docker run -it --name hf python:3.14 bash apt update apt -y install vim pip install transformers torch from transformers import pipeline pipe = pipeline(task="text-generation", model="distilgpt2") print(pipe("Hello")) Can I Run AI locally? 概要 https://www.canirun.ai/ WebGPU などの技術を用いてアクセス元 PC のスペックを調べ、スペックに応じたモデルをリストアップしてくれるサイトです。 ダウンロードサイズやメモリ消費量・速度などの目安も提示してくれます。 Llama.cpp 概要 LLaMa, Mistral, Gemma
2026年版「基本的なウェブアプリケーションを構築する」のチュートリアル手順作ってみた | DevelopersIO
初めてAWSのサーバレスサービスを学習するときに利用できる「基本的なェブアプリケーションを構築する」の内容を2026年現在でも実行できる手順にしてみました こんにちは、臼田です。 みなさん、AWSのハンズオンで学習してますか？(挨拶 今回は長らくAWSでサーバレスの入門編として活躍していた、AWS初心者向けハンズオンコンテンツである「基本的なウェブアプリケーションを構築する」がリニューアルされ以前のようにGUIベースで簡単に使えなくなってしまったので、旧来の手順を2026年版として起こします。以前は下記手順のようにAWSの提供するコンテンツと併用する手順を作っていましたが、本記事のみでサーバレスの入門として成り立つように編集しました。 ※内容を順次2024年版から更新していきます。一部古い内容が入っていることをご了承ください 概要 AWSでは「サーバレス」と呼ばれる領域のサービス群やこれら
世の中には多くの C# に関する誤解が蔓延っています。 偏見にも満ちています。 そして技術的に正しい批判ではなく、根本的に技術的に誤った批判ばかりで正直悲しい。 技術的に正しい形の批判なら「お、そうだな。そしてそれの解決策はですねぇ...(ﾆﾔﾆﾔ)」となるのですが...。 そして C# 界隈から一歩出ると、「え、C# で作ってるの！？なんで？？」とか言われる事が非常に多い始末。 C# 大好きマンとしては非常に嘆かわしい。 嘆かわしい限りなので、ここでなぜ C# を私が好むか、そして何故ソフトウェアの開発に向いているかを語りたいと思います。そして誤解が解けたら嬉しい。ついでに C# を書きたいと思ってくれたら嬉しい。 想定読者 前書きという名の予防線 事前知識: C# と .NET C# はパフォーマンスの高い言語 C# はビルドも高速 C# はオープンソースかつクロスプラットフォーム 言
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
「シリエン戦隊JUN TV」は、現役エンジニアである酒井潤氏がシリコンバレーにおける、働き方やキャリアなどの情報を届けるチャンネルです。今回は、酒井氏が今まで一緒に働いてきた中で出会った天才プログラマー3人について。全2回。後半は、酒井氏がレベルの差を痛感した韓国人天才プログラマーについて。 「正規表現ぐらい覚えてないの？」と言い放った天才酒井潤氏：3人目は韓国の方で、その方もやはり異常にプログラムができました。 昔、「OpenFlow」というネットワーク関係のルーティングを処理するプロジェクトがあって、その時に私も彼と一緒にPythonを使ってネットワークのルーティング系統の部分のプログラムを書いていました。 ネットワーク関係のプログラムを書く時は、RFCやIEEEとか、プロトコルにしろネットワークのやり方にしろ、世界で決められた標準がドキュメントのかたちになってWebに上がっているんで
Software Design連載 2021年8月号 Python製のレガシー＆大規模システムをどうリファクタリングするか - MonotaRO Tech Blog
Software Design連載開始 ※ (2021/09/02 08:55) 「Pythonを用いて開発を始めたのが2003年」を「Pythonを用いて開発を始めたのが2002年」に修正 こんにちは。金谷です。 このたび、モノタロウにおけるPython大規模開発に関する取り組みを、技術評論社様で発刊されている Software Design に連載させていただくことになりました。 モノタロウがPythonを用いて開発を始めたのが2002年。2021年の現在もPythonを用いた開発が続けられています。 事業の成長に伴い、関連するシステムやエンジニアの数も増え続けていくなかで、いかに安定的に価値を提供し続けられるのか。 モノタロウにおける取り組みを、開発や運用周りを通してご紹介していきます。 本記事の初出は、 Software Design2021年8月号「Pythonモダン化計画（第1
「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
