Pythonパッケージマネージャー「uv」、脆弱性確認コマンド「uv audit」をプレビュー提供 | gihyo.jp
OpenAI傘下のAstralは2026年6月8日、Pythonパッケージマネージャー「uv」に、依存関係の脆弱性を確認する新コマンドuv auditと、インストール時に既知のマルウェア情報を照合する機能を追加したと発表した。いずれも現時点ではプレビュー機能で、設計の反復に伴い破壊的変更が入る可能性があるとしている。 Vulnerability and malware checks in uv - Astral Blog uv auditは、プロジェクトの依存関係を調べ、既知の脆弱性に加えて、非推奨など、プロジェクトに関する望ましくない状態も検出するコマンド。Astralは、既存ツールpip-auditに対するuvネイティブの代替と説明している。監査をCIなどの別工程として扱うのではなく、uvを使った開発・テストの流れに組み込み、ロックファイルに記録された解決結果やuv.toml、pypr
AIエージェントを会社で使いたい！→「え、セキュリティどうするの？」 企業導入への技術的アプローチ - Qiita
この記事を読んでほしい人 Claude Code / Cursor / Copilot などの AIエージェントをチームに導入したい 人 情シスから「セキュリティ面の対応は？」と聞かれて 技術的に答えたい 人 「導入したいけどセキュリティが心配」で 手が止まっている 人 AIエージェント導入で必ず聞かれる3つの質問 AIエージェントの導入を提案すると、情シスやセキュリティ部門からだいたいこう聞かれます。 Q1: 「AIが何をしているか見えないけど大丈夫？」 Q2: 「危険な操作を勝手にされない？」 Q3: 「何かあったとき説明できる？」 どれも正当な心配です。AIエージェントはチャットボットと違って、自分の判断でファイルを書き換えたり、コマンドを実行したり、外部に送信したり します。つまり「画面に出る応答」の裏で、別の何かが動いている可能性があります。 本記事では Aigis という OS
たった200行の純粋なPythonコードだけで構成されGPTの学習と推論を実行できる「MicroGPT」をインタラクティブに解説
MicroGPTは作者のAndrej Karpathy氏によるとLLMをどこまで簡素化できるのかを10年にわたり追求した集大成とのことで、依存関係のない純粋なPythonで書かれた200行の単一ファイルのみであるにもかかわらずGPTに学習と推論を行わせることができます。動作原理についてはAndrej氏のブログで説明されていますが、より初心者向けにスクリプトを用いたインタラクティブな解説を行っているサイトが誕生していたのでどれくらいわかりやすいのか実際に体験してみました。 MicroGPT explained interactively | growingSWE https://growingswe.com/blog/microgpt ◆MicroGPTとはどんなモデルか MicroGPTは3万2000件の人名を通じて統計的パターンを学習し、あたかも実在するかのような人名っぽいものを生成する
Python Environments - Visual Studio Marketplace
Launch VS Code Quick Open (Ctrl+P), paste the following command, and press enter. Python Environments (preview) Note: The Python Environments icon may no longer appear in the Activity Bar due to the ongoing rollout of the Python Environments extension. To restore the extension, add "python.useEnvironmentsExtension": true to your User settings. This setting is temporarily necessary until the rollou
uvのキャッシュがアグレッシブすぎる - Qiita
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 uv は速い。速さの一つが、キャッシュをアグレッシブに使っていることにあります。そのアグレッシブさゆえに、ユーザーがuvのキャッシュ機構を把握していないと、無関係なプロジェクトを知らず知らず破壊することがあります。 キャッシュを通じたプロジェクト破壊 uvのキャッシュは、デフォルトでプロジェクトを跨いで共有されます。特にLinuxやWindowsの場合 (macOSについては後述)、プロジェクトで uv add foo を実行してインストールしたパッケージ foo のファイルは、キャッシュファイルのハードリンクとなります。2回
流行りのQDD BLDCをUbuntuからCAN通信で回したい！ - Qiita
本稿はACCESS Advent Calenderの9日目としてお送りします！ はじめに こんばんは．年末いかがお過ごしですか？ 私の今年のアドカレは流行りのQDD BLDCをUbuntuからCANで回してみる話です． 作ったもの 今回はRobStride社のQDD BLDCであるRS02モーターを，CANバス経由で制御するためのPython実装を作ってみました．最初は仕様書ベースでライブラリの構成そのものを1から書き起こしていましたが，色々試した結果公式のROS BridgeのC++クラス実装を参考にPythonへ移植するので落ち着きました． 以下のリポジトリで公開しています．FBコメントもお待ちしています！ 用語集 まずは本稿に出てくるいくつかの用語をご紹介します． QDDとは QDDとはQuasi Direct Driveの頭文字をとった略称です．日本語では擬似ダイレクトドライブと呼
uv + Ruff + mypyで構築する超軽量Python開発環境 – イメージサイズ削減・型安全性確保を実現
はじめにども！前回「DevContainer と uv で構築する爆速 Python 開発環境」という記事を書いた龍ちゃんです。 この記事を社内で報告したところ、上司から「リンターとフォーマッターは何を使っているの？」という質問をいただきました。確かに、せっかくパッケージマネージャーに uv を採用しているなら、同じ Astral 社が開発している Ruff で統一した方が良いですよね！ ということで今回は、uv + Ruff で統一した Python 開発環境を構築してみました。さらに、ベースイメージも見直すことで、イメージサイズを 83%削減（1.63GB → 273MB）することに成功しています。 Streamlit を使ったデータ分析アプリをサンプルとして作成していますが、もちろん Streamlit 以外のプロジェクトでも利用可能です。リポジトリは公開しているので、必要な方はクロ
