JX通信社シニア・エンジニアで, プロダクトチームのデータ活用とデータサイエンスのあれこれ頑張ってるマン, @shinyorke（しんよーく）です. 最近ハマってるかつ毎朝の日課は「リングフィットアドベンチャー*1で汗を流してからの朝食」です. 35日連続続いています. 話は遡ること今年の7月末になりますが, JX通信社のデータ基盤の紹介&「ETLとかバッチってどのFW/ライブラリ使えばいいのさ🤔」というクエスチョンに応えるため, このようなエントリーを公開しました. tech.jxpress.net このエントリー, 多くの方から反響をいただき執筆してよかったです, 読んでくださった方ありがとうございます！ まだお読みでない方はこのエントリーを読み進める前に流して読んでもらえると良いかも知れません. 上記のエントリーの最後で, 次はprefect編で会いましょう. という挨拶で締めさせ
先日公開した「PyCon JP 2021」1日目のカンファレンスレポートはいかがでしたでしょうか？ 本レポートでは引き続き、2日目の様子をご紹介します。 PyCon JPは日本国内外のPythonユーザーが一堂に会し、互いに交流を深め、知識を分け合い、新たな可能性を見つけられる場所として毎年開催される国際カンファレンスです。 PyCon JP 2021は2021年10月15日～16日のカンファレンスと2日間の会期で開催されました。 今回は16日に行われたカンファレンスの中から、注目セッションと感想について運営スタッフがレポートします。 Day2 Keynote：A Perfect match ―Mr. Brandt Bucher （nikkie） 2021年10月、PyCon JP 2021の少し前にリリースされたPython3.10。その目玉機能といえば、Structural Patte
Simplifying serverless best practices with AWS Lambda Powertools for TypeScript | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Simplifying serverless best practices with AWS Lambda Powertools for TypeScript This blog post is written by Sara Gerion, Senior Solutions Architect. Development teams must have a shared understanding of the workloads they own and their expected behaviors to deliver business value fast and with confidence. The AWS Well-Architected Framework and its Serverless Lens provide architec
H200 GPU x 8基で Qwen2.5-VL-72B-Instruct を使った OCR を試してみる - ABEJA Tech Blog
ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 今回は、株式会社ハイレゾ様のGPUクラウドサービス「GPUSOROBAN」で H200 GPU × 8基構成のシングルノードサーバを用いて、大規模モデルを使用した検証を実施しました。本記事では、その検証でのGPUサーバの使用方法や、検証内容の一つである Qwen2.5-VL-72B-Instruct を用いたOCRの結果についてご紹介します。 highreso.jp はじめに GPUクラウドサービス「GPUSOROBAN」について GPUサーバの使い方の方針と事前準備 Qwen2.5-VL-72B-Instruct を使った OCR を試してみる 条件 実装 実行時のGPU使用状況と処理速度 検証1. 通常の文書のOCR 検証2. チャート・グラフのようなテキストで表現されていない情報のテキスト化 検証3. 複雑なレイアウトのドキュメ
Django のアプリケーションログを structlog で構造化し、ログの検索性を向上させる - Nealle Developer's Blog
こんにちは。SREチームの高 (@nogtk)です。ゼノブレイドXリメイクで惑星ミラの探索に勤しんでいる今日この頃です。 直近行った取り組みとして、アプリケーションログの構造化を行い、ログの検索性の向上を行いました。この記事では実際の実装も交えつつ実施した内容についてご紹介したいと思います。 構造化ロギングによって解決したい課題 Park Direct のバックエンドアプリケーションは Django で作られ、ログの出力先としては Datadog Logs を利用しています。このアプリケーションログは、長らくデフォルトである非構造化形式でログが出力されており、以下のような課題を抱えていました。 タイムスタンプやログレベル、トレースバックなどの各要素について、Grokパーサなどを駆使し Datadog のログパイプライン処理で抽出を行なっていたが、パターン網羅に限界があり、うまくパースできて
構造化ログのユニットテストでassertLogsが効かない理由とStringIOを使った解決策 - Nealle Developer's Blog
