Pythonでリトライ処理を簡単に追加できる「tenacity」を使ってみる | DevelopersIO
今回はPythonで簡単にリトライ処理を追加できる「tenacity」を使ってみます。 デコレータ形式で簡単にリトライ処理を追加できるので便利です。 tenacityについて プログラムを書いていて、HTTPの通信などでリトライ処理を実装する機会は多いと思います。 今回はそんなリトライ処理を簡潔に書けるtenacityの使い方を説明します。 インストール インストールはpipで可能です。 インストール pip install tenacity 使い方 シンプルな例 シンプルな例 import random from tenacity import retry @retry def random_error(): num = random.randint(0, 10) if num > 4: print(f"Error: num={num}") raise Exception("Error!
切り抜き動画を自動生成するpythonライブラリ「clipsai」が凄すぎて夢かと思った｜DIYプログラミング
皆様ハロー、お小遣い稼ぎ系エンジニアのスマイルです('ω')ノ 以前、VTuberの切り抜き動画を作るのにハマっていた時期があり自動化ツールとか作っていました。 しばらく切り抜き制作からは離れていたんですが、「clipsai」という面白そうなpythonライブラリを見つけたので試してみましたら、動画のシーンを自動で検出して切り分けるという強烈な切り抜き時短ライブラリである事が発覚したので、レポートをまとめました。 記事が面白かったらフォロー&♥よろしくお願いしますm(_ _)m 使ってる様子はこんな感じ デモにはUIまで付いていますが、実際のライブラリは機能の中身だけでインターフェースは付属していません。入力画面などのフロント側まで欲しい人は自作する必要があります。 使ってみた感想実際に使ってみた感想として、良かった点・悪かった点をまとめてみました。 ここが良き！ボトルネックの自動化 ：切
BigQuery クエリ - pokutuna
BigQuery 関連: Colaboratory 標準 SQL 語彙の構造 | BigQuery | Google Cloud リテラル等の仕様 その場でデータを作ってクエリする 動作確認に便利 code:struct.sql SELECT MIN(status) FROM UNNEST([ STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('unexamined' AS status), STRUCT('ng' AS status) ]) 型ほしい時は型を書く code:complex_struct.sql SELECT * FROM UNNEST( ARRAY<STRUCT<count INT64, time TIMESTAMP>>[ STRUCT(3, TIMESTAMP "2020-07-01 10:00:00"), STRUCT(5, TIM
勇者のものは魔王のもの [Menon] | DLsite
0" class="notice"> 重要なお知らせが{{ mypageNotices }}件あります。
![勇者のものは魔王のもの [Menon] | DLsite](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e5b3da2c9070105026fd07b7fdf4e92136da4d24/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.dlsite.jp%2Fmodpub%2Fimages2%2Fwork%2Fdoujin%2FRJ01155000%2FRJ01154297_img_main.jpg)
Googleアラートの登録キーワードRSSフィードとSlackの相性が悪いから変換プロキシを作って快適化 - 太陽がまぶしかったから
Google アラートは便利だけど 情報収集をするのには Google アラートが便利。仕事や趣味に関係するキーワードをGoogleアラートに登録し、それをRSSフィードに出力することで、最新のニュースを見逃すことなく、リアルタイムで情報を取得することができる。 しかしながら、GoogleアラートのRSSフィードをSlackに表示させようとすると以下のような表示になって視認性が低くなってしまう。 Gooogleの転送URLを通るためSlackでカード展開されない ボールドタグが文字列として出力されている 本文が中途半端に出力される また同じようなニュースが重複することも多く、それもまたノイズになってしまう。 Google アラートのRSSフィードを変換するプロキシを作成 この課題に対応するため、以下のシーケンスでGoogleアラートの生成するRSSフィードを変換するサーバレス関数を作成し、
LangChainを使わない - ABEJA Tech Blog
