会員登録不要、無料で始められる「Python」学習環境「PyWeb」がベータ公開／WebブラウザーさえあればOK
概要 最近、pythonでUI部分も含めたWebアプリ作成ツールがいろいろ出てきているので、知っている限りでまとめてみようと思います。 mesop FastUI Taipy ReactPy Solara Reflex Flet Streamlit Dash Panel NiceGUI Gradio 各ツールの紹介 Mesop Google製 ページ毎に関数を作ってデコレートするような感じで書く LLM関係のデモがいくつか用意されており、LLMアプリ作るのに良さそう Cloud RunとかHugging Face spacesにデプロイできる FastUI FastAPIのエンドポイントを定義する関数内にUIを定義する感じで書く Taipy 書き方としてはマークダウンっぽいテンプレート用いてUIを作成する感じ DAGツールを簡単に作れるScenarioという機能がある ReactPy その名
これまでもワープロやタイプライター、ビデオタイトラーなど、昔のガジェットをいたずらに購入していじくってきましたが、今回はいよいよマイコン！ マイコンなんて昔じゃないじゃん！ ……と思いきや、ボクの子ども時代にもありましたからね。 約40年前のマイコンは、今のMacやWindowsとはまったく違う、人間に優しくない使い勝手で頭を抱えました。 1975年群馬生まれ。ライター＆イラストレーター。 犯罪者からアイドルちゃんまで興味の幅は広範囲。仕事のジャンルも幅が広過ぎて、他人に何の仕事をしている人なのか説明するのが非常に苦痛です。変なスポット、変なおっちゃんなど、どーしてこんなことに……というようなものに関する記事をよく書きます。（動画インタビュー） 前の記事：子どもに覚えさせたい!? ボクの考えた最強の「あいうえお表」 ＞ 個人サイト Web人生 ありがとう、ジョブズ＆ゲイツ 約40年前のマイ
はじめに 今回の記事では、学習・開発でPythonを使うプログラマーが必ず確認するべきGitHubリポジトリを10個紹介する。本記事の対象は主に以下の通り。 実務でPythonを使っているプログラマー Pythonの情報収集に困っている人 Pythonの学習・開発の効率をアップさせたい人 Pythonのフレームワーク・ライブラリを確認しておきたい初心者 Pythonは1991年にリリースされてから今年で30年以上も経過している歴史のあるプログラミング言語なので、情報量が非常に多くどのように開発を進めればよいかわからない人も少なくないだろう。 そこで、本記事では個人の独断と偏見で学習・開発でPythonを使うなら必ず確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。Pythonで実装できるプロダクトは多岐に渡るので、本記事では分野ごとに確認するべきGitHubリポジトリを紹介する。 必見 awe
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言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の11日目の記事です。 本日はCTOの私がよく使ってるSQLModelについてお話します。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 SQLModelとは SQLModelは、 Pydantic と SQLAlchemy のいいとこ取りをしたPython ORMライブラリです。FastAPIの作者（tiangolo）が開発しており、以下の特徴があります： Pydanticの書き心地: バリデーション・型安全性をそのまま活用 SQLAlchemyの互換性:
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
皆さんはプログラムを組んでいて、あれ？思った通りの出力結果にならないという経験はありますでしょうか。単純なエラーであればいいですが、文法の理解が食い違っている場合、中々ミスに気づかない場合もあります。 今回はそんな知らないと沼にハマるかもしれないPythonの文法を10個ご紹介します。 １つでも新しい知見があると幸いです。 それではいってみましょう！ YouTube Pythonチュートリアル（公式ドキュメント）を使って基礎文法を解説しています。 チャンネル登録いただけると励みになります。 罠1：アイテム1のタプルもカンマが必要 タプルはカンマで区切られた値からなるので、アイテムが1つでもカンマが必要です。 忘れるとstr型だったり、int型になり、意外と気づかないです。。。
IT界隈の動物たち
はじめに Linux の Tux くん（ペンギン）や Go の Go Gopherくん（ホリネズミ）など、動物がロゴやマスコットとして採用されることがよくある。この記事では、IT界隈でよく見る動物たちの名前や由来を調べてみた。 この記事は以前書いた記事について、動物たちの画像の追加や、解説内容の追記・修正をした。また、項目（動物）自体を追加したり、逆に減らしたりした。 架空の生物であっても、動物っぽいものであれば記事にしている。D 言語くんや BSD デーモンくん、Lisp エイリアンなどは動物っぽくないので見送った。 また、有名なプロダクトであっても、名前や由来の詳細な解説が見つからないものは記事にしていない。 （言い換えると、記事にして面白そうなものを恣意的に選択している） ただし、私の知見不足で記事にできていないプロダクト・動物たちもいるだろうと思う。 素敵な動物たちがいれば、ぜひコ
