動機 Neovim内で定義ジャンプを利用する際に、venv内の外部ライブラリに対してもLSPの機能を利用したかったためです。pyrightの機能としてvenvまでのPATHを記述するオプションがあるようですが、pyrightのためだけにセッティングを書くのが億劫だった(おい)のと起動時にactivateしておくとNeovim内で起動するターミナルに対してもvenv内のpythonにPATHが当たるといった恩恵があります。 環境 macOS Sonoma14.4 terminal kitty(0.35.1) Neovim NVIM v0.10.0 やり方 init.luaなどに以下を記述します。 local function auto_activate_venv() local venv_path = vim.fn.getcwd() .. '/.venv' if vim.fn.isdirec
Python逆引き帳
Python プログラミングに関するテクニックや情報を、探しやすいように逆引き形式で、できるだけ解りやすく解説してまいります。 Python は日本語の 公式ドキュメント が充実…
この記事はDjango Advent Calendar 2020 の最終日の記事です。 はじめに はじめまして。 普段からDjangoを使用してWebアプリを開発しています。 今年もこの時期がやって来ましたね。 ちなみに、去年も同じ日に投稿させて頂きました。 Djangoの個人的Tips 今年の Django Advent Calendar 2020 も素晴らしい、そして実用的な記事が多く、 楽しく拝見させて頂きました。 個人的にDjangoの良さは**「簡単な」アプリケーションを「手軽に」作れるところにあると思っています。 そこでこの記事では、簡単な、そして基本的なDjangoアプリケーションを作る過程を**コードとともに記載したいと思います。 この記事がDjangoのより一層の普及に少しでも貢献できれば幸いです。 目次 前準備 アプリケーションの作成 Modelの作成 Viewの作成
経緯 Slackに記事のURLが投稿された時、その記事の要約をPerplexity APIを使用して投稿したい AWS Lambdaに置くか pythonのライブラリ必要やん！ ほな入れよか pip3 install requests /rss_summary error: externally-managed-environment × This environment is externally managed ╰─> To install Python packages system-wide, try brew install xyz, where xyz is the package you are trying to install. If you wish to install a Python library that isn't in Homebrew, use a vi
![[Lambda]Pythonライブラリをアップロードする - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6fe5605fb4b141ee7b9350e54c3b38f6db2a53d6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCTGFtYmRhJTVEUHl0aG9uJUUzJTgzJUE5JUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJTk2JUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJUFBJUUzJTgyJTkyJUUzJTgyJUEyJUUzJTgzJTgzJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJUFEJUUzJTgzJUJDJUUzJTgzJTg5JUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThCJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz0wY2U1YzI0N2ViMjQxODMzZTdhYTk2NDhlMDUxZjlhZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBha2l0aWthJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iOWY0NDRhNzJkZDYyZTRmOTQ4NjgxMWRiZTk5NjBkYw%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Dd88bdb702cbb4e02a218f8e186e0d6fc)
「pip install pandas」が遅い？解決策と高速化のコツ[Python] ｜ 自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ
