ChatGPTを使って自分のはてなブログとチャットするツールを作った - $shibayu36->blog;
【2023/04/18追記】現在、この記事で説明したものから使い方のインターフェースが変わっているので、実際に使うときは https://github.com/shibayu36/chat-hatenablog のREADME.mdを参考にしてください。 以下の記事を見て、もっと気軽に自分のはてなブログとチャットしたいなと思った。 自分のScrapboxをChatGPTにつないだ - 西尾泰和のScrapbox 自分のはてなブログをChat GPTにつないだ - hitode909の日記 ChatWP: WordPressをAI化しておしゃべりする そこで自分のはてなブログとチャットするツールを作ってみた。 https://github.com/shibayu36/chat-hatenablog やりたかったこと 僕はコードレビューでコメントする時、自分の意見を補足する目的で、参考となる自
あなたのPythonを100倍高速にする技術 / Codon入門
はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021
Best Python Spreadsheet Automation & Code Generation | Mito
Edit a spreadsheet. Generate Python.Every edit you make to the Mito spreadsheet automatically generates Python code. Stop sitting through Python trainings or waiting for IT support. Take automation into your own hands using the tools you already know. Every edit you make to the Mito spreadsheet automatically generates Python code. Stop sitting through Python trainings or waiting for IT support. Ta
Logging in Python like a PRO 🐍🌴
Beyond exception handling, there's something else I see people struggling with, which is logging. Most people don't know what to log, so they decide to log anything thinking it might be better than nothing, and end up creating just noise. Noise is a piece of information that doesn't help you or your team understand what's going on or resolving a problem. Furthermore, I feel people are uncertain ab
自然言語処理ライブラリspaCy/GiNZAのオンラインデモサイトを立ててみた - Qiita
はじめに Mecabには形態素解析ウェブアプリUniDic-MeCabやMeCab/Unidic Demonstration といったオンラインデモサイトがありますが、2022年3月現在spaCy/GiNZAのデモサイトはなさそうなのでHerokuで立てました。 2022年11月Herokuの無料枠が終了したため、Render.comで立てました。 実際に動かしてみるとこんな感じです。 さっそく、オンラインで試したいという方は下記にアクセスしてみてください。 https://chai3.github.io/spacy-ginza-online-demonstration/ spaCy/GiNZAとは GiNZA は、Universal Dependencies(UD)に基づいたオープンソースな日本語処理ライブラリです。 spaCyというMITライセンスで商用レベルな自然言語処理フレームワー
PythonでAPIを爆速で構築してみた - Qiita
目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 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。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機
Pythonプロジェクトを快適にするために導入したツールとその設定 | DevelopersIO
start: if [ -n "${ENV}" ]; then \ .venv/bin/dotenv --file ${ENV} run -- .venv/bin/python src/main.py; \ lint: poetry run pysen run lint lint-fix: poetry run pysen run format && \ poetry run pysen run lint test-unit: poetry run pytest install-dev: poetry install install: poetry install --no-dev 本番環境のみ入れたいパッケージがある場合 IoT開発等では、開発時はMacで本番はラズパイみたいなケースの場合、アーキテクチャ依存で追加できないパッケージがあったりします。 例えばRPi.GPIOは、GPIOが
Pythonでの開発・CI/CDの私的ベストプラクティス2022
はじめに 2021年、Pythonで複数の暗号系ライブラリを開発してPyPIで公開してきました。その過程で、setuptools、flit、poetryと、幾つかのパッケージ管理をわたり歩き、GitHub上でのCI/CDも色々試す中で私的なべスプラが定まってきたので、2022年初に備忘録としてまとめておきます。 具体的には、pyenv、poetry、pre-commit、tox、GitHub Actions を活用し、低コストで（＝なるべく自動で）、高品質のプロダクトをPyPIにデプロイする方法・設定を共有します。個別のツールの記事はよく目にするのですが、開発ライフサイクル全体をカバーする記事がなかなか無かったので。 開発環境の整備 - pyenvで複数のPythonバージョンでの開発環境を整備 パッケージ管理 - poetry/pyproject.tomlでの一元的なパッケージ管理 静的
