鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、Python製の静的サイトジェネレーターSphinxを使用してWebサイトを構築し、テーマを適用、外部へ公開する流れについて紹介します。後半ではSphinxの便利な拡張機能を紹介し、Webサイトをより便利にしていきます。 Markdownでドキュメントを書くだけで、きれいなWebサイトが簡単に公開できるので、ライブラリのドキュメントなどでもよく使われています。 Sphinxとは SphinxはPython製の静的サイトジェネレーターです。静的サイトジェネレーターとは、Markdown等の軽量マークアップのテキストファイルから、静的なWebサイトを生成するアプリケーションのことを言います。Python製の静的サイトジェネレーターにはSphinxを含め以下のツールなどがあります。 Sphinx：h
ダウンロードはこちら 世の中には幾つものプログラミング言語が存在する。開発者がこれから学ぼうとするプログラミング言語を選ぶことは簡単ではない。そこで指標になるのが、近年の勢いだ。開発者の間で人気が高まっているプログラミング言語を選ぶことは、トレンドに追従したり、求人市場でより良い職を得たりする際に役立つ可能性がある。 「Python」と「Go」（「Golang」とも）は、どちらも近年人気のプログラミング言語だ。それぞれ独自の文法や仕組みを持っており、適する用途も異なる。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。両者の違いを理解し、適切なプログラミング言語を選ぶための手掛かりを得よう。 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：「Python」と「Go」の違いを比較
この記事では、Pythonで量子化学計算ができるPySCFを用いて、分子の分子軌道を取得・可視化する方法を解説します。特に、DFT計算による構造最適化、振動数計算、分子軌道の可視化手順について詳述します。これにより、PySCFを使用して簡単に対象分子の分子軌道を得ることができ、分子軌道の解析を通じて化学反応性の予測が可能になります。 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
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。
AWS SDK for Python を使用してAmazon Connectのキューを別のインスタンスにコピーしてみた | DevelopersIO
こんにちは。 繁松です。 はじめに AWS SDK for Python (Boto3) を使用して、同一アカウント、同一リージョン内のAmazon Connectにキューをコピーしてみました。 キューを同様の設定で作成したい場合、インポート/エクスポートの機能がないため、手作業で一つ一つ作成する必要があります。AWS SDK for Python (Boto3) を使用することで、同様の設定のキューを簡単に作成できました。 キューをコピーしたいケースとしては、開発環境で作成したキューを本番環境でも同じ設定で利用したい場合や、Amazon Connectのユーザー認証方式を変更したい場合等、新たに作成したインスタンスでも既存のインスタンスと同様の設定が使いたいといったケースが考えられます。 本ブログでコピーされる設定値は、「キュー名」「説明」「オペレーション時間」です。 やってみた コピー
Python入門・リスキリングに最適なコースです！初心者の挫折原因となる過剰な知識を除いた必要十分な基礎に加えて、実務での活用を見据えた実践レクチャーも収録。業務改善・DXなら、VBA(マクロ)やRPAより断然Pythonプログラミング！
［解決！Python］python-dotenvモジュールを使って.envファイルを基に環境変数を設定するには
［解決！Python］python-dotenvモジュールを使って.envファイルを基に環境変数を設定するには：解決！Python プログラムで使用する各種設定を.envファイルに記述してあるときに、それらを基に環境変数を設定したり、辞書オブジェクトとして保持したりする方法を紹介する。 # 環境変数FOOが設定されていないことを確認 import os print(os.getenv('FOO')) # None # .envファイルの内容を表示 from pathlib import Path print(Path('.env').read_text()) # 出力結果： #FOO=foo #BAR=bar #EMAIL=kawasaki@example.com # .envファイルから環境変数の設定を読み込む from dotenv import load_dotenv load_d
Python+OpenCVで流星群画像を仕分ける
2020年ふたご座流星群コロナ禍にあっても―毎年友人とふたご座流星群を見に行くことが恒例行事になっています。 コロナ禍でしたが、屋外で一晩中空を見上げるだけなのでリスクは低そうと判断し、お互いにマスク等々安全に気をつけて決行しました。 自転車仲間が所属されている天文同好会の観望会にお邪魔させていただいていたのですが、今回は観望会自体は無いが個人的には見に行くということだったので、私たちも恒例となった場所で観望することにしました。 毎年、寒空の下で空を見上げながら一年間の振り返りのようなことをするのですが「今年はコロナで遠征が難しかった」とか「自宅だと曇りが長くほとんど稼働しなかった」等々コロナ禍での星撮りの難しさを改めて実感しました。 はじめての FUJIFILM カメラ今回は11月に発売されたばかりのFUJIFILM X-S10を携えて撮影に臨みました。 X-S10は手ぶれ補正に惹かれて