TL; DR LangChainのメリデメを整理する過程で、今となってはopenai-pythonのうちChatGPTのAPIをを簡単に取り回せる程度のシンプルなライブラリがあるだけでも十分便利なんじゃないかと思ったので、ライブラリを個人で作ってみました。（バージョン0.0.1なのでちょっとお粗末な所もありますが） github.com はじめに こんにちは、データサイエンティストの坂元です。ABEJAアドベントカレンダーの13日目の記事です。世は大LLM時代ということで、ありがたいことにABEJAでも複数のLLMプロジェクトを推進させて頂いています。私自身もいくつかのLLMプロジェクトに参画しています。LLMといえばLangChainが便利ですね。OpenAI APIの利用だけでなく、各種ドキュメントのパースが出来たり、HuggingFaceやインデックスDBを扱う他のライブラリとインテ
SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索 - *iroi*
これは はてなエンジニアアドベントカレンダー2023 3日目の記事です。 はてなエンジニア Advent Calendar 2023 - Hatena Developer Blog はてなエンジニアのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita 昨日は id:pokutuna さんの blog.pokutuna.com でした。私も若い頃に同僚とGitHub上で白熱してしまい観光名所になってしまっていたような気がします。気を付けていきましょう。 さて、この記事では SQLiteでLinderaを使った日本語全文検索をする話を紹介します。 モチベーション laiso.hatenablog.com 上の記事でも話題になっているように個人開発ではDBのコストは問題です。同様に全文検索したいときにもコストに頭を悩ませているのではないでしょうか？ たとえば Amazon
Copilot Studioを使ってみた。注意点と実際にかかるお金の話など｜shi3z
Copilot StudioはMicrosoft 365 E5というお高いパッケージに入らないとプレビュー版すら使えないらしい。 仕方ないので会社で入りましたよ。会社に所属してるのは3人だけど、E5だと25人分のアカウントがついてくる。 しかし!!! 金さえ払えば使えるというほどイージーなものではなかったので皆さんにお伝えします。ちなみにE5に入っただけで月額45000円(1800円x25で)になりました(ただし七日間の試用期間中にキャンセルすれば無料に)。 まずMicrosoft365で企業アカウントを作り、会社のメンバー的な人に個人アカウントを発行します(この時点でかなりハードルが高い)。 そしてCopilot Studioのページからリンクに飛べば、企業の個人アカウントでログインできた。やったぜ! しかしログインしても、様子がおかしい。 なんかフローチャートが出てきて、フローチャート
なんで今さら帳票エンジンを新規開発しているのか
yagisan-reports開発チームリーダーのterurouです。 デンキヤギでは yagisan-reports という「Webで使うことを前提とした」商用の帳票エンジンを開発しています（厳密にはyagisan-reportsはエンジン単体の製品ではなくクラウドサービスとして開発していますが、この記事では帳票エンジンとして記載しています）。 yagisan-reportsとは 「Webブラウザ単体で動作すること」にこだわっている帳票エンジン です。 2023年11月現在、アーリーアクセス版を提供しています。既に3社5システムで本番稼働しており、一番長いものでは3年ほど本番稼働を続けています。開発中のシステムも含めると、さらに数社あります。 元々はアーリーアクセス版の公開から早めにパブリックベータに移行する計画だったのですが、ありがたいことに早期から大口の導入相談が複数あり、こちらを優
OpenAI APIとLangChainを用いた記事の翻訳・要約メディアのつくり方
はじめに この記事では、3日間でテック記事のAI要約・翻訳メディアをつくる個人開発で利用した OpenAI API LangChain の具体的な実装と利用コストについて触れていきます。 OpenAI APIとLangChainとは... OpenAI API OpenAI APIは、OpenAIという人工知能の研究・開発・普及を目的とした団体が提供するAPIです。このAPI は、自然言語とコードの理解または生成を必要とするタスクに利用することができます。 LangChain OpenAIが提供するGPT-3のような大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）を利用してサービスの開発をしたいときに、「あるとうれしい機能」が集まったライブラリです。 この記事の目的 OpenAI API を使った記事の要約とFunction Callingの紹介 LangChain