Windows版のPythonのインストール方法が大きく変わる Python Install Managerが登場
Windows版のPythonのインストール方法が大きく変わる Python Install Managerが登場：Python最新情報キャッチアップ Python 3.14.0の正式リリースに合わせて、Windows版のPython処理系を大きく変化させるツールが登場した。Python Install Managerの概要とその基本的な使い方を見てみよう
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
「あなたが修正するのは自分だけのバグではない」、リーナス・トーバルズ氏が東京開催のOpen Source Summit Japan基調講演で語ったこと（後編）
昨日（2025年12月9日）、都内で開催されたLinux Foundation主催によるイベント「Open Source Summit Japan」の基調講演にLinuxの作者として知られるリーナス・トーバルズ氏が登壇しました。 同氏によると東京で同氏が基調講演に登場するのは7回目。同氏の基調講演は対談形式で行われるのが常であり、今回もベライゾンのOpen Source Program Officeを主導するDirk Hohndel氏がトーバルズ氏に質問する形式で行われています。 本記事では、その基調講演の中から、トーバルズ氏が生成AIを用いたツールについてどのような考えを持っているのか、そしてLinuxがリグレッションを起こさず後方互換性を維持している理由とその難しさについて語っている部分を、ダイジェストとして2つの記事で紹介しましょう。 この記事では後編として、Linuxがリグレッショ
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
Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy｜Atsushi Shibata
Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy みんなのPython 第5版発売中です！Pythonで非同期処理というと標準のasyncioを使ってasync / awaitなコードを書くことを思いつく人が多いと思います。ただasyncioには独特の「つらみ」があって、嫌いな人がいるのです。私もあんまり好きじゃない。この「つらみ」を解消しうるライブラリWoveを紹介します。最近バージョン1.0がリリースされたので、紹介したいと思います。なお、はてブでホットエントリ入りしたので(ブックマークしてくれたみなさん、ありがとうございます！)、他のasyncio様のライブラリを比較表を追記しました。 asyncはなぜつらいのか？Pythonのasyncioは、I/O待ちの多いプログラム（WebアクセスやDB通信など）を効率化する強力な仕組み
KeyTrap （CVE-2023-50387）を検証してみた - knqyf263's blog
DNSは趣味でやっているだけですし有識者のレビューを経ているわけでもないので誤りを含むかもしれませんが、DNS界隈には優しい人しかいないのできっと丁寧に指摘してくれるはずです。 追記：めちゃくちゃ丁寧にレビューしていただいたので修正いたしました。森下さんほどの方に細かく見ていただいて恐れ多いです...（学生時代に某幅広合宿で森下さんの発表を見てDNSセキュリティに興味を持った） 4万文字を超える大作、おつかれさまです。わかりやすく書けていると思いました。 ざっと読んで、コメントしてみました。ご参考まで。https://t.co/bVj5WeFHQr https://t.co/ku5NOx6ua8— Yasuhiro Morishita (@OrangeMorishita) 2024年2月19日 要約 背景 詳細 DNSSECとは？ DNSSECの可用性 鍵タグの衝突 攻撃内容 SigJam
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
はじめに 2023/3/14にOpenAIがGPT-4という新しいAIモデルを公開しました。 このモデルはさまざまなタスクにおいてChatGPT(GPT-3.5)を大幅に上回る結果を示しています。 この記事ではGPT-4を用いて競技プログラミングがどのくらい解けるのかについて調べてみました。 下馬評 OpenAIが公開した論文によると、GPT-4のCodeforcesレーティングは392だそうです。 これはパーセンタイルでいうと下から5%らしいので、 そこまで競技プログラミングが得意なわけではないようです。 ただし、おそらくこれはGPT-4が完全自動でチャレンジした場合のことだと思われます。 GPT-4が書いたコードを人間がレビューすることでバグを修正し、より難しい問題が解ける可能性があると 筆者は考えました。 TL; DR ChatGPTを用いてAtCoder Beginners Con
