Claude Code に向いているプログラミング言語
ターン数とは、1 回のプロンプト実行中に Claude が何回 API ラウンドトリップ（ツール呼び出し → 結果受け取り → 次の応答）を繰り返したかの回数です。 v1（新規作成）の所要時間 v1 では言語間の差が大きく出ています。Python（32.9 秒）と Ruby（33.2 秒）が僅差でトップ、JavaScript（36.0 秒）が続きます。一方、Ruby/Steep は 105.0 秒と Ruby の約 3.2 倍。Lua（96.4 秒）や OCaml（80.9 秒）も遅め。 v1 は空のディレクトリからスタートするので、Cargo.toml や package.json などのプロジェクト設定ファイルを生成するコストが含まれます。Python/Ruby/JavaScript などは minigit ファイル 1 つを生成するだけで済むので、差が大きくなっている可能性があります
これが無料は凄すぎる｜筑波大学教授のPython講義資料が本気で役に立つ - Smart Watch Life｜スマートウォッチとガジェットのデジタル活用専門メディア
Pythonを学びたいと思って情報を探していると、動画講座や有料スクール、個人ブログなどが数多く見つかります。しかしその一方で、「どれが信頼できるのか分からない」「基礎を体系的に学べる教材が意外と少ない」と感じたことがある方も多いのではないでしょうか。 今回紹介するのは、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授・三谷純氏が公開しているPython学習用の教材スライドです。無料公開されているにもかかわらず、内容の密度が高く、独学者にとっても非常に価値の高い教材となっています。 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にできますので、どうぞ。https://t.co/GgPMdugie2 pic.twitter.com/NP8LJtgG78 — 三谷 純 Jun MITANI (@jmitani) February 8, 2
京大理系がPythonで「最強の株AI」を作ろうとしたら、結論が「ニュースを見て寝なさい」になった話｜もんげー
初めに忠告するが、私は国語が苦手だ。なのでもし読むときはchatgpt使って、要約をかけさせることをお勧めする。 ーこの記事の要約ー ・テクニカル分析が嘘であることを検証した話 ・一番結果を出した戦略について ー次回書くことー ・ＡＩによる取り組み①～強化学習編～ ・ＡＩによる取り組み②～教師あり学習編～ まず、テクニカル分析は嘘であるこれは、ウォール街のランダムウォーカーという本を読んでいればある程度知っている話であろう。それにこの話は何十年も前から言われていることである。しかし、SNSではチャートを見ては”俺はこの形しか信じない”、だの、”結局これ(ぎざぎざと直線ががいっぱい書いてある画像）”みたいな投稿がバズっている。それを見るたびに、嘘つけよ、とか思っていたが、自分で検証してみないと信じれない性格なので検証してみた。 テクニカル分析を駆使して売買した時の勝率(60個の指標の内、上位
2025年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ89冊+Next5冊=104冊 - Qiita
が好評でしたので、2025年版を作りましたよ。今年も好著連発なため、追いきれてない本もあります。おいおい追記編集します。 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせて理論のほかはほぼPython本のみにしています こういうリストを挙げる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、未読本は削除しました 最近好著連発なので読んでいる途中だけど挙げている本はあります（初版を読んだが改訂版が出てそちらは読んでいな
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース | gihyo.jp
Google、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace
IT界隈の動物たち
はじめに Linux の Tux くん（ペンギン）や Go の Go Gopherくん（ホリネズミ）など、動物がロゴやマスコットとして採用されることがよくある。この記事では、IT界隈でよく見る動物たちの名前や由来を調べてみた。 この記事は以前書いた記事について、動物たちの画像の追加や、解説内容の追記・修正をした。また、項目（動物）自体を追加したり、逆に減らしたりした。 架空の生物であっても、動物っぽいものであれば記事にしている。D 言語くんや BSD デーモンくん、Lisp エイリアンなどは動物っぽくないので見送った。 また、有名なプロダクトであっても、名前や由来の詳細な解説が見つからないものは記事にしていない。 （言い換えると、記事にして面白そうなものを恣意的に選択している） ただし、私の知見不足で記事にできていないプロダクト・動物たちもいるだろうと思う。 素敵な動物たちがいれば、ぜひコ
全世界のソフトウェア開発者は4700万人。最も多いのがJavaScript開発者で2800万人、Java、Pythonが続く。スラッシュデータの調査
全世界のソフトウェア開発者は4700万人。最も多いのがJavaScript開発者で2800万人、Java、Pythonが続く。スラッシュデータの調査 IT業界に関する調査を行っているSlash Dataは、全世界のソフトウェア開発者に関する調査結果を発表しました。 発表によると、全世界のソフトウェア開発者は合計で約4700万人。そのうち最も多く使われているプログラミング言語がJavaScriptで、約2800万人のソフトウェア開発者が利用しています。 2位がJavaで約2320万人、3位がPythonで2290万人、4位がC++で1630万人、5位がPHPで1150万人と続いています。 言語ごとの開発者の増加ペースで見ると、JavaScriptを利用する開発者はこの1年で280万人増加したものの増加ペースは鈍化。 スラッシュデータは、この鈍化はJavaScript開発者をめぐる人材市場が成
Anthropicで利用されているモダンなPython開発のベストプラクティス
はじめに Anthropic といえば、最近はコード生成ツールが大きな話題になっていますよね。 ＡＩ企業アンスロピック、今年の売上高30億ドルに急増へ 売上高を牽引しているのはコード生成機能です。グーグルの親会社であるアルファベット（[GOOGL.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/GOOGL.O)）や、アマゾン・ドット・コム（[AMZN.O](https://jp.reuters.com/markets/companies/AMZN.O)）が支援しているアンスロピックは、コンピュータープログラミングに特化した AI として知られています。 このコード生成機能を活用する際に使用するのが、CLI コマンドの claude です。このツールの完成度は非常に高く、最近ではコード生成時に積極的に利用するエンジニアも増えてきています。 この cla