Jupyterよりも marimoが使いやすい理由
みなさん、marimoってご存じですか？ 最近marimoを触ってみたんですが、これが思った以上に便利でびっくりしました。 このツールだけで完結できる場面が多くて、しかもUIがリアルタイムに反応してくれるので、作っていてすごく楽しいんです🎶 驚くほど簡単で直感的に使えますし、「試してみたい！」と気持ちがどんどん湧いてきました。 というわけで、この記事ではそんなmarimoの魅力や、基本的な使い方について紹介していきたいと思います。 ちょっとでも「面白そう」と思ってもらえたら嬉しいです。 はじめに Pythonでデータ分析や機械学習をするとき、まず思い浮かぶのが Jupyter Notebook という人も多いんじゃないでしょうか。 定番ツールとして長く使われてきたJupyterですが、実際に使ってみると「セルの実行順がバラバラになって混乱する」「どこで何が定義されてるか分かりづらい」「G
日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話（バイブコーディング）
いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか？ なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。（とにかく温泉に入りたい） また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。（そりゃそう） そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。（まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し） 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易
uv × DockerでのPython開発環境構築方法
松尾研究所では、Python開発における標準ツールとしてuvを推奨しています。uvはPythonのパッケージ管理ツールで、依存関係の管理や仮想環境の構築を自動化し、高速で再現性のある開発を可能にすることが特長です。 Pythonパッケージだけでなく、Node.jsやブラウザ周りのツールなど他の依存も扱うときには、uvとDockerを併用するケースもあるかと思います。Dockerのコンテナ上でuvを使用する方法について社内で話題になったとき、調べたところいくつか方法があることが分かったので、それぞれの方法の違いと松尾研究所推奨の環境構築方法についてまとめました。 推奨方針まとめ Python開発はuvを標準とする Docker運用はAstral公式のuv+pythonイメージの使用を推奨 Astral公式のuvイメージ、または公式インストーラ（install.sh）によるuvの直接インストー
uv （pythonパッケージマネージャー）の使い方 詳細版 - Qiita
簡易版はこちら Pythonのパッケージ管理はこれまで pip、venv、poetry などで行われてきましたが、最近 uv が注目を集めています。 本稿では uv をシステム開発で使うための詳細な情報、特に、poetry、venv、pipからの移行手順を解説します。 uv公式ドキュメント uv (github) 1. uvの概要 1.1 uvとは？ uvは extremely fast な動作、クロスプラットフォーム対応のロックファイル、ツール管理の専用インターフェースを提供することで、快適な開発環境を実現しています。 1.2 uvのアーキテクチャ uvはRustで実装されており、高いパフォーマンスとメモリ安全性を誇ります。Rustの並行処理能力を活用し、依存関係解決を高速化しています。また、効率的なキャッシュ機構を備えており、ダウンロードしたパッケージ、ビルドされたwheelファイル、
Pythonのもう一つのHTTPクライアント: Niquests - methaneのブログ
過去数回の記事で Requests や httpx の問題点や細かい挙動について触れてきました。これらのライブラリの代わりになるもう一つの有力なHTTPクライアントとして Niquests を紹介します。 NiquestsはRequestsのforkで、高い互換性を保ちながら、非同期処理やHTTP/2、HTTP/3のサポートなど、現代的な機能を追加しています。Requestsの低レイヤーを担う urllib3 もforkして urllib3-future として提供しており、Niquestsの現代的な機能は urllib3-future によって実装されています。 Niquestsもurllib3-futureも開発されているのは Ahmed Tahri (@Ousret) さんです。個人プロジェクトとなると不安もありますが、彼は Requests の依存ライブラリの一つである chars
Pythonのaiohttpライブラリ：非同期HTTPの力を解き放つ - Qiita
はじめに Pythonプログラマーの皆さん、こんにちは！今日は、Webアプリケーション開発の世界に革命をもたらす強力なライブラリ、aiohttpについてご紹介します。aiohttpは、非同期HTTPクライアントとサーバーの機能を提供する、Pythonの非常に人気のあるライブラリです。このライブラリを使用することで、高性能で効率的なWebアプリケーションを構築することができます。では、aiohttpの世界に飛び込んでみましょう！ 第1章：aiohttpとは何か aiohttpは、Pythonの非同期プログラミングの力を活用したHTTPクライアントおよびサーバーライブラリです。従来の同期的なHTTPリクエストとは異なり、aiohttpは複数のリクエストを同時に処理することができ、アプリケーションのパフォーマンスを大幅に向上させます。このライブラリは、Pythonのasyncioフレームワークの
GitHub - omnara-ai/omnara: Omnara (YC S25) - Talk to Your AI Agents from Anywhere!