【Python】Pythonを使ってSQL Serverのテーブルにbulk insertする方法2選 2022.04.05 SQL Server プロジェクトが終わって（外されて…）ひと段落したのでブログを再開したいと思います。 それでは今回は、Pythonを使ってbulk insertをする方法をご紹介します。 bulk insertを使うことで、クエリを何度も発行しなくてもデータ挿入できますし、バッチとして回す場合だと時間短縮にもつながります。 ここではpyodbcというPythonライブラリを用いたbulk insert、bcpというコマンドを用いたbulk insertの2つの方法をご紹介していきます。
Pythonでmouseモジュールのmouse.move()を使ってマウスを指定した位置に移動させてみます。 今回はmouseモジュールを用います。このライブラリ、モジュールはPythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールする必要があります。 ■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） ■mouse.move()を使ってマウスを指定した位置に移動させる では、早速mouse.move()を使ってマウスを指定した位置に移動させるスクリプトを書いていきます。 ■コード import mouse def move_mouse(x, y): mouse.move(x, y, absolute=True, duration=0.2) move_mouse(500, 300) # マウ
#14高校情報科の授業で初めてPython（パイソン）というプログラミング言語に取り組む 第14回（最終回）｜牛田みほ
2020年度、初めて授業でPython（パイソン）というプログラミング言語に挑戦している。 第14回の最終回は日本文教出版の『情報の科学』の教科書に沿って選択整列法のアルゴリズムを紙上で確認してから、教科書のフローチャートにしたがって、Pythonでプログラムを組んだ。 そして後期期末考査に出題した。春休みに入って、ようやく後期期末考査の分析ができたので、合わせて振り返りたい。 これからPython（パイソン）を学ぶ方の参考になれば幸いです。 学習内容 教科書には、選択整列法で長さ50の配列の要素を昇順に整列するアルゴリズムが載っているが、初心者にはハードルが高く感じる。 まずは長さ5の配列の要素を昇順に整列するアルゴリズムを説明した。なお、配列の添え字をiであらわし、添え字が0から4の5つの要素を持つ配列を考えることにする。 手順1 最大値を確定する ①b[0]とb[4]を比較し、大きい
この記事の目的 Google App Engine は2024年1月末で App Engine スタンダード環境の第1世代のサポートが終了しました。これにより、第1世代であるPython2.7やJava8、PHP5.5などのコードがデプロイできなくなりました。 しかし、どうしても、Python2.7のコードをデプロイしたい！ させてほしい！ 世の中が Python3 で盛り上がってた最中でも、ずっと Python 2.7 しか提供してくれなかったのに、いまさらそりゃないですよ、先生・・・。 という人のために、しぶしぶ第1世代でのデプロイを許してもらえる方法があります。その方法を、自分のために記録に残す記事です。 何をするか App Engine のドキュメント「サポートが終了する以前のランタイムのデプロイを有効にする」に従って必要な対応を行います。 GCP には組織ポリシーという機能があり
Pythonのコードを高速で実行可能なC++コードにコンパイルするライブラリ「Nuitka」のインストールについて解説しています。 「Nuitka（https://github.com/Nuitka/Nuitka）」は、Pythonプログラムを高速なバイナリコードに変換するツールです。Pythonコードをコンパイルして実行ファイルを生成することで、通常のPythonインタプリタよりも高速な実行を実現している。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■Nuitkaをインストールする Nuitkaをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install Nuitka 起動後、上記のコマンドを入力し、E
データサイエンスや科学計算の世界で、PythonとJuliaという2つの言語が注目を集めています。Pythonは言わずと知れた王者ですが、そのPythonに真っ向から挑戦状を叩きつけているのがJuliaなのです。高速性と数学的な記述力を武器に、科学計算の分野で頭角を現しつつあるJulia。一方、豊富なライブラリとコミュニティの支持を得るPython。はたして、この「PythonとJulia」の科学計算とデータ分析の言語比較、どちらに軍配が上がるのでしょうか？ 本記事では、JuliaとPythonの特徴を丁寧に解説しつつ、科学計算とデータ分析の世界における両言語の立ち位置を探っていきます。Juliaの学習方法や環境構築のポイント、そして機械学習分野での可能性にも迫ります。 さらに、Juliaの抱える課題と、2024年に向けた展望も紐解いていきましょう。