Pythonではじめる地理空間情報
PyCon JP 2022 2022-10-15 13:50-14:20 #pyconjp_5
2024.12.09 ITニュース 駆け出しお金マネジメント 「つよつよエンジニアは、初学者に厳しすぎ」 「いやいや、自力で調べて解決するのがエンジニアだろ」 「自分で考えろ、って効率悪くない？」 「育成スタンスが優しくないから、いつまで経ってもIT人材不足」 先日もX上で話題になった「エンジニア育成」の議論。もはや、一生議論されているテーマと言っても過言ではないが、世界トップレベルの「つよつよエンジニア」がひしめく米国からみると、この議論は一体どのように見えるのだろうか。 米国のテック業界やそこで働くエンジニア事情にも詳しいブランドンさんに聞いた。 Founder & CEO btrax Brandon K. Hillさん（@BrandonKHill） 北海道生まれの日米ハーフ。サンフランシスコと東京のデザイン会社btrax代表。サンフランシスコ州立大学デザイン科卒。 サンフラン市長アド
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々な処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
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はじめに Python だけでクロスプラットフォームなアプリを作ることが出来る、Flet というフレームワークについての記事です。 Pythonだけで次のようなWeb・デスクトップに両対応したアプリを作ることが出来ます。 Flet の概要 Flet は Flutter をベースにしています。主に以下のような特徴があります。 From idea to app in minutes 「素早くGUIアプリを作成出来る」ことが、Fletの主なセールスポイントのようです。 Simple Architecture JSフロントエンドやRestAPIを書くこと無く、PythonだけでSPAを作る事が出来ます。 Batteries included Batteries Included は、Pythonの設計思想のようです。電池が付属している、つまりそのままでもすぐに動かせることを指します。 Powere
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロ
Meet Neo, your new AI infrastructure agent.Neo provisions, governs, and optimizes your cloud infrastructure — with enterprise controls built in. Enterprise-grade AI for cloud automation. Pulumi’s code-first platform already works great with the coding agents your team loves — Claude Code, Codex, Cursor, and more — and our agent skills make them even better. Want the best infrastructure agent right
AWSでログ集約システムを構築する
トラストバンクのパブリテック事業でPdM兼エンジニアとして自治体向けSaaS企画開発運用。JAWS初心者支部とLWTTの運営。AWS Samurai2019。興味:AWS/Python/kintone/SaaS/Cloudflare/
GPT-3を使って根拠付きで正確に質問応答してくれるシステムを作ってみる - Taste of Tech Topics
こんにちは。社内データサイエンスチームYAMALEXの@Ssk1029Takashiです。 最近はChatGPTが出て注目を浴びたり、BingにもChatGPTのように質問応答してくれるAIが搭載されるなど、OpenAIのGPTモデルが世の中を騒がせています。 私もChatGPT使ってみましたが、受け答え自体は人が書いていた文章と遜色なく、文章の自動生成もここまで来たか。。という感じでした。 そんなChatGPTの特徴の一つとして、回答には時々嘘が含まれるというものがあります。 ChatGPT自体は知識を持っているわけではないので、学習データにないことなどはそれっぽいけどでたらめな回答を返してしまいます。 ただし、最近追加されたBingのGPTでは、ChatGPTよりもはるかに正確な回答が返ってくるように感じます。 画面を見ると回答の根拠となっている詳細情報が出ています。 ここから推測する
HHKB Studio レビュー — KaoriYa
2023/10/25発売のHHKB Studioを購入し、構成・構造を細部まで検証したのでレビューします。 注意: 詳細レビューは執筆中で、随時追記しています。ひとまず総評まで読んでいってください。 レビューする私の立場 私はHHKB Studioの購入者です。 特にどこからか提供や依頼を受けてのレビューではありません。 またHHKBの従来品の愛用者でした。 初期のHHKB Professionalから始まり、 Pro 2、Type-S、HYBRID Type-Sまで色違いや予備品も含めて 合計7台を所有しています。 加えて2020年末より自作キーボードに傾倒しました。 短期間で大量のキットを組み立てたり、 自ら回路を設計したり、 ファームウェアを書き起こしたり、 あのKeyballシリーズのファームウェアを担当したり と 自作キーボードとポインティングデバイスに関する一定以上の知見を持っ