シンプルな MCP サーバを作って動作を理解する
はじめに 最近は AI、特に LLM の発展がまさに日進月歩ですね。毎週、下手したら毎日のように新しいニュースが飛び込んできます。 中でも自分が注目しているのは Anthropic 社が提唱している MCP（Model Context Protocol）です。 解説にあたり、事前に簡単な MCP サーバのサンプルを実装しました。実装は GitHub に上がっているのでこれを変更しながら動作を確認してみてください。 今回はこの MCP サーバの実装を元に MCP の動作のさせ方について解説していこうと思います。 MCP とは まずは簡単に MCP について触れておきます。 MCP は Anthropic 社が提唱しているオープンなプロトコル仕様です。ドキュメントから引用すると以下のように説明されています。 MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロ
【入門】機械学習に役立つPythonの学習方法 | できることやおすすめサイトも紹介 | スキルアップAI Journal
第3次AIブームと呼ばれている現在では、AI（人工知能）に関する技術が注目を集めています。このブームの中心となっているのが、機械学習と呼ばれる技術です。そして近年、機械学習を実装する際に用いられる最も人気があるプログラミング言語が「Python」です。 本ブログでは、機械学習の概要とPythonが機械学習の実装に使われる理由を解説します。また、Pythonスキルを身につけたい方に向けて、Pythonの学習手順とおすすめの学習コンテンツについて紹介します。この記事を読めば、自動車の自動運転や顔の自動分類など、AIの最新技術にも使われているPythonについての理解が深まるはずです。 1.機械学習とは まず、機械学習がどのようなものか紹介します。さらに、機械学習と一緒に語られることが多いAI、ディープラーニング（深層学習）との関係についても解説します。 機械学習とは、人工知能を実現するための技
Python×株式投資：月利3〜5%を狙う自動スクリーニング戦略 - Qiita
たくさんありますが、パターン4つごとに、RSIの範囲が変わっているだけです。MA乖離上限は4つごとに同じことを繰り返しています。 各スクリーニング日には地合いスコア（-3〜+3）をタグ付けしており、 これにより相場の状況によってどのパターンが機能しやすいのかも、あわせて検証できます。 テクニカル選抜の有効性について（バックテストの結果） 概要 1ヶ月後にプラスの平均リターン（3〜7%）を期待できるパターンが存在し、有効性のあるテクニカル選抜条件が含まれていると考えられました。 また、最適な選抜条件は地合いスコアによって異なることが示唆されました。以下では、スコアごとに結果を整理します。 ＜地合いスコア -3〜0＞ 相場が最も悪い「スコア -3」のときは、**RSIが低め（25〜50）かつMA乖離上限（ma_eps）が4〜8%**のパターンで、 シャープレシオが0.8以上、かつ銘柄数が20未
メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きいという話｜ノムオ
皆さん、こんにちは。ノムオです。 今回の記事では、メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きいという話をしていきたいと思います。 昨日、Xで発信したところ私の想像以上に好評だったので、noteでもう少し深掘りしてみたいと思います。 メーカー勤務なら『python』を学ぶ意義は大きい ・ITやプログラムに詳しい人が多くないので、課題満載（チャンスだらけ） ・課題発掘→提案→実装まで、一人で全部やれる ・ちょっとした自作アプリでもめちゃくちゃ感謝される… — ノムオ (@nomu_chem) May 16, 2025 また『pythonを学ぶ意義』を理解していれば、今まさに独学してる人のモチベアップにも繋がりそうな気がしていて、ワクワクしています。 早速書いていきます。 メーカーではITやプログラムに詳しい人が多くない というより、IT関連の会社で働いている人以外は、プログラミングに精通
ダントツで首位のPython、2位のC++との差が過去最大に 2025年5月版プログラミング言語人気ランキング
ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2025年5月版の「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」（通称「TIOBEインデックス」）を発表した。TIOBEインデックスは、プログラミング言語の人気を示す指標で、同社が毎月1回更新している。 Pythonのレーティングが過去最高を更新、要因は？ 2025年5月のランキングでは、首位を独走している「Python」が25.35％のレーティングを獲得し、同言語として過去最高を更新した。2位の「C++」との差も15.41ポイントに広がり、TIOBEインデックス史上最大となった（これまでの最大は、Pythonが2024年12月に記録した13.02ポイント差）。 TIOBEインデックスのレーティングの過去最高値は、「Java」が2001年6月に記録した26.49％。TIOBE Softwareによると、今回のPy
［pandas超入門］Diabetesデータセットを使って回帰分析してみよう（可視化編）
連載の最後にデータセットの読み込み、可視化、回帰分析などの作業を一気通貫でやってみます。今回はそのうちのデータセットの読み込みと可視化を取り上げます。
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“圧倒的に好評”プログラミング自動化農業ゲーム『農家は Replace() されました』ついに正式リリース。ドローン制御を楽しむうちに、Pythonを完全に理解できるかも - AUTOMATON
Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門![Pythonパッケージ管理 [uv] 完全入門](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/992695ba135ffb2534a49fc4aea6769cc24a452a/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F8e1ff1eaedc0427bbc88de937a2aa2f6%2Fslide_0.jpg%3F35132442)
GitHub - openai/openai-python: The official Python library for the OpenAI API
「Pythonクイズの原稿執筆とChatGPT」と「ChatGPT×Obsidianでつくる“最強の自習フロー”」
Selenium webdriverよく使う操作メソッドまとめ - Qiita
プログラミング言語 Python 総合情報サイト - python.jp
