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
MCP（Model Context Protocol）を活用したJグランツ補助金検索システムの実装例｜デジタル庁
デジタル庁プロダクトマネージャーユニットの土岐竜一です。事業者の手続システム総括班で、Jグランツを含む事業者向けシステムなどを担当しています。 この記事では、デジタル庁が運用する補助金電子申請システム「Jグランツ」のAPIを、Anthropic社が提唱するModel Context Protocol（MCP） によりラッピングし、LLMから利用可能なシステムのサンプル設計および実装について説明します。 具体的には、Pythonで簡単に実装できるFastMCPフレームワークを利用し、Jグランツの補助金検索や詳細の取得などの実用的な機能を備えたMCPサーバーを例として実装します。なお、本記事におけるコードはGitHubよりダウンロード可能です。 本実装例で実現できること今回紹介するMCPサーバーを利用すると、LLM（Claudeなど）を通じて、以下のような自然言語によるJグランツの補助金検索や
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
寺田 学（@terapyon）です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ
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
pytest でテストケース毎に DB を自動的に初期化して、テスト開発体験を向上させる - SalesNow Tech Blog
概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python
それぞれのツールに関する詳しい説明は本記事では行いません。詳しく知りたい方は、ツール名のリンクから公式ドキュメント等を参照してみてください。 上記の表に挙げたツール群にはそれぞれに特徴があります。pyenv、venv、pipのように単一機能に特化したものから、Condaのようにデータサイエンスや機械学習プロジェクトで使用される複雑なパッケージの依存関係や環境管理をサポートするツール、PoetryのようにPythonパッケージインデックス（PyPI）への公開をサポートするツールなど、開発シーンに合わせて選択することができます。 uvとは uvは2024年の2月中旬に発表されたばかりの新しいパッケージ管理ツールです。Rustで書かれており、ここ最近で飛躍的に使用されるようになったRust製のPythonリンター＆フォーマッター「Ruff」を開発しているAstral社によって提供されています[1
非常に高精度な画像を生成できるとして大きな話題を呼ぶ画像生成AI「Stable Diffusion」は、オープンソースであるためユーザーがローカル環境で実行することもできますが、記事作成時点ではNVIDIA製GPUの使用が推奨されています。そのため、「Stable Diffusionが気になっているけどMacユーザーだからローカルで実行できない」という人もいるはず。そんなMacユーザーに向けて、「Stable DiffusionをM1・M2チップ搭載Macのローカル上で実行する方法」についてオープンソースの機械学習モデルをクラウドのAPIで実行するウェブサービス・ Replicateが解説しています。 Run Stable Diffusion on your M1 Mac’s GPU - Replicate – Replicate https://replicate.com/blog/ru
福田（@JunyaFff）です。本連載Python Monthly Topicsで2024年3月に公開したRust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう で紹介した「uv」が、さらなる進化を遂げました。今回は、その新機能を紹介します。 はじめに Astral社が開発するRust製の高速なpipの代替ツール「uv」がパッケージマネージャーとして8月にアップデートされました。pipの代替ツールとしてだけでなく、Pythonプロジェクト、コマンドラインツール、単一ファイルスクリプトさらにPython自体を管理できるようになりました。uvは、pipやpipx、venv、poetryやpyenvのような機能を包括していると言え、そしてそのすべてが非常に高速に動作します。 本記事では、アップデートした「uv」の新機能を中心に紹介します。 基本的な使い方は Rust製のPythonパ
Browser UseのWeb UIを使いながらAIエージェントの業務システムへの適用を考える | DevelopersIO
はじめに ブラウザ操作を自動化する「Browser-Use」は、Pythonコードから呼び出すことができるツールです。生成AIの機能を使って非常に簡単にWebサイトを操作することができます。今回は、この機能を更に簡単に利用するためのWeb UIが公式からリリースされましたので試してみます。動作確認をしながら業務システムへの適用も考えてみたいと思います。 セットアップ Githubから必要なコードを取り出してセットアップを行います。 PC環境は以下です。 ・macOS Sequoia 15.2 pip install --upgrade pip pip install uv uv venv --python 3.11 source .venv/bin/activate git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git cd web-ui
Python開発の新常識「uv」入門：仮想環境って何？から環境の共有まで｜Yuya Enokida
最近、ADKを使ってpythonでAIエージェントの開発をしており、uvを使っています。その中で環境の共有を行うときにどうすればいいんだっけ？という小さな悩みから、自分の中での理解も深めるためにこの記事を書きました。 そもそも仮装環境とは？という初歩的なところから記載してるので、初めての方でも読みやすい内容になってるかと思います。 さて、本題ですが、 Pythonを使い始めると必ずぶつかるのが「環境構築」の壁です。「自分のパソコンでは動くのに、他の人の環境では動かない……」そんな悩みを一気に解決してくれる最新話題のツール、uv の使い方や環境の共有の注意事項等について解説します。 1. そもそも「仮想環境」はなぜ必要なのか？Pythonの開発では、プロジェクトごとに「仮想環境」を作るのが鉄則です。 例えば： プロジェクトA： 少し古いライブラリを使うので、Python 3.10が必要 プロ