こんにちは。 Nintendo Switch 2 の抽選予選に無事コマを進め続けている、SREチームの高 (@nogtk) です。早く当選してこの大会からドロップアウトしたいものです。 今回は、構造化ログのユニットテストを書いたときのプチハマりと、それを解決した方法についてご紹介したいと思います。 なぜログのテストコードを書いたか 前回のブログで、Django アプリケーションが出力するログを構造化したお話をご紹介致しました。 nealle-dev.hatenablog.com ログを構造化するにあたって、出力されるログのエントリを定義しそれに沿ってログが出力されるような実装を追加しています。その中には Datadog APM への連携するためのトレース・スパン情報の付加したり、structlog の contextvars というモジュールを使ってコンテキストをログエントリに含めたりなど
【Python】仕組みを理解してログ出力を使いこなす
Pythonでログ出力といえば、標準モジュールの logging を利用する方法が一般的ですね。ググって出くるブログ記事を読めば、なんとなくの理解でも使えてしまうので、しっかりと仕組みを理解せずとも使えてしまいますし、それでも問題ないケースも多いと思います。 ただし、少し凝ったことをしようとするならば、一度Pythonのロギングの仕組みを抑えておいたほうが圧倒的に実装が楽になります。今回はloggingモジュールの仕組みを理解したうえで使いこなすこと目的に、図解やコードを交えて分かりやすく解説していきます。 Pythonがログを出力する仕組み まずは、ログ出力機能を実装するオブジェクトたちの機能・役割を整理します。 オブジェクト 機能・役割 ログレコード（logging.LogRecord） ログ出力されるメッセージそのものの情報を持つ。ロガー間でやり取りされるのはこのログレコードである。
Tier 4 Support § Support for these targets is entirely experimental. If this target is provided by LLVM, LLVM may have the target as an experimental target, which means that you need to use Zig-provided binaries for the target to be available, or build LLVM from source with special configure flags. zig targets will display the target if it is available. This target may be considered deprecated by
Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 2024 の 12 日目の記事です。 はじめに LLM が広く普及し、活用範囲が急速に拡大してきたことで、ツール連携機能を活用した AI エージェントを構築する機会も増えてきています。このような LLM とツールの連携により、チャットインターフェースから様々なシステムやサービスを制御・自動化できるようになりました。 しかし、AI エージェントの開発には2つの困りごとがあると感じています。1つ目は、複雑な指示を処理するために必要な高性能モデルの応答速度が遅い点、2つ目は複数のプロジェクトでツールを再利用する際の実装効率の問題です。 本記事では、これらに対する解決策の一例を紹介します。LLM から BigQuery を操作するユースケースにおいて、応答速度が遅い点については Gemini 2.0
はじめての自然言語処理 Hugging Face Transformers で T5 を使ってみる | オブジェクトの広場
前回が分量的にやたらと重かったので、今回はその反省(反動?)を踏まえて軽い感じでいってみます。第7回で紹介した T5 ですが Hugging Face の Transformers でもサポートされてますので、その使用方法をご紹介したいと思います。 1. はじめに 今回は久しぶりに T5 の話です。T5 に関しては第7回、第8回で一度紹介しているので、未読の方は記事に目を通してから戻ってきて頂けると、より理解がしやすいと思います。 さて、 T5 ですが Google のオリジナルコード(以下 “t5"と記述)1は敷居が高いと感じる方もいらっしゃるのではないでしょうか。 Estimator API ベースのコードや gin による設定など慣れていないと、とっつきにくいのではないかと思います。 そこで今回は Hugging Face の Transformers 2を使って T5 を動かす方法
風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ご興味のある方は、ぜひご応募ください。 風音屋アドバイザーの渡部徹太郎(@fetarodc) です。 このブログでは、Streamlitを使って、様々な形式の入力を受け付けて、Pythonのプログラムに渡すWebアプリの具体的な作り方を解説します。 このブログで得られる知見 Streamlitを用いた、様々な形式の入力を受け付けてPythonのプログラムに渡すWebアプリの、具体的な作り方 状態を保持するsession_stateを使って、「ファイルパスを指定して中身を読み込むボタン」を作る方法 Webアプリ上で入力データを編集し、Pythonプログラムに渡す方法。特に編集可
とほほのFlask入門 - とほほのWWW入門
Flaskとは インストール チュートリアル Hello world! デバッグモード ルーティング指定 @app.route() URL末尾のスラッシュ データを受け取る requestオブジェクト メソッド・パス情報 リクエストパラメータ その他のリクエスト情報 ファイルアップロード データを返却する レスポンスデータ HTTPステータス テンプレートファイル スタティックファイル レスポンスヘッダ Cookie リダイレクト URLを関数名で指定する その他ノウハウ エラーページのカスタマイズ JSONを扱う セッション ロギング 前処理・後処理 グローバルオブジェクト コンフィグ クラスメソッドを呼び出す 実装サンプル ログイン認証 REST-APIサンプル リンク Flaskとは 「フラスク」と呼ばれます。理科実験で使用する「フラスコ」と同じ単語です。 Pythonベースの軽量な