PythonでSQL Serverに接続して、SELECTやUPDATE文などのSQLを実行する方法を紹介します。 SQL Serverへ接続する方法としてpyodbcパッケージを使った方法が最もメジャーであるため、この記事でもpyodbcを使った方法で紹介します。 スポンサーリンク 「pyodbc」のインストール pyodbcは、ODBC経由でSQL Serverをはじめとするデータベースと接続するパッケージです。ODBC経由でデータベースに接続するため、OracleやMySQLなどと接続するケースでも使えます。 pyodbcはパッケージマネージャーの「pip」か、Anaconda環境であれば「conda」コマンドからインストールします。 pipでインストール pip install pyodbc conda (Anaconda) でインストール conda install -c ana
Pythonでos.environを使用し環境変数の値を取得し表示してみます。 os.environはPythonのosモジュールに含まれており、環境変数にアクセスするための手段を提供しています。なお、os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、「3.10.9」を使用しています。（Windows11）（pythonランチャーでの確認） ■os.environを使用し環境変数の値を取得し表示する では、早速os.environを使用し環境変数の値を取得し表示させるスクリプトを書いていきます。 ■コード import os def main(): # 特定の環境変数の値を取得する例 username = os.environ.get('USERNAME') print(f"ユーザー名: {us
画像から文字列を取得するのに便利なTesseract OCRですが、ホワイトリストを追加する方法を調べてみるとpyocr Tesseractとpytesseractでconfig追加の方法が異なるので少し混乱しやすいのでメモしておきます。 今回はpyocr Tesseractでのコンフィグの追加方法になります。 builder.tesseract_configs.append("digits")で追加する方法を見つけましたが、この方法ではホワイトリストをTesseract-OCR\tessdata\configs\digitsを編集して使用する必要がありますので、少しアクセス性が悪いかなっと思いますので、次のように書くのがより良いかと思います。 #ホワイトリストの追加 builder.tesseract_configs.append('-c') builder.tesseract_conf
ResNetの説明に入る前にResNet登場前にディープラーニングが抱えていた課題を見ていきましょう。 ディープラーニングの中でも画像認識タスクで高い精度を出力していたCNN（畳み込みニューラルネットワーク）では層を深くしモデルを複雑にすることで精度を高めてきていました。 基本的にCNNのモデルは層を深くすることで複雑な問題に対しても適応させることができ精度が高くなると考えられていました。 しかし一定以上層を深くすると何故か精度が悪くなってしまっていたのです。 以下がその現象を表した論文に記載されている実験結果です。 左が学習データで右がテストデータ、赤が56層のCNNで黄色が20層のCNNになります。 そうなんです、モデルが複雑になることで学習データに過度に適合してしまう過学習が起きてテストデータで精度が下がることは考えられますが、その場合は学習データでは精度が上がるはずです。 しかし今
この記事では、Pythonでtar.gzファイルを解凍するためのいくつかの方法を紹介し、コードの実例を示します。 tar.gzファイルについて 方法1: tarfileモジュールを使用する方法 方法2: subprocessモジュールを使用する方法 方法3: shutilモジュールを使用する方法 tar.gzファイルについて tarファイルは、UnixやLinuxなどのオペレーティングシステムで一般的に使用されるアーカイブファイル形式で、ファイルをまとめて、フォルダー構造を維持しながらアーカイブすることができます。tarファイルは、単にファイルをまとめるだけで、圧縮はされていません。 一方、tar.gzファイルは、gzipという圧縮アルゴリズムを使用してtarファイルを圧縮したものです。圧縮されたtarファイルの拡張子は「.tar.gz」または「.tgz」となります。圧縮することで、ファイ
こんにちは！dotDでmeepaの開発を担当している前田です。 meepa | 子どもの本当の好きに出会う 課外活動マッチングサービス meepaは「子どもの本当の好きに出会う」を目指して、幼稚園・保育園・学童などで子どもたちが様々な体験の機会を得られるように、園と課外活動提供者をマッチングするサービスです。 https://meepa.io/ ルーティン作業は自動化したいと思い、僕のルーティン作業の1つ「ブラウザ起動して、よく使うページ（Googleカレンダー・GitHub・AWSマネコンなどなど）を開く」という作業をPython×Seleniumで自動化してみました。 Seleniumとは、ブラウザ操作を自動化するライブラリです。主にWEBアプリケーションのテストやWEBスクレイピングに利用されます。 わざわざSeleniumを使わずとも、Chromeの設定で、起動時に特定のページセッ
