで起動。Pythonのソースがコマンドライン上で入力可能になります。 $ python manage.py shell --settings=settings/master.py Python 2.7.9 (default, Apr 17 2015, 08:52:42) [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-11)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "lice
prompt_toolkit がアツい - methaneのブログ
とりあえず mycli と aws-shell のスクリーンキャストを見てください。 prompt_toolkit はこのようなリッチコンソールアプリを作るためのライブラリです。 Windows でも動きます。 Jupyter (ipython notebook) を切り離した、コンソール版の ipython も次のメジャーバージョンでは readline ベースから prompt_toolkit ベースに作りなおされています。 ipython 以外にも ptpython というシェルもあり、 ipython の各種 magic が不要な場合はこちらで十分でしょう。 https://github.com/jonathanslenders/python-prompt-toolkit#projects-using-prompt-toolkit には、他にも prompt_toolkit を採用
エージェントレスでシンプルな構成管理ツール「Ansible」入門 | さくらのナレッジ
近年、ChefやPuppetなどの構成管理ツールが人気だが、新たに注目されつつある構成管理ツールとして「Ansible」がある。Ansibleは設定ファイルがシンプルで、管理対象サーバーに特別なソフトウェアをインストールすることなく利用できるなど、最小限の手間で各種設定を自動化できるのが特徴だ。今回はこのAnsibleについてその基本的な使い方を紹介する。 小規模な環境でも手軽に使えるAnsible あらかじめ用意しておいた設定ファイルに従って、ソフトウェアのインストールや設定ファイルの修正、サービスの起動/停止、ネットワーク設定といったサーバーの各種設定を自動的に実行するソフトウェアを構成管理ツールと呼ぶ。代表的なものとしては、さくらのナレッジでも過去に取り上げているChefやPuppetがある。 関連記事： サーバー設定ツール「Chef」応用編：knife-soloとData Bagを
1
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
Pythonで学ぶ米国株 ⇔ 米国株で学ぶPython