はじめに おはようございます、もきゅりんです。 皆さん、日々可観測してますか？ 自分は最近、稼働サービス収益に直結する、アプリケーションにおけるレイテンシや分散システムのトレーシングの課題について相談されるといったことが続いておりました。 目の前の課題に対して、暫定的な対応や処置を進めていくにせよ、中長期にどのようなモニタリングを目指していくのか、しっかりと検討の上、取り組めるようなオトナになりたいと思いました。 そんな気持ちもあって、弊社とも関係があります New Relic で、まずは ECS Fargate 設定を一通りしてみてよう、ということで コンテナアプリケーションのオブザーバビリティ実現手順 で紹介されている下図を参考に一通り設定してみました。 本稿では、アラートシステムの検討、設定についての対応はしません。 なお、そもそも New Relic の概要などは、下記ブログも参考
概要 DjangoのLOGGINGの設定について、今までは割と適当に書いていたが、今回、ちゃんと調べて意味を理解しながら設定を書いたので、経緯を記事にしてみたいと思う。 結論 最終的なsettings.pyのLOGGINGの設定は以下のようになった。 #ログ出力先のディレクトリを設定する LOG_BASE_DIR = os.path.join("/var", "log", "app") LOGGING = { "version": 1, "disable_existing_loggers": False, "formatters": {"simple": {"format": "%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s"}}, "handlers": { "info": { "level": "INFO", "class": "logging.File
This article is a translation, the original version is available here. I started using the OCaml language regularly around 2012, and since then, my interest and enthusiasm for this language have only grown. It has become my preferred choice for almost all my personal projects, and it has also influenced my professional choices. Since 2014, I have been actively participating in public conferences d
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? import dataclasses import logging import random import sys import threading import time from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from typing import List # ログ設定 logger = logging.getLogger() logger.setLevel(logging.INFO) log_format = logging.Formatter("%(asctime)s
Python でモジュールごとに logging する。または dictConfig の落とし穴。 - Qiita
Python でちょっと凝ったログの出力をしたい場合 logging というライブラリを使うのが定番です。また設定には dictConfig を使います。ただ後方互換性のために落とし穴があるので、意図しない動作になる時は disable_existing_loggers を False にするのがコツです。と、いうような話題を書きます。 logging には２つの主要な要素 Logger と Handler があります。 Logger にアプリやライブラリはログを書き込む。 Handler でメインスクリプトはログの記録方法を指定する。 Formatter でログの書式を設定する。 基本の使い方 基本の使い方は簡単です。 # 以下の二行はイディオムです。現在のモジュール名が付いた Logger が出来ます。 import logging logger = logging.getLogger
Agenda This post aims at making you aware about the internals of the Python logging module. I often find myself struggling to use the logging module and have to refer the documentation. It's either my ignorance towards logging or probably logging isn't documented as well and crisply as it should be. So this is my take to unravel what goes on in the logging module. If you have a solid grasp of diff
