VSCodeでPythonのLinter/Formatterの拡張機能が出たらしい - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?
Excel、プログラミング言語「Python」に対応。データ分析・可視化能力を向上 | Gadget Gate
PC Python生みの親も「夢にも思っていなかった」 Excel、プログラミング言語「Python」に対応。データ分析・可視化能力を向上 Image:Microsoft マイクロソフトが、プログラミング言語のPythonを表計算ソフトのExcelに統合した。現在はパブリックレビューとしての提供で、この機能を使うにはMicrosoft 365のInsider Programに登録している必要があるが、追加のアドオンやソフトウェアのインストールなしに、Pythonを用いてExcelワークシートデータを操作・分析することが可能だ。 Pythonの統合により、Excel上で新たにPY関数が追加され、Excelシート上でPythonのコードを記述し実行することが可能になる。また、エンタープライズ向けのPythonリポジトリ「Anaconda」とのパートナーシップにより、pandas、statsmo
CloudFront で インデックスドキュメント を実現 (Lambda@Edge Python版) - Qiita
Motivation CloudFront + S3 でインデックスドキュメント動作を実現する。Lambda@Edge ではランタイムのサポート期間の長いPythonを使いたい。 背景 CloudFront + S3 で Static Website hosting を使わない場合、インデックスドキュメントの動作を行うためには CloudFront Function または Lambda@Edge での対応が必要になる。 Pythonで実装したいが Lambda@Edge - Python 版実装の情報は少ない。 インデックスドキュメントの動作は CloudFront Functions でも実現可能だが、アプリケーションの構成上、 Lambda@Edge を使いたいこともある。 静的ウェブサイトホスティングはS3バケットをpublic accessにする必要があり、最近のセキュリティ施策
ReactカスタムフックからヘッドレスChromeまで！リアルタイム静止画編集機能の作り方を、リチカのエンジニアに聞いてきた
――現在、どんなプロダクト開発に従事していらっしゃいますか？ 杉本：誰でもかんたんにマーケティング動画や静止画を作れるWebサービス『リチカ クラウドスタジオ』を開発しています。 『リチカ クラウドスタジオ』は、業種別や配信媒体別の数多くのフォーマット（型）をベースに、クオリティの高い動画を誰でもかんたんに作成できるのが特徴です。当社は元々制作会社だったため、社内にプロのクリエイターが多数在籍しているので、彼らによって制作されるフォーマットが大きな強みのひとつです。 朝賀：昨年後半からは、『リチカ クラウドスタジオ』の新機能の開発プロジェクトが進行していて、現在は主にそちらの開発に従事しています。 ――どのような新機能か、伺ってもよろしいですか？ はい、大きく分けて2つありまして、静止画のリアルタイム編集機能と、比率違いの静止画を一括制作できる機能です。 これにより、ブラウザ上で作成したイ
Pythonにおけるimportの危険性とは 全ての運用関係者が知っておくべきPython特有のセキュリティリスク
Pythonにおけるimportの危険性とは 全ての運用関係者が知っておくべきPython特有のセキュリティリスク：便利だが攻撃者による悪用の可能性も Pythonのimportステートメントには、開発者や企業が注意する必要があるセキュリティリスクが伴う。これがどのように機能するのか、そしてなぜ簡単な解決策がないのかを解説する。 Pythonを使用する場合に対応が必要な、あまり注目されていないリスクが存在している。 最新のソフトウェア開発言語は全てモジュール式であるため、開発者はコードの大きなセクションを、より管理しやすい小さな部分に分割できる。これにより、通常はライブラリにグループ化されたコード単位を再利用できる。これらのライブラリは社内で作成されていないことが多く、グラフ作成、データベース接続、配列計算などの一般的なタスクを実行するために作成されたオープンソースコレクションだ。 コード
Pythonがグローバルインタプリタロックの解消へ、マルチスレッド処理の高速化実現
Python Software Foundationのステアリングカウンシル（Steering Council）は、Pythonのグローバルインタプリタロック（Global Interpreter Lock）を解消する方向で開発を進めていくことを明らかにしました。 グローバルインタプリタロックとは？ グローバルインタプリタロックとは、その名前が示すとおりインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。 これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上がはかれる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点があります。 また、スレッドセーフではないC言語などによるライブラリとの結合が容易となっています。 Pythonの標準実装であるCPythonでは、以前からグローバルインタプリタロックが採用されていました。 グローバルインタプリタロックを解消する
ChatGPTは、難解なNode.jsの処理を解釈して、Pythonに移植できるのか？ - Taste of Tech Topics
