作業メモ。モダン Python 速習。 AI 周りのツールを動かしていたら TypeScript だけでやるには無理が出てきたので、久しぶりに Python の環境構築をする。 具体的には TestGen LLM を動かしたい。 Python はたまに触るけど、基本 2.x 時代の知識しかない。 基本的にこの記事を読みながら、細かいアレンジをしている。 追記 rye が ruff と pytest を同梱してるので rye fmt, rye check, rye test で良かった uvicorn を叩くより、 fastapi-cli を使って起動したほうが良さそうので変更 基本方針: Rye に全部任せる 良く出来てると噂に聞いたので、 rye に任せる。 自分が Python が苦手な点は pip を下手に使うと環境が汚れていく点で、基本的に rye で閉じて管理させる。システムの
ばんくしさんによる「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」がほんとよい！ 写経を積みます - nikkie-ftnextの日記
積ん読宣言エントリです。 ざっと一読した感想を述べています。 目次 目次 エムスリーテックブック5（技術書典15） 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 組合せてパッケージマネージャー 終わりに P.S. 最近のばんくしさん エムスリーテックブック5（技術書典15） 2023年11月に頒布されました 第6章 「ゼロから作る自作 Python Package Manager 入門」 上記のエムスリーさんのエントリより この課題がどこから来ているのか、どのように解消されようとしているのか、そして開発者としてどのように貢献していけるのかを、実際にPackage Managerのlock、install、run、build、uploadのようなサブコマンドを実装して行くことで知っていく章になります。 ばんくしさんには2023年10月のみんなのPython
概要 pythonでテストコードを書くときがありますが、（筆者のように）超初心者からすると難しい用語や書き方がたくさん並んでいてハードルが高いです。 テストコードの入口となる最低限（最低限過ぎるかもしれませんが）の書き方を備忘を兼ねて書きます。 pythonでのテストコードを書く時のライブラリの種類 筆者が簡単に調べたところ、2つのライブラリがよく使われているようです。 unittest : python標準ライブラリ。インストールが必要ない。pytestと比較すると、柔軟なテストケースを書きづらい。 pytest : サードパーティ製のライブラリ。インストールの必要がある。柔軟なテストケースが書ける。pythonのテストコードを書く時のデファクトスタンダートになりつつある模様（これが本当かは確認していないですが、そういう記述を見かけることが多かったです）。 筆者個人としては、以下の3つの
はじめに PythonのDockerfileを作成する際、ネット上で適切な情報が見つからず、試行錯誤することがあります。そこで、ここでまとめてみます。 完成品 # 開発用ステージ FROM python:3.11-bullseye AS developer ENV PYTHONUNBUFFERED=1 WORKDIR /app RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ bash=5.1-2+deb11u1 \ && apt-get -y clean \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* COPY requirements.txt ./ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . # ビルド用ス
Googleのチームが開発したPython用のUIフレームワーク「Mesop」の特徴や使い方について、開発チームがブログに投稿しています。 Why Mesop? - Mesop https://google.github.io/mesop/blog/2024/05/13/why-mesop/ 多くのPython用UIフレームワークは簡単に使い始められるものの、標準的な使用方法を超えてカスタマイズを行おうとするとJavaScriptやCSS、HTMLの詳しい知識が必要です。MesopはPython内で動作を完結させることでよりPython開発者にとって扱いやすいUIフレームワークになっています。 MesopはコンポーネントベースのUIフレームワークで、UI全体がコンポーネントと呼ばれるブロックを積み重ねて作成されています。Pythonの関数を呼び出すのと同じ要領でMesopのコンポーネントを
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
What's in a price? How to price your products and services
こんにちは、横須賀市生成AI推進チームのM田です。 横須賀市がChatGPTを全庁利用を始めて1年経ちましたが、現在、いよいよ市民向けのAIサービスの実現に向けて相談AIチャットボットの実証実験をはじめたところです。 既に多くの人から話しかけてもらっていて、想定したよりも多くのアクセスがあったため一時停止するトラブルもありました…。 （現在は動いています） 今回は、この「ニャンぺい」を公開するにあたって、内部で行うテストをChatGPT（GPT-4o）とPythonプログラムを使って超効率化したよ、という話です。 AIチャットボットのテストAIチャットボットを作るにあたって、チャットボットの挙動（望んだ返答をしているか）のチェックをするテストは欠かせません。 テストは、まず複数のシナリオを作り、チャットボットへ質問し、回答を採点します。そして、採点結果をもとにチャットボットを修正して、再度