⚠️ IMPORTANT NOTICE ⚠️ This version of Omnara is no longer maintained. We apologize for the inconvenience. This version was built as a wrapper around the Claude Code CLI, which became unfeasible to maintain with Claude Code's constant updates. We've migrated to a new voice-first coding agent platform at https://omnara.com built using the Claude Agent SDK. The new service keeps the features you lov
uv, ruff, devcontainer, Claude Codeを使ったモダンなPython開発環境のテンプレート
こんにちは．今回は，uv, ruff, devcontainer, Claude Code, Cursorなどのモダンなツールを使ったPythonの開発環境テンプレートを作成したので，その内容を紹介します． テンプレートは以下のリポジトリで公開しています． テンプレートの特徴・構成 本テンプレートは，シンプルで自由度の高いテンプレートを目指すため，あまり多くのツールを導入しないように心がけています．多くのツールを導入すると，学習コストも高くなるためです． uv: Rust製の高速なPythonの仮想環境・パッケージ管理ツール ruff: Rust製の高速なFormatter, Linter pytest: テストフレームワーク pre-commit: コミット前のFormat, Lintによるコード品質の担保 devcontainer: 統一された開発環境の提供 Docker, Docke
FastAPI on Dockerがかなりシンプルになった(2025年版) | フューチャー技術ブログ
5 年ほど前に Python のコンテナ化について 2 つの記事を書きましたが FastAPI 側も Docker 側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。 書き方の部分は別として Python におけるコンテナイメージ選択の考え方とかは 2020 年に書いたときとは変わっていませんので、適宜そちらを参照してください。 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (1): オールマイティ編 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (2): distroless 編 (1)の方からのアップデートとしては Debian のバージョンですね。stretch(9), buster(10)はすでに EOL です。その次に出た bullseye(11)は 2026 年 8
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GitHub - D4Vinci/Scrapling: 🕷️ An undetectable, powerful, flexible, high-performance Python library to make Web Scraping Easy and Effortless as it should be!
uvを使ったPython環境構築-人工知能応用特論Ⅰ 第3回 | ドクセル
[入門] PythonでuvとPEP 723を使うと開発体験が10倍向上する理由 - Qiita![[入門] PythonでuvとPEP 723を使うと開発体験が10倍向上する理由 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c19b6276855b19658612cf1697c19b37dfa0667b/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Ftech-festa-ogp-background-4b5015b2c518c7e6b9062a7c9f5f5e90.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNTIxNTczJTJGZTBmMGU4NmM4MTg2ZGUzN2NmMGFlNWMxYmIzMzFjNzM5NDIyNjNhOSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc1MjIyNTQyMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NjhmYzIyNjMwMzllNGU0NzQyOTE3MGMyZTdjYjExOTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcc1a59e5a96046a7f38619543aa5f4c8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJTVEJTIwUHl0aG9uJUUzJTgxJUE3dXYlRTMlODElQThQRVAlMjA3MjMlRTMlODIlOTIlRTQlQkQlQkYlRTMlODElODYlRTMlODElQTglRTklOTYlOEIlRTclOTklQkElRTQlQkQlOTMlRTklQTglOTMlRTMlODElOEMxMCVFNSU4MCU4RCVFNSU5MCU5MSVFNCVCOCU4QSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiVFNyU5MCU4NiVFNyU5NCVCMSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTQ5M2E4YWRmODcwOGJlNDM1ZTk1Y2UwM2RiOTdiYjVi%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTaGlnZW1vcmlNYXNhdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1kODJmMzE4ZjlkN2I5OGFjYjY0Y2YwOGYwNDBlMDE3YQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De6ffe0873f7442f78a4c703e83a5e1a6)