はじめに Pythonのデータ処理ライブラリであるPandasは、データの読み込みや解析に非常に便利なツールです。しかし、Pandasをインストールする際に遅く感じることがあるかもしれません。本記事では、その原因と一般的な問題について説明し、パフォーマンスを向上させるための解決策や高速化のコツについて解説します。 Pandasのインストールが遅い理由と一般的な問題について Pandasをインストールする際に遅さを感じる原因はいくつか考えられます。まず、ネットワーク速度が遅い場合は、パッケージのダウンロードに時間がかかります。また、pipのキャッシュ機能を活用していない場合も、再度ダウンロードが行われるため遅くなることがあります。さらに、Pythonのバージョン管理やpipのアップグレードもインストールの遅さに影響を与えることがあります。 ネットワーク速度とその影響について パッケージのダウ
![「pip install pandas」が遅い？解決策と高速化のコツ[Python] ｜ 自作で機械学習モデル・AIの使い方を学ぶ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f40677efea27600ebf900b087b7be0858f2f90d1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmachine-learning-skill-up.com%2Fknowledge%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F10%2F1-47.jpg)
Amazon Titan Text Embedding V2とPythonでPostgreSQL+pgvectorのベクトルデータベースに゙保存してみた | DevelopersIO
Amazon Titan埋め込みモデルの有効化 テキストのベクトル化にあたり、今回はAmazonが提供するテキスト埋め込みモデルAmazon Titan Text EmbeddingsのV2を利用します。 このモデルは2024年4月末に利用可能となり、以下の特徴を持っています。 最大8192トークン ベクトルの次元 : 256/512/1024(デフォルト) 日本語を含めた100以上の言語に対応 正規化対応 ベクトルの次元(サイズの大きさ)と精度はトレードオフの関係にあります。1024次元を100%としたときに、512次元は約99%、256次元は約97%の精度を提供します。 Amazon Bedrockサイドメニューの Model accessから、利用するモデルが利用可能なことを確認してください。 Available to request となっている場合は、リクエスト申請が必要です。
【Python】py-googletransを使ってcsvファイルのテキストを翻訳する方法｜Aru's テクログ（Aruaru0）
データファイル（CSVファイル）を受け取った時に、カラムの英語文を日本語に翻訳したいことがあります。py-googletransを使えば、これを簡単に行うことができます。ここでは、py-googletransを使ってCSVファイルの列を翻訳し、翻訳した列を追加する方法を解説します。 py-googletransより、更新が行われているdeep-translatorをお勧めします。deep_translatorについては以下の記事を参照してください
はじめに マインクラフト上に迷路をPythonから自動で作成して遊ぶ方法について記載します。WindowsとMacの両方で実装が可能です。本記事の内容はYouTubeの動画としても投稿しているので、動画の方がわかりやすい方はYouTubeからご視聴ください。 準備 1. Javaのインストール Javaをインストールします。以下の画面の「同意して無料ダウンロード開始」ボタンからインストーラーをダウンロードして、インストールしてください。 2. マインクラフトの購入 この記事ではマインクラフトのJava Editionを対象にしています。以下のリンクから、マインクラフトJava Editionを選択して購入してください。 購入が完了するとマインクラフトのインストーラーがダウンロードできるので、ダウンロードをしてください。 マインクラフトのサイトログインにはマイクロソフトアカウントが必要です。
【Python】定数管理のための、値の追加・変更を不可にするクラスを実装する - yiskw note
概要 機械学習の実験を回していると、しばしば複数の定数を管理したくなることがあります。(例えば、実験を回すマシンごとのデータセットのパスなど) Pythonでは、他のプログラミング言語のconstのような定数がサポートされていません。 PEP8の慣例に従って、大文字とアンダースコアで命名して定数を表す変数を作成したとしても、 それらは基本的に外部から書き換え可能で、意図しない変数の変更が起きてしまいます。 そこで今回は、Pythonで定数を管理するためのクラスを作成してみました。 その定数はクラス変数として管理され、クラス変数の追加や変更はできないようになっております。 そのため、定数の意図しない書き換えは発生せず、バグを防ぐことが可能です。 もし他に良い方法があれば、コメントにて教えていただけると幸いです。 概要 実装の方針 実装 dataclassとの違い 参考 実装の方針 定数を管理
こんにちは！みやしんです。 今回もとても便利なライブラリをご紹介します！ みやしん ホントPythonには便利なライブラリがいっぱいですね！ このブログの管理人も卒業生です。 PythonやAIを勉強したい方 (無料体験・説明会) この記事で出来る事 Pythonのライブラリ「Camelot」を使って、PDFから表データを自動で抽出する方法をご紹介します！ 抽出した表データはデータフレーム型で持つことができます！ ①PDF内の表を検出 下記のように検出結果を表示できます。 ②データフレーム型でデータを抽出 では、早速はじめていきましょう！ camelotとは Pythonのライブラリの1つです。PDFから表データを抽出してDataFrame形式に変換してデータを扱うことができます。Camelotでは下記のような表データを抽出することができます。 Stream：枠がない表。スペースと文字だけ