こんにちは、igaです。 先日の連休で、あるコンテンツの聖地巡礼をして英気を養ってきました！ 英気を養ったところで、「Node.jsからPythonにソースコードを移植する」ということが必要になりました。 元のNode.jsのコードでPythonには存在しない書き方をしていて、そのままPythonに書き直すのが難しいため、ChatGPTに助けてもらって移植を行ってみよう、と考えました。 今回のポイント 変換にあたって、Node.jsで変数の値をインクリメントする「index++」という記述が、Pythonには存在しません。 同じように変数の値をインクリメントする場合、Pythonでは「index += 1」という記述にする必要があります。 それで今回のソースコードですが、関数の引数を指定するところでインクリメントの、しかもやや複雑な記述が存在していました。 num = this.#tran
ChatGPTとBardに同じアルゴリズムを書かせてみた【Python】 - Qiita
概要 試験運用中のGoogle Bardが日本語対応となったので登録してみました。 https://bard.google.com/?hl=ja プログラミングのサポートとしてChatGPTを利用していましたが、Bardはどうなのだろうかと思い、同じアルゴリズムを解かせてみました。 Bardについて 以下の方々の記事に詳しく掲載されています。 インタビュー はじめに、お互いの意気込みを伺います。 ChatGPT(3.5)側 質問：Bardとあなたの間のプログラミングコード生成の優越性を記述して下さい。 Bardと私（ChatGPT）の間でのプログラミングコード生成の優越性について説明します。 Bardのプログラミングコード生成の優越性: 詩的な表現: Bardは詩や文学作品の生成に特化しており、プログラミングコードも詩的な表現を持つことができます。独自で美しいコードやクリエイティブなアプロ
PyPIが二要素認証を義務付け OSSのリポジトリへの攻撃が相次ぐ
プログラミング言語「Python」のサードパーティーソフトウェアリポジトリである「Python Package Index」（以下、PyPI）は2023年5月25日（注1）、同年末からWebサイト上でプロジェクトまたは組織を管理する全てのアカウントに二要素認証を義務付けると発表した。 Pythonは広く使われているプログラミング言語の一つだ。この義務化は、過去にPyPIユーザーを危険にさらしたアカウント乗っ取りを防ぐ目的がある。 2023年末にかけて、PyPIは二要素認証の使用に基づいて特定のWebサイト機能へのアクセスを制限する。二要素認証への移行に当たり、特定のユーザーやプロジェクトが早期実施の対象に選ばれる可能性もあるが、選定のための具体的な基準は明示されていない。 OSSのリポジトリを狙うサイバー攻撃が増加中 今回の認証義務化は、オープンソースソフトウェア（以下、OSS）コミュニテ
CodeSandbox が Rust や Python など様々な言語に対応したので Qiita に埋め込んでみた - Qiita
Qiita にはさまざまなコンテンツを埋め込み可能です。CodeSandbox も埋め込み可能なコンテンツの一つです。 従来の CodeSandbox はブラウザ上で動作するため React や Vue などのフロントエンドのみ対応していましたが、近年の CodeSandbox は Firecracker の microVM という仮想マシンによる処理の実行が可能になりました。それにより、フロントエンド以外のさまざまな言語の実行が可能となっています。 従来のブラウザ上で React や Vue を動かす sandbox を browser sandbox、最新の microVM で動作する sandbox を cloud sandbox と呼びます。（詳細はリンク先のドキュメントをご確認ください。） この cloud sandbox では、Rust や、 Python が公式にサポートして
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など
PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 4.0」正式リリース。 より効率的なレンダリング、リアルタイムコラボレーション機能が分離など Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 4.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLabは、Webブラウザから使えるPythonやR、Scala言語などに対応した統合開発環境です。 Project Jupyter傘下のプロジェクトには「JupyterLab」以外に「Jupyter Notebook」「Jupyter Desktop」もリリースしています。 JupyterLabは、PythonやScala、Rなどのコードを打ち込んですぐに実行できるインタラクティブなデータ解析環境であった「Jupyter Notebook」をベースとし、そこにターミナル画面の機能、ファイル
Python ChatGPTを活用してブログを完全自動化：【記事自動作成、自動投稿】②｜Yuu's Memo
タイトル – 記事の主題を明確に表現する。 導入 – 読者に興味を引く情報を提供し、記事の内容や目的を明示する。 問題の説明 – 解決すべき問題や課題を説明する。 解決策の提案 – 問題を解決するための提案や解決策を示す。 顧客の声や評価 – 実際の顧客の声や商品の評価を引用し、信頼性を高める。 製品の紹介 – アフィリエイト商品やサービスの詳細を説明する。 利用シーンや具体的な例 – 商品やサービスの具体的な使用シーンや例を示す。 価格や割引情報 – 商品やサービスの価格や割引情報を説明する。 ボタンやリンク – 購入や詳細を促すボタンやリンクを設置する。 おすすめ理由や特典 – 商品やサービスのおすすめ理由や特典を説明する。 FAQ – よくある質問や疑問に対する回答をまとめる。 結論 – 記事の内容をまとめ、再度商品やサービスの利点を強調する。 免責事項 – アフィリエイトリンクを含
Stable Diffusionを用いたアニメーション生成をPythonとWeb APIで実装してみた - Qiita
