Amazon Web Services ブログ Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 AWS は re:Invent 2023 で Amazon CloudWatch Application Signals を発表しました。これは Java アプリケーションの健全性をモニタリングして理解するための新機能です。本日、Application Signals が Python アプリケーション のサポートを開始したことをお知らせします。 Application Signals を有効化することで、コード変更なしで Python アプリケーションに AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) を導入できるようになります。これにより、Python を使って開発されたライブラ

この記事ですることを3行で Pythonの標準ライブラリでできる並列実行を、あらためて総当たりで速度比較しよう ウォーターフォールチャートで、それぞれの並列処理の処理時間の特徴を可視化しよう boto3の実行をモデルケースにして、どの並列処理が一番早いのかを調べよう この記事の結論を先に Python 3.12から本格的に使えるようになったサブインタープリターは、CPUで実行する処理について言えば、従来のサブプロセスよりも高速 boto3の実行は、サブインタープリターよりも署名付きURLの非同期実行のほうが速い → S3からの10ファイルの取得であれば、実行時間を90%削減できます → Bedrockの3回実行であれば、実行時間を60%削減できます 今回使ったソースコードはこちらに置いています。 お手持ちの環境で再実行できるようにしていますので、気になる方はぜひ。 どうしてこの記事を書くの

CQ出版は2024年4月23日、プログラミング言語MicroPythonの言語仕様からプログラミング方法まで解説する「MicroPythonプログラミング・ガイドブック」を発売する。 MicroPythonは、組み込み機器向けにチューニングしたPythonであり、マイコンに慣れていない初心者でも取り組みやすい。Raspberry Pi Pico／Pico W、ESP32が使用でき、STM32 NucleoやRA4M1 Clickerにも対応している。 今回発売するのは、そのようなMicroPythonの言語仕様からプログラミング方法までを解説するものだ。前半は環境構築から始め、データ型や制御構造、関数などの各種言語仕様を解説。後半では、ネットワーク接続やセンサーデータの取得、データ表示、さらにクラウド連携などの実践的なさまざまな制御方法を紹介する。 その他付録として、応用例から該当するプロ

0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 本記事では，図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します． 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 本記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので，ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で，Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し，異なる環境間での一貫性を担保することができます． 0.1. 事前準備 本記事で作成したリポジトリを動かすためには，Docker Desktop と VS Code のダウンロード，VS

Pythonで必ずお世話になる「仮想環境（venv）」のしくみを「完全に理解」しましょう！ イベントページ：https://studyco.connpass.com/event/292513/ 関連記事：Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう （https://zenn.dev/os1ma/articles/935f6e653f1052）

September Update Python in Excel is now available to all Enterprise, Business, Education, and Family and Personal users running Beta Channel on Windows. This feature will roll out to Excel for Windows first, starting with build 16.0.16818.20000, and then to the other platforms at a later date. Since its inception, Microsoft Excel has changed how people organize, analyze, and visualize their data,

Stability AI has just announced the release of Stable Code Alpha 3B, its very first LLM generative AI product for coding. This product is designed to assist programmers with their daily work while providing a great learning tool for new developers ready to take their skills to the next level. “a colorful parrot with glasses typing away at a computer, flat icon, vector” – SDXL 0.9 Stable Code Alpha

はじめに こんにちは、ニフティ株式会社 基幹システムグループの小倉です。今回は、業務で扱うことの多いPython開発環境に対して、個人的に快適でモダンな開発環境を考えてみたので、共有しようと思います。 使用するツールについて Visual Studio Code今回使用するエディタになります。Dockerコンテナ技術を提供するツールです。PoetryPoetryはPythonパッケージマネージャの1つです。普段の開発ではpipenvを用いることが多いですが、Poetryでは依存解決を高速に行える点と他のパッケージの設定ファイルをまとめて管理できるメリットがあるため今回は使用してみました。RuffRuffは、Rustで記述されたPython用Linterです。Rustを使用しているだけあって処理速度は既存のLinterライブラリの中で最速です。また、スター数も伸びていて、AWS SAMやFa