1994年神奈川県生まれ。情報学修士取得。 ソフトウェア業界で自動運転やロボット開発を担当した後、DX推進やRPA開発に従事。幅広いソフトウェア開発の経験を活かし、現在はAIやプログラミング教育、コンサルティングなどを行っている。 日本最大モビリティ団体Deep4DriveのJetRacerプロジェクト代表。 Pythonを学習する上でプログラムを実際に作ってみることは重要です。手を動かしてみることで、プログラムの記述の仕方やコツを覚えることができ、以降の作業がスムーズにはかどります。 なおプログラムを作る上ではやっておくべき作業や注意点があることを知っておくことが大切です。 今回はPythonを学習し始めたばかりの初心者でも作れる簡単なプログラムを6選紹介。またプログラム作成前に必要な作業や注意点についても解説します。 Pythonで簡単なプログラムを作るために必要な作業 Pythonを
AWSのbedrockにclaude3.5が出たのでPythonで呼び出してみた - Qiita
事前準備 aws configureでiamをcliに登録しておく bedrockでClaude3.5 sonnetを有効かしておく モデルIDを取得する 下のコードでmodel_idにclaude-3-5が入っているidを取得できる。 def search_model(query): response = client.list_foundation_models() for model in response['modelSummaries']: if query in model['modelId']: print(model['modelId']) search_model("claude-3-5") from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError import boto3 import json class ChatW
モリカトロンのチーフエンジニア松原です、こんにちは！ 今回から「Pythonと音楽と...」と題して連載します（全部で四回くらいの予定）。第一回は「音を鳴らす」。音のデータ化や録音・再生の仕組みから、Pythonで指定した周波数の音を発音するところまで、となります。Pythonで音を鳴らしたい人、Pythonでメロディを再生したい人、PythonでMIDIを扱ってみたい人などが対象読者です。どうぞよろしくお願いします。 そもそも音ってなんなの？ Pythonで音を出すには サイン波を作って鳴らしてみる sample1_play_file.py メモリ上の音を直接鳴らす sample2_play_buf.py 今後の予定 参考にさせていただいたサイト（ありがとうございます） そもそも音ってなんなの？ まずは音をデジタルデータとして扱うにあたっての基本的な知識をざっくり説明します。「もう知って
Windows 上での Python & Terraform 環境構築手順 - ROBOT PAYMENT TECH-BLOG
概要 こんにちは！ ROBOT PAYMENT サブスクペイのシステム基盤チームの yoponpon です。 システム基盤チームではアプリケーションやシステムインフラの基礎部分の構築や管理、メンテナンス、性能改善などを行っています。 今回は、Windows 上でのPython, Terraform環境構築手順を記載したいと思います。サブスクペイのインフラはAWSで構成されていて、環境はTerraformでコード管理しており、またLambdaなどでPythonを利用しています。 概要 前提 WSLの導入 1. WSLのインストール 2. .bashrcの自動読み込み設定 3. Windows 側のPath設定引き継ぎ解除の設定 4. nameserverの設定 5. resolv.confを再生成しない設定 Python開発環境の導入 1. pyenv の導入 2. パスを通す 3. WSL
Markov Chain Monte Carlo (MCMC)をpythonで実装し、大学生の睡眠時間を解析 - Qiita
Sleep Offset と Wake Offset が表示されると同時に、lengthカラムに睡眠時間も１時間単位で表示されます。 解析開始！まずは可視化する それではこのデータを使って分析していきます。 Scatterplotを使って就寝データを可視化 データを見ると、深夜0:00あたりからAsleepの軸が濃い青色に変化し始めていき、Awakeもどんどん淡い青色に変化していきます。逆に端っこの23:00ではフルAwakeで、午前3:30はさすがに寝ちゃっています。ちなみにグラフには表示していませんが平均的な就寝時間は12:50〜1:00です。大学生です。 Scatterplotを使って起床データを可視化 逆に起床時間はどうでしょう。6:00はほぼまだAsleepでAwakeになる気配はまったくないですが、8:00になると濃くなりはじめます。そういえば今年の夏休みは長期インターンをして