225行のコードでGPTの仕組みを理解する
概要 LLMに関心があり、ChatGPTやtransformerの仕組みを理解したいと思っていたところ、雰囲気を掴むのにこちらの動画がとても参考になりました。 動画の内容としては、以下のコーパスを学習して、直前の数文字から次の1文字（単語ではないことに注意）予測機を作成するというものです。 この動画で完成するコードは以下で、225行しかなくとても読みやすいです。 また短いですがtransformerのエッセンスが詰まっていて勉強になりそうです。 このコードを読み解くことでGPTやtransformerがどのように動いているのか、ざっくり理解してみようと思います。 ちなみに完成するとこんな感じの文字列が生成されます。ぱっと見文章っぽいですね。 first Scitizen: He's enough; but he cannot give his friends. MARCIUS: Do yo
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連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど
みなさん、こんにちは！私は株式会社ulusageで技術ブログを担当しているエンジニアです。最新の情報や、日々の開発で役立つTipsを皆さんと共有していきたいと思います。どうぞよろしくお願いします。（もしこのブログの仕組みやシステムフローに興味があれば、ぜひお知らせください。皆さんのご要望に応じて、詳細な記事を作成します！） Pythonでのデバッグ：print()からic()へ、革新の手法 はじめに Pythonで開発を進める中で、皆さんも一度は「なぜこのコードは期待通りに動かないのだろう？」と頭を抱えたことがあるのではないでしょうか。そのようなとき、print()関数を使って変数の値を出力し、デバッグを行うのは一般的な手法です。しかし、複雑なコードや大規模なプロジェクトでは、print()だけでは限界があります。今回は、そのデバッグ手法を一歩進めるためのライブラリ「IceCream」とそ
GitHub - microsoft/markitdown: Python tool for converting files and office documents to Markdown.
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はじめに この記事はNuco Advent Calendar 2022の5日目の記事です 対象読者 Pythonが注目されている理由のひとつは機械学習プロジェクトの主要な開発言語であるからといってもよいでしょう。多くの企業の業務システムのAIの開発言語はPythonです。そんなPythonの学習を始めてある程度文法の理解が進んできて、機械学習に触れてみたい方を対象にしています。 Pythonの基本文法を理解している 機械学習を始めてみたい チュートリアル概要 Pythonは長年機械学習で使用されているので、ライブラリも豊富にあります。本記事では機械学習用ライブラリのscikit-learn(サイキット・ラーン)を使用して教師あり学習を行い住宅価格を予測してみます。 何ができるようになるか 機械学習で使われる基本的な用語を理解し、学習の全体像をつかめるようになります。 機械学習の目的 機械学
はじめに PythonやJavaScript、PHPなどのさまざまなプログラミング言語で"for文"というものが最初に出てきますよね。どの教材でもfor文は使われ、絶対にプログラムでも多用しています。アンチパターンもいくつかありますが、逆を言えば、アンチパターンがあるくらい使い方があります。 最初に思うはずです。 「なんで、for文ってforなの？」 これまでに受け入れてきてしまった"for"について由来を見てみましょう。知らなそうなエンジニアに自慢してみてください。 for文とは 基本的な使い方としては、何かの指示に従って配列オブジェクトなどに対して、適用できる「〇〇の分だけ、同じ処理をしてね！」というものです。 (for文とはなんぞ、別にやらんでいいやろ！と思われるかもですが、簡単にPythonで書いておきます。) 同じ処理を繰り返すので「ループ処理」とも言われます。ではなぜloopじ
Stopイベントには追加で stop_hook_active（無限ループ防止用フラグ）が、Notificationイベントには notification_type と message が含まれます。 settings.jsonの設定 { "env": { "CLAUDE_DISCORD_WEBHOOK_URL": "https://discord.com/api/webhooks/..." }, "hooks": { "Stop": [ { "hooks": [ { "type": "command", "command": "python3 $HOME/.claude/hooks/discord-notify.py", "async": true } ] } ], "Notification": [ { "matcher": "", "hooks": [ { "type": "comma
