Python 3.10の新機能：型ヒントに関連する新機能
ネストしたコンテキストマネジャーの簡潔な記述 分かりやすくなったエラーメッセージ デバッグやプロファイリング用に提供される行番号がより正確なものに 構造的パターンマッチ ファイル操作などでエンコーディングを明示しなかった際にEncodingWarning警告クラスを送出するようにオプトイン可能 「|」演算子を使用したユニオン型の指定 パラメーター仕様変数 明示的な型エイリアス ユーザー定義の型ガード 前回はwith文の簡潔な記述、エラーメッセージの改善、EncodingWarning警告クラスについて見た。Pythonはバージョン3.5から型ヒントをサポートするようになった。今回は、その後も進化を続けている型ヒントに関連する新機能を紹介する。 「|」演算子を使用したユニオン型の指定 ユニオン型は、変数やパラメーター、あるいは戻り値などが、ある型と別の型の値を持つことを表すのに使用する。主に
2023年入社予定の学生が「仕事で使用したい言語」はPython レバテックがトレンド調査の結果を発表
この調査は新卒向け就職支援エージェント「レバテックルーキー」にて、エンジニア職を志望する2023年卒業予定の大学生を対象に実施したもの。214人から有効回答を得た。 「プログラミングで大学から勉強を始めた」が最も多い 初めてプログラミングを学んだ時期について聞いたところ、85.3％の学生が「大学に入学してから」と回答した。「高校生のとき」は12.3％、「中学生のとき」は1.8％、「小学生のとき」は0.6％だった。レバテックは「小学校でプログラミング教育が必修化されたため、今後プログラミングを学習し始める年齢は若年化する」と分析する。 大学在学中に学んだ言語については「C／C++」と回答した割合が62.0％（複数回答、以下同）で最も高く、次いでPython（54.6％）、Java（42.9％）だった。 関連記事 機械学習やレコメンドでよく見る「特徴量」の本質とは――「行列分解」の基本を図版と
Pythonの「mplfinance」「pyti」ライブラリで株価データを可視化する
はじめに 連載第1回「『Python』と『Google Colaboratory』で株価データ分析に挑戦」では株価データを取得して簡単なグラフで確認しました。連載第2回では、ライブラリを用いて取得した株価データをさまざまな種類のチャートで表示して分析します。 連載の趣旨がデータ分析である以上、Python自体の言語仕様や文法に関しては詳しい説明を割愛する場合があることをご了承ください。また株価分析に関する用語に関しても、分析の手法が分かる程度の説明にとどめていることをご了承ください。 サンプルの実行方法 サンプルファイルを実行する場合は、サンプルファイルのリンクを開いた後に、メニューの「ファイル」から「ドライブにコピーを保存」を選択して保存したコピーを「Google Colaboratory」で実行してください。 Pythonライブラリのインストール Pythonでは外部ライブラリをインス
例示／実験用として利用できるドメイン名
実験用のDNSサーバを構築する場合は、例示／実験用のドメイン名を利用するとよい。このような用途に利用できるトップレベルドメイン名としては「example.com」「example.org」がある。日本向けドメインとしては「example.jp」「example.co.jp」「ドメイン名例.jp」などがある。 解説 DNSサーバを導入する場合、一般的には、正式なドメイン名を取得してそれを利用する。例えば社内にActive Directoryを導入したり、インターネットメールサーバなどを導入したりする場合、自社の組織名や実現するサービス、商品、ブランドなどに合わせてドメイン名を取得し、そのドメイン名を利用してDNSサーバをセットアップする。 だがテストや調査などの目的で、暫定的にDNSサーバシステムを構築する場合、いちいちドメイン名を取得するのは現実的ではない。面倒だからというだけでなく、テス
機械学習モデル構築作業の煩雑さを解消する「AutoML」とは――歴史、動向、利用のメリットを整理する
本連載では、AutoMLを実現するオープンソースソフトウェア（OSS）を解説します。連載第1回目となる今回は、そもそもAutoMLとはどういうもので、どういった機能やメリットがあるのか解説します。そして、第2回から毎回1つずつOSSを紹介していきます。紹介予定のOSSは以下の通りです（※取り上げるOSSについては今後変更する可能性があります）。 auto-sklearn TPOT AutoGluon（Amazon） H2O（H2O.ai） PyCaret AutoKeras Ludwig（Uber） Neural Network Intelligence（Microsoft） Model Search（Google） 各OSSの紹介に当たって、特徴を示せるようなテーブルデータや画像データを利用しますが、どのOSSも共通で必ずタイタニックの生存予測データを利用してAutoMLを実践していきま
専門家に聞く、サーバOSの新たな選択肢として浮上してきたUbuntuとは
専門家に聞く、サーバOSの新たな選択肢として浮上してきたUbuntuとは：「誰でも使える優しいOS」の実力とは Linuxの選択肢として名前が挙がるOSの一つがUbuntuだ。業務でUbuntuを活用している日本仮想化技術の2人に、Ubuntuの歴史や特徴、コミュニティーの運用体制などを聞いた。 企業の情報システムを構築するエンジニアにとって、OSの選択は重要な問題だ。一般的にはLinuxディストリビューションを選択することが多いが、有償、無償の違いを含め、数多いディストリビューションの中から一つを選択することになる。 商用利用に適したLinuxディストリビューションには、すぐに利用できるというメリットがある。開発ノウハウはネット上のコミュニティーで共有されており、有償サポートも受けられる。 その一方で、商用利用に耐える長期の安定性を不安視する情シス担当者も。その中で注目されているLinu
Androidの開発へ「Rust」を導入、なぜなのか