事の発端 VSCodeでPythonで書かれたプロジェクト触っているとき、Enterを押そうとして間違えてShift + Enterを押してしまい、Pythonコードが実行されてしまう事件が多発していました。 どうやらPythonの選択範囲実行という機能がキーバインドに割り当てられているみたいです。 消しましょう。 消す ⌘ + K,⌘ + Sまたは、VSCodeの右上か左下にある歯車マークを押して「キーバインド」を選択します。 そうすると、キーバインド一覧が出てくるので、検索窓に「shift enter」を入れてフィルタリングしましょう。 出てきた「Python: Python ターミナルで選択範囲」を右クリックで削除します。 さいごに 快適なVSCodeライフを
PythonとPygameで作る レトロ風RPG 全コード 同人誌について この連載は、同人誌『PythonとPygameで作る レトロ風RPG 全コード』を一部抜粋して編集したものです。 同人誌本編には、ゲーム本体のソースコードや、各種のサンプルコード、Windowsで実行できるEXEファイルが付属しています。PDFで290ページの本になります。ぜひ、こちらもご購入ください。 （2024-03-28：ver1.0.4 に更新、2024-03-10：ver1.0.3 に更新） 「src/mymod/scene_battle/」配下に、バトル画面で使うモジュール群を格納しています。バトル シーン用のモジュールは、他のシーンに比べてかなり多いです。 src/ mymod/ scene_battle/ battle/ __init__.py enemy.py my.py util.py effe
まとめ unittest で discover する対象クラスを限定する手段を書きます。 前半で、どのようなときに必要になるか、も書きます。 後半で、コードを書きます。 load_tests() のコード例があります。 はじめに 現実世界で目的地にたどり着く交通手段が徒歩、車、公共交通機関と複数あっても到達点は目的地の１つでありながら、それぞれの手段に料金、時間、事故による影響をどれだけ受けうるか、などメリットやデメリットがあります。 コードを書く際も同様に、同じゴールを達成するために複数の手段があることがあります。 たとえば、ツリーの探索において、深さ優先・幅優先など複数の探索手段があり、メリット・デメリットがあります。ソートのアルゴリズムも同様です。ちょっと言いすぎですが、デザインパターンの Strategy のようなケースにおいては類似のケースが発生しえます。 場合によっては深さ優先
matplotlibを使ってグラフを表示すると、通常は、matplotlib独自のウィンドウで表示されますが、これをtkinterのGUIに組み込んで表示する方法を紹介します。 基本的な処理の流れとしては、matplotlibのFigureクラスでグラフの描画領域を確保し、グラフ描画用の座標軸を作成します。 FigureCanvasTkAggクラスで作成したFigureとFigureの配置先のウィジェットを指定し、matplotlib用のキャンバスを作成します。 グラフを描画する時は、作成した軸に対してグラフを描画し、最後にFigureCanvasTkAggクラスで作成したオブジェクトのdraw()メソッドを呼び出して、グラフを表示します。 以下にできるだけシンプルにしたサンプルを示します。 import tkinter as tk from matplotlib.figure impor
「GPT-4o」が無料解放！回数制限は？文字数は？Web検索、画像生成、GPTs、Pythonは使える？【徹底検証】｜たてばやし淳.エクセル兄さん@ ChatGPT書籍6冊執筆
「GPT-4o」が無料解放！回数制限は？文字数は？Web検索、画像生成、GPTs、Pythonは使える？【徹底検証】 ※2024年5月18日現在の情報です。 アップデートされたので、最新情報は以下の記事でポストしました。 https://note.com/on_consul/n/n3ff4966c8586 ChatGPTの最新モデル「GPT-4o」が、ついに無料プランでも利用可能になりました！ しかし、無料プランの場合、利用回数に制限があるようです。 そこで今回は、無料プランにおけるGPT-4oの利用可能回数や待ち時間、一度に処理できるテキスト量、画像アップロード枚数、そして気になる新機能の利用状況などについて徹底検証します。 無料プランと有料プランには、どのような違いや制限の差があるのでしょうか？GPT-4oを賢く使いこなすための情報を、ぜひ手に入れてください。 【要点】 ・無料プランで
Cloud Functions for Firebase（Python）でFirestoreにあるデータを取得してみた | DevelopersIO
こんにちは、ゲームソリューション部のsoraです。 今回は、Cloud Functions for Firebase（Python）でFirestoreにあるデータを取得してみたことについて書いていきます。 Firebase SDKを使ったFlutterでのリクエストではなく、HTTPリクエストで取得します。 個人的につまづいたポイントがあったため、そのポイントについては最後に記載します。 Firestoreにてデータベースの作成 まずはFirebaseのドキュメントDBであるFirestoreを作成します。 DB名は(default)のままで、リージョンは作成予定のFunctionsと同じasia-northeast1(Tokyo)にします。 モードはテスト用でそのまま接続できるようにしたいため、テストモードにしました。 Firestoreでは、DBの中にコレクションがあって、その配下に