こんにちは。 普段、エンジニア向けの研修講師をしている都合上、「おすすめの本を教えてください」といつも聞かれるので、2025年中に全て読破したい本をピックアップしました。2025年、あと11ヶ月くらいあるので、1ヶ月に1冊読めば読破できるはず！！ ①マスタリングTCP/IP ネットワークエンジニアのバイブルといえばこれでしょう。逆をいえば、これ以上は読まなくてもいいし、これ以下では足りない。そんな一冊です。OSI参照モデルにおいて、ほとんどの人が「3層：ネットワーク層」しか理解していない中で、この本を読めば7層全てが明らかになります。 アマゾンリンク→https://amzn.asia/d/bg5S4ic ②Linux標準教科書 LPI-Japanが発行している20万ダウンロードされている本。無料です！コマンドも大切なのですが、UNIXの考え方から説明があるので、是非とも読んでほしい一冊で
『ちょうぜつソフトウェア設計入門――PHPで理解するオブジェクト指向の活用』は、現代ソフトウェア開発の”知の高速道路” - Magnolia Tech
ちょうぜつソフトウェア設計入門――PHPで理解するオブジェクト指向の活用 作者:田中 ひさてる技術評論社Amazon 予約してまで買ったものの、なかなか時間が取れず、読めていなかった『ちょうぜつソフトウェア設計入門――PHPで理解するオブジェクト指向の活用』をようやく読み終わりました。 筆者である田中ひさてるさん自身で描かれた表紙の可愛らしさからは想像もできないハードな内容なので、一気に読もうとすると「分かった気」になるだけで全然理解していなかった、ということになりがちなので、3回くらいぐるぐる読むといいと思います（そうです、この本は本文もイラストも丸っと同じ人が書いているのです！！）。 目次 第1章 クリーンアーキテクチャ 第2章 パッケージ原則 第3章 オブジェクト指向 第4章 UML（統一モデリング言語） 第5章 オブジェクト指向原則 SOLID 第6章 テスト駆動開発 第7章 依存
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？
Python×株式投資｜仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る（中編） - Qiita
素人が生成AI無料期間中に作る！毎日自動で銘柄スクリーニング＆X自動通知Bot これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング *2025年7月7日 リンク修正しました。お知らせいただきありがとうございました。 はじめに 毎日自動で銘柄スクリーニングの結果を知れたら、仕事が終わった後の疲れたの脳でも、めんどくさがらずに、お布団に吸引されることもなく、定期的に投資が続けられる
リファクタリングの鶏卵問題 ソースコードがクソなので綺麗にしたい。 リファクタリングしたい。 しかし、リファクタリングが出来ない。 リファクタリングが出来ないのは、テストが無いからだ。 よし。じゃあテストを書こう。あれ、テストが書けない？ そのようなテストが無く、書き換えられないことによる矛盾や憤りは皆さん何百回と感じてきたと思います。 しかし、この「テストが出来ない」ということを言語化するのは、非常に難しいと思います。それは、「テストが出来ない」には実は2つの視点があります。 本質的にテストが困難なモジュールで、誰がやってもテストが書けない。 本質的にモジュールはテスト可能だが、自分の実力が足りず、自分ではテストが書けない。 1.のようなテスト困難なモジュールは誰がやってもテストは書けないです。しかし、問題は、「テストを書きたい」と思ったとき、「自分がそれほどテストに詳しくない」という場
PCで再生中の音声をWhisperでリアルタイムに文字起こしする - TadaoYamaokaの開発日記
PCで再生中の音声をリアルタイムで文字起こしできると、字幕機能がない動画の再生や、外国とのオンライン会議で便利である。 先日、OpenAIが公開したWhisperは、音声ファイルから文字起こしするするツールが提供されているが、リアルタイムで処理するツールは提供されていない。 そこで、Pythonスクリプトで、リアルタイムで文字起こしするツールを作成した。 ループバック録音 SoundCardを使うと、PCで再生されている音声を録音することができる。 pip install SoundCardでインストールする。 import soundcard as sc with sc.get_microphone(id=str(sc.default_speaker().name), include_loopback=True).recorder(samplerate=SAMPLE_RATE, chan
【Python】生成AIがこのコード書いたら気をつけろ！ - 事故らないためのチェックリスト - Qiita
はじめに 生成AI（ChatGPT、Claude、GitHub Copilotなど）でコードを書く機会が激増している中、開発スピードは劇的に向上していますが、「動くコード」と「安全なコード」は別物です。 特に本番環境では、パフォーマンスやセキュリティ、保守性まで考慮する必要があります。 AIが特に書きがちな（または書いたら嫌な）危険パターンを15個 厳選してみてみました。それぞれに「何が危険か」と「修正例」をセットにしています。 【 この記事の対象読者 】 ◇ 生成AIを使ってPythonコードを書いているエンジニアとか ◇「動くけど本番に載せて大丈夫？」と不安を感じたことがある人とか ◇ チーム開発でAI生成コードを安全に活用したい人とか とりあえず、「覚えておいたら便利かも！」ってところです。
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