※本記事で言及しているReflexのdiscord内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、StreamlitやDashは項番1のダッシュボードライブラリに該当すると思いま
概要 pythonでテストコードを書くときがありますが、（筆者のように）超初心者からすると難しい用語や書き方がたくさん並んでいてハードルが高いです。 テストコードの入口となる最低限（最低限過ぎるかもしれませんが）の書き方を備忘を兼ねて書きます。 pythonでのテストコードを書く時のライブラリの種類 筆者が簡単に調べたところ、2つのライブラリがよく使われているようです。 unittest : python標準ライブラリ。インストールが必要ない。pytestと比較すると、柔軟なテストケースを書きづらい。 pytest : サードパーティ製のライブラリ。インストールの必要がある。柔軟なテストケースが書ける。pythonのテストコードを書く時のデファクトスタンダートになりつつある模様（これが本当かは確認していないですが、そういう記述を見かけることが多かったです）。 筆者個人としては、以下の3つの
はじめに PythonのDockerfileを作成する際、ネット上で適切な情報が見つからず、試行錯誤することがあります。そこで、ここでまとめてみます。 完成品 # 開発用ステージ FROM python:3.11-bullseye AS developer ENV PYTHONUNBUFFERED=1 WORKDIR /app RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ bash=5.1-2+deb11u1 \ && apt-get -y clean \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* COPY requirements.txt ./ RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . # ビルド用ス
ゼロからはじめるPython(117) ブラウザとPythonが合体したデスクトップ開発ライブラリ「pywebview」を使ってみよう
今回紹介するのは、PythonとWebブラウザコンポーネントを利用してデスクトップアプリを開発できる「pywebview」だ。Webブラウザの持つ高い表現力にPythonの豊富な機能を組み合わせることができる点が便利だ。 pywebviewを使うとPythonからブラウザコンポーネントを操作できる ブラウザの表現力をPythonに組み合わせたアプリを作ろう Pythonでちょっとしたデスクトップアプリを作りたい場面というのは、意外と多いものだ。ファイルを選択したり、オプションを選んだり、エディタにメッセージを入力してもらうなど、簡単なUIが必要なだけであれば、先日紹介したTkEasyGUIでも十分だろう。 しかし、もっと画面表示を凝ったものにしたい場合には、Webアプリにして、画面入出力にブラウザを利用することも多い。この場合、FlaskなどのWebフレームワークを利用する。この方法であれ
なぜ今、大人もプログラミングを学ぶべきか？〜Pythonを用いたブロックプログラミング体験 - paiza times
＜この記事の著者＞ 上田茂雄（ueponx） - Tech Team Journal IoTと電子工作に情熱を持ち、プログラミングと最新のガジェットを好む。新しい技術を学びながら実践的なプロジェクトに取り組んでいる。技術を磨き、常に新たな挑戦。 この記事ではこれまでプログラミングの学習を行ったことのない初心者に向け、非常にハードルの低いブロックプログラミングの体験を通してプログラミングの初歩を体験する内容となります。 【目次】 なぜ今、大人もプログラミングを学ぶべきか？ 1. テクノロジーに対する理解が深まる 2. 問題解決スキルの向上 3. コミュニケーションスキルの向上 4. 職業の選択肢が広がる EduBlocksとPython：初心者に易しい最初の一歩 EduBlocksの概要：ブロックベースのプログラミングとは？ 初めてのEduBlocksプログラム：シンプルな例で理解する 実践
Pythonのように書けてGPU上で並列処理できる新プログラミング言語「Bend」、2D画像→3Dを高精度生成するGoogle「CAT3D」など重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第47回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 生成AI論文ピックアップ GPU上でネイティブ動作する並列処理が可能な新プログラミング言語「Bend」とランタイムシステム「HVM2」 2D画像から3Dコンテンツを生成する「CAT3D」をGoogleが開発 大規模言語モデルは追加学習や新知識で幻覚生成が増加。Googleなどが調査 画像とテキストを使った長文生成が得意なAIモデル「Chameleon」をMetaが開発 Transformerを超える「Mamba」は視覚認識タスクに必要か？ 開発した「MambaOut」モデルで検証 GPU上でネイティブ動作する並列
