名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみたところ、 名刺の写真を撮る 会社名、部署名、名前、…など項目別にスプレッドシートへ記載される スプレッドシートに次の打ち合わせ日を記載しておくと通知さ
退屈なことはPythonにやらせよう 第2版
TOPICS Programming , Python 発行年月日 2023年03月25日 PRINT LENGTH 744 ISBN 978-4-87311-927-4 原書 Automate the Boring Stuff with Python, 2nd Edition FORMAT 一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。本書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトからのダウンロード、メールやSMSの送受信、画像処理、GUI操作といった日常業務でよく直面する面倒で退屈な作業を、Pythonと豊富なモジュールを使って自動化します。今回の改訂では、GmailやGoogl
本文の内容は、2021年3月9日にÁlvaro Iradierが投稿したブログ(https://sysdig.com/blog/dockerfile-best-practices/)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。Dockerfileのベストプラクティスのクイックセットをイメージビルドに適用することで、セキュリティ問題を防ぎ、コンテナ化されたアプリケーションを最適化する方法を学びます。コンテナ化されたアプリケーションやマイクロサービスに精通している人なら、自分のサービスがマイクロサービスであることに気づいているかもしれません。しかし、脆弱性の検出、セキュリティ問題の調査、デプロイ後の報告や修正など、管理のオーバーヘッドがマクロな問題になっています。このオーバーヘッドの多くは、セキュリティをシフトレフトし、開発ワークフローの中で可能な限り早く潜在的な問題に取り組むことで防
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版)｜zephel01
16GB のノートPC でも、Claude Code + ローカル LLM は本気で使える — CodeRouter で Tool Call が安定するまで(2026年7月版) このノートは「手元の 16GB の Mac やノート PC で、Claude Code をローカル LLM で動かしたい」という人向けの実用ガイドです。2026 年 4〜7 月の X / Reddit(r/LocalLLaMA)の議論を調査した最新のモデル選びと、当方で 100 リクエスト単位の実測を重ねた Tool Call 安定化の数字をまとめています。開発の経緯を知りたい方は末尾の連作記事へどうぞ。 TL;DR 16GB RAM の Mac(M シリーズ)や Windows ノートでも、Qwen2.5-coder:7b や Qwen3.5 9B、低 quant の MoE モデルで Claude Code +
この記事は 2024 TSG Advent Calendar 3日目の記事です。昨日の記事は @__dAi00 さんの記事 AivisSpeechを使ったDiscordボットの作成 ①AivisSpeechをGoogle Cloud Runにデプロイする でした。12/5 公開予定の続編も楽しみです。 今回は、初日に公開した以下の記事の副産物です。 import unicodedata # Python 3.12 まで 1000000000000.0 # Python 3.13 から 1000000.0 print(unicodedata.numeric("兆")) 大変だ。Python 3.13 から「5000 兆円」が 50 億円になってしまう（？） unicodedata.numeric メソッドと Unicode 例によって Unicode が関係してきます。前編でも触れたとおり、
「チームみらいの過疎地得票率が不自然に均一」という主張を、208市区町村の公式データで検証してみた｜せい@健康優良不良プログラマ
はじめに2026年2月8日に投開票された第51回衆議院議員総選挙の直後、X（旧Twitter）で以下のような投稿が拡散されました。 🚨チームみらいGrok分析でヤバい結果が出た 過疎60地域のチームみらい 比例得票数がほぼ4.69％に固定 事後確率： 「不正または組織的介入があった」→ 99.99% 自然発生確率：実質0% ※俺のデータや計算式が 間違ってる可能性もあり確定では無い 検証仲間募集中 👇検証の詳細… https://t.co/0o45s6Fymq — ゴードン警部★Inspector Gordon (@GordonInspector) February 9, 2026 投稿の主張を要約すると: 過疎60地域のチームみらい比例得票率がほぼ4.69%に固定されている。標準偏差0.10%。不正または組織的介入の事後確率は99.99%。 この投稿はGrok（AI）による統計分析を
プログラマー必見！FastAPI-MCPでAI時代のAPI開発を加速する方法（初心者向けコード付き） - Qiita