今年（2025年）10月にリリースされる予定のPython 3.14では新型のインタプリタが採用され、実行速度が最大で30％改善される見通しであることが分かりました。 テイルコールに基づく新型インタプリタ 現在開発中のPythonの最新バージョン「Python 3.14」では、新型インタプリタが採用される予定です。 Python 3.14のドキュメント「A new type of interpreter」では、この新型インタプリタについて次のように説明されています。文中の「CPython」とはPythonの標準実装のことで、C言語で実装されているため通称CPythonと呼ばれています。 A new type of interpreter based on tail calls has been added to CPython. For certain newer compilers, t
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
杉田（@ane45）です。今月の「Python Monthly Topics」では、CrewAIを紹介します。 従来のLLM（大規模言語モデル）の活用は、単一のモデルに1つのプロンプトを投げて完結させる使い方が中心でした。しかし、複雑なタスクになると「調査→分析→執筆」のように役割を分けた方が効率的です。人間のチームと同じように、AIも役割分担することで品質が向上します。CrewAIは、このような「AIチーム」を簡単に構築できる軽量で高速なPythonフレームワークです。 CrewAIとは CrewAIは、複数のAIエージェントを役割ごとに編成し「チーム」として協力させ、複雑なタスクを自律的に実行させることができます。 公式ドキュメント（CrewAI Documentation） URL：https://docs.crewai.com CrewsとFlows CrewAIには中核となる2つ
This post is part of a collection on UUIDs. What is IDOR? Indirect Object Reference (IDOR) occurs when a resource can be accessed directly by its ID even when the user does not have proper authorization to access it. IDOR is a common mistake when using a separate service for storing files, such as a publicly readable Amazon S3 bucket. The web application may perform access control checks correctly
Python 3.11から追加された標準パッケージtomllibの紹介 | IIJ Engineers Blog
2018年新卒入社し、SOCにてインフラ管理を担当。その後、マルウェア解析や検証業務などに従事。2022年度からは、社内のSREチームにて兼務を開始。主な保持資格は、CISSP, OSCP, GREM, GXPN, RISS, CKA, CKSなど。バイナリを読むのが好きで、一番好きな命令はx86の0x90（NOP命令）。 はじめに 私は、業務でマルウェア解析のようなリバースエンジニアリングをしており、業務効率化のために自作ツールを作ることがあります。皆さんは自作のツールの設定ファイルに、どのようなファイル形式を利用していますか。昨今は、KubernetesやAnsibleなどで用いられるYAMLや、フロントエンド界隈で頻繁に利用されるJSONなどが多い印象です。そんな中、今回はTOMLと呼ばれるファイル形式の紹介をします。プログラミング言語Rustのパッケージ管理ファイルに利用されていた
Qwen3 の概要｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Qwen3: Think Deeper, Act Faster 1. Qwen3本日 (2025年4月28日) 、「Qwen3」をリリースしました。「Qwen3-235B-A22B」は、「DeepSeek-R1」「o1」「o3-mini」「Grok-3」「Gemini-2.5-Pro」などの他のトップティアモデルと比較して、コーディング、数学、一般的な機能などのベンチマーク評価で競争力のある結果を達成しています。さらに、小型のMoEである「Qwen3-30B-A3B」は、10倍のアクティブパラメータを持つ「QwQ-32B」を凌駕し、「Qwen3-4B」のような小さなモデルでさえ、「Qwen2.5-72B-Instruct」の性能に匹敵します。 2つのMoEモデルをオープンウェイト化しています。「Qwen3-235B-A22B」は、総パラメ
Pythonグラフ入門