こんにちは、横須賀市生成AI推進チームのM田です。 横須賀市がChatGPTを全庁利用を始めて1年経ちましたが、現在、いよいよ市民向けのAIサービスの実現に向けて相談AIチャットボットの実証実験をはじめたところです。 既に多くの人から話しかけてもらっていて、想定したよりも多くのアクセスがあったため一時停止するトラブルもありました…。 （現在は動いています） 今回は、この「ニャンぺい」を公開するにあたって、内部で行うテストをChatGPT（GPT-4o）とPythonプログラムを使って超効率化したよ、という話です。 AIチャットボットのテストAIチャットボットを作るにあたって、チャットボットの挙動（望んだ返答をしているか）のチェックをするテストは欠かせません。 テストは、まず複数のシナリオを作り、チャットボットへ質問し、回答を採点します。そして、採点結果をもとにチャットボットを修正して、再度
Python命名規則の基本
はじめに Pythonの命名規則は、コードの可読性を高めるために非常に重要です。 実はPeP8というPythonのスタイルガイドには、命名規則に関する詳細なガイドラインが記載されています。 本記事では、Pythonの命名規則について、PeP8に基づいてまとめたいと思います。 なぜ命名規則が重要なのか 命名規則(Naming Convention)は、コードの可読性を高めるために非常に重要です。 最も重要なのは一貫性(Consistency)で、コードが一貫性のある命名規則に従っていると、変数や関数の目的が明確になり、コードの理解が容易になります。 また、命名規則に従っていると、他の開発者がコードを読んだり、メンテナンスしたりする際にも、迷うことなく作業を進られるため、作業効率UPにもつながります。 Pythonの命名規則のタイプ Pythonの命名規則には、大きく分けて以下の4つのタイプが
Python、Node.js、C#のサンプルコード付き サービス間通信技術「gRPC」を学べる無料の電子書籍
Googleによって開発され、オープンソース化された通信技術「gRPC」は、マイクロサービスアーキテクチャにおけるサービス間の通信手段としてはもとより、モバイルアプリケーションがサービスにアクセスする際のインタフェースとしても注目されています。 本eBookでは、連載「スキマ時間にこっそり学ぶ『gRPC』入門」全8回を収録。そもそもRPC（Remote Procedure Call）とはどのような通信技術なのか、gRPC誕生の背景や、gRPCの特徴、利点を解説しています。 第1回以降はC#、Python、Node.js、KotlinとAndroid、SwiftとiOS、Goとgrpc-gatewayなどさまざまなプログラミング言語、プラットフォームを取り上げ、gRPCサーバとクライアントを実装する方法や、サーバストリーミング、クライアントストリーミングを実装する方法を、サンプルコードととも
CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
Lately I’ve been messing around with Python 3.12, discovering new features around typing and pattern matching. Combined with dataclasses, they provide support for a style of programming that I’ve employed in Kotlin and Typescript at work. That style in turn is based on what I’d do in OCaml or Haskell, like modelling data with algebraic data types. However, the more advanced concepts from Haskell —
面接で好きな言語を聞かれたのでPythonと答えたら「デメリットを上げてください」と続いて「遠藤周作の『沈黙』かよ」とボロクソにけなしたら内定が出た話
いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー @igz0 転職の面接の時に「好きな言語はなんですか？」って言われたから「Pythonです」って答えたら「ではPythonのデメリットを上げてください😊」って言われて 「遠藤周作の『沈黙』かよ」ってなりながらPythonのことをボロクソにけなしたら、初めての内定が出た。 2024-05-20 21:29:24
グローバルウェイ、Python無料教育サービスを提供開始