個人開発で参考になるNext.jsリポジトリ10選
OpenStatus - ステータスページ App Router Turborepo Drizzle Clerk tRPC Tailwind shadcn/ui LLM Report - OpenAI モニタリング App Router Prisma NextAuth shadcn/ui Stripe Dub - URL 短縮 App Router Turborepo Prisma NextAuth Tailwind Stripe slug - URL 短縮 Prisma NextAuth tRPC Tailwind Cal.com - 日程調整 Turborepo Prisma NextAuth tRPC Tailwind Taxonomy - ブログ App Router Prisma NextAuth Tailwind Rowy - ローコード GUI Firebase Dorf -
主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
もう初回コードレビューはAIに任せる時代になった - CodeRabbit -
どんな人向けの記事？ レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか？ 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
【ChatGPT】とベクトルデータベースによる企業内データの活用(いわゆるRAG構成) - Qiita
本記事は日本オラクルが運営する下記Meetupで発表予定の内容になります。発表までに今後、内容は予告なく変更される可能性があることをあらかじめご了承ください。下記セッションでは、本記事の内容以外にデモンストレーションも実施する予定です。 ※セミナー実施済の動画に関しては以下をご参照ください。 はじめに 2022年暮れ、ChatGPTの登場以降、あらゆる企業がDXの在り方を問われはじめ、大規模言語モデルの仕組みをどのように業務に取り入れるかを検討されていると思います。 その検討の一つとして、「GPT(LLM)が学習していない企業内のデータや最新のデータも有効活用すべき」 という点は非常に大きな論点なのではないでしょうか。 ご存じの通り、LLMとはインターネット上に存在するドキュメントデータをクローリングにより大量に収集し、それを学習データとして機械学習にかけたモデルです。 従って、至極当たり
BigQueryのオンデマンドクエリの利用量にフタをする (上限を設ける) - G-gen Tech Blog
G-gen の杉村です。BigQuery のオンデマンドクエリの利用量にフタをする、つまりスキャンデータ量に上限を設けて突発課金を防止する工夫について紹介します。 はじめに 割り当て (Quota) の設定 Query usage per day 設定手順 割り当て画面へ遷移 対象の割り当てをフィルタ 編集ボタンをクリック 割り当てを設定 新しい割り当ての確認 動作確認 クエリのサイズ上限設定 クエリ単位での上限設定 設定手順 (コンソール) クエリ設定を開く 詳細オプションの設定 動作確認 設定手順 (bq コマンドライン) はじめに BigQuery の課金体系にはオンデマンドと Editions の2つから選択できます。前者はスキャンしたデータ量に応じた従量課金です。後者は確保するコンピュートリソースの量に応じた課金で、オートスケールの幅 (上限と下限) を設定できます。 Editi
税務官僚だった頃の思い出 Part1/3
国税庁の最終面接のことを思い出している。大学四年生の頃だ。今までの面接は、無機質な長机とパイプ椅子でのものだった。だがその時は、四角いどっかりとした檜机と、ふかふかの椅子だった。それでいて圧迫感のある面接であり、最後に「私達と一緒に働けますか？」と言われたのを憶えている。 「はい。私でよければ宜しくお願いします」といったことを告げると、その場で最終合格が遠回しな言い方で告げられた。内定通知は賃貸アパートに届いた。 こんなところに書くほどだから予想はつくだろうが、結構前に官僚を辞めている。仕事は大変キツかった（きっつー、というやつ）が、やりがいはあった。いつかは挑戦してみたい仕事もあった。 思えば、大学3年生の春からコツコツコツコツと勉強を重ねて、やっと第一志望のひとつだった官庁に合格できて、「やったー！」と無邪気に思っていた。案外こんなものだ。 国家公務員（課税部門）としての経験は20数年
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ChatGPTはもう古い!?話題のClaude3を徹底解説
「いいかい、仕事が出来るっていうのは知識や業績じゃなくて、遅刻せず分からないことは相談して周囲とトラブルなくやっていくことだからね」
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