Python、Node.js、C#のサンプルコード付き サービス間通信技術「gRPC」を学べる無料の電子書籍
Googleによって開発され、オープンソース化された通信技術「gRPC」は、マイクロサービスアーキテクチャにおけるサービス間の通信手段としてはもとより、モバイルアプリケーションがサービスにアクセスする際のインタフェースとしても注目されています。 本eBookでは、連載「スキマ時間にこっそり学ぶ『gRPC』入門」全8回を収録。そもそもRPC（Remote Procedure Call）とはどのような通信技術なのか、gRPC誕生の背景や、gRPCの特徴、利点を解説しています。 第1回以降はC#、Python、Node.js、KotlinとAndroid、SwiftとiOS、Goとgrpc-gatewayなどさまざまなプログラミング言語、プラットフォームを取り上げ、gRPCサーバとクライアントを実装する方法や、サーバストリーミング、クライアントストリーミングを実装する方法を、サンプルコードととも
Python命名規則の基本
はじめに Pythonの命名規則は、コードの可読性を高めるために非常に重要です。 実はPeP8というPythonのスタイルガイドには、命名規則に関する詳細なガイドラインが記載されています。 本記事では、Pythonの命名規則について、PeP8に基づいてまとめたいと思います。 なぜ命名規則が重要なのか 命名規則(Naming Convention)は、コードの可読性を高めるために非常に重要です。 最も重要なのは一貫性(Consistency)で、コードが一貫性のある命名規則に従っていると、変数や関数の目的が明確になり、コードの理解が容易になります。 また、命名規則に従っていると、他の開発者がコードを読んだり、メンテナンスしたりする際にも、迷うことなく作業を進られるため、作業効率UPにもつながります。 Pythonの命名規則のタイプ Pythonの命名規則には、大きく分けて以下の4つのタイプが
プログラミング言語ごとのコミュニティの最大規模はJavaScriptの約2520万人、続いてPythonが1820万人、Javaが1770万人など。SlashDataの調査
プログラミング言語ごとのコミュニティの最大規模はJavaScriptの約2520万人、続いてPythonが1820万人、Javaが1770万人など。SlashDataの調査 ソフトウェアデベロッパーを中心とした調査会社のSlashDataは6月15日、2024年第1四半期時点のプログラミング言語ごとのコミュニティの大きさについてのレポートを発表しました。 これは同社が行った世界135カ国から1万人以上の回答者を集めたアンケート結果などを基に同社が推測しレポートとして発表する予定の内容の一部を公開したものです。 下記は同社が発表したプログラミング言語別のコミュニティを大きさ順に示した図の一部を切り取ったものです。 これによると、最大のコミュニティを持つプログラミング言語はJavaScriptで2520万人。もっともポピュラーな用途はWeb開発となっています。ただしこの人数にはTypeScri
CodeZineを運営する翔泳社が、6月10日（月）まで書籍『Python1年生 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』を無料で公開しています。また、同シリーズの新刊『Python2年生 データ分析のしくみ 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！』が6月17日（月）に発売予定です。 『Python1年生 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』は、ヤギ先生とフタバちゃんの対話形式で学べるPythonの入門書です。わかりやすく丁寧に解説されているので、Pythonやプログラミングの知識が全然ないと不安な方でも基礎から身につけることができます。 まさにPythonを始めるなら本書から。6月10日（月）まで全文を無料公開していますので、Pythonを学びたいエンジニアの方もぜひお試しください。 特設ページで本を読む ※無料で読むにはSHOEIS
「Python」と「Go」（「Golang」とも）は、どちらも開発者からの人気を集めるプログラミング言語だ。それぞれ独自の仕組みを持ち、それぞれに適した用途がある。 PythonとGoには、どのような違いがあるのか。IT製品／サービスの導入・購買支援サイト「TechTargetジャパン」の記事をまとめた本資料は、サンプルコードと共に、PythonとGoの違いをさまざまな面から解説する。
グローバルウェイ、Python無料教育サービスを提供開始
グローバルウェイでは社員のPythonスキル向上を目的に、社内で独自のPython研修を実施してきた。その結果、Pythonエンジニア全員が一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の「Python 3 エンジニア認定基礎試験」資格を取得し、同協会の認定インテグレーターである「Pythonプラチナ認定インテグレーター」に認定されている。 「グローバルウェイ Python無料教育サービス（3days）」は、同社が企業内でエンジニア向けに実施している研修講座を個人向けに提供する教育プログラム。Python、Djangoを使ったWebアプリケーションの知識を身につけ、アプリケーション作成できるプロのエンジニアになることを目的としている。講座ではPython 3 エンジニア認定基礎試験の無料受験まで組み込まれており、Python技術の実践レベルでの習得が可能。
