PyPI 2FA Security Key Giveaway
Giveaway has ended The givaway has closed as of Oct 1, 2022. Pictured: two Titan security keys, one USB-A and the other USB-C. (Source: Google) In order to improve the general security of the Python ecosystem, PyPI has begun implementing a two-factor authentication (2FA) requirement for critical projects. This requirement will go into effect in the coming months, and more details are included belo
プログラム言語のPythonとPHPのライブラリが乗っ取られて悪意のあるバージョンが公開、開発者の情報が収集される
プログラミング言語であるPythonを開発に用いるためのモジュールの人気なもののひとつである「ctx」が、モジュールを取得した開発者の情報を侵害する悪意ある変更を加えられていたことが判明しました。また、オープンソースのプログラミング言語であるPHPの全250万回以上ダウンロードされたモジュールである「phpass」にも悪意のあるバージョンが含まれていたと報じられています。 Popular Python and PHP libraries hijacked to steal AWS keys https://www.bleepingcomputer.com/news/security/popular-python-and-php-libraries-hijacked-to-steal-aws-keys/ PyPI package 'ctx' and PHP library 'phpass'
Pythonの古いパッケージ、乗っ取られて情報窃取の機能が追加されていた
人気の高いプログラミング言語であるPythonには、膨大な量のパッケージコレクションが存在している。開発者はこうしたパッケージコレクションを通じて、開発に必要な機能を取得して利用している。パッケージコレクションアップデートも簡単に行え、開発において欠かすことのできない機能となっている。 しかし最近では、この機能がサイバー犯罪者に悪用されるケースが出てきている。パッケージを通じてマルウェアへの感染を促すケースから、情報窃取を行うケースまでさまざまだ。開発者はパッケージコレクションに登録されているパッケージは安全なものと認識しているが、実際にはこのようにリスクの高い「偽のパッケージ」が含まれていることがしばしば指摘されるようになってきている。 SANS Internet Storm Centerが5月24日(米国時間)、「ctx Python Library Updated with "Ext
AWS Amplify + Reactで既存のLambda（Python）にファイルを渡して処理する | DevelopersIO
「AWS Amplify + Reactで既存のLambdaを呼び出す」では、既存のLambdaをAWS Amplify + Reactから呼び出す方法について紹介しました。 今回は、この発展形でLambdaに対してファイルを渡す方法、Reactから見るとファイルアップロードを行う方法について記載します。 解法 フロントエンド（React） 非常にシンプルなReactでの実装例になります。 import React, { useState } from 'react' import { Auth } from 'aws-amplify' import { LambdaClient, InvokeCommand } from '@aws-sdk/client-lambda' import Box from '@mui/material/Box' import Button from '@mu
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開
「PyScript」はJavaScriptのようにPythonコードをHTML内に記述して実行可能、Anacondaがオープンソースで公開 Pythonの主要なディストリビューション「Anaconda」などを提供しているAnaconda社は、HTML文書の中にJavaScriptと同じようにPythonのコードを記述し、実行可能にする「PyScript」をオープンソースで公開しました。 Did you hear the news from PyCon!? We are thrilled to introduce PyScript, a framework that allows users to create rich Python applications IN THE BROWSER using a mix of Python with standard HTML! Head to h
Microsoft、Visual Studio Code用Python／Jupyter拡張機能の2022年5月版をリリース