EC2インスタンスのユーザーデータ内のdnfコマンドやyumコマンドが失敗する場合の緩和策を考えてみた | DevelopersIO
ユーザーデータでパッケージのインストールをしようとすると失敗するんだが こんにちは、のんピ(@non____97)です。 皆さんはEC2インスタンスのユーザーデータでdnfコマンドやyumコマンドが失敗したことはありますか? 私はあります。 具体的にはユーザーデータでdnf upgradeやdnf install パッケージ名を実行すると、以下のようにRPM: error: can't create transaction lock on /var/lib/rpm/.rpm.lock (Resource temporarily unavailable)とログが出力されます。 $ dnf upgrade -y --releasever=latest Amazon Linux 2023 repository 30 MB/s | 23 MB 00:00 Amazon Linux 2023 Ker
準備 ログ出力には logging というライブラリが必要ですが、これは Python 標準であるため、特にインストールする必要はありません。 プログラムの先頭に import logging と記述しておくだけで使えます。 最初に知っておくべき注意点 ネットでは、 'import logging' によりインポートした logging クラスを使ってログ出力をするサンプルがよく登場しますが、これには注意が必要です。。 このlogging クラスはログ機能の最も根底（ルート）に位置するものでるため、第三者のライブラリ（標準ライブラリも含む）を import している場合、それにも影響を与えてしまいます。 例えば、自作プログラムでログの出力レベルを変更した途端、importしている他のライブラリからも大量にログが出力されて、必要なログが見つけ難くなるといったことも発生します。 推奨される方法
【製造業 IoT の第一歩】三菱電機のシーケンサ MELSEC から取得した設備データを AWS に保存するまで | DevelopersIO
製造業の IoT 導入はとても奥が深い世界です。実際に試してみた内容や考慮したポイントの一端をご紹介します。 概要 最近、製造業の設備データを収集して AWS で可視化・活用したいというお問い合わせを受けることが多くなりました。 特に、一定の規模以上の工場などでは、PLC （Programmable Logic Controller）という設備機器を制御する装置が利用されていることが多く、この PLC から直接データを取得したいというケースがあります。 そこで今回は、この PLC からデータを取得して、時系列データベースである Amazon Timestream に保存するまでの手順を紹介したいと思います。 余談 製造業においては、「シーケンサ」というと一般的に PLC 全般のことを指して表現されることが多いですが、シーケンサは 三菱電機の PLC 製品名です。 しかし、国内の PLC 製
ログ出力のフォーマッター logging.Formatter(fmt) で指定可能な、１０種類以上のフォーマットの出力例です。 『どのようなログ表示が出来るのか？』を確認したくて、コードを書いて試しました。 フォーマットの種類は、Python マニュアルの『LogRecord 属性』に載っていたものを試しました。 (Python) LogRecord 属性（ログレコード属性） 日付、時刻、関数名などのほかに、行番号やプロセス ID まで、自動でログに付加することができました。 それらの出力例（実行結果）を紹介します。 （2024年4月14日追記）logging.basicConfig() でロギング設定をするコード例は、以下のページに書きました（普通のシングルプロセス処理とマルチスレッド処理とマルチプロセス処理でログを記録するコード例です）。 ⇒ logging.basicConfig()
狛ログをご覧のみなさん、はじめまして。 2021年にオフィス狛に入社いたしました、nago（なご）です。 技術に関するブログ記事を書くのは初めてですが、有益な情報を投稿できるように頑張ります。 よろしくおねがいします☺ さて、今回はPython(Flask)で、お試し開発をしていた時に苦戦したログ出力についてまとめたいと思います。 作ろうとしていたのは、外部のREST APIにリクエストを投げて、何かしらの結果を受け取り、画面に表示させる機能です。 まず、先輩社員が投稿してくださっていたこちらの記事を参考にして、AWS API GatewayでAPIのMockを作成しました。 正しい合言葉をidに設定してリクエストすると、ステータスコードが200となり、とってもタメになる情報を受け取れるAPIにしました。 合言葉を間違えていたらステータスコードが401となりエラーが返ってきます。 アプリケ
概要Pythonでシステム開発等を進めるとき、print文によるデバッグだけではキツくなりloggingモジュールを使おうとするも挫折するのは誰しもが通る道だと思います。又は、使ってはいるけど動作がよくわからないというケースもあるでしょう。 本記事では、loggingのソースコードを追いかけて、loggingの動作をスッキリさせた上で、これらを活用するための関数群を提供します。なお、loggingのバージョンは’0.5.1.2’を使っています。 スクリプトは以下で公開しています。 https://github.com/Rosyuku/RosyukuScript.git loggingをimportして動かすまでサンプルコードの確認公式チュートリアルでは、loggingを動かすためのもっとも単純なコードとして以下が示されています。 サンプルコード1 実行プログラムimport logging
