シェルスクリプトとの対比で理解するPythonのsubprocess - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の ikasat です。 皆さんは git, ssh, rsync のような外部コマンドを呼び出すスクリプトを書きたくなったことはありますか？ 個人的にこの類のスクリプトは最初はシェルスクリプトとして書くのですが、改修を重ねるうちに肥大化して処理も複雑になり、 後から Python のような汎用プログラミング言語で書き直すことがよくあります。 外部コマンド呼び出しを書き直す際に、Git 操作のために pygit2、 SSH 接続のために paramiko のようなライブラリをわざわざ使うのは大がかりだったり、 rsync に相当するようなこなれたライブラリが存在しなかったりする場合があります。 そのような時は標準ライブラリの subprocess モジュールを利用し、Python から外部コマンドを呼び出すことになるでしょう。 しかしながら、Python のチュートリアルペ
ラズパイを使ってやってみたかったことの一つ、センサーを用いた温度湿度の計測。 今回はセンサを用いて部屋の温度室温を計測してみることとしましたが、せっかく計測するなら、ラズパイでできる他の機能も活かして、何か生活に役立てられるようなものができないか、と考え、今回思いついたのが、「赤ちゃん快適室温設定システム」。 今回は、温度湿度センサーと、これまで本ブログで紹介してきたいくつかの簡単な技術、機能を組み合わせて、赤ちゃんが快適に過ごすことができる部屋をつくるためのシステムを構築しました。 こうがくん ラズパイで赤ちゃん快適室温設定システム構築したよ！ 赤ちゃん快適室温設定システムの概要 経緯と目的 ラズパイの特徴と言えば、センサなどいろいろな電子機器を繋げて、計測したり、制御したりできることです。接続できるセンサは、本当にいろんな種類のものがあり、ラズパイを始めた身としては、全種類扱ってみたい
Announcing WASIXWASIX extends the WASI proposal to build useful and productive applications today with full POSIX compatibility Today we are very excited to launch a new initiative that will start shaping the future of WebAssembly on both the browser and the server. WASI was announced about 4 years ago and was a great push to move the Wasm community forward. It got everyone so excited that even So
この記事は「はてなエンジニア Advent Calendar 2024 - Hatena Developer Blog」の 41 日目の記事です。昨日は id:masayosu さんの「AWS EKS Automode のノード管理について」でした。 はてなのマンガアプリチームで Android エンジニアをやっている id:mangano-ito です。 スクワット最強説 スクワットは筋トレの中でもオススメらしいのです。 理屈はよくわかってないけど、筋トレやるならスクワットがオススメだよみたいなことはよくきくと思います: diamond.jp ので、自分は風呂前や風呂中に気休め程度にスクワットをやっている。たまに変な腹筋もやっていますが…自分のヘソを見つめるやつ。 www.nisshin.com それはさておき、スクワットのいいところとしましては、映像をみながらやりやすいということです。
PythonとD言語の連携: パフォーマンスと使いやすさの融合 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
**PythonとD言語の連携: パフォーマンスと使いやすさの融合** こんにちは、皆さん。今回は、PythonとD言語を連携させ、お互いの利点を最大限に活かしてプログラミングを行う方法に焦点を当ててみたいと思います。Pythonの柔軟性とD言語のパフォーマンスを組み合わせ、効率的で高速なプログラミングを実現しましょう。 1. PythonからD言語の共有ライブラリを呼び出す まずは、PythonからD言語で作成した共有ライブラリ（Dynamic Link Library）を呼び出す例を見てみましょう。D言語のコードをコンパイルして共有ライブラリを生成し、それをPythonから使用します。 // D言語のコード（add.d） int add(int a, int b) { return a + b; } このD言語のコードをコンパイルして共有ライブラリを生成します。 $ dmd -shar
カフェチームの山本です。 前回の記事では、クラウド上で動画を処理するために、エッジデバイスから動画ファイルを送信する方法として、Pythonのプログラムを実装しました。（ここでは、予め動画ファイルが作成されていることが前提となっていました） 【Kinesis Video Streams】Pythonで動画ファイルを送信する 今回は、カメラで撮影した映像をすぐに送信するケースを考えます。送信する動画ファイルを作成するまでの時間（遅延）を短縮するために、撮影した画像をリアルタイムにエンコードする方法を調べました。この記事では、FFmpegを使用する方法を記載します。 実装したコード 早速結論ですが、以下のようなコードを実装することで、リアルタイムにエンコードできました。 video_writer.py from enum import Enum def video_filepath(devic
はじめに これまでPythonとGoでプロセス管理システムを実装してきましたが、今回Rustでも実装してみました。各言語にはそれぞれ得意不得意があり、プロジェクトの要件によって最適な選択は変わります。変なとこがあれば教えてください。 この記事では、Rustでプロセス管理システムを実装した経験を共有します。標準ライブラリのstd::processだけでは不十分な要件があったため、より高度な制御が可能な実装を行いました。 doc.rust-lang.org サンプルコードはこちらに配置しておきます。 github.com Python、Go、Rustでの実装経験から見えた違い 3つの言語でプロセス管理を実装してきた経験から、それぞれの特徴をまとめます。 Pythonでの実装 subprocessモジュールは高レベルで使いやすい asyncioとの組み合わせで非同期処理も可能 GILの影響で真の
vim9script4pythondevelopers.md Vim9 script for Python Developers Vim9 script�Vim script��������������������������������������������������系��� def������義����������Vim script��vim9script�����使����������(vim9script���
