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
これは何？ この記事は Kaggle Advent Calendar 2021 の7日目の記事です。 pandasはデータ分析ライブラリとして非常に便利ですが、書き方を間違えると簡単に処理が遅くなってしまうという欠点があります。そこで、この記事では遅くならない書き方をするために気をつけたいポイントをいくつかご紹介したいと思います。 この Colab Notebookの実行結果をエクスポートした上で、不要な部分を一部削って記事にしています。colab notebook をコピーして実行してもらえれば再現することが可能なはずです。(colabにコメント等をいただいても返すことはできないと思います、すみません。) 前提条件 この記事ではあくまで「遅くない(なりづらい)書き方を紹介する」ことに努めます。よって、以下のような改善点はあるが一旦考慮の外におくものとして話を進めます。 並列化ライブラリ
PostgreSQL Client から自作 DBMS に接続する - goropikariの備忘録
最近、Go の練習がてら書いていた自作 DBMS に PostgreSQL client で接続できるようになったので、そのやり方を残しておきます。(これから紹介するサンプルコードはすべて Python ですが) github.com psql --version psql (PostgreSQL) 13.2 pgcon の資料と PostgreSQL の公式 Document、加えて PostgreSQL server と client 間に流れるパケットを眺めると、自作DBMSは client から接続されたときにどういうパケットを返せばいいのかが見えてきます。 https://www.pgcon.org/2014/schedule/attachments/330_postgres-for-the-wire.pdf https://www.postgresql.org/docs/13/
AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……！というわけで大いに気に入った（ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない）ので、C#で使い倒していきたい！そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです！.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cysharp/Claudia 今回のSDKを作るにあたっての設計指針の一番目は、公式のPython SDKやTypeScript SDKと限りなく似せる
Introducing Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) | Amazon Web Services
AWS News Blog Introducing Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) As the volume and complexity of your data processing pipelines increase, you can simplify the overall process by decomposing it into a series of smaller tasks and coordinate the execution of these tasks as part of a workflow. To do so, many developers and data engineers use Apache Airflow, a platform created by the commun
gpt-oss-120bをpythonとvLLMで触りながら理解する - ABEJA Tech Blog
データサイエンティストをしている服部です。 OpenAIからgpt-ossというオープンモデルが登場しました。 早速ですが、このモデルを使いながら中身を理解していきたいと思います。 gpt-ossのモデル特徴 vLLM上で動かす 通常のtokenizerで動かす 最終出力と思考部分 chat templateも見てみる Tool Useを試す Built-in toolも試す Python blowser 複数のツールを同時並列で使えるか？ まとめ We Are Hiring! gpt-ossのモデル特徴 openai.com 他にも紹介している記事はたくさんあるため手短に... 今回OpenAIからは2種類のモデル gpt-oss-120b と gpt-oss-20b がリリースされており、どちらもApache2.0ライセンスで提供されてます。 どちらのモデルもMoE(Mixture o
900行のコードをノーミスで出力するClaude 3.5 Sonnet (New) やるなお主｜平岡憲人（ノーリー）
こんにちは！ ノーリーです。ClaudeやChatGPT、Gemini使ってますか？ 今朝リリースされた、Claude 3.5 Sonnet (New)のコード生成能力を味う記事です。 では、まったり参りましょう！ １．公式情報Claude 3.5 Sonnetは、コーディング能力において大きな進化を遂げたAIモデルだそうです。このモデルの新機能と改善点は以下の通りです。 強化されたコーディング支援: Claude 3.5 Sonnetは、JavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語でコード生成する能力に優れています。簡単なコード補完から複雑な問題解決シナリオまで対応可能で、開発プロセスを大幅に効率化できます。 問題解決能力の向上: HumanEvalベンチマークで64%の問題を解決する能力を示し、前バージョンのClaude 3 Opusの38%から大幅に向上しました。
Flutterアプリの定期リリースを支える自動化 - Fast DOCTOR Technologies TECH BLOG
本稿では、ファストドクターのモバイルアプリのリリースフローを整備した取り組みについてご紹介します。 モチベーション ファストドクターのモバイルアプリは、2022年夏にFlutterでのフルリプレースを実施し、それ以降は機能の開発が完了次第随時リリースをするという戦略を取っていました。 この戦略はシンプルであり、開発に関わっているステークホルダーが少ない状況下でうまく機能していました。しかし、組織の拡大に伴い以下のような問題が発生するようになりました。 複数機能の開発スケジュールの調整をしたり、バックエンドのリリース・QAとの整合性を取ったりという必要性が増し、調整コストが肥大化 リリースが不定期なため、いつPull Requestをマージすれば良いか分からずopenされたままのPull Requestが多数 この状況を改善するために、以下の要件を念頭に定期的なリリースとそれを支える仕組みを
Rustのバックエンド開発の最近の動向を追う