Python／Jupyter拡張機能の5月版では、PythonフォーマッタであるBlackの拡張機能が追加され、pylint拡張機能と同様にLanguage Server Protocolを使用してフォーマットのサポートを提供する。 さらに、isortを使用してインポートを並べ替えるための拡張機能が追加されたほか、Jupyter拡張機能をvscode.devで使用するWeb拡張機能としてインストールできるようになった（現状では、httpsを必要としないJupyterサーバで実行されているノートブックのみサポート）。 そのほか、Jupyter Notebookを操作するための実験的な機能を提供するJupyter Powertoysが提供され、現時点ではカーネル管理パネル、コンテキストヘルプ、実行のグループ化に対応している。また、Jupyterのカーネル処理にともなういくつかの改善や、Visu
Open source 'Package Analysis' tool finds malicious npm, PyPI packages
HomeNewsSecurityOpen source 'Package Analysis' tool finds malicious npm, PyPI packages The Open Source Security Foundation (OpenSSF), a Linux Foundation-backed initiative has released its first prototype version of the 'Package Analysis' tool that aims to catch and counter malicious attacks on open source registries. In a pilot run that lasted less than a month, the open source project released on
Pythonと比べて学ぶ競プロのためのRust - Qiita
今までは Python で競技プログラミングをしていましたが、最近 Rust の勉強を始めました。同じように Python を書いたことがあり Rust へ入門しようと考えている人向けに AtCoder の過去問 (B~C) を両言語で解いてみます。 今回のテーマ 基本文法 ( for / if / 入出力) 参照 メモ化再帰 Option 型 HashMap / defaultdict / 辞書 次の記事：Pythonと比べて学ぶ競プロのためのRust Part2 次のテーマ： 累積和 / scan オーバーフロー all / any lower_bound 座標圧縮 役に立つ記事 RustCoder ―― AtCoder と Rust で始める競技プログラミング入門 AtCoder 2020年言語アップデート以降の環境 Docker × VSCode × Rust な開発環境を３ステッ
Python 3.15からデフォルトのエンコーディングがUTF-8になります - methaneのブログ
Pythonがファイルを開くときなどに使われるエンコーディングはロケール（WindowsではANSIコードページ）依存でした。 Unixの世界ではどんどんUTF-8ロケールが一般的になっている一方、WindowsのANSIコードページはなかなかUTF-8になりません。 そのために、Unixユーザーが open(filepath) のようにエンコーディングを指定しないままUTF-8を仮定するコードを気軽に書いてしまって、Windowsユーザーがエラーで困るといった問題が発生します。 また、Windowsでもメモ帳（Notepad.exe）やVSCodeはすでにUTF-8をデフォルトのエンコーディングで使用しています。ANSIコードページがUTF-8になるのを待っていたらどんどん周りの環境から置いていかれ、レガシー化してしまいます。 Pythonがデフォルトで利用するエンコーディングをWind
GitHub Copilotの使用方法：Python、PyTorchを少しだけ実装してみた動画解説記事です - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事ではVScodeのGitHub Copilot拡張機能を使用しつつ、Python、PyTorchで実装を少しだけ試した内容を動画付きで紹介します。 本記事の内容 ０. GitHub Copilotとは １. GitHub CopilotでMNISTのDataLoaderを作成し、画像を描画してみる ２. 関数の作成・実行と、docstringの自動作成 ３. さいごに ０. GitHub Copilotとは 「GiHub Copilot」とは、コーディング時にコーディング内容をAIが自動提案（自動補完機能にほぼ似ている）してくれる
scikit-learnで単変量特徴量選択をやってみた - Qiita
# 単変量特徴量選択（univariate feature selection）のラッパークラスを作成 class UnivariateFeatureSelection: def __init__(self, n_features, problem_type, scoring): if problem_type == 'classification': valid_scoring = { 'f_classif': f_classif, 'chi2': chi2, 'mutual_info_classif': mutual_info_classif } else: valid_scoring = { 'f_regression': f_regression, 'mutual_info_regression': mutual_info_regression } # 手法が対応していない場合の例
無料のPython入門講座 プログラミングの基礎知識を身につけられる | Ledge.ai