How to improve Python packaging, or why fourteen tools are at least tw
There is an area of Python that many developers have problems with. This is an area that has seen many different solutions pop up over the years, with many different opinions, wars, and attempts to solve it. Many have complained about the packaging ecosystem and tools making their lives harder. Many beginners are confused about virtual environments. But does it have to be this way? Are the current
Generate images in one second on your Mac using a latent consistency model – Replicate blog
Generate images in one second on your Mac using a latent consistency model Latent consistency models (LCMs) are based on Stable Diffusion, but they can generate images much faster, needing only 4 to 8 steps for a good image (compared to 25 to 50 steps). By running an LCM on your M1 or M2 Mac you can generate 512x512 images at a rate of one per second. Simian Luo et al released the first Stable Dif
Stable Diffusion is open source, so anyone can run and modify it. That’s what has caused the abundance of creations over the past week. You can run Stable Diffusion in the cloud on Replicate, but it’s also possible to run it locally. As well as generating predictions, you can hack on it, modify it, and build new things. Getting it working on an M1 Mac’s GPU is a little fiddly, so we’ve created thi
Get started with tensorflow-metal Accelerate the training of machine learning models with TensorFlow right on your Mac. Install base TensorFlow and the tensorflow-metal PluggableDevice to accelerate training with Metal on Mac GPUs. Learn about TensorFlow PluggableDevices Requirements Mac computers with Apple silicon or AMD GPUs macOS 12.0 or later (Get the latest beta) Python 3.8 or later Xcode co
新感覚なELTツール「Meltano」を使ってSlackのデータをDWHに連携してみた | DevelopersIO
大阪オフィスの玉井です。 今回はMeltanoというツールをご紹介します。 Meltanoとは？ 公式から引用すると「DataOps時代におけるEL(T)ツール」だそうです。 … …私の個人的な感覚で説明しますが、絶妙な位置づけのEL(T)ツールです。やることはELT（メインはEL）なのですが、とにかく位置づけが絶妙なのです。 Meltanoの絶妙なポジション データをE（抽出）してL（ロード）する…という仕組みを行いたいとき、ざっくり分けると、下記のどちらかを選ぶと思います。 手動で開発する（Pythonなど） そういうサービスを導入する（Fivetranなど） 前者は何でもできますが、人と時間のコストが半端じゃないです。後者はめちゃくちゃ楽ですが、ちょっとカスタマイズしたいみたいな時に、あまり身動きがとれません（融通が効きづらい）。 Meltanoは上記の中間に位置する感じです。コード
REST API用のファジングツール “RESTler” で始めるお手軽ファジング | IIJ Engineers Blog
IIJイノベーションインスティテュートの四谷です。普段はWeb API開発の生産性向上についての調査や開発を行っています。 今日はREST APIのテスト効率を改善するツール「RESTler」を紹介します。 RESTlerについて RESTlerはMicrosoft Researchが開発し、OSSとして公開しているREST API用のファジングツール（ファザー）です。 ファジングはネットワークプロトコルの実装等、もう少し下位レイヤーでの活用が主で、APIに対して実行できるファザーは数少ないのですが、その1つがRESTlerです。Microsoftでは実際にRESTlerを使用して、AzureやOffice365のバグを検出したそうです。 特長 RESTlerの最大の特長は、OpenAPIドキュメントとして記述されたAPI仕様さえあれば、自動的にテストケースが生成され、ファジングを実行でき