はじめに みなさん、こんにちは！最近、API開発の現場で「これマジですごい！」と思わず叫んでしまったツールを見つけたんですよ。それが「FastAPI-MCP」です！ FastAPI使ってる人なら絶対に知るべきツールです。だって、あなたのAPIをAIモデル（GPTやClaudeなど）に簡単に操作させることができるんですから！私みたいな初心者でも数分で設定できちゃいました。 FastAPI-MCPって何がすごいの？ まず、FastAPI-MCPの核となる機能を紹介します： 認証機能が標準装備：FastAPIの依存性注入（Depends()）をそのまま使えるから、セキュリティ面も安心！ FastAPIとの相性抜群：単なるOpenAPI変換ツールじゃなく、FastAPIのASGIインターフェースを直接使うから超効率的！ 設定ほぼゼロ：FastAPIアプリを指定するだけでMCPツールが自動生成される
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
お近づきになりたい人向けシリーズです。 いろいろなトピックを詰め込みましたが、「これら全部を知らないといけない」のようなつもりではなく、いろいろなことを知るきっかけになったらいいなという気持ちなので、あまり身構えずにちょっとずつ読んでもらえたらうれしい気がします。 まえがき 予備知識 規格 用語 精度という語について 記法 表現について 有限値の表現について エンコードについて 丸めについて よくある誤差や勘違いの例 0.1 = 1 / 10? 0.1 + 0.2 = 0.3? 整数の誤差 Rump’s Example 基本的な誤差評価 用語に関して 実数の丸め 有理数の丸め 基本演算の丸め 差について 複数回の演算 補題たち 桁落ちについて Re: Rump’s example 融合積和 数学関数に関する式の計算 誤差の削減に関して 総和計算 数学関数の精度について 比較演算について 雑
はじめに 2021年、Pythonで複数の暗号系ライブラリを開発してPyPIで公開してきました。その過程で、setuptools、flit、poetryと、幾つかのパッケージ管理をわたり歩き、GitHub上でのCI/CDも色々試す中で私的なべスプラが定まってきたので、2022年初に備忘録としてまとめておきます。 具体的には、pyenv、poetry、pre-commit、tox、GitHub Actions を活用し、低コストで（＝なるべく自動で）、高品質のプロダクトをPyPIにデプロイする方法・設定を共有します。個別のツールの記事はよく目にするのですが、開発ライフサイクル全体をカバーする記事がなかなか無かったので。 開発環境の整備 - pyenvで複数のPythonバージョンでの開発環境を整備 パッケージ管理 - poetry/pyproject.tomlでの一元的なパッケージ管理 静的
「Postgres で試した？」と聞き返せるようになるまでもしくはなぜ私は雰囲気で技術を語るのか？ — Just use Postgres 読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 「Just use Postgres」という言葉を初めて聞いたのは、いつだったか覚えていません。Twitter か Hacker News か、あるいは社内の Slack か。どこで聞いたにせよ、私の反応は決まっていました。「また極端なことを言う人がいる」と。 「それ、〇〇でもできますよ」——この手のフレーズはもう100回は聞いてきました。そして大抵の場合、その〇〇は専用ツールに置き換えられていきます。技術が専門分化していくのは自然な流れです。 全文検索なら Elasticsearch。時系列データなら InfluxDB。メッセージキューなら RabbitMQ。それぞれの分野に専門家がいて、専用のソリューションがあって、ベストプラクティスがあります。「とりあえず Postgres で」なんて、それは思考停止ではないか、と。でも、心のどこかで気になっていたんです。 www.mann
動作環境 Python 3.12 ライブラリの使用バージョン gradio 5.34.2 anthropic 0.54.0 mcp 1.9.4 python-dotenv 1.1.0 仮想環境とライブラリインストール % cd mcp-host-with-gradio % python3 -m venv venv % source venv/bin/activate (venv) % pip install gradio anthropic mcp dotenv .envファイルの設定 AnthropicのAPIキーが必要です。APIキーの作成は以下を参考にしてください。APIの利用には料金がかかりますが、API従量課金であれば5ドルから始めることが可能です。 Claudeを使い始める -Anthropic .env ANTHROPIC_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxx
この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの
