Manim Community
class ContinuousMotion(Scene): def construct(self): func = lambda pos: np.sin(pos[0] / 2) * UR + np.cos(pos[1] / 2) * LEFT stream_lines = StreamLines(func, stroke_width=2, max_anchors_per_line=30) self.add(stream_lines) stream_lines.start_animation(warm_up=False, flow_speed=1.5) self.wait(stream_lines.virtual_time / stream_lines.flow_speed) class OpeningManim(Scene): def construct(self): title = T
AIエージェントを会社で使いたい！→「え、セキュリティどうするの？」 企業導入への技術的アプローチ - Qiita
この記事を読んでほしい人 Claude Code / Cursor / Copilot などの AIエージェントをチームに導入したい 人 情シスから「セキュリティ面の対応は？」と聞かれて 技術的に答えたい 人 「導入したいけどセキュリティが心配」で 手が止まっている 人 AIエージェント導入で必ず聞かれる3つの質問 AIエージェントの導入を提案すると、情シスやセキュリティ部門からだいたいこう聞かれます。 Q1: 「AIが何をしているか見えないけど大丈夫？」 Q2: 「危険な操作を勝手にされない？」 Q3: 「何かあったとき説明できる？」 どれも正当な心配です。AIエージェントはチャットボットと違って、自分の判断でファイルを書き換えたり、コマンドを実行したり、外部に送信したり します。つまり「画面に出る応答」の裏で、別の何かが動いている可能性があります。 本記事では Aigis という OS
urlwatch monitors webpages for you (thp.io)
urlwatch is intended to help you watch changes in webpages and get notified (via e-mail, in your terminal or through various third party services) of any changes. The change notification will include the URL that has changed and a summary of what has changed. Download urlwatch-2.29.tar.gz (2024-10-28) Git: github.com/thp/urlwatch Packages: https://repology.org/project/urlwatch Installation pip ins
Astral to join OpenAI
I started Astral to make programming more productive. From the beginning, our goal has been to build tools that radically change what it feels like to work with Python – tools that feel fast, robust, intuitive, and integrated. Today, we're taking a step forward in that mission by announcing that we've entered into an agreement to join OpenAI as part of the Codex team. Over the past few years, our
AI生成によるchardet再実装におけるライセンス変更の是非に関するメモ
AIによって特定のソフトウェアとほぼ同じ機能を再実装させ、その結果としてライセンスまで変える、いわゆるライセンスウォッシュとも評され得る行為ができるのか？という論点は以前から繰り返し語られてきた。しかし、研究目的の再実装の議論はさておき、これまでは実際に実用的なツールで大規模な再実装が行われ、しかも同じプロジェクト名のままライセンス変更まで行われた事例はほぼなかったと思う。ところが、2026年3月、Pythonの文字エンコーディング検出ライブラリであるchardetにおいて、まさにそのような事態が起きたのである。公開文書上においてchardet 7.0.0はAI支援による「Ground-up, MIT-licensed rewrite」(MITライセンスによる最初からの書き直し)と位置付けられ、従来のGNU LGPLからMITライセンスへと切り替えられている。そして、chardetの原作者
GILが消えた世界で、Pythonはどこまで行けるのか #こまPy｜Atsushi Shibata
Pythonは長年、「書きやすいが並列処理は弱い」と言われ続けてきました。その原因の一つはGIL（グローバル・インタプリタ・ロック）という仕組みにあります。CPUを本気で使いたおす処理では他言語に一歩譲るのが現実でした。しかしPython 3.13で実験的に導入された“GILなし版（free-threaded）”は、その前提を大きく変えようとしています。 その可能性をWebフレームワークという現実的な土俵で試したのが、今回紹介するBarqです。FastAPIと比較して2〜5倍という数字を叩き出したこの実験は、単なる高速化の話ではありません。Pythonが「本当に並列に動く言語」へと変わるかもしれない、その予兆を示しています。 Barqのベンチマークまずはベンチマーク結果から見ていきます。検証環境は以下です。 CPU：Apple M2 Pro（12コア） Python：3.13.0 free
なぜPythonはAIの標準になったのか ― Guido van Rossumが語るPythonのこれまでとこれから #こまPy｜Atsushi Shibata