Pythonグラフ入門# このPythonグラフ入門では、プログラミング言語Pythonを使ってグラフを描画する方法を解説しています。対象としている方は、ある程度Pythonに触れている人（リストやNumPyを使った配列を理解できるレベル）です。 本サイトの特徴# このサイトは、Jupyter LabでPythonコードを実行した結果を、Jupyter Bookを用いてHTMLファイルに変換したものです。そのため、お手元の環境でもライブラリなどのバージョンを揃えた上でコードを実行すれば、同じ結果が得られます。 サイト内の検索は、ページ右上の虫メガネのアイコン、または左側のメニュー上部の検索窓から行えます（ウィンドウの幅によって異なります）。 このサイトで検証したPythonと各ライブラリのバージョンは以下の通りです。 Python 3.14.2 Matplotlib 3.10.8 matp
Platform Engineering on Kubernetes を読んでCloud Native の現在地を理解する - じゃあ、おうちで学べる
はじめに 近年、Kubernetesの採用が進む中、複数のチームが関わり、複数のクラウドプロバイダーへのデプロイを行い、異なるスタックを扱う組織では、その導入の複雑さが新たな問題となっています。本書 『Platform Engineering on Kubernetes』は、Kubernetes に登場しつつあるベストプラクティスとオープンソースツールを活用し、これらのクラウドネイティブの問題を技術的に組織的にどのように解決するかを示してくれます。 learning.oreilly.com 本書では、Kubernetes上に優れたプラットフォームを構築するための要素を明確に定義し、組織の要件に合わせて必要なツールを体系的に紹介しており、実際の例とコードを交えながら各ステップをわかりやすく説明することで、最終的にはクラウドネイティブなソフトウェアを効率的に提供するための完全なプラットフォーム
生成AIのプロンプトエンジニアリング
生成AIの活用が進む中で注目される、プロンプトエンジニアリングの包括的な解説書。精度が高く望ましい出力を生成AIから引き出すためにどうすべきか、GPT-3以降の知見をもとに、LLMや画像生成モデルに共通する原則と実践手法を体系化しています。原則の解説はもとより、ハルシネーション対策や出力の安定化、評価の視点など、現場で役立つ実践的な内容を多数収録。生成AIのツール群を使いこなす際に押さえるべき知識を広くカバーしています。Jupyter NotebookやGoogle Colab上で実際にサンプルコードを動かしながら学び進めることができ、最終章では、それまで学んだ知識をもとに実際に生成AIを活用したアプリケーションを構築します。 2025年7月更新 ■P.80-81 【誤】 # 応答のモック fake_responses = [ """ - item: Apple Slices quanti
こんにちは！逆瀬川 ( @gyakuse ) です。 今日は最近作ったもの、書いたもの、勉強したことを備忘録的にまとめていきたいと思います。 なぜ書くのか、なぜ学ぶのか DeepLearningの普及以降、Attention Is All You Need以降、Hugging Faceでの民主化以降、そしてStable DiffusionやChatGPTの登場以降、どんどんAGIへの距離が短くなってきています。未来は想定より大きく変わりそうです。どったんばったん大騒ぎのときはみんなが分かっておくべきことは効率的に共有すべきで、そのために書いています。書くためには論文等を読む必要があります。そしてそのためには基礎からしっかり学ぶことが大事です。次の一歩をみんなで歩んでいくために、学び、書いています。 間違ったことを言うかもしれませんが、それでも誰かのためになれば嬉しいです。あと、個人的にはこ
keyv 等 複数著名パッケージへのソフトウェアサプライチェーン攻撃の概要と対応指針 - GMO Flatt Security Blog
2026年8月4日、npm ユーザー jaredwray が管理に関与する、複数の npm パッケージに悪性コードが注入されました。 一部は週間で一億回以上ダウンロードされている、広く利用されているパッケージです。 注入された悪性コードは Infostealer 型マルウェアです。Lifecycle script 経由で開発者のもつ認証情報を盗み出し、C2 へ送出します。 また、環境に存在するトークンによっては、他 npm パッケージに悪性コードを植え付け侵害するワーム性も持ちます。 本記事は、弊社が Takumi Guard の解析基盤をベースに観測＆分析した情報を踏まえ、 日本のコミュニティに向けて、影響と対策を中心に整理するものです。 TL;DR — 対応指針 はじめに 侵害の仕組み Stage 0 — 悪性パッケージの発火 Stage 1 — Bun ランタイムのダウンロードと実行
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
バージョンについては2025年2月時点での数字です。UbuntuのシステムPythonの場合、同じリリースでもマイクロバージョン（X.Y.Zの「Z」の部分）についてはアップグレードされることがあります。 UbuntuではもともとPython 2を使っていました。その後、Python 3へと段階的に移行し、2017年10月にリリースされた17.10からデスクトップ版でもPython 2が標準ではインストールされなくなりました。それからもPython 2のパッケージ自体は存在したのですが、2024年4月の24.04までにPython 2関連パッケージはすべてインストールできないようになっています。 ちなみにリリースによっては、「複数のバージョンのPython」を提供していることもあります。たとえばUbuntu 22.04 LTSのシステムPythonのバージョンは3.10.6ですが、「py