今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を高速化してみます。高速化手法として FasterTransformer, Torch-TensorRT, AWS Neuron を用い、素 の transfomers に比べ、どの程度速くなるか（ならないか）、利点・欠点を確認してみましょう。 1. はじめに 今回は Transformer 系のモデル、具体的には BERT, T5, GPT の推論を様々な技術を使って高速化してみます。 高速化の元ネタは Hugging Face の transformers1 縛りとして、素の transformers で推論する場合に比べ、 どの程度速くなるか（ならないか）見てみましょう。 推論を高速化する技術としては FasterTransfomer2, Torch-TensorRT3, AWS Neuron(
This isn’t another AI-generated blog post about generic security practices. It contains detailed instructions on protecting Node.js applications from supply-chain attacks and describes best practices for security in any programming language. According to the GitHub report, The state of open source and rise of AI in 2023, JavaScript and TypeScript are the #1 and #3 most popular languages hosted on
こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回は「Terraformで構築する機械学習ワークロード」ということで、Lambdaを使って物体検出モデルの１つであるYOLOXの推論環境を構築していこうと思います。 構成イメージ 構成としては以下のようなものを作成していきます。 物体検出はLambda上でコンテナイメージを動かすことで実現します。 このコンテナイメージ内にMMDetectionというフレームワークをインストールしておき、その中で物体検出モデルの一つであるYOLOXを動かしていきます。 MMDetectionの説明については少しコードが古い部分もありますが、以下が参考となります。 動作環境 Docker、Terraformはインストール済みとします。 Terraformを実行する際のAWSリソースへの権限は、aws-vaultで環
「電力不足」「需給ひっ迫」が叫ばれる昨今、人々に求められているのが「節電」。エネルギーの必要性、重要性を再認識している今日この頃です。 この状況において、自分でも何かできることはないかと考え、今回、ラズパイを使った、自動で、無意識に、節電できる仕組みを構築してみました。今回これを、「ラズパイ節電システム」と称して、その内容を紹介したいと思います。 こんな小さな考えが、塵も積もれば山となり、世の中の変化に繋がれば良いな、と思います。 目的 現在流れているニュースでは「電力不足」、「需給ひっ迫」という言葉が飛び交っており、SNSでも、その解消に向けて、いろいろな議論がなされているのをよく目にします。 そんな中で、国民一人一人が直接できることであり、かつ求められているものが「節電」。自分自身も、微力ながら何かできないか考えました。 でも、かと言って、節電を常に意識して、さらには需給のひっ迫状況に
500 Python Interpreters
🐍 No Steppy On Threads 🐍August 19, 202417 minutes As we approach the final release date for Python 3.13, I’ve seen an uptick in discussion regarding 3.13’s introduction of an optional GIL. While removing the GIL has been a long time coming for the average user (I’ve dreamt of this for nearly 20 years), there have actually been two concurrent efforts to improve Python’s performance for multithrea
ちょっとしたツールのためにPythonからGitやDockerなどのコマンドを実行してゴニョゴニョする、ということはよくあるかと思います。 OSコマンドを手軽に実行するPython標準ライブラリ subprocess で頻用する機能について使い方を整理します。 docs.python.org 環境 $ python --version Python 3.6.8 subprocess Python上から他のプログラム (コマンド) を別のプロセスで実行することができる標準ライブラリです。 使い方はシンプルで subprocess.run(["実行したいコマンド", "オプションなど", ...]) でOKです。 結果はデフォルトでは標準出力に表示されます (= printを実行したときと同じ) import subprocess subprocess.run(["touch", "hoge.
MCPサーバとクライアントのstdio transportは何をしている？ MCPサーバのPythonスクリプトに一連のJSONを送ってツール一覧を得るまで - nikkie-ftnextの日記
はじめに 七尾百合子さん、お誕生日 17日目 おめでとうございます！ nikkieです。 久しぶりのMCPの話題です。 目次 はじめに 目次 MCPサーバは一体何をやっている？ 結論：stdio transportを覗き見 今の理解：MCPサーバにはクライアントからJSONが送られる 終わりに MCPサーバは一体何をやっている？ Quickstartに沿ってお天気のMCPサーバを作りました。 modelcontextprotocol.io 作る中で試しに、MCPサーバのスクリプトをPython処理系で実行してみたのですが、何も起こりません。 % uv run weather.py # Ctrl+C連打で抜けます しかしMCPクライアントにMCPサーバのスクリプトを渡すと動きます。 % uv run client.py ../weather/weather.py 一体何をやっているのでしょう
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ラズパイ使って赤ちゃん快適室温設定システム構築してみた | ラズパイラボラトリー
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撮影した動画をリアルタイムにエンコードする方法【FFmpeg】 | DevelopersIO
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Vim9 script for Python Developers · GitHub
はじめての自然言語処理 Transformer 系モデルの推論高速化の検証 | オブジェクトの広場
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Terraformで構築する機械学習ワークロード（Lambda編） | DevelopersIO
ラズパイ使って節電システム構築してみた －家庭でできる需給ひっ迫対応－ | ラズパイラボラトリー
Python: subprocessでOSコマンドを実行する - け日記