はじめにyukiです。RustのカンファレンスであるRust.Tokyoのオーガナイザーを務めているほか、『実践Rustプログラミング入門』『RustによるWebアプリケーション開発』といった書籍を共著で執筆しました。 この記事のテーマは、近年利用が進み人気が高まるRustのバックエンド開発における動向です。前半で、現在人気のあるライブラリの動向を簡単にまとめます。次に、私が現在開発の動向に注目しているいくつかのライブラリについて紹介します。 人気のバックエンド開発ライブラリの動向Rustによるバックエンド開発[1]では、やはり最近でも次の2つのクレートが選ばれる傾向にあるようです。「デファクトスタンダード」と呼べるくらいには、そろそろなってきたのではないでしょうか。 axum actix-web 数年前であればactix-webが一強ではあったものの、近年はtokioチームが開発するax
Elasticsearch Query Language (ES|QL) now generally available - Elasticsearch Labs
Want to get Elastic certified? Find out when the next Elasticsearch Engineer training is running! Elasticsearch is packed with new features to help you build the best search solutions for your use case. Dive into our sample notebooks to learn more, start a free cloud trial, or try Elastic on your local machine now. Today, we are pleased to announce the general availability of ES|QL (Elasticsearch
Parsing SQL - Strumenta
The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However
[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Amazon Kinesis Video Streams（以降、KVS）への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz
![[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d9513cdfe28fb7a746a548b7f81ff7ebb44ba22/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-transcribe.png)
This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second
python_modules.pdf
Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p
htmy
Source code: https://github.com/volfpeter/htmy Documentation and examples: https://volfpeter.github.io/htmy htmy Async, pure-Python server-side rendering engine. Unleash your creativity with the full power and Python, without the hassle of learning a new templating language or dealing with its limitations! Key features Async-first, to let you make the best use of modern async tools. Powerful, Reac
Kubeflow PipelinesからVertex Pipelinesへの移行による運用コスト削減 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、技術本部 データシステム部 MLOpsブロックの平田（@TrsNium）です。約2年半ぶりの執筆となる今回の記事では、MLOps向け基盤を「Kubeflow Pipelines」から「Vertex Pieplines」へ移行して運用コストを削減した取り組みを紹介します。 目次 目次 はじめに Vertex Pipelinesとは Vertex Pipelinesへの移行 Vertex Pipelinesへ移行するワークフロー 1. ワークフローのKubeflow Pipelines SDK V2への移行 コンパイラのデータ型の制約が厳しくなった ContainerOp APIが非推奨になった Kubeflow PipelinesのPlaceholderを使用できなくなった 2. スケジュール実行されているワークフローへ前回実行分が終わるまでの待機処理を追加 3. Vertex
Amazon ConnectとKinesis Data Streamsを使用し、エージェントの介在がないIVRの場合でも電話中のユーザーの発話を録音する方法 | DevelopersIO
はじめに この記事では、Amazon ConnectとKinesis Data Streams（以下、KDS）を用いて、エージェントが介在しなくても、ユーザーの発話を録音する方法を紹介します。 Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 例えば「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」のように、エージェントが介在しない場合、通常の録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、Kinesis Video Streams（以降、KVS）にメディアデータを保存できます。ただし、注意点として、保存されたメディアデータはMatroska（MKV）形式となるため、一般的であるWAVなどの形式に変換する作業が必要となり
BigQueryを補完する技術: DuckDBとDataflowでのデータ処理入門 - yasuhisa's blog
背景 & Disclaimer DuckDB 概念や代表的なユースケース 使ってみる 1週間〜一ヶ月などある程度の期間、分析で使いたい場合 便利なCLIツールとして使う 所感 参考 Dataflow 代表的なユースケース 具体例 参考 背景 & Disclaimer BigQueryは非常に便利で、BigQueryにさえ上がってしまえばSQLで巨大なデータを簡単に相手にできます とはいえ、BigQueryに行きつくまでが大変な場合もありえます 例: 個人情報を含むsensitiveなデータで、BigQueryに気軽に上げられないケース 一時的であっても、相談なしにその手のデータを気軽にアップロードするのはやめてください... 数万件程度であれば手元のエクセルで開いて、問題ない行/列だけに絞る、ということもできるが、もっと量が多いデータだとそういうわけにもいかない。そもそも分析はSQLでやり