はじめに 今回はPythonでSeleniumを使用してWebブラウザ操作を自動化する方法について、留意点やポイントを纏めました。 日々の業務効率化を試みるきっかけや、参考になれば幸いです。 利用シーン たとえば、 ワンクリックで勤怠システムへのログインと出退勤の打刻をする。 特定のWebシステムを操作する定常作業を自動化。 Webアプリケーションテストでの操作を自動化。 動的ページ上でブラウザを操作したデータ収集の自動化。 ...主に定常業務の自動化やテスト等のWebスクレイピングに利用される。 他にも、マーケティングに役立つ情報収集を行ったり、検索順位をスクレイピングしてSEO対策を実施する際にも活用できるでしょう。 前提事項 当記事では動作ブラウザをChromeに設定する。 SeleniumではEdgeやFirefoxのWebブラウザ操作も可能。 この記事で書かないこと Python
Python3.8 サポート終了 こちらの記事でlambda（python3.8）を使用したRDSの接続方法についての記事を書きましたが、2024年10月をもってPython3.8のサポートが終了するらしく、pythonのバージョンをあげた対応をしてみました。 作成するpythonのバージョン 今回は「Python3.10.14」で作成していきます。 python3.10.14の理由 ランタイムを「Python３.12」、「Python３.11」それぞれ試しましたが、どちらも下記のエラーとなってしまいました。 AWSドキュメントではPython3.12もサポートされているようですが、これはおそらくランタイム「Amazon Linux2023」の場合だと想定 ランタイム「python3.x」はAmazon Linux2 なんだと思います。 Python3.11がダメな理由は・・・なんだろう？
PythonでUUIDを使用し異なる種類のUUIDを作成してみます。 今回はuuidを用います。このライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリですので、事前にインストールする必要はありません。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows11） ■UUIDを使用し異なる種類のUUIDを作成する では、早速UUIDを使用し異なる種類のUUIDを作成するスクリプトを書いていきます。 ■コード import uuid def generate_uuid(): # バージョン 4 のランダムなUUIDを生成する random_uuid = uuid.uuid4() print("Random UUID (Version 4):", random_uuid) # バージョン 1 のタイムベースのUUIDを生成する time_based_
importでエラーがでる 本に書いてあるままだと、当然読み込めない。 「モジュールが見つからないよ」ってエラーですね。 じゃあ、ファイルの読み込みと同じようにドライブマウントをすれば解決するかというと、そういう単純なことでもなかったりします（もちろんマウントをする必要はあるので、この手順は必要です）。 もちろん、モジュール用のファイルを用意してGoogleドライブにアップしてあります。 これで実行しても… 同じエラーが出ちゃいます(;´･ω･) では、どうすればいいのか？ sysにてパスを通す と書かれても「？？？」ってなりますよね。。。 どんな感じなのか書くと 「ファイルのありかを教えてあげる」 というイメージでしょうか。 つまり パスを通すことで、ファイル（モジュール）を見つけてくれるようになる。 実際にどう書くのかというと
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np # サンプルデータ data = { 'A': ...
Ruffとは Rustで書かれたPython向けのLinter兼Formatterです。LinterとFormatterについては以下の記事に分かりやすくまとめられていたため、ぜひご確認ください。 メリット Ruffには以下のようなメリットがあります。 動作が高速 Rust製ということもあり、従来の静的コード解析ツールと比べてかなり高速です。 ツールを一つにまとめられる 従来はLinterにFlake8、FormatterにBlack、Import sortingにisortというように、目的に合わせて別のツールを導入しなければなりませんでした。Ruffはこれらの役割をすべて担うため、他のツールを導入する必要がありません。 導入と使用 VSCodeを用いてRuffを導入し、簡単なPythonコードを書いてみましょう。 1. 拡張機能のインストール VSCodeの拡張機能が公式から提供されて
Pythonはいま最も人気なプログラム言語のひとつです。オランダのTIOBE Softwareが2021年11月に発表したプログラム言語の注目度ランキングでは堂々の一位に選ばれています。 Pythonはコードを書きやすく読みやすくするために開発された、どんな用途にも対応できる汎用言語。最近身近に感じるようになってきたAIにも数多く使われているプログラム言語です。 本記事ではそんなPython初心者でも作れるもの、そして独学で習得できるサイトや入門書、について解説します。 Pythonとは？Pythonとは、少ないコードで簡潔に書くことが可能なプログラミング言語です。 ライブラリも豊富で、比較的覚える文法も少ないため、初心者が最初に学ぶプログラミング言語として特におすすめです。 また、インタープリター型で且つ高水準で汎用性を持ち、実務レベルでもかなり需要が高いといえます。 Pythonは初心