グローバルウェイでは社員のPythonスキル向上を目的に、社内で独自のPython研修を実施してきた。その結果、Pythonエンジニア全員が一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の「Python 3 エンジニア認定基礎試験」資格を取得し、同協会の認定インテグレーターである「Pythonプラチナ認定インテグレーター」に認定されている。 「グローバルウェイ Python無料教育サービス（3days）」は、同社が企業内でエンジニア向けに実施している研修講座を個人向けに提供する教育プログラム。Python、Djangoを使ったWebアプリケーションの知識を身につけ、アプリケーション作成できるプロのエンジニアになることを目的としている。講座ではPython 3 エンジニア認定基礎試験の無料受験まで組み込まれており、Python技術の実践レベルでの習得が可能。
はじめに 機械学習の世界ではベイズ最適化を活用した効率的なハイパーパラメータチューニングが当たり前のように使われております。例えば、2015年には東京大学の佐藤先生がベイズ最適化を上手くを活用した実践的な研究成果をご発表されております この発表で解説されている通り、ハイパーパラメータの選定作業すら機械に任せてしまうことができるため、これ以降もベイズ最適化が昨今の機械学習ブームのさらなる飛躍に貢献していきました。ベイズ最適化が機械学習のハイパーパラメータ選定に使われる理由は大まかに下記の点であるといわれています。 1.ブラックボックス関数(コスト関数)の最大化・最小化を実現できる。 2.グリッドサーチよりもパラメータ調整のための試行回数を大幅に削減できる。 3.確率モデルに基づく方法のため、推定結果の不確かさもモデリングできる。 特に、1番と2番の利点は複雑なコスト関数・対象に対して，なるべ
はじめに PythonでHTTPリクエストを大量に非同期で投げる方法を探していました。requestモジュールはどうも対応していない様子なので、aiohttpを使うしかないのか…？と諦めていたところ、どうやらHTTPXが良さそうなので、試してみました。 What's HTTPX? HTTPXはDjango REST frameworkや、Starlette、Uvicornと同様に管理しているEncode社が管理しているプロダクトのようです。 HTTPX is a fully featured HTTP client library for Python 3. It includes an integrated command line client, has support for both HTTP/1.1 and HTTP/2, and provides both sync and a
A 100x speedup with unsafe Python
We're going to speed up some numpy code by 100x using "unsafe Python." Which is not quite the same as unsafe Rust, but it's a bit similar, and I'm not sure what else to call it... you'll see. It's not something you'd use in most Python code, but it's handy on occasion, and I think it shows "the nature of Python” from an interesting angle. So let's say you use pygame to write a simple game in Pytho
はじめに ※これはまだ正式リリース前の情報です。ここに書いたことが嘘になる可能性がありますのであらかじめご了承ください。 ちょっと前になんか見てるとき、PythonがJITに対応するって目にしました。 僕は普段PypyではなくCPythonを使っているので、実現すると嬉しいなぁと思いつつ今日まで過ごしてきました。 そんな中、たまたまpython JITとかでググるとこんな記事を見つけたわけです。 ここにはCPythonで採用する予定のJIT方式の概要が書かれているわけですが、1行目に CPython core developer Brandt Bucher submitted a little pull-request to the Python 3.13 branch adding a JIT compiler. PRが作られている...! ということで早速Python3.13をインスト