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Rustは本当に動作が高速なのか？ Pythonとの比較で分かる、Rustのパフォーマンス特性
パフォーマンス比較の形式 PythonやRustには「line_profiler」や「criterion-rs」など、それぞれ優れたプロファイリングのためのライブラリやツールがあります。基本的にはこれらのツールを使うべきですが、計測自体が計測対象に影響を与えてしまいますし（特にline_profiler）、異なる言語間で比較する必要があるため、経過時間をprint出力する方式で進めます。環境によって結果は異なるのですが、参考までに筆者のプログラムの実行環境を以下に記載しました。 OS：ArchLinux（kernel 5.7.10-arch1-1） CPU：AMD Ryzen 9 3950X 16-Core Processor RAM：G.Skill F4-3200C16-32GVK×4（DDR4-3200 32GB×4） SSD：Crucial CT1000MX500SSD1（1000G
AWSを使ってReact・Django(DRF)のウェブアプリをデプロイしたい - Qiita
はじめに DVA 取得と、デプロイについての知識とそれを含めた開発スキルのレベルアップのために色々とやっているのでそれの途中経過をアウトプット。 前提として以下の記事の話があります。 React と DRF の SPA で JWT を Cookieで管理してみた話 もくもく会アウトプット:Django で JWT を Cookie で処理するやつを理解したい やったこと フロント側(React)を CodePipeline・CodeBuild・Route53・CroudFront・S3 の構成でデプロイ サーバー側(DRF)を EC2 インスタンス 1 台を使ってデプロイ 上記を Https でやり取りするようにして連携 ひとまず今回は Code シリーズを使った S3 静的 Web ホスティングでの React デプロイと同時にクロスオリジンでの SPA デプロイの体験を行うというのがテ
Python 3.10の新機能：「構造的パターンマッチ」とは
ネストしたコンテキストマネジャーの簡潔な記述 分かりやすくなったエラーメッセージ デバッグやプロファイリング用に提供される行番号がより正確なものに 構造的パターンマッチ ファイル操作などでエンコーディングを明示しなかった際にEncodingWarning警告クラスを送出するようにオプトイン可能 「|」演算子を使用したユニオン型の指定 パラメーター仕様変数 型エイリアス ユーザー定義の型ガード 本稿では、これらの新機能の中で新しく追加された構造的パターンマッチ（match～case文）について見ていくことにする。なお、構造的パターンマッチについてはPEP 634、PEP 635、PEP 636で詳しく述べられている。 match～case文の概要 match～case文の構文を以下に示す。なお、「match」と「case」はソフトキーワードであり、構造的パターンマッチを行う文脈でのみキーワー
Pythonバックエンドエンジニアが1ヶ月でフロントエンドを学んだ話
この記事について Pythonバックエンドエンジニアが1ヶ月でフロントエンドを学んだ話を共有する。 どういう勉強をしたかのラーニングパスを某所で話したら興味があるというコメントがあったので、自分の振り返りも兼ねて共有することにした。 TL;DR 学習期間は1ヶ月、30時間程度 TypeScript → Next.js → MDNでHTML+CSS → TailwindCSS の順に勉強した JavaScript、React.jsはほぼすっ飛ばした(というより上記ラーニングパスの中で派生して習得した) できるようになったこと: 簡単な処理であればテストつきでTypeScriptのコードが書けるようになり、UIの基本的な設計ができるようになった DISCLAIMER 筆者の経験を記したものであり、ベストプラクティスではありません。 筆者の開発スキルセット（勉強前時点） バックエンドが得意領域
Visual Studio Code用Python拡張機能の2021年9月版がリリース
2021年9月版のPython拡張機能には、github.devを介してセマンティックハイライトや、ビルトイン、Pylanceにバンドルされているスタブ、現在のファイルでローカルに定義されているシンボル、および開いているファイルのシンボルの補完、構文エラーの確認、コードナビゲーション、アウトラインサポート、関数シグネチャヘルプ、コンテキストドキュメントの強調表示といった編集機能が利用できるようになっている。 さらに、Visual Studio Codeに新たに組み込まれたテストエクスプローラによって、Pythonテスト機能の外観が一新され、テストの検出、ナビゲーション、ステータスレンダリング、テスト検索、選択したテストの実行、最後に実行したテストの再実行といった機能を、新しいUIで利用可能になった。 なお、2021年10月版以降は、Jedi 0.18以降がサポートされるほか、ctagsとr
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GitHub.com、すべてのパブリック／プライベートPythonリポジトリでコードナビゲーションを一般提供
初心者向け）HerokuでDjangoをデプロイ後のマイグレートがうまくいかない場合のチェックポイント - Qiita
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