2021年4月6日（米国時間）、Googleは公式ブログでAndroidオープンソースプロジェクト（AOSP）がモバイルデバイス向けオープンソースOS「Android」の開発において、オープンソースのシステムプログラミング言語「Rust」の導入を進めていることを明らかにした。Googleは2021年2月に設立された独立非営利団体「Rust Foundation」にも加盟している。 Androidはこれまで、「C」や「C++」といったシステムプログラミング言語を用いて開発されてきた。Android開発にRustを導入した目的は、メモリ安全性のバグを予防することにある。 AOSPはこれまでもメモリ安全性のバグの検出や修正、軽減に注力してきたが、さらに予防を強化しようとしている。メモリ安全性を特徴とした言語の採用が、最も費用対効果の高い予防方法だとの認識から、Rustの導入に至った。 Andro
［文章生成］マルコフ連鎖で文を生成してみよう
今回の目的 前回までに青空文庫から梶井基次郎の著作をダウンロードしたり、形態素解析を行うためにMeCabをインストールしたりしてきました。今回は、いよいよこのデータを使って文章を生成してみます。といっても、まだディープラーニングの分野には踏み込むことはしません。ここでは「マルコフ連鎖」と呼ばれる手法を使って、文章を生成してみるだけです。 実際にはこんな文章が生成されました。 そして私は友の反省の為の金を貸してくれました。 何しろ俺は大嫌いなんだよ。 あの窓の外で、孫にあたる人間を集めてゐた。 一台の赤い実が目にも堪えることのない、早く返事をしながら涙をためた。 正直なところ、「うーむ」という文章も多いのですが、失敗も含めてやってみることが大事です（生成されたものが短文であれば、日本語としても解釈できるものもありますが、長文になると意味不明なものにしかなりませんでした）。 文章を生成するだけ
「AWS」「Azure」「GCP」の処理性能を比較、Cockroach Labsが2021年版のレポートを公開
「AWS」「Azure」「GCP」の処理性能を比較、Cockroach Labsが2021年版のレポートを公開：三大クラウドの処理性能はどう違う？ Cockroach Labsは、Amazon Web ServicesとMicrosoft Azure、Google Cloud Platformの処理性能を比較した年次レポートの最新版を公開した。3つの主要クラウドの処理性能がかなり異なることが分かった。 Cockroach Labsは主要クラウドサービスの処理性能を比較した年次レポートの最新版「2021 Cloud Report」を公開した。 ベンチマークの対象となったのは、「Amazon Web Services」（AWS）と「Microsoft Azure」（Azure）、「Google Cloud Platform」（GCP）。 3年目となる今回のレポートは過去のレポートと比較して、よ
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2021年】
連載目次 昨年10月、同タイトルの記事を公開して好評だった。今回は、2021年に向けた、そのアップデート記事となる。 ディープラーニング（深層学習）を実装する場合、専用のライブラリ／フレームワークを用いるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近5年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 Keras： 2015年登場、作者がGoogle社員。使いやすくて簡単。TensorFlow 2に同梱され標準API化 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人気急上昇中 Chainer： 2015年登場、日本のPreferred Networks製。2019年12月に開発を終了し、PyTorchへの移行が推奨されている な
【図解】git-flow、GitHub Flowを開発現場で使い始めるためにこれだけは覚えておこう
本連載「こっそり始めるGit／GitHub超入門」では、バージョン管理システム「Git」とGitのホスティングサービスの1つ「GitHub」を使うために必要な知識を基礎から解説していきます。具体的な操作を交えながら解説していきますので、本連載を最後まで読み終える頃には、GitやGitHubの基本的な操作が身に付いた状態になっていると思います。 前回記事「たった3つで共存できる、Git／GitHubとSubversion（SVN）の連携、移行に関する基本操作」では、Subversionとの連携や移行について解説しました。 本連載の最終回となる今回のテーマは「Git／GitHubのワークフロー」です。幾つか存在するバージョン管理のワークフローのうち「git-flow」「GitHub Flow」の概要を解説します。 git-flow 「git-flow」はVincent Driessen氏の「A
Bashのコマンド編集機能と履歴管理
viスタイルのキー操作でコマンドラインを編集する vi（もしくはvim）は、どのLinuxにもほぼデフォルトでインストールされていて、非常によく使われる軽量なエディタである（emacsは追加インストールしないと利用できないことが多い）。そのため、bashにもvi風にキー操作ができる編集スタイルが用意されている。 ただしviは文字挿入モードやコマンドモード、カーソル移動モードなどを持つエディタなので、コマンドラインの編集にはやや使いづらい。そのためか、bashのデフォルトはemacsスタイルに設定されている。 viスタイルを利用するには「set -o vi」を実行する（emacsスタイルに戻すには「set -o emacs」を実行する）。
Kubernetesの自前運用は難しい？ はてなの撤退事例
はてなのMackerelチームはKubernetesクラスタを自前で構築して運用していたが、撤退を選択したという。なぜ、Kubernetesの運用を諦めて撤退を選んだのか。はてなのMackerelチームでSREを務める今井隼人氏が語った。 コンテナ型仮想化技術を活用したアプリケーションの管理（オーケストレーション）ツール「Kubernetes」が注目を集めている。その背景の一端にあるのが、アプリケーションをコンテナ化し、マネージドKubernetesサービスで実行することによるメリットの享受と、運用負荷の軽減だ。 参考記事：「Kubernetes」とは何か――コンテナ型仮想化の本番利用に向けた課題 参考記事：「Kubernetesで運用する」その前に Kubernetesを本番環境で利用する際のポイント そんな中、「Kubernetesクラスタを自前で構築して運用していたが、撤退を選択した
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