Pythonのloggingを よ う や く 完全に理解しました 〜revChatGPTでdebugレベルログを出そうとした試行錯誤を題材に〜 - nikkie-ftnextの日記
はじめに 上達の早さは人それぞれだから、nikkieです1。 Pythonのloggingについて「完全に理解した」まで理解を深めました（これはエンジニアミームで、すぐ分からなくなるやつです）。 「ルートロガー」とか「階層構造」とか、分かるとロギングのコードの見え方が変わってくるものですね…！ 目次 はじめに 目次 おことわり Basic example (streamed)でdebugログを出力したい Basic example (streamed)でdebugログを出すまで V1モジュールのロガーと同じインスタンスを取得 ログレベルをdebugに変更 Basic example (streamed)でファイルにdebugログを出すまで 『Python実践レシピ』 17.4.4 モジュール方式でロギングを設定する でキャッチアップ debugログをファイルに出力するため、ロガーにファイル
【AWS】Elastic BeanstalkによるEC2へのPython Webアプリのデプロイ - Qiita
Elastic Beanstalkとは Elastic Beanstalkは、アプリケーションのデプロイとスケーリングに関するインフラストラクチャの詳細な設定や管理について心配することなく、簡単かつ迅速にアプリケーションをデプロイできるサービス。これにより、Lambdaの15分制限や料金制限で、EC2へWebアプリをデプロイする必要になった際に、開発者は面倒な環境設定を気にせずにアプリをEC2へデプロイできる。 下記、公式リンク デプロイの流れ 料金 Elastic Beanstalk に対する追加料金はなく、アプリケーションが使用する基になる AWS リソースに対してのみ料金がかかる。 Elastic Beanstalkによる環境構築 Elastic Beanstalkコンソールを開きます。 「アプリケーションの作成」を選択します。 「アプリケーション名」に「getting-starte
はじめに ファイルにログを残すためにlogger.~を使い、コンソールにログを出すためにprint()を使う。 面倒臭いと思ったことはないでしょうか。 会社でツールを作る際にコンソールとファイル両方にログを出力したいと思い、loggingモジュールを調べていたらコンソールにログを出力するStreamHandlerとファイルに出力するFileHandlerの両方使用すれば、コンソール出力とファイル出力の両方が簡単にできることがわかったので、その時の備忘録を残します。 参考文献 ログ出力のための print と import logging はやめてほしい Python公式リファレンス(logging) 環境 python 3.8.5 ロガーのセットアップ logging.basicConfig()でファイルやコンソールのどちらかに出力すれば良い場合はfilename=やstream=を指定す
import logging import os import sys import time import chromedriver_binary from selenium import webdriver from selenium.common.exceptions import TimeoutException from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait SLIDE_URL = "test-auto-upload" FILE_PATH = "/home/user/Downloads/test-aut
はじめに データアナリティクス事業本部ビッグデータチームのyosh-kです。 今回はIICS CDIでリソースをGithubで管理し、チェックインした際にGithub ActionsでIICS JOBを自動テストすることが可能か検証していきたいと思います。 前提条件 以下の動画や記事などで紹介されていた内容を元に検証と実装を一部修正させていただきました。 Automated Deployment of IICS Assets- CI/CD using Informatica API's 事前に任意のマッピングタスク、マッピング、タスクフローを作成してあることとします。 また、IICS CDIとGithubでのソース管理が設定されていることとします。まだの場合は、以下のブログを参考にしてください。 Informatica Cloud Data IntegrationでGitHub上のリポジト
概要 マイナンバーカードのPython用ツール・ライブラリーです。 できること 券面確認 AP・券面入力補助 AP の読み取り 4 属性の取得（名前、住所、生年月日、性別） 個人番号の取得 公的個人認証の各種証明書の読み取り 認証用証明書の取得 認証用証明書 CA の取得 認証用証明書の取得 署名用証明書 CA の取得 公的個人認証の署名 認証用秘密鍵による署名 署名用秘密鍵による署名 ソースコード 使用例 #! /usr/bin/env python3 import logging import sys sys.path.append('./../mnbcard') from reader import get_reader, connect_card from api import * from helper import * # ログレベルを設定する root = logging.g