Python Monthly Topics Python 3.14の新機能：asyncioタスク可視化機能を使ってみよう 福田（@JunyaFff）です。2025年9月の「Python Monthly Topics」では、Python 3.14で追加されるasyncioタスク可視化機能であるasyncio psコマンド、asyncio pstreeコマンドと、asyncio.print_call_graph()関数、asyncio.capture_call_graph()関数を紹介します。 はじめに さまざまな機能強化が予定されているPython 3.14の中で、今回筆者が注目するのはasyncioの新しい可視化ツールです。asyncio psコマンド、asyncio pstreeコマンドと、asyncio.print_call_graph()関数やasyncio.capture_ca
GitHub - astral-sh/ruff: An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.
Docs | Playground An extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust. Linting the CPython codebase from scratch. ⚡️ 10-100x faster than existing linters (like Flake8) and formatters (like Black) 🐍 Installable via pip 🛠️ pyproject.toml support 🤝 Python 3.14 compatibility ⚖️ Drop-in parity with Flake8, isort, and Black 📦 Built-in caching, to avoid re-analyzing unchanged files 🔧
Python 3.14登場、フリースレッド版正式サポート。実験的JITコンパイラも公式バイナリで利用可能に Python 3.14での大きな新機能はフリースレッド版の正式サポートと公式バイナリでの実験的JITコンパイラ導入でしょう。 フリースレッド版Pythonの正式サポート Pythonは2023年8月、グローバルインタプリタロック（GIL）を解消し、マルチスレッド処理を高速化する方向で開発を進めていくという方針を明らかにしていました。 グローバルインタプリタロックとはインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上ができる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点がありました。 参考：Pythonがグローバルインタプリタロックの解消へ、マルチスレッド処理の高速化実現 昨年（2024年）10月
Pythonにはコマンドライン引数をパースする標準モジュールがgetopt・optparse・argparseの3種類あります。 このうちoptparseは14年も前の2011/02/20にリリースされた3.2から非推奨になっています。 そしてgetoptは先日2024/10/07にリリースされた3.13で非推奨になりました。 従って、今後はargparseに一本化されます。 となるはずだったのですが、一本化されるどころか逆に3.14でoptparse・getoptの非推奨が外されました。 すなわち、argparse・optparse・getoptいずれも同列で使用してかまわない機能であるということになりました。 optparseなんか14年経ってから復活です。 どうしてこんなことが起きたのでしょう？ ソフトな非推奨 Pythonの非推奨には通常のDeprecationとSoft Depr
9月3日、Anthony Shaw氏（通称 Tony Baloney）が「Python has had async for 10 years -- why isn't it more popular?」と題したブログ記事を公開した。この記事では、Pythonにおける非同期処理（async/await）が導入から10年経っても広く普及しない理由と、Python 3.14で正式に加わる並行・並列実行の新機能（Free-Threading と Multiple Interpreters）の意味について詳しく紹介されている。以下に、その内容を整理する。 背景――Python 3.14で進む並行・並列化 2015年のPython 3.5でasync/awaitが導入されてから10年が経過した。間もなくリリースされる3.14では、表面的にはカラフルなREPL機能などが注目されているが、実は並行処理に関