そのほかのオプションは、以下の公式サイトを参照してください。 hatch test Reference - Hatch Hatchではカバレッジの計測もデフォルトでサポートされています。coverageが利用されています。 $ hatch test -py 3.11 -c ───────────────────────────── hatch-test.py3.11 ───────────────────────────── ============================ test session starts ============================ platform darwin -- Python 3.11.2, pytest-8.2.0, pluggy-1.5.0 rootdir: /Users/gihyo/dev/gihyo-python-monthly
手元のWindowsにPythonの実行環境を用意したいけれども、余計なアプリやライブラリをインストールしたくないという場面は以外とある。そこで、WSLとAlpineを使って最小のPython実行環境を構築してみよう。 WSLにAlpineをインストールしてPythonのプログラムを実行したところ Windowsではいろいろな環境でPythonを動かせる Windows上でPythonを動かそうと思った場合、いろいろな選択肢が存在する。 まず、Python公式(https://www.python.org/)が用意しているインストーラーを使う方法がある。インストーラーをダウンロードして、インストーラーの指示に従うだけなので初心者に優しい方法だ。多くのPython指南書もこの方法が楽なので推している。 また、公式以外にも、Anacondaが提供しているパッケージ(こちら)を使う方法もある。こ
はじめに PythonでHTTPリクエストを大量に非同期で投げる方法を探していました。requestモジュールはどうも対応していない様子なので、aiohttpを使うしかないのか…？と諦めていたところ、どうやらHTTPXが良さそうなので、試してみました。 What's HTTPX? HTTPXはDjango REST frameworkや、Starlette、Uvicornと同様に管理しているEncode社が管理しているプロダクトのようです。 HTTPX is a fully featured HTTP client library for Python 3. It includes an integrated command line client, has support for both HTTP/1.1 and HTTP/2, and provides both sync and a
GitHub - RUC-NLPIR/FlashRAG: ⚡FlashRAG: A Python Toolkit for Efficient RAG Research
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量子化学計算用のソフトウェア: PySCFとは PySCF（Python Simulations of Chemistry Framework）は、Pythonで書かれた無料・商用利用が可能なオープンソースの量子化学計算Pythonライブラリです。PySCFは特に電子構造計算に対応しており、密度汎関数理論（DFT）、ハートリー・フォック法、ポストハートリー・フォック法など多様な計算手法をサポートしています。利用者はPythonを用いて容易に計算セットアップを行うことができ、拡張性とカスタマイズの自由度が高いため、研究開発に適しています。[1]。 参考文献[1]から引用 IRスペクトルと調和近似 1. 調和近似と振動数解析の役割 振動数解析は、構造最適化計算における構造が極小であるかどうかを確認するために行われます。具体的には、振動数解析では実際のポテンシャルを調和振動子による二次関数的なポ
Pythonでいろんなアプリを作ろう
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。 出典：日経ソフトウエア、2024年5月号 pp.6-33 「PythonでWeb iPhone ゲーム 生成AIアプリを作ろう！」を改題、編集 記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。 第4回 Pythonで生成AIアプリを作ろう、APIの利用で画像生成に挑戦 ChatGPTを開発する米OpenAIは、ChatGPTのベースとなっているAIモデルをAPIで公開しています。第4回では、WebベースのPythonプログラミング環境である「Google Colaboratory」を使って、OpenAIのAPIにアクセスする方法を説明します。 2024.05.30 第3回 Pythonならゲーム開発も簡単、「もぐらキャ