はじめに Pythonでバッチ処理の実装などする際に必ず最初に作るログ出力機能を毎回作るのが面倒なのでコピペできるようにテンプレートを作りました。 実装テンプレート loggerの定義や削除はlog_settings.pyという別ファイルにまとめてutilsフォルダに入れ、そこから呼び出しています。 main関数の引数にloggerを設定し、logger自体は最初に外で定義することで別ファイルから呼び出す場合などにもログレベルを別々に設定することができます。 logファイル名に日付を使用しているため、get_loggerの引数に今日の日付を入れています。 import sys sys.path.append("""ここにプロジェクトディレクトリのパス""") import datetime import warnings from utils.log_settings import get
GitHub - ComfyUI-Workflow/awesome-comfyui: A collection of awesome custom nodes for ComfyUI
ComfyUI-Gemini_Flash_2.0_Exp (⭐+172): A ComfyUI custom node that integrates Google's Gemini Flash 2.0 Experimental model, enabling multimodal analysis of text, images, video frames, and audio directly within ComfyUI workflows. ComfyUI-ACE_Plus (⭐+115): Custom nodes for various visual generation and editing tasks using ACE_Plus FFT Model. ComfyUI-Manager (⭐+113): ComfyUI-Manager itself is also a cu
logger.py from logging import getLogger, StreamHandler, INFO, Formatter def main(): logger = get_logger() logger.info("logger実装") // [INFO]2023-06-08 22:35:49,969-logger実装(logger.py) def get_logger(): logger = getLogger("log") handler = StreamHandler() handler.setLevel(INFO) logger.setLevel(INFO) logger.addHandler(handler) formatter = Formatter('[%(levelname)s]%(asctime)s-%(message)s(%(filename)s)
![[Python] logger実装 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/833937164f48c53702ad654c7326e37b63a1fe9f/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%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmxoMy5nb29nbGV1c2VyY29udGVudC5jb20lMkZhJTJGQUFUWEFKemhaLXRLd09Db0U0N191d2I0Y0ZleXltRW96Y0NmYk1mcFNPQWglM0RzNTAtbW8_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmJnPUZGRkZGRiZmbT1wbmczMiZzPTUwNzk3MTc1NWVlN2YwZmVhZWJlYjQzZWU4NzkxZTY3%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D1c061f1d8740e9857f464918ce623cb3%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwbG9nZ2VyJUU1JUFFJTlGJUU4JUEzJTg1JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9MTQ2NjdiNzZmN2E5MWU3ZWRiZGY3ZDlmYmRjODlkYzE%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBzYXRvc2hpc3lvaHUmdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz0xYmIwMmVkN2YyZTdjMjgwNTAxMzlmN2FiZDBmZDYxNQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D9959b071bab2c733e5a014f93dcce27e)
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xvw.lol - Why I chose OCaml as my primary language
Pythonで並列処理するコードの雛形（進捗表示つき） - Qiita
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【良く分かる】Python loggerの 使い方と注意点 | 初学者DIYプログラミング入門
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【テンプレ保存】loggingによるログ出力機能【Python】 - Qiita
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