今回使用するPyscf, Avogadro, py3Dmolは以下の目的で利用しています。 Pyscf : 構造最適化計算・振動数計算の実行 Avogadro : 分子構造座標作成 py3Dmol：Google colab上で分子の可視化 量子化学計算用のソフトウェア: PySCFとは PySCF（Python Simulations of Chemistry Framework）は、Pythonで書かれた無料・商用利用が可能なオープンソースの量子化学計算Pythonライブラリです。PySCFは特に電子構造計算に対応しており、密度汎関数理論（DFT）、ハートリー・フォック法、ポストハートリー・フォック法など多様な計算手法をサポートしています。利用者はPythonを用いて容易に計算セットアップを行うことができ、拡張性とカスタマイズの自由度が高いため、研究開発に適しています。[1]。 参考文献
そのほかのオプションは、以下の公式サイトを参照してください。 hatch test Reference - Hatch Hatchではカバレッジの計測もデフォルトでサポートされています。coverageが利用されています。 $ hatch test -py 3.11 -c ───────────────────────────── hatch-test.py3.11 ───────────────────────────── ============================ test session starts ============================ platform darwin -- Python 3.11.2, pytest-8.2.0, pluggy-1.5.0 rootdir: /Users/gihyo/dev/gihyo-python-monthly
量子化学計算用のソフトウェア: PySCFとは PySCF（Python Simulations of Chemistry Framework）は、Pythonで書かれた無料・商用利用が可能なオープンソースの量子化学計算Pythonライブラリです。PySCFは特に電子構造計算に対応しており、密度汎関数理論（DFT）、ハートリー・フォック法、ポストハートリー・フォック法など多様な計算手法をサポートしています。利用者はPythonを用いて容易に計算セットアップを行うことができ、拡張性とカスタマイズの自由度が高いため、研究開発に適しています。[1]。 参考文献[1]から引用 IRスペクトルと調和近似 1. 調和近似と振動数解析の役割 振動数解析は、構造最適化計算における構造が極小であるかどうかを確認するために行われます。具体的には、振動数解析では実際のポテンシャルを調和振動子による二次関数的なポ
PythonとGoogle Cloud, Spreadsheetで「自分のためのスポーツ観戦DX」をプロダクト化して実現した話. - Lean Baseball
プログラミングとプロダクト作りは楽しいよ, っていう「個人開発ネタ」の話です. スポーツ観戦, 具体的には野球のデータ分析DX（Digital transformation）*1を実現しました. 記事の前半はプロダクト企画とアーキテクチャ, 後半はDash（Python）を使ったマルチページ・データ・アプリケーション開発の話となります. TL;DR SpreadsheetとPythonのアプリケーションでいつでもメジャーリーガー（全選手）のパフォーマンスを好きな条件で可視化できるようにしたら野球が面白くなりました. https://example.com/batter/ohtani-shohei/2024-03-20/2024-04-28?cache=false みたいなURLを開くと, オオタニサンのパフォーマンス（現地時間2024/4/28までの数字） 以下の成績をいい感じにグラフ・可
無料のAI講座・Python・ITパスポート・AWS・品質管理・英文メールなど今後に役立つスキルが身に付く「Udemy」初夏のビッグセールおすすめ講座レビュー
4月は就職や転職、異動などで仕事内容が変わった人も多いはず。新たな仕事をこなしていくうちに、「どんな知識やスキルがこの先必要になってくるのか」や「どんな資格が効果的なのか」がだんだん見えてくるわけですが、動画形式で学べるオンライン学習プラットフォームのUdemyが初夏のビッグセールを行っており、スキルや資格の取得に役立つ対象講座が1講座1300円～という本1冊程度の手ごろな価格で受講できるようになっています。今回は新たな知識をスムーズに吸収できる講座を6つピックアップしてみました。 オンラインコース - いろんなことを、あなたのペースで | Udemy https://www.udemy.com/ ・目次 ◆1：GoogleのGeminiを使ってAIの使い方をマスターできる無料講座 ◆2：IT専門職ではない人にもおすすめな「ITパスポート」資格取得を目指す講座 ◆3：プログラミング言語「P
Pythonでいろんなアプリを作ろう