はじめに 株式会社iimonでSREエンジニアをしているhogeです。 本記事はiimonアドベントカレンダー9日目の記事となります。 今回の記事は技術的な棚卸しとして、普段大変お世話になっているWebサーバがどういった仕組みで動いているのかを実装しながら深堀りしていこうと思います。 弊社のバックエンドはDjango/FastAPI + Gunicornの構成で動作しているため、Pythonを絡めた説明が多くなるかと思います。サンプルコードもPythonで実装をしています。 途中、システムコールやファイルディスクリプタなどにも踏み込んだ話をするのですが、低レベルなプログラミングをちゃんとやったことがないため、間違えている部分があるかもしれません。今後学習して行く中で気づいたら都度修正していきたいと思います。 環境・使用ツール 言語 Python OS Ubuntu（Linuxのシステムコー
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
FastAPI入門 - モダンなPythonフレームワークの特性をチュートリアルで手軽に学ぶ PythonのWebフレームワークとしていま注目を集めるFastAPIは、シンプルにコードが書けるだけでなく、パフォーマンスが高いWebアプリケーションのバックエンドサーバーが構築可能です。同フレームワークの勘所をPythonスペシャリストの杜世橋さんが、初心者向けのハンズオン、そしてより実践的な画像への自動タグ付けサービス実装をとおして解説します。 FastAPIはいま非常に注目されているPythonのWebフレームワークの1つです。Flaskのようにシンプルに書ける一方でPythonのType Hintの機能をうまく活用し、HTTPのリクエスト/レスポンスをPythonの関数の引数/戻り値とシームレスにマッピングして非常に効率的に開発ができるのが最大の特徴です。非同期処理にも対応していてその名
はじめに RSS対応のサイトだと、更新情報追いやすいけど、RSS非対応のページも追いたいよね。って人向けの記事です。 RSS対応しているサイトなら、RSSリーダーを使った方が早いです また、Discordのチャンネルにも通知がしたかったので、メールとDiscord両方に通知を行っています。 Discord側にWebhook用のURLが必要ですが、本記事では紹介しません 参考サイトのZennの記事が細かく書かれていますので、そちらをご覧ください なお、この仕組みは更新を検知したいサイトに確認リクエストを送ります。 高頻度で設定してしまうと、サーバーに負荷がかかる為、 高頻度での設定はしないようにお願いします 参考サイト 構成図 コードについて(Lambda) コードについては、基本的に、クラスメソッドさんの記事を参考にしています Discordの通知部分については、AmazonBedrock
DuckDB で日本語全文検索
DuckDB-VSS と PLaMo-Embedding-1B を利用することで、ベクトル検索を実現できますが、DuckDB-FTS (Full-Text Search) と形態素解析ライブラリである Lindera を組み合わせて日本語全文検索を実現できます。 DuckDB-FTS + LinderaDuckDB の全文検索拡張は日本語には対応していないないのですが、スペース区切りでトークン化することで、日本語の全文検索を利用する事が出来ます。トークン化には Meilisearch にも利用されている信頼と安心の Lindera を利用することにしました。 今回この参考コードを Lindera の作者であり検索の専門家でもある Minoru OSUKA 氏にレビューいただきました。本当にありがとうございます。 以下は参考コードです。 [project] name = "duckdb-ft
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
GitHub Actions の実践的なノウハウが凝縮されている素晴らしい一冊「GitHub CI/CD 実践ガイド」を読んだ - kakakakakku blog
GitHub Actions の実践的なノウハウが凝縮されている一冊「GitHub CI/CD 実践ガイド」を読んだ📕 本書ではソフトウェア開発ライフサイクルから GitHub Actions 基礎トピック・GitHub Actions 実践トピックが紹介されていて，さらに GitHub Actions を活用して実現するリリース自動化・パッケージ管理・セキュリティのシフトレフトまでもカバーされている❗️素晴らしい👏 GitHub Actions をなんとなーく使っていたり，いつも既存のワークフローをコピーしていたりする人は必読かなと ＼( 'ω')／ また著者の経験に基づくベストプラクティス（こうすると良いよ〜的な）が散りばめられているのも現場目線で読めて良かった❗️ GitHub CI/CD実践ガイド――持続可能なソフトウェア開発を支えるGitHub Actionsの設計と運用 エ
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
ブラウザ上でプログラミングができる無料のWebサービス16選 - アンドエンジニア - エンジニアのこと、エンジニアから。
この記事でわかること インストールや環境設定不要でプログラミングを行える無料のWebサービスがある 多言語対応や入力補完機能があり、GitHub連携が可能などIDEと変わらないサービスもある Webアプリはパソコンやタプレット端末とWebブラウザがあれば、あらゆる環境で使えるメリットは大きい 目次 1.【環境構築不要】プログラミングはブラウザでできる 2.ブラウザを使うメリットとデメリット 2-1. 4つのメリット 2-2. 2つのデメリット 3.ブラウザ上でプログラミングができる無料のWebサービス16選 3-1. paiza.IO 3-2. Colaboratory 3-3. Runstant 3-4. Replit 3-5. Ideone 3-6. Coding Ground 3-7. C++Shell 3-8. SQL Fiddle 3-9. JSFiddle 3-10. PHP