LambdaのPublic IPの一覧がほしかったので、調べてみました。 リンク先の記事にあるように、 AWSのPublic IPの一覧は、下記のURLにjson形式で公開されています。 が、大方の予想通り、あまりにも巨大でブラウザで見るにはとてもつらいため 必要なデータだけ抽出するようなPythonスクリプトを作成しました。 import requests REGION = "us-west-1" SERVICE = "EC2" ip_ranges = requests.get('https://ip-ranges.amazonaws.com/ip-ranges.json').json()['prefixes'] ips = [item['ip_prefix'] for item in ip_ranges if item["region"] == REGION and item["ser
10年稼働してきたSNSピリカサービスをPython2からPython3へマイグレーションしました - Pirika Developers Blog
概要 こんにちは、SNSピリカ開発チームの冨田です。 今年の1月にAPIサーバをPython3に移行するプロジェクトを完遂しました。 本プロジェクトは、SNSピリカ開発チームのメンバーはもちろん、それ以外のメンバー、業務委託で一時的に関わってくださった方々、テストで関わってくださった方々、すでに退社された方々など、たくさんの方々の知恵が詰まっています。 目次 概要 目次 背景 全体の流れ 全体のインフラ構造とその前後 Phase1: マイグレーションの基盤の作成（2020年〜） Phase1-a: Python3のAPIへの立ち上げ・Python2へのAPIへのリダイレクト Phase1-b: 使用できなくなるGAEのバンドルサービスの移行 Phase1-b-a: 検証環境でのCloud Memorystore for Redisの代わりにGCEのプリエンプティブルインスタンスの活用 Ph
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
先日より、大学のプロジェクトでPythonで書かれたCLIの開発に携わっています。そのデバッグにおいて、VSCodeとdebugpyの連携が便利だったので、設定方法と使い方をメモしておきます。 （デバッガに詳しくないだけの可能性があります。もっといいやり方があったら教えて下さい。） CLIのデバッグ 主観ですが、VSCodeを含むIDE的な開発環境のデバッガと、CLI開発は相性が必ずしもよくないと思っています。そのような開発環境では、デバッグに使用する設定（インタプリタのパス、デバッグするファイル、引数など）を、VSCodeではConfigurationと呼ばれる単位で保存し、デバッグすることができます。 特に入力を持たないプログラムはもちろん、Web APIなどプログラムの起動後に外部から入力を与えるプログラムは、デバッガ経由で起動した後に任意の入力を与えることができるため、スムーズにデ
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…
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
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
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？
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
[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)
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
alpine linux でインストールされる python3 のバージョン - naughtLdyのメモ帳
Cloud SDK で python3.9 を利用したときにエラーになったのでメモ Cloud SDK にはサポートされている Python3 のバージョンがあってそれ以外を使ったときにエラーになることがある。 今回は node:16.13.2-alpine を使って apk add python3 をしたときに Python3.9 がインストールされた。 Cloud SDK のインストール時のエラーは↓ Welcome to the Google Cloud SDK! WARNING: You appear to be running this script as root. This may cause the installation to be inaccessible to users other than the root user. Traceback (most recen
3000万の資産で何年暮らせるかを、モンテカルロ法で求めてみる【Python】｜Aru's テクログ（Aruaru0）