Every command-line tool included with Python. These can be run with python -m module_name. Table of contents How -m works General-purpose CLI tools Especially handy on Windows machines Working with Python code Analyzing Python code Just for fun Other Python-related tools Oddly meta tools Less useful tools Every command-line tool in Python How -m works Running Python with the -m command-line argume
Pythonプログラムのフローチャートについて Pythonのプログラムは、その直感的な構文と柔軟性から、多くのプログラマーに愛用されています。しかし、プログラムが大規模になると、コードの理解や修正が難しくなる場合があります。そのため、プログラムの構造や流れを視覚的に表現する手法が重要となります。その代表的な手法がフローチャートです。この記事では、Pythonプログラムをフローチャートで表現する方法について詳しく解説します。 サンプルコードと解説 fruits = ["apple", "banana", "cherry"] colors = ["red", "yellow", "blue"] for fruit in fruits: for color in colors: print(fruit, color) このプログラムは、fruitsとcolorsという2つのリストを定義し、それ
ダウンロードはこちら 「Python」は、初心者でも扱いやすい特徴を備えたプログラミング言語として人気を博している。ところがPythonで書かれたソースコードに頻出する「if name == 'main'」という構文は、一見して謎めいており、何をするためのものなのかが分かりづらい。この構文は、Pythonプログラムをよりシンプルにし、保守性を高めるための重要な役割を持つ。 本資料は、Pythonにおけるif __name__ == “__main__”を文法的に解説し、その意味を解き明かすとともに、どう役立つのかを例を交えて掘り下げる。Pythonの初心者から、なんとなくif __name__ == “__main__”を使っている熟練者まで、本資料を読めば正確な知識が得られるはずだ。 中身を読むには、「中身を読む」ボタンを押して無料ブックレットをダウンロードしてください。 連載：Pyth
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。 Pythonが広く利用されているジャンルに「Webアプリケーション」（Webアプリ）があります。第1回では入門者でも比較的簡単に使える「Flask」というフレームワークを使い、Webアプリ開発の基礎を学びましょう。例として、標準語を関西弁っぽい表現に変換するWebアプリを作ってみます。 Pythonのプログラミング環境をインストールする Pythonは、パソコン、スマートフォン、Webなど、様々な環境で動作します。その中で、Webアプリを作るためには、基本的には「パソコンで動くPython」の環境が必要です。 パソコンで動くPythonにもいろいろありますが、ここではPythonの公式サイトが配布しているインストーラーを使って、パソコ
はじめに 前回は、次のようなことを学びました。 Pythonの文法 単純な型 Pythonの文法 複数の値を格納する型 Pythonの文法 条件分岐 Pythonの文法 繰り返し処理 Pygameの基本コードの読み解き 今回は、まだ残っているPythonの文法として、関数、モジュールとパッケージを学びます。そして、Pygameのさまざまな機能を確認していきます。 そして今回のテーマは、プログラムを「書く」ことと「整理する」ことです。さまざまな処理を関数としてまとめて、モジュールやパッケージで整理していけるようにしましょう。 関数 プログラムでは、自分で関数を定義することで、処理をまとめて使いやすくすることができます。 関数には、外部から値を受け取る引数と、呼び出し元に結果を返す戻り値があります。関数の基本的な構造は、引数を受け取り、処理をおこない、戻り値を返すというものです。 関数 関数の
Python 3.13.0 ベータ2リリース ー グローバルインタプリタロック（GIL）を無効化した「フリースレッド」版が利用可能に
6月6日、Python Software FoundationはPython 3.13.0のベータ2版をリリースした。これは、Python 3.13の開発中における4回のベータリリースの2回目である。ベータリリースは、コミュニティが新機能とバグ修正をテストし、プロジェクトが新機能リリースに対応できるようにするために提供される。 今回のリリースに関する詳細な情報を以下に示す。 新機能 新しいインタラクティブインタプリタ PyPyに基づく新しいインタラクティブインタプリタが導入された。これには、マルチライン編集とカラーサポート、カラー化された例外トレースバックが含まれる。 実験的なフリースレッド（Free-threaded）モード グローバルインタプリタロック（GIL）を無効にすることにより、スレッドがより並行して実行できるようにする実験的なモードが追加された。 実験的なJITコンパイラ パフ
