次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？
次期Python、ついにJITコンパイラ搭載の見通し。「copy-and-patch」と呼ばれる新たなJITコンパイラの仕組みとは？ 機械学習やAI処理の分野を中心に非常に高い人気のプログラミング言語である「Python」の次期バージョンに、処理速度の向上を目指したJITコンパイラが搭載される見通しです。 このJITコンパイラは、PythonコアデベロッパーのBrandt Bucher氏が提案し、実装しています。 そしてPython Software FoundationのフェローであるAnthony Shaw氏がブログ「Python 3.13 gets a JIT」で、このJITコンパイラについて解説しています。 これらの情報を元に、PythonのJITコンパイラがどのように実装されようとしているのか、少し紹介していきましょう。 RubyもJavaScriptもJITが高速化を実現してき
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦 - Qiita
知っていますか？Pandasをノーコーディングで高速化（CPU環境でも）できるらしい… FireDucks🔥🐦Pythonpandasデータサイエンス統計検定 はじめに Pandasで大量データを扱って処理時間にイライラしたことはないでしょうか？ なんと、Pandasを従来のコードを変えずに高速化するライブラリィが出たみたいです。 NEC研究所が出したFireDucks 🔥🐦 というライブラリィで、ベータ版が無償公開されています。 しかも CPU環境でも高速化されるみたいです。詳細は下記のサイトを参照してください。 ベーター版ですが無償とは素晴らしいですね！ 早速検証してみましょう。 環境 FireDucksの利用方法には、「インポートフック」、「明示的なインポート」の２種類があります。 「インポートフック」の場合は、pythonの起動時にオプションを指定することでコードの書き換え
プログラミングを始めた際に知っておきたかったPythonの基本 - Qiita
ChatGPTがあるから誰でもプログラムを書けるみたいに言われますが、実際のところ、基礎知識がないと効率も悪く、複雑なものは作れないので、 私がプログラムを読めるようになり、アプリをリリースできるようにまでなったきっかけのpythonの基礎を記載します。 基本的にChatGPTが書いてくれるので、概念を理解して、コードを読んで修正出来たら大丈夫です。 この記事もほぼChatGPTが書いてます。 1. Pythonにおける重要な概念 まず、Pythonにおける重要な概念を整理して説明します。 1. モジュール (Modules) 概念: モジュールは、関数、クラス、変数などを含むPythonのファイルです。これにより、コードを再利用しやすくなり、プログラムを整理して管理しやすくなります。 使用方法: import文を使用してモジュールをインポートします。例えば、import mathはmat
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2023
本書は京都大学の全学共通科目として実施されるプログラミング演習(Python)の教科書として作成されたものです． 2023年度版では2022年度版での誤植などを修正し，読みにくい文章などを改訂し，2022年の授業の中で補足した説明などを追記しました．また，3章で例題として取り上げた平方根の計算については4章として独立させ加筆しました．また，制御構造の章（6章）ではPythonプログラムの終了について追加し，7章までの力試しの課題としていくつかの演習問題を8章として追加しました．さらに，タートルグラフィクスの章(10章)ではタートルの形の定義の方法を追加するとともに，11章ではtkinterの導入のための簡単な例題を追加て記述を見直すとともに，ウィジェットでの画像表示を追加しています．19章では関数呼び出しの中で生じるエラーについての例を追加しました． ソースコードの記載にK2PFEフォント
Amazon Bedrock（Claude2）でPythonのソースコード／テストコードの生成を確認してみた - Taste of Tech Topics
こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました、と書き続けてそろそろひと月が経過しております。 楽しみながら様々なモデルを利用していたらあっという間に時間がたってしまいました。 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いてPythonコードとテストコードを生成してみようと思います。 Bedrockの説明は、以下を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 「Fizz Buzz」の生成 プログラミングの初歩も初歩、定番の課題といえばFizz Buzzです。 1-100までの数字のうち、3の倍数の時にはFizzを、5の倍数の時はBuzzを、３の倍数且つ、5の倍数の時はFizzBuzzと、それ以外の時はその数字を表示するプログラム
pythonは_(アンダースコア)の使い方を理解するだけでプロフェッショナルになれる - Qiita
1. 第3次AIブームの到来 米Google DeepMindが開発した人工知能（AI）の囲碁プログラム「AlphaGo」が世界トップレベルの実力を持つ韓国のプロ棋士、李世ドル（イ・セドル）九段に4勝1敗と大きく勝ち越したことが着火剤となり、2015年より第3次AIブームへと突入した。(ちなみにAIが誕生したのは1950～1960年代で第1次AIブームの到来) 1.1 余談になるがAlphaGo(4億円の知能)はなぜすごいのか？ AlphaGoがそれ以前のチェスや将棋のAIと異なるのは、 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） を応用している点だ。このCNNはさらに強化学習を行い、自分自身と対局を数千万回も繰り返した。 間違っていたらすみません、、、、 1.2 ChatGPTによる生成AIのブーム ChatGPTに代表されるLLMは以前から開発競争が繰り広げられていた。 GPT1は201
FastAPI入門