なぜPythonはAIの標準になったのか ― Guido van Rossumが語るPythonのこれまでとこれから #こまPy GitHubの公式インタビュー動画で、Pythonの生みの親である Guido van Rossum 氏が、Pythonの誕生秘話から現在、そしてAI時代における未来までを語っています。Pythonはなぜ生まれ、どのように広まり、そしてなぜAI分野で中心的な存在になったのかについて、穏やかな語り口の中に、言語設計の思想とコミュニティの力、そして時代の流れが凝縮されているすばらしいインタビューです。 本記事では、そのインタビューの中でも特に「なぜPythonがAIで標準的な存在になったのか」、そして「AIが当たり前になる時代にPythonはどのような役割を担うのか」という点に焦点を当てて整理します。流行や偶然ではなく、設計思想とエコシステムの積み重ねが生んだ現在地
Python 20年史──脚光の裏にあった「日本語対応」と「パッケージ配布」
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 on the Edge: Fast, sandboxed, and powered by WebAssembly · Blog · Wasmer
Python on the Edge: Fast, sandboxed, and powered by WebAssemblyWe are excited to announce full Python support in Wasmer Edge (Beta) With AI workloads on the rise, the demand for Python support on WebAssembly on the Edge has grown rapidly. However, bringing Python to WebAssembly isn't trivial as it means supporting native modules like numpy, pandas, and pydantic. While projects like pyodide made st
Python f-string cheat sheet
These format specifications only work on all numbers (both int and float). Type f with precision .n displays n digits after the decimal point. Type g with precision .n displays n significant digits in scientific notation. Trailing zeros are not displayed. Integers These examples assume the following variable: >>> number = 10 Example Output Replacement Field Alt Fill Width Grouping Type
Google、AIアプリ開発向けPythonライブラリ「GenAI Processors」をOSSで発表
Google DeepMindは2025年7月10日（現地時間）、大規模言語モデル（LLM）によるAIアプリ開発を効率化するPython向けオープンソースライブラリ「GenAI Processors」を発表した。非同期・並列処理による柔軟なデータフロー設計が特徴で、Gemini APIとの連携にも対応する。 本ライブラリは、入力処理・前処理からモデル呼び出し、出力処理まで一貫して扱える「Processor」インターフェースを提供し、テキストや音声、画像など各種データを双方向の非同期ストリームとして処理できる。 GenAI ProcessorsはPythonのasyncioを活用した非同期・並列実行制御を自動化し、リアルタイム応答性や低遅延性を確保できる点が利点である。Gemini APIやGoogleの各種APIとの連携も容易であり、音声・映像ストリーミング処理や対話型エージェントの実装が
［Python］これなら分かる「uv」入門：pip＋venvやcondaから最速で乗り換えよう
＠ITのDeep Insider編集長「一色」が、日ごろの情報収集や開発、執筆・編集を通じて得た“技術的な気付き”や“新たな発見”を自由気ままにつづるオピニオン連載。気になるデータ分析を試したり、AI・機械学習で迷走したり、Pythonとツール活用を語ったり。不定期更新ですが、疲れたときの息抜きにどうぞ！ 次回以降の新着記事を見逃したくない方は、ぜひ以下のメール通知の登録をお願いします。 なぜ今、uvを学ぶべきか？【筆者の危機感】 長年、pipとcondaを使い、特に不満もなく作業してきた筆者ですが、最近はuvを見かける機会が急増し、「このまま知らずにいると、時代に取り残されてしまうのではないか」という危機感を強く持つようになりました。 実際、Anthropicが提供する“MCP”公式ドキュメントでも、uvを使った環境構築方法しか説明されていません（なお、MCPについては前回記事で解説して
[速習] 配列から欠けている数字を見つける「XORトリック」の深い理論と実践 - Qiita
皆さんは『配列から欠けている数字を見つけろ』と言われたら、どう答えますか？ 多くの方は「HashSetで解けばいい」と考えるでしょう。しかし、1000万個の要素で実測したところ、Pythonのsetは945MBもの追加メモリを消費し、処理に2.3秒かかりました。一方、XORを使った解法は追加メモリゼロ、C言語なら1ミリ秒で完了します。 なぜこれほどの差が生まれるのか？ XORには単なるトリック以上の深い理論があり、配列の欠損値検出だけでなく、RAID 5のデータ復元やネットワークのエラー検出など、実務で幅広く応用されているのです。 追記: ネットワーク転送時のパケットロスやノイズによるデータ欠損、さらには宇宙線がメモリに衝突してビットが反転する「ソフトエラー」により、配列から要素が失われることがあります。 本記事では、Florian Hartmannの「That XOR Trick」1を基