Supershipの名畑です。私の大好きなアニメイト池袋本店と言えばそのすぐそばには惜しまれながらも4月で営業を終えたハレスタ。ハレスタと言えば私の中では0.1gの誤算。0.1gの誤算と言えば「入場と同時に「受付で演奏を開始したら」バンギャはどんな反応をするか検証してみた」はここ最近で最も笑わせていただいた動画です。 はじめに 前々回の記事「Stable Diffusionでの画像生成をPythonとWeb APIで実装してみた記録」と前回の記事「Stable Diffusionにおける同一人物の別表情生成をPythonとWeb APIで試みた記録」に続いて、今回はStable Diffusionでアニメーション生成をしてみます。Stability Animationで紹介されているものです。Animation SDKを用います。 「画像生成AI「Stale Diffusion」開発元がテ
【Python】データサイエンス初学者がChatGPTを頼りにKaggleへ挑戦してみた - Qiita
はじめに データサイエンス初学者の私だが、chatgptを使用すればpythonを使いKaggleコンペに参加できるか挑戦した。 コンペのテーマは前回記事と同様「タイタニック生存者の予測」で試してみる。 環境 Pyton Anaconda pandas Jupyter Notebook Bing AIも補足的に使用 筆者のデータサイエンスに関連するスキル・経験 機械学習：独学レベル（書籍やサイト、無料動画を利用） 数学知識：大学1年生程度 統計学：大学1年生程度 プログラミング：Excel VBA独学レベル（書籍やサイト、無料動画を利用） ※VBAエキスパート（Excelベーシック）取得 ビジネス：前職で自社開発の業務効率化ツールを活用するための社内募集にて、担当業務の効率化を提案した経験あり（開発者と定期的に話し合いツール作成。今までの工数を半分にできた。） chatgptとは kagg
python(Flaskアプリ)からGoogle OAuthするための開発環境、本番環境の話 - Qiita
いつも苦労するので備忘録として pythonからGoogle OAuthする方法ですが、検索すると情報が古かったり、サービスアカウント使うやりかただったりして、個人のユーザーに対してサービス提供する為のやり方がいまいち分からなかったりしたのでまとめ。 必須事項 GCP使ってAPIキーを取得する Google_Client_IDとGoogle_Client_Secretは必須です redirect_uriは、帰ってくるURLを入れてください。これはGCPに設定したものと同じである必要があります OAuthするためのURIを生成する GOOGLE_DISCOVERY_URL = ( "https://accounts.google.com/.well-known/openid-configuration" ) def get_google_provider_cfg(): return requ
pythonの勉強ついでにChatGPTのAPIを使ってみた - Qiita
概要 普段PHPのエンジニアとして働いているが、ある会議中に「ChatGPTを使ってお客様の質問に答えるシステム作れないですか？」という要望があり、軽く調べたところできそうだったし、Pythonのライブラリ使えばできそうだなと思い、環境を構築しました。 Pythonを書くのは初めてです。。 ついでにJupyterLabを導入しました。 参考にしたサイト 環境 MacOS Monteray ver 12.6.5 Docker やりたいこと やりたい事としては、とりあえずChatGPTのAPIを使って質問を投げれば返ってくる簡単はものを作りたいと思います。 Pythonの環境構築 まずはPythonの環境を構築するためのディレクトリを作ります。
AWS SDK for Python (Boto3) を使用して使われなくなったCloudWatch Logs ロググループを削除してみた | DevelopersIO
Lambda関数の検証などを行っているとCloudWatch Logsにロググループが溜まっていきます。 放置していると料金も発生してくるので使われなくなったロググループを削除するスクリプトを作成してみました。 作成したスクリプト 作成したスクリプトは以下のGitHubリポジトリに格納しています。 https://github.com/Kobayashi-Riku0226/python_script import boto3 from datetime import datetime, timedelta one_month_ago = datetime.now() - timedelta(days=30) one_month_ago_int = int(one_month_ago.timestamp() * 1000) logs = boto3.client('logs') log_gr
Flask実践入門 - 基本的なアプリ構成を問い合わせフォームをつくりながら学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
コンフィグ設定 まずはapps/config.pyを作成し以下のコンフィグを追加しましょう。実践的なアプリでは開発環境の他にstaging環境、本番環境、テスト環境などが存在するのでそれぞれ専用のコンフィグ設定を行います。 from pathlib import Path basedir = Path(__file__).parent.parent class BaseConfig: """ BaseConfigクラス """ SECRET_KEY = os.environ["SECRET_KEY"] WTF_CSRF_SECRET_KEY = os.environ["WTF_CSRF_SECRET_KEY"] class LocalConfig(BaseConfig): """ BaseConfigクラスを継承してLocalConfigクラスを作成する """ SQLALCHEMY_DA
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