Python: uv でパッケージのインストールにクールダウン期間を設ける - CUBE SUGAR CONTAINER
つい先日、著名な LLM API のプロキシサーバである LiteLLM 1 がサイバー攻撃による侵害を受けた。 結果として、攻撃者が不正なコードを挿入したバージョンのパッケージが PyPI 2 にアップロードされた。 github.com 現在は既に当該のバージョンは PyPI から削除されている。 しかし、公開されていたタイミングでユーザがインストールした場合には、不正なコードの実行につながる恐れがあった。 不正なコードが実行された場合には、端末がマルウェアに感染してユーザのクレデンシャルを含む情報が外部に送信 (窃取) されるなどの被害が生じた。 この事例から、Python を利用している環境において、PyPI を経由したサプライチェーン攻撃の被害を受けるリスクが現実となった。 したがって、今後は PyPI のユーザ側でもリスクを低減するための行動が重要になってくると考えられる。 今
I did this in 2020 and then again in 2021, but I’m in the mood to look around again. Let’s look through Are We GUI Yet? and see what’s up these days. The task today is to have a text label and an input field that can change the text in the label. In React, for example, this is basically free: const Demo = () => { let [state, setState] = useState("Hello, world!"); return ( <div> <p>{state}</p> <inp
Replicateより。 Stable Diffusionはオープン ソースであるため、誰でも実行・改造することができます。それが、この1週間に大量の創作物を生み出した理由です。 Stable Diffusionは、Replicate上のクラウドで実行できますが、ローカルで実行することもできます。予測を生成だけでなく、それをハッキングしたり、改造したり、新しいものを作ったりすることができます。M1 MacのGPUで動作させるのは少し難しいので、その方法を説明するためにこのガイドを作成しました。 これに対するすべての功績は、GitHub上のstable-diffusionのフォークに貢献し、このGitHubスレッドですべてを理解したすべての人のおかげです。私たちは彼らの偉大な仕事のメッセンジャーに過ぎません。 私たちがこれまでの作業に加えて行ったことの1つは、Condaの代わりにpipを使っ
Apple Silicon 版の Mac で Miniforge を使ってサードパーティ製のパッケージをインストールする - CUBE SUGAR CONTAINER
これを書いている現在 (2021-11)、Apple Silicon 版の Mac を使って Python の開発環境を整えようとすると、なかなかしんどい。 しんどさの主な要因は、サードパーティ製のパッケージが Apple Silicon をまだサポートしていない場合が多い点にある。 たとえば、Python で機械学習をしようと思ったら誰でも一度は使ったことがあるはずの scikit-learn もそのひとつ。 現在の最新バージョン (1.0.1) でも、Apple Silicon の環境では pip を使った正攻法ではインストールできない。 ただし、以下のドキュメントを読むとわかるとおり、Apple Silicon の環境でインストールする唯一の方法として Miniforge を使うことが挙げられている。 scikit-learn.org Miniforge は、ざっくり言うと利用するリ
Ollamaと行くローカルLLMの道
はじめに Ollamaはオープンソースで開発されているLLMの実行環境です。 このシステムはDockerなどのコンテナのようにモデルを扱うことで、モデルの公開や使用を非常に簡単に行うことができます。 使ってみる OllamaはWindows、macOS、Linux向けに提供されています。 公式サイトからダウンロードしてインストールしてみましょう。 モデル Ollamaはモデルをモデル名:タグの形式で識別します。 例えばGoogleのgemma3の4Bモデルはgemma3:4bのように表されます。 これらのモデル一覧は以下のページから確認することができます。 モデルを落としてきましょう これを実行するとgemma3:4bという名前の付いたモデルがダウンロードできます。 モデルページにはチャットテンプレートやライセンスの情報、パラメータなどが書かれています。 gemma3:4bのページを確認す
Balance deployment speed and stability with DORA metrics | Amazon Web Services
AWS DevOps & Developer Productivity Blog Balance deployment speed and stability with DORA metrics Development teams adopt DevOps practices to increase the speed and quality of their software delivery. The DevOps Research and Assessment (DORA) metrics provide a popular method to measure progress towards that outcome. Using four key metrics, senior leaders can assess the current state of team maturi