モンテカルロ法 モンテカルロ法とは モンテカルロ法は、数値シミュレーションの手法の１つです。 確率分布を使ってランダムな値を生成し、その結果を解析することで、問題の近似値を求めることができます。 ランダムな値を生成して、シミュレーションを繰り返す必要があるため、PCの性能が低かった頃は単純なシミュレーションにしか使えなかったのですが、PCの性能が向上してかなり複雑な問題にも使えるようになりました。 ベイズモデリングで使われるMCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法）なんかは、PCの演算性能があって初めて実用的になったと感じてています。 モンテカルロ法を使うと、複雑な問題や確率要素を含む問題の近似解を求めることができるため、金融市場の未来予測などに利用されています。 この記事では、「資産の取り崩し」をモンテカルロ法を使って考えてみます。
TS/JS はここらがややこしくてあれなんですが、バックエンドで動かすのがメインな気がするので、とりあえず Node.js で動けばそれでいいきもします。ただ、昨今のいろんなところで JavaScript を動かしちゃう流れにのっていて、いろんなところで動きます。よく分かってないけど、エッジとかも。Vercel とか Cloudflare、Supabase の名前があるので、結構そこらへんにコントリビュートしてるんやろうなぁと思います。 Node.js で動くので、普通にバックエンドサーバーとしてデプロイできちゃいます。この後、少し説明する Vercel AI SDK を使ったら、ChatGPT みたいに文字がポコポコ出てくるストリームな API を簡単に作れるので、もうこれでいんじゃねって感じします。 ただ、どうしても Python の方が先に開発されてるっぽいので、新しい機能が後追いな
概要 Blender内のPythonを利用して、メッシュの各頂点のUV座標からテクスチャの色を取得し、頂点カラーにベイクする方法を紹介します Unity(VRChat)でメッシュを利用する場合、頂点カラーにはsRGB色空間ではなくLinear色空間の色をベイクする必要があることに注意してください 環境 Blender 3.3 Pythonスクリプト
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:3.11.9-slim-bookworm AS developer ENV PYTHONUNBUFFERED=1 ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 WORKDIR /app RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ wget=1.21.3-1+b2 \ && apt-get -y clean \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* COPY requirements.txt ./ RUN pip install --no-cache-dir -
コピペで5分！PythonとGPTで表現力豊かなBlueskyボットを作る方法完全ガイド｜うぃずだむと林檎の樹
こんにちは！ ポストTwitter(X)としてBlueskyが話題になっていますね！ 今回はPythonでGPTに生成させたポストを自動でBlueskyに投稿するbotの作成手順を紹介します！本記事ではWindows/Mac両方の環境で試しております。コピペで誰でも作れちゃうので試してみてね！ 動作例最初にどんなものが作れるか動作例をお見せします。 以下の画像は実際に作成したPythonコードを実行した様子です。 この例はWindowsです。PowerShellで実行してみました。 （コンソールにもポストされた内容をprintしています） こんな感じでGPTが生成したポストを自動投稿できます。指示として与えるプロンプトをチューニングすればいろんなことができそうですね！ postbsky.pyを実行実際にポストされた内容準備（環境構築）必要なもの: Pythonの開発環境, OpenAIのA
Pythonで辞書をHTMLに変換しHTML コードを出力させてみます。 ■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） ■辞書をHTMLに変換しHTML コードを出力させる では、早速辞書をHTMLに変換しHTML コードを出力させるスクリプトを書いていきます。 ■コード def dict_to_html_manual(data_dict): html = “<ul>” for key, value in data_dict.items(): html += f”<li><strong>{key}:</strong> {value}</li>” html += “</ul>” return html book_data = { “タイトル”: “君の贈るテストの歌”, “著者”: “テスト太郎”
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Python製静的サイトジェネレーターSphinxでWebサイトを構築して公開 | gihyo.jp
「Python」と「Go」を徹底比較 どちらのプログラミング言語を学ぶべき？
全国の高校・中学向けにPython教育支援サービスを提供、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
【PySCF】分子軌道可視化【Pythonで始める量子化学計算】 - LabCode
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