入門 Python 3 第2版
データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなど、さまざまな分野で人気を獲得してきているPython。本書は、ベストセラー『入門 Python 3』の6年ぶりの改訂版で、プログラミング初級者を対象としたPythonの入門書です。プログラミングおよびPythonの基礎から、ウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、実践を見据えたPythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。Python 3.9に対応し、f文字列などの新機能も追加され大幅にボリュームアップしました。Pythonの機能をひと通り網羅し、リファレンスとしても便利です。 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷数をご確認の上、ご利用ください。 第1刷正誤表 ※2022年4月更
SQLAlchemyを何となくで使用していたのでこの機会に入門してみました。 Flask-SQLAlchemy を用いてRDBをORMとして扱い、REST APIを作成します。 ORMとは ORM（Object-Relational Mapping）とは、データベースとオブジェクト指向プログラミング言語とのマッピングを行うことを指します。 ただこれだけ聞くと、イメージしづらいですが、簡単に言うと、SQL文を直接記述せずに、通常のオブジェクトを扱うようにデータベースを扱うことができるということです。 Pythonでは、ORMモジュールの1つに SQLAlchemy があります。 SQLAlchemy SQLAlchemyは、Pythonでポピュラーに使用されているORMライブラリの1つのようです。 SQLite、Postgresql、MySQL、Oracleなどさまざまなエンジンにも対応して
Amazon S3 オブジェクトを AWS Backup でリストアする際に最終更新日時のタイムスタンプを保存する方法 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon S3 オブジェクトを AWS Backup でリストアする際に最終更新日時のタイムスタンプを保存する方法 このブログは 2023 年 4 月 12 日に Luca Licheri (Senior Technical Account Manager) と Sergio Simone (Solutions Architect) によって執筆された内容を日本語化したものです。原文はこちらを参照してください。 通常、規制の厳しい業界のお客様は、データの整合性を維持し、ライフタイム全体を通じて利用できるよう義務付けられた規則に従っています。整合性要件を満たすためには、関連する任意の監査証跡やオブジェクト作成日時、最終更新日時、タグなどのメタデータ情報と共にデータはリストア可能でなければなりません。 AWS Backup で取得した Ama
Pythonクイックリファレンス 第4版
本書はPythonの機能を十分に活用するためのリファレンスです。チュートリアルとしての「Pythonを使ってみる」、型アノテーションや文字列といった「Python言語と組み込み機能」、ファイルやテキスト、時間の操作、数値処理などをまとめた「Pythonの標準ライブラリと拡張モジュール」、HTTPの処理や構造化テキストを学ぶ「ネットワークとWebプログラミング」、バージョン移行などに関する「拡張、配布、バージョンのアップグレードと移行」という5部構成となっています。Pythonを本格的に学びたい人から、さらなるスキルアップを目指したい人まで、Pythonを最大限に活用するための有益な情報がぎっちり詰まった1冊です。Python 3.11対応。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷
こんにちは、カスタマーエンジニアの大戸(おおど)です。 この記事は、「Google Cloud Japan Advent Calendar 2022 - 今からはじめる Google Cloud」の17日目の記事になります。 はじめに ここでは、「今から始める Google Cloud」ということで、これから Google Cloud を使っていく/ 使ってみたい ユーザー を対象にした、入門向けの内容になります。 今回は、「決まった時刻にJobを実行する方法」として、「Cloud Tasks」を利用する方法、「Cloud Scheduler」を利用する方法を、それぞれご紹介します。 ここに書くこと/ 書かないこと 今回は、Cloud Tasks/ Cloud Scheduler を初めて使う人向けの記事とし、プロダクトの概要と簡単な比較、使い方に関してフォーカスして記載しています。 ここ
Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしているkodai（@r34b26）です。 Gaudiyでは、以前からフロントエンド(Next.js)とGateway(Node.js)の通信においてGraphQLを使用しています。 techblog.gaudiy.com その際に、GraphQLスキーマからコードを自動生成するツールとしてGraphQL-Codegenを活用してきましたが、開発者体験やユーザー体験においていくつかの課題を抱えていたため、今回、gql.tadaに移行しました。 この記事では、課題背景から実際の移行プロセスを紹介してみるので、gql.tadaが気になっている人やGraphQLの運用に課題感のある人の参考になれば嬉しいです。 1. GaudiyとGraphQL 2. GraphQL-Codegenにまつわる課題 3. gql
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
Getting started What is NumPy? Installation NumPy quickstart NumPy: the absolute basics for beginners Fundamentals and usage NumPy fundamentals NumPy for MATLAB users NumPy tutorials NumPy how-tos Advanced usage and interoperability Using NumPy C-API F2PY user guide and reference manual Under-the-hood documentation for developers Interoperability with NumPy Extras Glossary Release notes 2.4.0 2.3.