みなさんこんにちは、電通国際情報サービス（ISID）Xイノベーション本部ソフトウェアデザインセンターの佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸い

Pythonはシンプルな構文で読みやすいプログラミング言語ですが、コードをロバストにする機能も備わっています。本書では、Python 3.5から導入された型ヒントを使って、ロバストなPythonコードを記述する方法にアプローチします。全4部構成のうち、Ⅰ部とⅡ部ではPythonにおける型ヒントの位置づけや組み込み型について基本的な事柄をしっかりおさえ、ユーザ定義型を使う方法、部分型、プロトコル、pydanticによる実行時型チェックなど、Pythonの型システムを最大限に活用する方法を詳しく説明します。Ⅲ部は依存関係や設計手法について、Ⅳ部はセーフティネットとして高度なテスト手法を扱います。本書の内容を理解すれば、クリーンで保守しやすいPythonコードが書けるようになります。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の

macOS 13 Venturaでは「Python」ランタイムの同梱が終了しています。詳細は以下から。 Appleは日本時間2022年10月25日、ステージマネージャやSpotlightの強化、システム環境設定をSwiftUIで刷新した「macOS 13 Ventura」を正式にリリースしましたが、このmacOS VenturaではPythonランタイムの同梱が完全に終了しています。 Appleは2019年に公開したmacOS 10.15 Catalinaに、レガシィなソフトウェアとの互換性を維持するためとして、あえてEOL(End of Life)が2020年01月01日に迫っていたPython v2.7.xを同梱する一方、今後はpythonなどのランタイムの同梱を行わないと発表し、 アプリがスクリプト言語に依存する場合はアプリ側にランタイムを同梱するように求め、2021年10月にリリー

プログラミング言語のPythonで、2007年に存在が公開されたものの修正されなかったバグが再発見されました。任意コード実行可能な脆弱性にもつながるこのバグの影響は、コーディング自動化ツールを介してさまざまなプロジェクトに広まっており、修正するべきオープンソースリポジトリが35万件以上にも及ぶと指摘されています。 Tarfile: Exploiting the World With a 15-Year-Old Vulnerability https://www.trellix.com/en-us/about/newsroom/stories/threat-labs/tarfile-exploiting-the-world.html Tarfile: Exploiting the World With a 15-Year-Old Vulnerability https://www.trell

Posted by Mariusz Felisiak on December 7, 2021 The Django team is happy to announce the release of Django 4.0. The release notes cover the abundance of new features in detail, but a few highlights are: The new RedisCache backend provides built-in support for caching with Redis. To ease customization of Forms, Formsets, and ErrorList they are now rendered using the template engine. The Python stand

はじめに システム作ってるとかライブラリ作ってるみたいなある程度Pythonを綺麗に1書くことが求められる方々に向けた記事です。 (機械学習系のライブラリを使うためにPython書いてる方とか、初学者の方にはちょっとあわないかも知れません) 綺麗に書くための作法の難しさって共有が面倒なところだと思うんですよね。その書き方は間違いじゃない、間違いじゃないけどもっといい書き方があるぞみたいなやつってなかなか指摘し辛いですし、じゃあ1人に対してレビューしたら他のメンバーにはどう伝える？そもそも伝える必要？俺の工数は？みたいになりがちです。 一番いいのはこういう時はこう書く！みたいなドキュメントを作って「ドキュメント違反です」ってレビューをしてあげることなんですが、まーそれもそれで超面倒じゃないですか。なのでこの記事がそのドキュメントの代わり、とまではいかなくとも礎くらいになればいいなと思って書き

データサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する52の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、RとPythonのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学の必要な項目と不必要な項目を明確にし、統計学の基本と実践的なデータサイエンス技法を効率よく学ぶことができます。データサイエンス分野における昨今のPython人気を反映し、第1版ではRのみの対応だったコードが、今回の改訂でPythonにも対応。コードはすべてGitHubからダウンロード可能です。 日本語版まえがき 訳者まえがき まえがき 1章 探索的データ分析 1.1　構造化データの諸要素 1.1.1　さらに学ぶために 1.2　テーブルデータ 1.2.1　データフレームとインデックス付け