寺田 学（@terapyon）です。2024年10月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitの基本的な使い方を紹介します。 2024年4月には、「Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ」と題し、Steamlitを使ってデスクトップアプリ化をする紹介を行いました。 今回はStreamlitにフォーカスを当てて、よく使う機能を紹介します。Streamlitにはたくさんの機能があり、公式ドキュメント APIリファレンスを見ても、どの機能から使って良いのかわからないという声がありました。今回は、筆者目線でよく使うであろう機能に絞って紹介します。 Streamlitとは StreamlitはPythonで構築できるWeb用のフレームワークです。Pythonのモジュールを定義することで、インタ
2025年6月17日、オープンソースのAIソフトウェア開発エージェントプラットフォームOpenHandsをターミナルからコマンドラインで操作できる「OpenHands CLI」がリリースされた。 The OpenHands CLI: AI-Powered Development in Your Terminal Introducing the OpenHands CLI, a new coding CLI that: - Has top accuracy (similar to Claude Code) - Is completely open source, MIT licensed - Is model agnostic, use an API or bring your own - Is simple to install and run `pip install openhands
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
Pythonプロジェクトでflat layoutではなくsrc layoutが推奨される理由を理解する - 肉球でキーボード
本文中コード github.com flat layoutとsrc layoutについて Pythonプロジェクトのディレクトリ構成について調べてたところ、flat layoutとsrc layoutという2種類のディレクトリ構成が存在することを知りました。 src レイアウト対フラットレイアウト - Python Packaging User Guide flat layout flat layoutはパッケージフォルダをプロジェクトのルート直下に配置するスタイルです。 flat layoutの有名なpythonプロジェクトだと、 pytorch, django, tensorflow があります。 . ├── README.md ├── pyproject.toml └── my_package/ ├── __init__.py └── module.py src layout 一方、
Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
これは何？ 競技プログラミングをPythonでやるときに注意すべき点をまとめました。 numbaやcythonについてはあまり触れないので、別の記事も併せてご利用ください。 言語選択編 PythonがAtCoderには5種類ある AtCoderにはPythonの処理系が5つ入っています。具体的には Python (CPython 3.11.4) Python (Mambaforge / CPython 3.10.10) Python (PyPy 3.10-v7.3.12) Python (Cython 0.29.34) SageMath (SageMath 9.5) の5つです。それぞれ特徴があります。 Python (CPython 3.11.4) 一番オーソドックスなPythonです。 一般に(競プロ界隈でなく)Pythonというときはこれを指すと思います。 Python (Mamba
スマートフォンやPCには電卓アプリが搭載されており、簡単な計算であれば瞬時に答えを求めることができます。しかし、正確な答えを表示できるような電卓を開発するのは非常に難しく、その一例としてAndroidに搭載されている「電卓」アプリはどのような工夫で開発されたのかについて、エンジニアのチャド・ナウセアム氏が解説しています。 calculator-app - Chad Nauseam Home https://chadnauseam.com/coding/random/calculator-app iOSの「計算機」で、「(10100)＋1－(10100)」を計算したところが以下。本来であれば、10100が打ち消されるので答えは「1」になるはず。しかし、計算機による計算結果は「0」となっており、間違いを示しています。 Androidの「電卓」で同じ計算を行ったところ、答えは正解の「1」を示しま