![[速習] 配列から欠けている数字を見つける「XORトリック」の深い理論と実践 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/27ef6f3a2a363b1aad9a4d660f375793398f3816/backend=imagemagick;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%25252Ftech-festa-ogp-background-4b5015b2c518c7e6b9062a7c9f5f5e90.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNTIxNTczJTJGZTBmMGU4NmM4MTg2ZGUzN2NmMGFlNWMxYmIzMzFjNzM5NDIyNjNhOSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc1MjIyNTQyMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NjhmYzIyNjMwMzllNGU0NzQyOTE3MGMyZTdjYjExOTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcc1a59e5a96046a7f38619543aa5f4c8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTaGlnZW1vcmlNYXNhdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1kODJmMzE4ZjlkN2I5OGFjYjY0Y2YwOGYwNDBlMDE3YQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8e9fd2cc50111eb1e4f8170976dbfdbf)
Pythonのスタブライブラリを生成して、型ヒントのないライブラリも快適で堅牢に利用する - エムスリーテックブログ
AI・機械学習チームブログリレー13日目の記事を三浦 (@mamo3gr) がお送りします。 Pythonで型ヒントを補足するためのサードパーティのスタブライブラリにコントリビュートしました。 それを通して入門したスタブファイルの作り方を紹介します。 便利なPythonの型ヒント 型ヒントを補助するスタブライブラリ スタブファイルの作り方入門 stubgenで下地をつくる pathlib,importlib,inspectを組み合わせたモジュール・クラスの列挙と書き換え __init__ とフィールドの追加 その他、便利そうなツール 実際どれくらい便利になるか Before After まとめ We are hiring !! エンジニア採用ページはこちら カジュアル面談もお気軽にどうぞ インターンも常時募集しています 便利なPythonの型ヒント Pythonで型ヒント、付けてますよね？
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Building rapidlog: Why I Made a 3x Faster Python Logger
MeshLib - 3D Mesh Processing Library C++, Python, C#, C
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 3.14」が正式版に ～Androidバイナリも公式提供／フリースレッドモードが実験機能を卒業、テンプレート文字列「t-strings」を導入、新JITコンパイラーによる高速化も
[入門] PythonでuvとPEP 723を使うと開発体験が10倍向上する理由 - Qiita![[入門] PythonでuvとPEP 723を使うと開発体験が10倍向上する理由 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c19b6276855b19658612cf1697c19b37dfa0667b/backend=imagemagick;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%25252Ftech-festa-ogp-background-4b5015b2c518c7e6b9062a7c9f5f5e90.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzNTIxNTczJTJGZTBmMGU4NmM4MTg2ZGUzN2NmMGFlNWMxYmIzMzFjNzM5NDIyNjNhOSUyRnhfbGFyZ2UucG5nJTNGMTc1MjIyNTQyMz9peGxpYj1yYi00LjAuMCZhcj0xJTNBMSZmaXQ9Y3JvcCZtYXNrPWVsbGlwc2UmYmc9RkZGRkZGJmZtPXBuZzMyJnM9NjhmYzIyNjMwMzllNGU0NzQyOTE3MGMyZTdjYjExOTY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dcc1a59e5a96046a7f38619543aa5f4c8%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCJUU1JTg1JUE1JUU5JTk2JTgwJTVEJTIwUHl0aG9uJUUzJTgxJUE3dXYlRTMlODElQThQRVAlMjA3MjMlRTMlODIlOTIlRTQlQkQlQkYlRTMlODElODYlRTMlODElQTglRTklOTYlOEIlRTclOTklQkElRTQlQkQlOTMlRTklQTglOTMlRTMlODElOEMxMCVFNSU4MCU4RCVFNSU5MCU5MSVFNCVCOCU4QSVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiVFNyU5MCU4NiVFNyU5NCVCMSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzRkZGRkZGJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPTQ5M2E4YWRmODcwOGJlNDM1ZTk1Y2UwM2RiOTdiYjVi%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBTaGlnZW1vcmlNYXNhdG8mdHh0LWNvbG9yPSUyM0ZGRkZGRiZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtcGFkPTAmcz1kODJmMzE4ZjlkN2I5OGFjYjY0Y2YwOGYwNDBlMDE3YQ%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3De6ffe0873f7442f78a4c703e83a5e1a6)