Deepseek-coder-v2で無料のGitHub Copilotの実現について - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
1. はじめに こんにちは、グループ研究開発本部 次世代システム研究室のT.D.Qです。今回は、DeepSeek-Coder-V2とContinue.devを使用して、無料でGitHub Copilotのようなコーディング支援環境を構築する方法をご紹介します。GitHub Copilotは有料サービスですが、オープンソースのDeepSeek-Coder-V2とContinue.devを利用することで、同様の機能を無料で実現できます。 1. DeepSeek-Coder-V2の概要 DeepSeek-Coder-V2はコードインテリジェンスの限界を押し広げる強力なオープンソース言語モデルであり、一般的な言語スキルも強力に維持しています。その性能は、多くのコーディングおよび数学ベンチマークにおいて、GPT-4 Turboなどのクローズドソースモデルに匹敵するか、あるいはそれを上回ります。 De
FastAPIでPythonアプリを素早く構築する
FastAPI は、Python 3.6以降を使用したモダンなアプリケーションプログラミングインターフェースの構築に便利な、高速かつ軽量のウェブフレームワークです。今回の記事では、そんなFastAPI を使ったアプリ構築の基本を説明し、これが2021年ベストオープンソースフレームワークの1つとしてノミネートされた理由の一端をご紹介します。 FastAPIアプリを開発する準備ができたら、サーバー選びが必要になります。Kinstaのウェブアプリケーションサーバーとマネージドデータベースサーバーサービスは、Pythonに強いPaaS（Platform as a Service）です。是非ともあわせてご確認ください。 まずは基本から学びましょう。 FastAPIの強み はじめに、FastAPIフレームワークが各種開発プロジェクトにもたらす利点をご紹介します。 スピード：FastAPIは、その名の通
Press ← or → to navigate between chapters Press S or / to search in the book Press ? to show this help Press Esc to hide this help The PyO3 user guide Welcome to the PyO3 user guide! This book is a companion to PyO3's API docs. It contains examples and documentation to explain all of PyO3's use cases in detail. The rough order of material in this user guide is as follows: Getting started Wrapping
この記事について いつも忘れてしまうので手早く探せるようにメモ。 環境はdebian系のubuntu 20.04です、他の環境をお使いの場合はこの記事を参考にしながらご自身で調べてください。 pyenvを使った方法と使わない方法両方あります。 pyenvとはpythonを複数バージョンを入れて切り替えてくれる便利ツールです 具体的にはgithubページをご覧ください。 pyenvを使わない方 まずはpythonとpipを入れます apt install python3 python3-dev python3-venvでまずpython関連を入れます そしてpipをインストールします。色々な方法はありますが、ここでは一番簡単な方法を使う。 まずapt install wgetでwgetを入れます。 そしてwget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.pyでpi
自動売買bot「Freqtrade」で始める仮想通貨取引：特徴と活用法ガイド｜ユニコ🦄 AIエージェント開発 ＆ Obsidianの人
Freqtradeの概要と重要性Freqtradeとは？Freqtradeとは、仮想通貨の自動売買を行うためのオープンソースのトレードボットです。Pythonで開発された無料のツールであり、主要な暗号資産取引所（仮想通貨取引所）に対応しています。ユーザーは自分でサーバーやPC上に設置して動かすため、APIキーを外部サービスに預ける必要がなく、セキュリティ面でも安心です。Freqtradeは24時間365日市場を監視し、人間の介在なしに売買を実行できるため、手動取引では捉えきれないチャンスも逃しません。また、Telegramを介したリモート操作や通知、Web UI（FreqUI）による管理機能も備え、離れた場所からでもボットの状況確認や指示が可能です。 自動売買ボットの必要性と利点仮想通貨市場は昼夜を問わず動き続け、急激な価格変動が頻繁に起こります。こうした市場で利益を上げるには、素早い判断
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2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
Python Web UIフレームワーク Streamlitの基本 | gihyo.jp
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Rust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう | gihyo.jp
画像生成AI「Stable Diffusion」をM1搭載Macのローカル上で実行する方法
さらなる進化を遂げた「uv」の新機能 | gihyo.jp
Run Stable Diffusion on your M1 Mac’s GPU – Replicate blog
Tensorflow Plugin - Metal - Apple Developer
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M1 MacのGPUでStable Diffusionを実行する
Introduction - PyO3 user guide
pyenvでpythonのバージョン切り替えからvenv仮想環境を構築するまで - Qiita