本記事は AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー 18日目の記事です。 🎆🏆 17日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 19日目 🏆🎆 はじめに クラウド事業推進部の望月です。NRIネットコムでクラウドエンジニアをしています。 主にネットワーク領域を得意としています。 この度、2024 Japan AWS Top Engineersと、昨年に続き2024 Japan AWS All Certifications Engineersに選出いただきました。 Top Engineersについては、何が評価されて選ばれたのか全く分かりませんが、応募はしてみるものです。 Network領域で応募したもののService領域での選出だったので、狭き門なのですね。。 再流行しているコロナに見事に罹患しつつも、「AWSアワード記念！夏のアドベントカレンダー」の18日目を担当します。 先に結論 Lambd
無料でローカルAIモデルのメモリ使用量を最大80％削減し処理速度を2倍に向上させる「Unsloth Studio」、Windows・macOS・Linux対応でチャットだけならCPUのみでもOKでスマホでも動作可能
ローカル環境でオープンソースのAIモデルを訓練、実行、および出力するための統合されたウェブUI「Unsloth Studio」は複雑なプログラミングコードを記述することなく直感的に操作でき、ベータ版として公開されています。ユーザーは100％オフラインの環境でAIモデルを自身のコンピュータ上で動かすことができ、データのプライバシーと制御を維持することが可能です。 unslothai/unsloth-studio: Unsloth Studio https://github.com/unslothai/unsloth Introducing Unsloth Studio | Unsloth Documentation https://unsloth.ai/docs/new/studio How to Run models with Unsloth Studio | Unsloth Docume
本記事は ブログ書き初めウィーク 最終日の記事です。 📝 5日目 ▶▶ 本記事 📅 こんにちは、柴原です。 最近、実務においてTerraformによる実装をすることになったのですが、本格的な実装は初めの経験だったので進め方が全く分かりませんでした。 そんな中でいろいろ模索したり経験豊富な先輩方からのアドバイスを受けて、「これもっと早く知ってたら実装捗ったなー」というポイントがいくつかあったのでここで共有したいと思います。 前提として、内容はTerraform初心者や新人エンジニア向けになっておりますのでご了承ください。 1. ベストプラクティスを知る 2. Sampleを使う resourceのExample Usageを使う terraform-aws-modulesを使う 3. 最初はmain.tfにモノリスではじめてもいい さいごに 1. ベストプラクティスを知る ありがたいこ
入門 継続的デリバリー
継続的デリバリーとは、コード変更を必要に応じて迅速かつ安全に、継続的にリリースできるようにするための開発手法です。本書は、初めて継続的デリバリーに取り組む読者向けに、必要な知識とベストプラクティスをていねいに紹介する入門書です。基本的な概念や技術、アプローチの解説はもとより、章ごとに事例を使用しながら、継続的デリバリーを実践する際に直面するさまざまなシナリオを取り上げ、その全体像・世界観を包括的に理解することができます。 序文 はじめに 第1部 継続的デリバリーとは 1章 『入門 継続的デリバリー』へようこそ 1.1 継続的デリバリーは必要？ 1.2 なぜ継続的デリバリー？ 1.3 継続的デリバリーとは 1.4 インテグレーション 1.5 継続的インテグレーション 1.6 何をデリバリーするのか？ 1.7 デリバリー 1.8 継続的デリバリーと継続的デプロイメント 1.9 継続的デリバリー
NumPy 2.0.0の主要な変更点 皆さんもお世話になっているであろう科学計算ライブラリNumPyが、2006年以降初めてのメジャーアップデートを発表しました。そこで、変更点をざっくりとまとめてみました。以下は変更点の一部であり、それ以外については実際のドキュメントを参照してください。 免責事項：この記事は、NumPy 2.0.0の変更点について個人的な見解を述べたものであり、NumPyの開発チームや関係者の公式な見解を代表するものではありません。変更点の影響や対応方法については、必ず公式のリリースノートと移行ガイドを参照してください。また、この記事には不正確な情報が含まれている可能性があります。記事の内容を実際のプロジェクトに適用する前に、必ず公式ドキュメントで情報を確認してください。 概要 2006年以来の最初のメジャーリリース 破壊的な変更あり 多くの新機能とPython/C AP
2024年1月25日にWASI (WebAssembly System Interface) 0.2 APIが安定版となり (日本語の記事)、4月9日にはRust foundationがWASI 0.2への対応を発表した (日本語の記事) ことで、WASIおよびWebAssembly Component ModelなどのWebAssembly (Wasm) を取り巻く状況が大きく変わろうとしています。 そこで、この記事では WebAssemblyテキスト形式 (コンポーネントに準拠した版) を手書きで書いて、できるだけ小さい実行可能なWASI 0.2のWasmバイナリを作って実行してみます。また、そのサンプルソースコードを通してWASI 0.2、WIT (WebAssembly Interface Type)、Component Modelを簡単に紹介したいと思います。 本記事で作るWeb