urllib.parseのurlparseを用いて与えられたURLを解析しその情報を返してみます。 なお、今回はurllib.parseを用います。 このライブラリ・モジュールはPythonの標準ライブラリの一部です。urllib.parseモジュールはPythonのバージョン2.7以上で利用可能であり、URLの解析、構築、エンコード、デコードなどの機能を提供しています。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.10.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■urllib.parseのurlparseを用いて与えられたURLを解析しその情報を返す では、urllib.parseのurlparseを用いて与えられたURLを解析しその情報を返すスクリプトを書いていきます。 ■コード from urllib.parse import url
[Python] PyMuPDFライブラリを使用して、PDFファイルをページごとに画像ファイルに変換する｜こはた
ファイルやフォルダ（ディレクトリ）のパスをオブジェクトとして操作、処理することができる標準ライブラリ。 標準ライブラリのため、使用時にインストールは不要です。 動作環境Windows11 Python 3.11.5 実装全体の実装は下記です。 import sys from pathlib import Path import fitz def main(file_path_list): """PDFファイルのページを画像ファイルに変換する Args: file_path_list (list): PDFファイルパス名のリスト """ for file_path in file_path_list: path_file = Path(file_path) folder_name = path_file.parent base_file_name = path_file.stem # PDF
![[Python] PyMuPDFライブラリを使用して、PDFファイルをページごとに画像ファイルに変換する｜こはた](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f47ec2a4a1402f6fdc98ff4e6c5beeab723fe060/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fassets.st-note.com%2Fproduction%2Fuploads%2Fimages%2F126596872%2Frectangle_large_type_2_6e691d2c7bdc6e2e4768f50cc68f0197.png%3Ffit%3Dbounds%26quality%3D85%26width%3D1280)
背景 Ubuntu20.04では、通常のPythonインストールだと3.8が入ってしまい3.10のインストールは少し工夫する必要がある。 本記事では、Dockerを用いてUbuntu20.04+Python3.10のローカル開発環境を構築する。 環境 Docekr Desctop Ubuntu 20.04 Python 3.10 ディレクトリ構成 . ├── docker │ ├── docker-compose.yml │ ├── Dockerfile │ └── requirements.txt └── src └── main.py dockerフォルダ Docker起動用のファイルが格納されている。 srcフォルダ プロジェクトの実行ファイルを格納する。 Dockerコンテナ起動時にはsrcフォルダ内が参照される。 docker-compose.yml
任意のGoogleの開発者たちによりOSSで開発が進められているPythonベースのWeb UIフレームワーク「Mesop」v0.7がこのほどGitHubのGoogleリポジトリでリリースされた。 フロントエンドの開発経験がなくともPythonベースのコードでWebUIを記述できる「Mesop」は、デモや内部で動作するアプリを迅速に記述できるフレームワークとしてGoogleの任意の開発者たちが公式プロジェクトでは無いものの、GitHubのGoogleレポジトリで開発を進めており、AngularウェブフレームワークやAngular Materialコンポーネントを活用することで拡張性あるコンポーネントを増加させている。 v0.72はFlaskリローダーを無効にするなど修正が中心の小規模リリースとなるが、1月にはVisual Editorを実装、5月からはコンポーネンツやチャット、LLM、プレ
回答 (15件中の1件目) 「Pythonを使えば少ない行で同じコードを書ける」処理はPythonで書けばよいです。 でも、「C++で書くほうが、Pythonよりも少ない行で書ける」処理もたくさんあります。そういう処理は、C++で書けばよいでしょう。 私は、C++もPythonも書きますが、そもそも、C++はよく誤解されているように「記述量が多い言語」では全くありません。とくに、C++11以降のC++については、単純に記述量だけの比較ならPythonなどとほぼ変わりません。記述量という観点で言うなら、JavaのほうがC++（C++11以降）よりも圧倒的に多いです。 また、単純な記述...