はじめに お疲れ様です。矢儀 @yuki_ink です。 こちらのAWS公式ハンズオンをやってみました。 ECSとFargate/EC2を利用した環境構築から、CI/CDパイプラインを利用したデプロイまで、一通り体験できる素晴らしいハンズオンでした。 次のようなみなさんにおすすめです。 ECSを知識として知ってはいるが、実際に触ったことがない コンテナの何が優れているのか、実感を持っては理解できない CI/CDパイプラインでコンテナをデプロイしてみたい ハンズオンで構築する環境の構成イメージはこちら。 1. VS Code Serverの構築 このハンズオンでは、開発環境として Visual Studio Code Server (VS Code Server) を利用するとのことで、まず、CloudFormationでVS Code Serverを構築していきます。 ハンズオンページの
Cloud DataflowでGCS→BQのパイプラインをPythonで試してみる | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 GoogleCloudのETLサービスのDataflowを調査する機会があり、Google Cloud Storage(以降GCS)にあるCSVファイルをBigQueryにロードする処理をPythonスクリプトで試してみましたのでまとめます。 Dataflow | Google Cloud Cloud Storage Text to BigQuery DataflowはマネージドなApache Beam Runnerでプログラミング言語としてはJava,Python,Goを使うことができます。今回やろうとしている「Cloud Storage Text to BigQuery」に関してはGoogle提供のバッチテンプレートがありますが、このテンプレートはJavaで記述されているため使用せずPythonで実装してみます。 B
I spend an awful lot of my day in Unix terminals running shell commands. For some reason, the variance in efficiency between different people when using the shell is huge: I know people who can run rings around me, and I’ve come across more than one paid professional who doesn’t use the “up” key to retrieve the previous command. I chose that last example very deliberately: most of the commands mos
Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) | Amazon Web Services
AWS News Blog Agents for Amazon Bedrock now support memory retention and code interpretation (preview) With Agents for Amazon Bedrock, generative artificial intelligence (AI) applications can run multistep tasks across different systems and data sources. A couple of months back, we simplified the creation and configuration of agents. Today, we are introducing in preview two new fully managed capab
Azure Databricksで試す、レイクハウスでの非構造化ログの分析 - NTT docomo Business Engineers' Blog
この記事は、NTT Communications Advent Calendar 2024 12日目の記事です。 Azure Databricksを使ってレイクハウスアーキテクチャのログ基盤を構築し、 構造化されていないアプリケーションログの保管や加工、分析を試します。 はじめに レイクハウスアーキテクチャ ログ基盤とレイクハウス Azure Databricksでアプリケーションログを分析する Azure Databricksの準備 Terraformを使ったリソース作成 カタログとスキーマの作成 ログの取り込み ログの加工 BronzeからSilver SliverからGold ログの分析 (可視化) まとめ 参考文献 はじめに こんにちは、コミュニケーション&アプリケーションサービス部の吉仲です。 2022年度に入社し、初期配属からメール系システムと文書要約APIの開発・運用業務に取
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
vim9script4pythondevelopers.md Vim9 script for Python Developers Vim9 script�Vim script��������������������������������������������������系��� def������義����������Vim script��vim9script�����使����������(vim9script���
G-gen 又吉です。Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini を用いて、マルチモーダルな生成 AI チャットアプリを簡単に開発できましたので、ご紹介します。 概要 当記事の内容 デモ動画 前提知識 Gemini とは 使用するモデル Gradio Cloud Runサービスへのアクセス制御 準備 ディレクトリ構成 app.py requirements.txt Dockerfile デプロイ 動作検証 認証 テキストのみ 画像① 画像② 動画 利用状況の可視化 概要 当記事の内容 Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini を用いて、テキスト、画像、動画の入力に対応したマルチモーダルな生成 AI チャットアプリを作ってみたので、当記事ではその開発の経緯をご紹介します。 実行環境として Google Cloud（旧称 GCP）の Clo
timefmt-goというGoライブラリを公開してメンテしているのですが、最近タイムゾーン周りの対応が弱いことに気がついて実装していました。タイムゾーンオフセットの表記は +0900 のようにコロンを入れないほうが一般的だと思いますが、RFC3339では +09:00 のようにコロンありの形もvalidです。strftime では %:z によりこの形を出力し、strptimeの %z はコロンありなし両方の形をparseする必要があります。GNU拡張のstrftimeでは %::z を使うと秒まで表記し、%:::z ではオフセットの精度によっていい感じに表記するようです (分精度なら分までなど)。 $ date +%z +0900 $ date +%:z +09:00 $ date +%::z +09:00:00 $ date +%:::z +09 strptimeの他の言語の挙動を確認