Pythonには豊富なライブラリが用意されているため、様々なアプリケーションを比較的手軽に作成できる。この特集では4種類のアプリ作成に必要な基礎を解説する。 出典：日経ソフトウエア、2024年5月号 pp.6-33 「PythonでWeb iPhone ゲーム 生成AIアプリを作ろう！」を改題、編集 記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります。 第4回 Pythonで生成AIアプリを作ろう、APIの利用で画像生成に挑戦 ChatGPTを開発する米OpenAIは、ChatGPTのベースとなっているAIモデルをAPIで公開しています。第4回では、WebベースのPythonプログラミング環境である「Google Colaboratory」を使って、OpenAIのAPIにアクセスする方法を説明します。 2024.05.30 第3回 Pythonならゲーム開発も簡単、「もぐらキャ
Maya Pythonを学ぶ初心者向け講座！『【スクリプトで広がる世界】わかる！はじめてのMayaPython～ツール作成と作業の自動化・効率化～』が6月7日に開催！
TOP ニュース Maya Pythonを学ぶ初心者向け講座！『【スクリプトで広がる世界】わかる！はじめてのMayaPython～ツール作成と作業の自動化・効率化～』が6月7日に開催！ 2024/05/10 Maya Pythonを学ぶ初心者向け講座！『【スクリプトで広がる世界】わかる！はじめてのMayaPython～ツール作成と作業の自動化・効率化～』が6月7日に開催！ Maya Maya Python はじめての一歩をサポートする「MAYAPYCLUB」を運営するビーバー氏がこれからPythonを始めたいと考えている方向けに丁寧にわかりやすく教える講座『【スクリプトで広がる世界】わかる！はじめてのMayaPython～ツール作成と作業の自動化・効率化～』を6月7日（金）に開催します。 講義の詳細はこちら 講義の詳細 スクリプト・プログラミング、、よくわからなくて敬遠してませんか？ 今は
CodeZineを運営する翔泳社が、6月10日（月）まで書籍『Python1年生 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』を無料で公開しています。また、同シリーズの新刊『Python2年生 データ分析のしくみ 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！』が6月17日（月）に発売予定です。 『Python1年生 第2版 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ』は、ヤギ先生とフタバちゃんの対話形式で学べるPythonの入門書です。わかりやすく丁寧に解説されているので、Pythonやプログラミングの知識が全然ないと不安な方でも基礎から身につけることができます。 まさにPythonを始めるなら本書から。6月10日（月）まで全文を無料公開していますので、Pythonを学びたいエンジニアの方もぜひお試しください。 特設ページで本を読む ※無料で読むにはSHOEIS
Pythonには豊富なライブラリが用意されているため、様々なアプリケーションを比較的手軽に作成できる。この特集では4種類のアプリ作成に必要な基礎を解説する。 Pythonが広く利用されているジャンルに「Webアプリケーション」（Webアプリ）があります。第1回では入門者でも比較的簡単に使える「Flask」というフレームワークを使い、Webアプリ開発の基礎を学びましょう。例として、標準語を関西弁っぽい表現に変換するWebアプリを作ってみます。 Pythonのプログラミング環境をインストールする Pythonは、パソコン、スマートフォン、Webなど、様々な環境で動作します。その中で、Webアプリを作るためには、基本的には「パソコンで動くPython」の環境が必要です。 パソコンで動くPythonにもいろいろありますが、ここではPythonの公式サイトが配布しているインストーラーを使って、パソコ
はじめに おれの名前は樋口恭介。もはや何番煎じかわからないが、今日はChatGPT先生をお呼びして、みなさんにプロンプトエンジニアリングとPythonについてハンズオンで入門してもらいます。今さらなんでそんなことをするかと言うと、プロンプトエンジニアリングとPythonはとても便利なのに、多くの人には意外とあんまり使われていない（というか、やっている人とやっていない人の差が開き続けていて、両者間の意思疎通に支障が出そうなレベルのリスクを感じはじめてきた）ので、何度でも敷居を下げて呼びかけていく必要があると思ったからです。 ちなみに、なんでプロンプトエンジニアリングとPythonを一緒にしているの？ と言うと、いろいろ理由はありますが、大きくは次の二点かなと思っています。 LLMアプリを作るときにPythonベースでサンプルコードが展開されていることが多いので、次のステップとして必須 Pyt
