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皆さんはPythonのpathlib使ってますか?私は非常によく使っています.例えば機械学習では学習の前に前処理を多く行うケースが非常に多いですが,このような時にpathlibを知っておくと便利です.pathlibは意外とPython 3.4(2014年~)からとそれなりに新しいため,古くからのPythonユーザーは os.pathの方をよく使っているかもしれません.ただpathlibは文字列ではなくPathクラスとして扱ってくれることで,例えばLinux/Windowsのパス表記の違いを吸収してくれたりします. pathlibとos.pathの比較は公式のpathlibドキュメントに譲るとして,私がよく使うpathlibのクラスを紹介します.また今回改めてドキュメントを眺めて知った便利関数も多いので,公式ドキュメントに目を通すのもオススメします. 今回は下記のような複数の素性の異なるデー
はじめに お世話になっております。 猫ミームを見すぎて、X(旧Twitter)もYoutubeも猫ミームだらけになってしまい危機感を感じています。 さて、前回書いた記事をもとにReflex、Solara、Taipyを使用して、Webアプリケーションを弄っていましたが、まったく理解できずに 僕「Streamlitしか勝たん。」 と心の中に住んでいるギャルがつぶやいていたところ、コメントでStreamsyncというフレームワークがあることを教えていただきました。 Streamlitのパチモンか?と気になりながら、調べてみるとJuliaのGenieBuilderのようにGUIなどのコンポーネントをビジュアライゼーションで組み立てることができるとのこと。 気になったらやってみる精神のため、とりあえず触ってみたので、簡単にまとめたいと思います。 前回記事↓ Streamsyncとは フロントエンドは
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
Pythonの高速なスーパーセットとされているMojoがApple Silicon Macについに対応したので、早速インストールしてMojo入門してみました。 ※ 記事作成日の前日(2023年10月19日)に公開されました。 インストール手順 0. ModularにSign up 基本、上記から遷移した先の以下の場所に記載しているインストール方法に沿って入れていきます。(ちょっと詰まった部分あるので本記事ではそれも記載してます) なお、curlコマンド部分に記載されているMODULAR_AUTHの値は本記事で {YOUR_TOKEN_HERE} となっている場所で使うため、メモっておきます。 1. (Homebrewインストールしてない方は入れておく) 2. Modular CLIをインストールする
はじめに FastAPIはPythonのWEBフレームワークで、同じ分類のフレームワークとしてFlaskやDjangoなどが挙げられます。FlaskとDjangoはよく比較され、Flaskが最小限のコードで書き始められるシンプルなマイクロフレームワークと呼ばれるのに対し、Djangoはログイン機能、データベース管理などが初めから備わっておりフルスタックフレームワークと呼ばれています。 FastAPIはFlaskと似ているマイクロフレームワークで公式ドキュメントでは次のように紹介されいます。FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するためのモダンで高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。[1] 本記事では、以下の内容を扱います。 特徴である型ヒントとそれにより実現できるAPIドキュメントの自動生成 SQLAlch
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Ryeを使ったPythonの実行環境構築についてご紹介します。 Ryeについて RyeはRustで実装された、Python環境をワンストップで管理できるツールとなっています 今まではpyenv + poetryやpyenv + pipenvなどpyenvとの組み合わせで構築が必要だったものが、RyeだけでPythonインタープリタ含めて管理することが可能です。 RyeはRustのrustupとcargoにインスパイアされた、Pythonの新しいパッケージング体験を構築する実験的な試みとなっており、作者により「Production Readyではない」と紹介されていますが、検証用等個人で使用するには使い勝手はかなり良かったのでご紹介致します。 公式ページは以下となります。 セットアップ インス
Rapidly self-serve the assembly of customized dashboards in minutes - without the need for advanced coding or design experience - to create flexible and scalable, Python enabled data visualization applications Use a few lines of simple configuration to create complex dashboards, which are automatically assembled utilizing libraries such as Plotly and Dash, with inbuilt coding and design best pract
Pythonの仕様はPEP(Python Enhanced Propozal)、つまりPythonの仕様を拡張するための仕様を誰かが提起し、それをSteering Council(運営評議会)が決定することでPythonそのものに盛り込まれる。インターネットの仕様に詳しい人であれば、RFCみたいなものといえば伝わるだろうか。 ちなみに、昔からそうだったというわけではなく、それまでPythonの生みの親であるGuido van Rossumが一人で決めていたのが、2019年に引退を機に現在の運営体制になっており、その際の議論は、こちらに書いた。 CPython’s global interpreter lock (“GIL”) prevents multiple threads from executing Python code at the same time. The GIL is a
Python Software Foundationのステアリングカウンシル(Steering Council)は、Pythonのグローバルインタプリタロック(Global Interpreter Lock)を解消する方向で開発を進めていくことを明らかにしました。 グローバルインタプリタロックとは? グローバルインタプリタロックとは、その名前が示すとおりインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。 これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上がはかれる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点があります。 また、スレッドセーフではないC言語などによるライブラリとの結合が容易となっています。 Pythonの標準実装であるCPythonでは、以前からグローバルインタプリタロックが採用されていました。 グローバルインタプリタロックを解消する
[2023.09.19 追記] 本記事の執筆にあたり参考にさせていただいたUdemy講座の講師の方より、記事内容についてコメントをいただいたため一部修正しました。 はじめに こんにちは、アノテーション テクニカルサポートの Shimizu です。 突然ですが、私も含めた Python 初心者に、以下のような人は多いのではないでしょうか。 昨今の AI ブームに乗って API でデータをやり取りする基本的な Python プログラムを PC 上で動かせたものの、それを Web アプリとして公開するまでのハードルが高く感じる。 ブラウザ操作の UI を実装するには Django などの Web フレームワークを習得したり、アプリとして公開するには Python が動作するサーバーを用意したりと、なんだか難しそう・・ そんな私にピッタリのUdemy講座を見つけたため、今回受講してみました。 Ch
JPCERT/CCは、2019年6月から継続して攻撃を行っている標的型攻撃グループDangerousPassword [1][2](CryptoMimicまたは、SnatchCryptoとも呼ばれる)に関連すると思われる、暗号資産交換事業者の開発者を狙った攻撃を5月末に確認しています。この攻撃は、マシン上にPythonやNode.jsがインストールされたWindows、macOS、Linux環境をターゲットとしたものです。 今回は、JPCERT/CCが確認した攻撃および使用されたマルウェアについて解説します。 Pythonマルウェアを起点としたWindows環境における攻撃 攻撃者は、QRコードを扱うためのPythonモジュール(https://github.com/mnooner256/pyqrcode)のbuilder.pyというファイルに不正なコードを挿入したものをあらかじめ用意し、
はじめに この記事を読んで得られること 対象読者 あまり説明しないこと 前提とするバージョン 参考となるレポジトリ 1. 開発環境の構築で使用したツール AWS Lambdaのコンテナサポートを採用 Poetry利用時に開発と本番環境の適切な管理でLambdaデプロイ問題を解決 Poetry利用時に起きた問題 Dockerfileを分けてデプロイできない問題を回避 Mutagen Composeを採用 Dockerの同期遅い問題 Mutagen Composeを利用 2. 開発で活用したPythonライブラリ パッケージ管理 Poetry Ryeも検討したものの採用せず ベースのライブラリ FastAPI Mangum Powertools for AWS Lambda リンター・フォーマッター Ruff Mypy 型アノテーション自動生成ツールの活用 Black テスト Pytest p
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