【DataCamp】22 Exploratory Data Analysis in Python-②Distributions｜RP
【DataCamp】22 Exploratory Data Analysis in Python-②Distributions DataCampのExploratory Data Analysis in Python。①のRead, clean, and validateは今までの復習ですが、②Distributionsから難しくなってきます。 今回は、②Distributionsの内容をまとめてみました。また、Jupyter notebookで実行してみて、うまく動かない部分は補足しました。 HDF5ファイルをインポート今回用意されているデータ、'gss'はHDF5ファイルです。HDF5とは、Hierarchical Data Format version 5の略。大量の数値データを保存するスタンダード。 今回のコースは、15 Introduction to Importing Data
はじめに PoetryやPipenvではなく、Ryeを使って開発を進めたい方向けの記事になります。 本稿は、ハンズオン形式で誰でも気軽にプロジェクトを作れるようになっています。 ハンズオン環境 Ubuntu / MacOS VSCode Rye : 0.24.0 0. Ryeとは？ RyeはPythonのための包括的なプロジェクトおよびパッケージ管理ソリューションです。 使用感としては、Anacondaのように独立してインストールでき、pipenvやpoetryのように利用できる良いとこどりのような感じです。 また、大元のAstralは、ruffやuv等、今後のPython実行環境を刷新するようなパッケージを多数生み出しているため、Rye含めAstaral製のエコシステムが主流になっていくのかなと思います。 (ちなみにどれもRust実装で軽快に動いてくれます) 1. インストール編 基本的
Sonatypeはこのほど、「Russia-linked 'Lumma' crypto stealer now targets Python devs」において、Pythonのパッケージリポジトリ「PyPI」から情報窃取マルウェア「Lumma Stealer」を配布するPythonパッケージ「crytic-compilers」を発見したと報じた。このパッケージは正規のPythonパッケージ「crytic-compile」のタイポスクワッティングとされ、通報を受けて削除されるまでに436回ダウンロードされたとみられている。 Russia-linked 'Lumma' crypto stealer now targets Python devs 徹底したなりすまし この悪意のあるPythonパッケージは他のタイポスクワッティングパッケージと異なり、徹底したなりすまし戦術を使用するという。具体的
この記事はフリューAdvent Calendar 2023の18日目の記事となります。 はじめに ルーター設定なんて普段何度も繰り返しすることもあまりなく、そもそも自動化するほどではないのでは？と思うところではありますが、今回それが一度にたくさんしないといけない状況に陥ったため、手動でするなんて馬鹿げてる！！ってなったので、python使って自動化してみたという話です。 まじめな背景 海外にある機械と通信する必要があり、その通信をよりセキュアな通信にしなければいけないということで、WireGuardを用いたVPN接続するという方針に決まりました。 ただし、WireGuard機能をサーバに構築し、そのまま設定するのではなく、Virtual SIMを用いてWireGuard接続に対応してくれている通信事業者の回線を使用する事になりました。 WIreGuardを、とある機器のPCにインストールす
Pythonには豊富なライブラリが用意されているため、様々なアプリケーションを比較的手軽に作成できる。この特集では4種類のアプリ作成に必要な基礎を解説する。 iPhone/iPadのPythonプログラミングアプリである「Pythonista 3」（図1）を使うと、iPhone/iPadで動くアプリを手軽に作成できます。パソコンは不要で、iPhone/iPadでプログラムを記述したら、即座に実行できます。第2回では、Pythonista 3の基本を解説した後、例として簡単な英単語帳アプリを作ってみます。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt tokyo_temp = np.genfromtxt('drive/MyDrive/Tokyo_temp.csv', delimiter=',', usecols=(0, 1, 2)) y = tokyo_temp[:, 0] m = tokyo_temp[:, 1] temp = tokyo_temp[:, 2] tokyo_temp_1890_1919 = temp[(1890 <= y) * (y <=1919)] tokyo_temp_1990_2019 = temp[(1990 <= y) * (y <=2019)] plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.plot(tokyo_temp_1890_1919, label = '1890_1919') pl
この記事の対象読者 Pythonのsubprocessモジュールの使われ方を見たとき、「えっ、こんな手軽な使い方が出来るんだ！」と、感じた事はないでしょうか？C++でも手軽に子プロセスを使いたい、そんな方向けの記事です。Windows固有の非同期IOのアーキテクテャを使っていますので、他のOS向けへの移植は出来ません。OVERLAPPED構造体、ReadFileEx、WriteFileExなど、stdライブラリより下層のAPIを使い、シングルスレッド、ノンプリエンティブマルチタスク向けの、古風な記法で書かれています。 また、このプログラムを使ったSSHの接続の仕方の記事を、次回以降に紹介したいと思っています。 そんなニッチなプログラム技法に、興味がある方向けの記事です。 また、このクラスの実装には、 の、メモリープールの技術を使って、OVERLAPPED構造体を使いまわしています。こちらの
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