Loggingモジュールではじめるログ出力入門 / Introduction to Python Logging
PyCon JP 2021 登壇資料: https://2021.pycon.jp/time-table/?id=272259
Netflixにおける実用的なAPI設計: gRPCとFieldMask | pyspa
Netflix Tech BlogのgRPC APIに関する以下の２つの記事に感銘を受けたので、ここにその概要を日本語で記します。 (めんどくさかったので)翻訳の許可は取ってませんが、再構成してますし元のJavaではなくPythonで書き直していますので、容赦して下さい… Practical API Design at Netflix, Part 1: Using Protobuf FieldMaskPractical API Design at Netflix, Part 2: Protobuf FieldMask for Mutation OperationsまとめgRPCでは、FieldMaskをうまく使うことで、必要な情報だけ取得したりあるいは与えたりしたりできまっせ第一部まずField Maskをどのように使うかを述べています。 背景Remote Callというものは、そもそもコ
pipとpipenvとpoetryの技術的・歴史的背景とその展望 - Stimulator
- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
anyenv から asdf に移行した - a.out
背景 これまで、 Ruby や Python のバージョンを切り替えるために anyenv を使っていた。 しかし anyenv ではいくつか困っていたことがあり、以前から気になっていた asdf というツールに移行することにした。 anyenv で困っていたこと tfenv のような例外に対応できない rbenv などと違って tfenv には init コマンドがない。そのため anyenv init 実行時にエラーが出てしまう anyenv で tfenv をインストールすることはできるが、この点が考慮されていないので自分でなんとかする必要がある anyenvでtfenvを使うときのエラーを抑止する - Qiita tfenv に限らず、今後こういった例外が他にも出てくるかもしれない init スクリプトが遅い 各 env の init コマンドを実行していくので、それなりに時間がか
Pythonでいい感じにバッチを作ってみる - prefectをはじめよう - JX通信社エンジニアブログ
JX通信社シニア・エンジニアで, プロダクトチームのデータ活用とデータサイエンスのあれこれ頑張ってるマン, @shinyorke（しんよーく）です. 最近ハマってるかつ毎朝の日課は「リングフィットアドベンチャー*1で汗を流してからの朝食」です. 35日連続続いています. 話は遡ること今年の7月末になりますが, JX通信社のデータ基盤の紹介&「ETLとかバッチってどのFW/ライブラリ使えばいいのさ🤔」というクエスチョンに応えるため, このようなエントリーを公開しました. tech.jxpress.net このエントリー, 多くの方から反響をいただき執筆してよかったです, 読んでくださった方ありがとうございます！ まだお読みでない方はこのエントリーを読み進める前に流して読んでもらえると良いかも知れません. 上記のエントリーの最後で, 次はprefect編で会いましょう. という挨拶で締めさせ
Re: 結局、Go言語をやめる理由はなかった件 - Hateburo: kazeburo hatenablog
すみません、ISUCONのアレに火がついてしまったので..。 Advent Calendarとはとくに関係がありません。 qiita.com qiita.com こちらの記事をみて、気になってしまったので interpolateParams の追加とMySQLチューニングをしてベンチマークを回してみました。 ベンチマークの環境が公開されているのは素晴らしいですね。 github.com 8vCPU/16GB Memのc5a.2xlargeなEC2のインスタンスを起動して、以下の手順にしたがってdockerとdocker-composeをインストールしました。OSはUbuntu 20.04を使いました。 docs.docker.com docs.docker.com 上記のbenchmarkのrepositoryをgit cloneし、compose build && compose upし
結局、Go言語をやめる理由はなかった件 - Qiita
この記事は Go 2 Advent Calendar 14日目の穴埋め記事です。 はじめに @okdyy75 さんによる Go 5 Advent Calendar 14日目の の記事「だから僕はGo言語を辞めた」 が「ベンチマークっていうのはこうやるんだよ」というのを説明するために反面教師的な意味で良い教材だと思ったので、反証記事を書きたいと思います。 ベンチマークを取りながらコードを改善して、最終的にGoは遅くないからやめる必要はないということ、そして、なぜ遅いという結論になってしまったのかを掘り下げていきたいと思います。 下準備 幸いなことに、ベンチマークのソースコードがGitHubにある ので、こちらを実行しながら問題点を改善していきましょう。 ちゃんとコードが上がっているのは素晴らしいですね！ 一方で、元記事には測定環境が明記されていませんでしたので、同じ環境で測定することはできま
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俺のDXを実現するためのサーバレスなデータ基盤開発と運用 / Serverless Data Platform and Baseball
https://e2eml.school/transformers.html
Pythonによるアクセスログ解析入門 / Tutorial on Access Log Analysis by Python
High Performance FastAPI
GitHub - machine-perception-robotics-group/MPRGDeepLearningLectureNotebook