この方法をマスターすれば、一定のルールにより取引のバックテストまでPythonコードで行うことができるようになります。 バックテストを繰り返し精度を高めて自分だけの取引黄金ルールを作りましょう。 アルゴリズム取引とは アルゴリズム取引は、事前に定義されたルールに基づいて自動的に取引を行う方法です。 これには、市場のデータを分析し、特定の条件が満たされたときに売買注文を出すプログラムが含まれます。 このアプローチにより、感情に左右されることなく、迅速かつ効率的に取引を行うことができます。 Pythonは、その読みやすい構文と豊富なライブラリにより、アルゴリズム取引に最適なプログラミング言語です。 特に、データ分析、数学的計算、機械学習に関連するライブラリが充実しており、これらはアルゴリズム取引の開発に不可欠となっています。 基本的な取引戦略の概要 アルゴリズム取引戦略は、市場データに基づいて
植物フェノタイピング技術書『Pythonで実践・植物画像解析ハンズオン』を発売します株式会社フィトメトリクスは、植物画像解析に特化した技術書「Pythonで実践・植物画像解析ハンズオン」を発売します。 近年、機械学習、特に深層学習を活用した画像解析技術が植物科学や農学分野で活用され始めています。しかし、これらの分野の研究者は、コンピュータサイエンスの知識を体系だって習得してきていないことが多く、技術を研究開発に活かすことが難しい現状があります。特に基礎的なプログラミング言語を習得しても、実応用のため次に何を学べばよいか分からないという声が多く聞かれます。 バイオインフォマティクス、化学、統計学、医療画像解析など、他の専門分野ではPython言語を使った実践的な教材が豊富に存在します。しかし、植物科学や農業分野では、同様の教材が不足しているのが現状です。 そうしたギャップを埋めるために、画像
Pythonクイックリファレンス 第4版
本書はPythonの機能を十分に活用するためのリファレンスです。チュートリアルとしての「Pythonを使ってみる」、型アノテーションや文字列といった「Python言語と組み込み機能」、ファイルやテキスト、時間の操作、数値処理などをまとめた「Pythonの標準ライブラリと拡張モジュール」、HTTPの処理や構造化テキストを学ぶ「ネットワークとWebプログラミング」、バージョン移行などに関する「拡張、配布、バージョンのアップグレードと移行」という5部構成となっています。Pythonを本格的に学びたい人から、さらなるスキルアップを目指したい人まで、Pythonを最大限に活用するための有益な情報がぎっちり詰まった1冊です。Python 3.11対応。 まえがき 1章 Pythonの紹介 1.1 Python言語 1.2 Pythonの標準ライブラリと拡張モジュール 1.3 Pythonの実装 1.3
Introducing the Advanced Python Wrapper Driver for Amazon Aurora | Amazon Web Services
AWS Database Blog Introducing the Advanced Python Wrapper Driver for Amazon Aurora Building upon our work with the Advanced JDBC (Java Database Connectivity) Wrapper Driver, we are continuing to enhance the scalability and resiliency of today’s modern applications that are built with Python. The ability to scale is critical to handle millions of users on demand, and with stateful applications such
Pythonでの0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 == 1.0 の結果は？ - Qiita
Pythonでの0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 == 1.0 の結果は？PythonアルゴリズムAtCoder競プロ
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。 ChatGPTを開発する米OpenAIは、ChatGPTのベースとなっているAIモデルをAPI（Application Programming Interface）で公開しています。第4回では、WebベースのPythonプログラミング環境である「Google Colaboratory」を使って、OpenAIのAPIにアクセスする方法を説明します。そして、生成AIを利用するプログラムを作ってみます。 OpenAI APIを使ってみよう 生成AIのサービスは、現在、様々なものが登場しています。その中で最も広く使われているのは「ChatGPT」でしょう。このChatGPTを運営しているOpenAIは、ChatGPTのAIモデルをプログラムか
GitHub - squaredtechnologies/thread: An AI-powered Python notebook built in React — generate and edit code cells, automatically fix errors, and chat with your code
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AIチャットボット「ニャンぺい」のテストをPython×GPT-4oで自動化する！｜自治体AI活用マガジン（運営：横須賀市）
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