設定ファイルはPythonコードを動かすディレクトリに置きます。 設定ファイルの[BigQuery]セクションに、GA4のテーブルが入っているGoogle Cloudのプロジェクト名とデータセット名を記述します。 [GCS]セクションに、Avroファイルを格納するCloud Storageのバケット名を記述します。 コード説明 上記のPythonコードで行うことは以下の通りです。 BigQueryのGA4テーブルをAvro形式でexportします まずBigQueryからCloud Storageにexportし、次にCloud Storageからローカルにダウンロードします。 記事執筆時点で、BigQueryからローカルに直接exportできないため、Cloud Storageを経由しています。 テーブル名が「events_」から始まるテーブルをGA4のテーブルとみなし、まとめてexpo
Cloud9 で SAM を利用し AWS サービス毎の請求額を毎日 Slack に通知する | DevelopersIO
Cloud9 を利用して AWS のサービス毎の料金を毎日 Slack に通知する仕組みを作成しました。 コーヒーが好きな emi です。 AWSサービス毎の請求額を毎日 Slack に通知するため、以下のブログ AWSサービス毎の請求額を毎日Slackに通知してみた を見ながら設定しようとしたのですが、手元の Windows 11 端末に AWS CLI、AWS SAM CLI、Python などの開発環境を整えるのが面倒…！！と思いました。 そこで、AWS Cloud9 を使って手軽に一時的な開発環境を構築し、AWS Serverless Application Model (SAM) でサーバレス通知システムを構築しました。 AWS Serverless Application Model (SAM) とは AWS SAM は、サーバーレスアプリケーション構築用のオープンソースフレー
A mega tutorial with dozens of examples on how to use the pathlib module in Python 3 When I started learning Python, there was one thing I always had trouble with: dealing with directories and file paths! I remember the struggle to manipulate paths as strings using the os module. I was constantly looking up error messages related to improper path manipulation. The os module never felt intuitive an
An AI-native software engineer is one who deeply integrates AI into their daily workflow, treating it as a partner to amplify their abilities. This requires a fundamental mindset shift. Instead of thinking “AI might replace me” an AI-native engineer asks for every task: “Could AI help me do this faster, better, or differently?”. The mindset is optimistic and proactive - you see AI as a multiplier
Amazon S3とAmazon CloudFrontによる静的ウェブサイトにSSL/TLS証明書(AWS Certificate Manager)・基本認証(Lambda@Edge)・IP制限(AWS WAF)をクロスリージョンで追加するAWS CloudFormationテンプレートとAWS Lambdaカスタムリソース - NRIネットコムBlog
小西秀和です。 この記事は過去に投稿した次の記事の続編で、SSL/TLS証明書(AWS Certificate Manager)、基本認証(Lambda@Edge)に加えてIP制限(AWS WAF)を追加したパターンでAmazon S3とAmazon CloudFrontによる静的ウェブサイトホスティングをAWS CloudFormationテンプレートとAWS Lambdaカスタムリソースを使用して構成するものです。 AWS LambdaカスタムリソースでSSL証明書・基本認証・CloudFrontオリジンフェイルオーバーを作成するAWS CloudFormationスタックを別リージョンにデプロイする 今回は更にOrigin Access Identity(OAI)をOrigin Access Control (OAC)に変更し、キャッシュポリシー(CachePolicy)、オリジンリ
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遅くないpandasの書き方 - ML_BearのKaggleな日常
neue cc - Claudia - Anthropic ClaudeのC# SDKと現代的なC#によるウェブAPIクライアントの作り方
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Flask SQLAlchemy で REST API を作ってみた | DevelopersIO
Google Cloud で、決まった時刻にjobを実行する、2つの方法
NumPy 2.0.0 Release Notes — NumPy v2.4.dev0 Manual
AWS公式のECSハンズオンがとても良かった!! - Qiita
Laurence Tratt: Better Shell History Search
What's New in Emacs 28.1?
Vim9 script for Python Developers · GitHub
Geminiでマルチモーダル対応の生成AIチャットアプリを爆速で作ってみた - G-gen Tech Blog
Pythonのstrptime %zに関するバグ報告をした - プログラムモグモグ
GA4のテーブルをBigQueryからPostgreSQLにAvroファイル経由でコピーする - Qiita
Python pathlib Cookbook: 57+ Examples to Master It (2022)
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