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
Pythonのhttpx (async) はサービスに支障が出るほど遅い、ただしコネクションプールを切ると速くなるかも - Islands in the byte stream
httpxはものすごく遅いから使うべきでないかもしれない…という話を書こうと思ったんですが、検証してみたら、確かにaiohttpよりは2倍以上遅いんですが、設定次第で多少はマシかもしれない、という結論です。 前提として、async modeです。いまどきのAPI serverは全部asyncかなとは思います。今回はsync modeには興味がないので検証してないですが、sync modeではまったく違う結果かもしれません。 あと文脈としては httpx を推しているブログを読んで、いや httpx はパフォーマンスに問題があるんだよな、ということを周知したかったというのもあります。 note.com ことの起こりは Python の openai library が 0.x から 1.x になったときにものすごくパフォーマンスが劣化したという問題があったことです。 github.com い
Agent running... (Press Ctrl-P to pause) /Users/username/.cache/uv/archive-v0/8UNE-QZmsj_fwI7VgPxJz/lib/python3.12/site-packages/pydantic/main.py:463: UserWarning: Pydantic serializer warnings: PydanticSerializationUnexpectedValue(Expected 9 fields but got 5: Expected `Message` - serialized value may not be as expected [input_value=Message(content='Excellen...thinking_blocks': None}), input_type=M
門脇（@satoru_kadowaki）です。2025年2月の「Python Monthly Topics」は、Python 3.13でアップデートされた機能について紹介します。 ご存知のように、Python 3.13は2024年10月にリリースされ、多くの改善と新機能が追加されています。 What’s New In Python 3.13 (公式ドキュメント) 本記事では、具体的にどのような点がアップデートされているのか、主な機能をピックアップして紹介していきます。 新しい対話型インタプリタとエラーメッセージ 今回のリリースにおける最も大きな変更点の1つとして、新しい対話型インタプリタがあります。また、エラーメッセージはPython 3.10以降継続的に改善されており、バージョンが上がるごとにエラー内容が理解しやすくなり、プログラム修正が効率的に行えるよう進化してきました。 最初にこの2
Python の isnumeric() の謎を追う："兆" は True、"垓" は False？ - ﾏｸﾞﾏｸﾞ (起動音)
この記事は 2024 TSG Advent Calendar 初日の記事です。 …………🤔❓ Python の数値文字列判定ロジックを探る str.isnumeric() メソッドとは？ Python の str.isnumeric() メソッドは、文字列内のすべての文字が数値を表すものであれば True を、そうでなければ False を返します。*1 まず、このメソッドの基本的な動作を見てみましょう。 # Python の isnumeric() の動作例 print("123".isnumeric()) # True; 1, 2, 3 は数字 print("123a".isnumeric()) # False; a は数字ではない print("五千万".isnumeric()) # True; 五、千、万 は数値 漢数字にも対応しており、一見よさそうに見えます。ところが…… pr
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GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
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Python 3.13 から「兆」が 10 の 6 乗になっている - ﾏｸﾞﾏｸﾞ (起動音)
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「Python」v3.12/3.11/3.10/3.9に最大深刻度がHIGHの脆弱性 ～修正版が公開／同梱のlibexpatライブラリに存在する制限ないリソース割り当てなど
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