DjangoやFlaskを使っている方にもおすすめ、最近人気のPython製高速Webフレームワーク、FastAPIの入門書です。 FastAPIは 🔃 コードを書くとSwagger UIが自動生成される ✅ 型安全 💨 高速 という特長があります。 本書では、実用に耐えうるAPIを目指し、TODOアプリの作成を通して実践的な書き方を学ぶことができます。体系的に整理しつつも、チュートリアルのように読んでいただけると思います。特に以下のような点にこだわって「実践的」を目指していますので、少しでも参考になれば大変嬉しいです。 ・DB接続にもasync/awaitを利用する （非同期での書き方を紹介している記事はまだ少ない） ・dockerによってクリーンな環境構築 ・スケーリングを考慮したディレクトリ構成 ※本書は時期を見て有料に変更する可能性があります。お早めにどうぞ！ ※サポート頂ける
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
Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に
Pythonの高速なスーパーセットをうたう新言語「Mojo」、コンパイラなど公開、ローカル環境で利用可能に Modular社はPythonの高速なスーパーセットだと同社が位置づける新言語「Mojo」をローカル環境で実行可能にする、コンパイラなどのツール群を公開しました。 Mojo is now available for download locally to your machine! Beyond a compiler, the Mojo SDK includes a full set of developer and IDE tools that make it easy to build and iterate on Mojo applications. Let’s build the future together!https://t.co/KxmLvsxx5e — Modula
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
Python のクイックスタート | Gmail | Google for Developers
アドオン Apps Script Google Workspace アプリ 管理コンソール Cloud Search Gmail Google Calendar Google Chat Google Classroom Google Docs Google Drive Google Forms Google Keep Google Meet Google Sheets Google Sites Google Slides Google ToDo リスト Google Vault 拡張、自動化、共有 アドオン Apps Script チャットアプリ ドライブアプリ マーケットプレイス ツール 管理コンソール Apps Script ダッシュボード Google Cloud コンソール API Explorer トレーニングとサポート ご利用方法 Codelab デベロッパー サポート 更新情
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
ターミナルにトークン付きのURLが表示されますので、ブラウザでアクセスします。 起動しました。 チャットインターフェイス 左パネルにチャットのボタンが追加されています。 Welcomeメッセージが表示されます。 language modelとembedding modelを選択します。 これで準備完了です。 チャットができます。 おお！ ノートブックについて質問できる ただチャットができるだけではありません。ノートブックのセルに対して範囲選択をすると、チャットエリアの下部にInclude selectionとReplace selectionが表示されます。 Include selectionだと選択したコードを含んだ形で質問ができます。 すっげー！ (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) (DefaultActor pid=473) >
GPT-4でPythonコードをエラーがなくなるまで自動修正・実行繰り返すAIツール「ウルヴァリン」 | テクノエッジ TechnoEdge
ガジェット全般、サイエンス、宇宙、音楽、モータースポーツetc... 電気・ネットワーク技術者。実績媒体Engadget日本版, Autoblog日本版, Forbes JAPAN他 コンピューターはプログラムコードで動作しますが、このコードは人間が記述している以上、どうしてもエラーを含んでしまうことが避けられません。 しかし、最近は大規模言語モデルを使ったGPTなどジェネレーティブAIの急速な進歩により、目的とする処理を文章として渡すだけで、AIがある程度プログラムコードを出力できるようになってきました。 そして、BioBootloaderと名乗る開発者による新しい試みでは、プログラム開発の際にどうしても必要となるデバッグ作業を、GPT-4をベースとするAIで行うことを可能にしました。このツールは、プログラムを自動修正することから、似た能力を持つアメコミヒーローにちなんで「Wolveri
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
Python互換の静的型付け言語「Erg」
承前 Ergは私が数年前から開発を始め、つい一昨日公開したばかりのプログラミング言語です。 のはずですが、 早速、qnighyさんに捕捉していただきました。ありがとうございます。 この記事ではそのErgがどのような言語なのかざっくりと解説していきたいと思います。なお、紹介した機能の一部は未実装です。実装途中の機能を含むコードには*を、完全に未実装の機能を含むコードには**をつけておきます。 はじめに Pythonは概ね素晴らしい言語です。 オフサイドルールを世に知らしめた(?)、その可読性の高い文法。Numpy, SciPyを始めとする機械学習、科学技術計算用の膨大なライブラリ。 しかしPythonにもいくつかの弱点が存在します。 まず、動的型付け であること。それ自体は弱点というより良し悪しなのですが、明らかに動的型付けでは手に余るPythonプロジェクトが世に溢れています。 次に、一貫
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Libraries Available in ChatGPT’s Code Interpreter – Beehive Learing | Accelerate Your Career
高速なPython互換言語の「Mojo」、そのままGPUで実行可能に。「MAX GPUs」発表。ModCon '23
Jupyter NotebookにジェネレーティブAI機能を搭載
ChatGPTの「Code Interpreter」は、Pythonのコード生成だけでなく設計・実行・結果の評価までしてくれる驚異の新機能【イニシャルB】
「営利企業でなくボランティアに製造物責任負わす」Python 責任者異議 | ScanNetSecurity
