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2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
llm
LLM A CLI utility and Python library for interacting with Large Language Models, both via remote APIs and models that can be installed and run on your own machine. Run prompts from the command-line, store the results in SQLite, generate embeddings and more. Full documentation: llm.datasette.io Background on this project: llm, ttok and strip-tags—CLI tools for working with ChatGPT and other LLMs Th
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、電通国際情報サービス（ISID）Xイノベーション本部ソフトウェアデザインセンターの佐藤太一です。 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
Welcome to LangChain — 🦜🔗 LangChain 0.0.161
Getting Started Quickstart Guide Modules Models LLMs Getting Started Generic Functionality How to use the async API for LLMs How to write a custom LLM wrapper How (and why) to use the fake LLM How (and why) to use the the human input LLM How to cache LLM calls How to serialize LLM classes How to stream LLM and Chat Model responses How to track token usage Integrations AI21 Aleph Alpha Azure OpenAI
Python最強ライブラリ PyCaretによる自動機械学習(Auto ML) | みやしんのプログラミングスキル通信
みなさん、こんにちは！みやしんです。 今回は、PyCaretについてご紹介します。 PyCaretとは、データの前処理自動化、モデルの比較自動化、チューニングの自動化などを行ってくれる、とても便利なライブラリです。 PyCaretは、scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy、Optuna、Hyperopt、Rayなどのいくつかの機械学習ライブラリとフレームワークをまとめたPythonラッパーです。 Classification(分類)、Regression(回帰)、Clustering(クラスタリング)、Anomaly Detection(異常検出)、Natural Language Processing(自然言語処理)、Time Series Forecasting(時系列予測)のような処理をたった数行で実装できてしまうので、過去に機械学習
Python 3.10の新機能(その7） ユーザ定義型ガード - python.jp
Python3.10で追加された型ヒント関連機能から、 PEP 647 User-Defined Type Guards を解説します。 型の絞り込みと型ガード¶mypyなどの静的な型チェッカが型を推論する時、プログラムの処理を参考にして、可能な型の種類を絞り込んでいます。 例えば、 というプログラムでは、変数 var1 の型は、 int または None のどちらかです。var1 が int の場合は var1 + 1 を正常に計算できますが、 None の場合には None + 1 という計算になってしまうため、型チェッカはこの行をエラーとします。 しかし、このプログラムを修正して、次のように isinstance() を使って明示的に型チェックを行う処理を追加すると、None + 1 という計算が行われる可能性がなくなるため、エラーとはなりません。
Pythonで高校数学をプログラミングしながら学ぶ - ガンマソフト
近年、ビジネスにおける数学の重要性が認識され始めています。その背景にはAIの台頭も当然ありますが、そればかりではありません。デジタルトランスフォーメーション（DX）をはじめとする今後求められる変革には、数学的な素養がキーになると気づき始めたからです。 しかし、数学と言われても、社会人になってから全く疎遠であり、そもそも苦手意識がある場合に、これから学び直すのは一筋縄にゆきません。 そんな時にオススメなのが、Pythonでプログラミングしながら「高校数学」を学ぶことです。数学だけの本を読んでも、さっぱり頭にに入らなかった方でも、実際に手を動かしてプログラミングしてみると「あっそういうことか！」と腑に落ちる体験ができます。 幸いにも、現在ぴったりの良書が２冊刊行されています。両方ともPythonで高校数学をプログラミングしながら学ぶことができます。今回はこのオススメの２冊をご紹介します。 Py
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (2): distroless編 | フューチャー技術ブログ
なお、distrolessのイメージは2種類（3通りの名前）がありますが、Python 3.5はバグ修正はせず、セキュリティ修正のみでサポート期限が2020/9/13というステータスなので、本エントリーでは3.7の方のみを扱います。 gcr.io/distroless/python3: Python 3.5.3 gcr.io/distroless/python3-debian9: Python 3.5.3(上のイメージと同一) gcr.io/distroless/python3-debian10: Python 3.7.3 一応サンプル等もありますが、どれも1ファイルで構成されたサンプルスクリプトばかりです。前回のsite-packagesにコピーする方法を軽く試したところうまく動かず、シェルもpipもensurepipもないため、ビルドイメージにすることもできません。いろいろ調べた結果、
Python Certifications | Python Institute
OpenEDG Python Institute Certifications The Python Institute is committed to the development of an independent global standard in Python programming certification, which will allow programming specialists, software developers, and IT professionals from all over the world to assess and document their programming skills objectively, and to gain recognition for their expertise. OpenEDG Python Institu
NetworkXメモ（有向グラフ） - Qiita
概要 最近研究でNetworkXを使い出したので自分用のメモとしてよく使いそうなモジュールを書いていきます． Pythonを使い出して間もないので，スマートに書けてないと思います．あと言葉使いが間違ってる部分があるかもしれない(メソッドとかパッケージとか)． NetworkXパッケージの導入はpipでできます．pip install networkxでOKです． Reference : http://networkx.readthedocs.io/en/stable/ NetworkXパッケージのインポート まずNetworkXパッケージをインポートします．NetworkXのドキュメントではnxとして短縮名をつけています．
Pyre | Pyre
FastBuilt from the ground up to support gradual typing and deliver responsive incremental checks. Performant on large codebases with millions of lines of Python. IntegratedDesigned to help improve code quality and development speed by flagging type errors interactively in your terminal or live in your favorite editor. Fully FeaturedFollows the typing standards introduced in PEPs 484, 526, 612, and
Authlib: Python Authentication
Authlib: Python Authentication¶ Release v1.3.1. (Installation) The ultimate Python library in building OAuth and OpenID Connect servers. It is designed from low level specifications implementations to high level frameworks integrations, to meet the needs of everyone. Authlib is compatible with Python3.6+. User’s Guide¶ This part of the documentation begins with some background information about Au
Python 3.7とVisual Studio Codeで型チェックが捗る内作Pythonアプリケーション開発環境の構築 - Qiita
ちなみに、3.7としているけど、ほぼ3.6でも問題なくいくかと思います。 本エントリーの方針 このエントリーではPython 3.7で動くアプリケーションの開発環境を作りますが、その過程で必要なツール（Python本体、pip、pipenv）をそれぞれの場所にインストールします。とりあえず次の方針でやります。Python本体以外はPythonのエコシステムでやっていきます。イージーよりはシンプルという方針です。 管理者権限が必要なシステムへの変更は最低限にする。ユーザー権限で入るものはユーザー権限で入れる。 PATHや環境変数への変更も最低限にする。 Python本体以外はOS固有のツールには依存しないようにする。 curlで取ってきたスクリプトをパイプでsudoで実行するみたいな頭に虫が湧いているようなマジキチなことはしない。 Python処理系環境構築 (システムごとに1度だけ実行）
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Python: 数学記号をコードで書くfor beginners ver. 2 – Think it aloud
Understanding Mathematical Symbols with Code
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Detailing Python's Coroutine out of History
GitHub - Instagram/MonkeyType: A Python library that generates static type annotations by collecting runtime types