寺田 学（@terapyon）です。2025年10月の「Python Monthly Topics」は、データ検証ライブラリのPydanticを紹介します。 型安全とデータ構造 主題のPydanticの説明に入る前に、Pythonにおける型安全の考え方とデータ構造についておさらいしておきます。 型安全のための型ヒント Pythonは動的型付け言語です。型を宣言せずにコーディングすることができますが、型ヒントを書くことで型安全にコーディングできます。最近のPythonコードには型ヒントが書かれていることが多くなっているかと思います。 本連載（Python Monthly Topics）でも過去に型ヒント関係のトピックを扱っていますので、参照してください。 2022年9月：Python最新バージョン対応！より良い型ヒントの書き方 2024年11月：Python型ヒントの動向と新しい機能の紹介
Python 3.14新機能：より安全なコードを目指して。例外処理における2つの改善点：Python最新情報キャッチアップ Python 3.14では例外に関して2つの点が改善されています。1つのexcept節で複数の例外クラスを補足する場合に、それらの列挙が簡潔になったことと、finally節にreturn文などを置くとSyntaxWarningが発生するようになったことがそうです。これらについて見てみましょう。
CodeZineは今年、創刊から20周年を迎えました。周年企画の第一弾として、近年AIや機械学習の隆盛に伴い人気を集めるPythonの20年史を振り返ります。対談相手に迎えるのは、PyCon JP Association理事をはじめ数々のPythonコミュニティで活動される寺田学氏。20年前のPythonから今日に至るまでの進化を語っていただきます。 Pythonの20年前の姿「バージョン2.4」が今の基礎を作った ──寺田さんのこれまでのキャリアについて教えてください。 寺田学さん（以下、寺田）：普段の仕事はCMSコミュニケーションズという会社で、Pythonを使ってWeb周辺の業務を全般的に扱っています。会社を興したのは、偶然にも20年前の2005年です。当時リリースされた「Plone」というPythonベースのCMSに出会い、その素晴らしさに魅せられて、これでやっていこうと思いました
Python Monthly Topics Python 3.15新機能：lazy imports（遅延インポート）の紹介 鈴木たかのり（@takanory）です。今月の「Python Monthly Topics」では、2026年10月に正式版がリリース予定[1]のPython 3.15の新機能から、lazy imports（遅延インポート） を紹介します。 Python 3.15の新機能を試すには、現在リリースされているβ版をインストールしてください。本記事執筆時点ではPython 3.15.0 beta 3がダウンロード可能です。 Python Release Python 3.15.0b3 | Python.org lazy imports（遅延インポート）とは lazy importsはPEP 810で提案された機能で、Python 3.15で新機能として追加されます。まずは
いずれの形式でも、簡単なデータを表す場合はそれほど違いがありません。同一のデータがそれぞれのフォーマットでどのように表現されるか、簡単な例を使用して見比べてみます。 TOMLでは以下のように簡潔に表現できます。 [app] app_name = "example" environment.NAME = "sandbox" environment.VERSION = "0.0.1" volumes = ["vol1", "vol2"] YAMLでは以下のようになります。このデータにおいてはシンプルで可読性も悪くありません。 しかし、YAMLはインデントを使用してデータ構造を表現することから、ネストが深くなってしまうことがあります。ネストが深くなると可読性が悪くなり、インデントがずれてパースエラーや意図しない階層構造で読み込まれてしまうことがあるので注意が必要です。 app: app_name
What’s in which Python
Created 17 May 2022, last updated 20 July 2026 This is a summary of what features appeared in which versions of Python. Items with a star were introduced with a __future__ import. The Python release cycle is explained in PEP 602. Each release has its own PEP with specific dates, listed here. The Python Developer’s Guide has a page summarizing the release cycles of Python versions. 3.15: expected O
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