Pythonコードのアップデートをしたので、ランニングデータの集計と分析方法についてまとめておきます。 長らく走っていなかったメタボのアラフィフおじさんのランニング記録です。走り始めて79日、走った回数は32回になりました。 歩いているのか走っているのか、微妙なデータが並ぶことをご了承ください。 データ収集から分析まで Jupyter Lab（Python）でグラフと表を作成 作成したグラフ Markdownで表を作成 週ごとのランニングデータ 月ごとのランニングデータ 現状 心拍数をコントロールする必要がなくなった 走り方を考えよう まとめ データ収集から分析まで Apple Watchで収集したランニングデータを、iPhoneからCSVエクスポートして、PCのPythonで集計しています。 flowchart TB node_1["走る"] node_2["iPhoneフィットネスアプ
Pythonでlxmlライブラリを使ってExcelファイルをXMLとして読み込む方法 - Python転職初心者向けエンジニアリングブログ
Pythonでlxmlライブラリを使ってExcelファイルをXMLとして読み込む方法 ExcelファイルをXML形式として読み込む方法は、データ解析や処理のための重要なスキルです。Pythonには、lxmlというパワフルなライブラリがあり、これを使ってExcelファイルをXMLとして読み込むことができます。この記事では、lxmlライブラリを使用してExcelファイルをXMLとして読み込む方法について詳しく説明します。 lxmlライブラリのインストール まずはじめに、lxmlライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを使用してインストールできます。 pip install lxml ExcelファイルをXMLとして読み込む方法 lxmlライブラリを使用してExcelファイルをXMLとして読み込むには、lxml.etreeモジュールを使用します。以下は、ExcelファイルをXM
Python ライブラリ treelib を使うと簡単にツリー構造を表現できる．今まで使ったことがなくて，ドキュメントを見ながら基本的な操作を試してみた🌴 treelib.readthedocs.io github.com ちなみに treelib は「AWS コンピュータービジョン開発の教科書」を読んでいたら，Amazon Rekognition のラベル検出結果をツリー構造で表示するために使われていて，本のトピックと直接は関係ないけど「こんなのあるんだ〜💡」と気になってしまった ＼( 'ω')／ kakakakakku.hatenablog.com サンプル 今回はサンプルとして以下のようなツリー構造を treelib で作って，気になった操作を試してみる❗️サポートされてる全ての操作はドキュメント参照📝 root ├── A01 │ └── A11 ├── B01 │ ├──
Javaは企業のITシステム構築では盤石ともいえる地位を確立している、一方、プログラミングを一から学び始める初心者は、プログラミング言語としてJavaよりもPythonを選ぶことのほうが多い。 理由は幾つかある。まず、Pythonは近年大きな注目を集めているAI（人工知能）の開発に使われることが多い点だ。Pythonを学べば、こうした最先端の用途に利用できる。一方、JavaはAIの開発にはほとんど使われていない。 もう1つの理由が、JavaよりもPythonのほうが学び始めるハードルが低い点だ。簡単なサンプルプログラム「Hello world」の例で見てみよう。単純な文字列を表示するプログラムだ。 PythonのHello worldは「print("hello, world\n")」というたった1行のプログラムである。他の言語でもHello worldは簡潔に書けることが多い。 例えば、
Temporal Python 1.0.0 – A Durable, Distributed Asyncio Event Loop
We are excited about the GA release of the Temporal Python SDK. Python is now a fully-supported workflow language in Temporal, and our use of native asyncio constructs makes it a perfect fit for Python developers looking to write durable workflows. Here are some links to read more about Temporal Python: Repository Application Development Guide Code Samples API Documentation Like essentially all of
How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch Posted on May 6, 2024 Right now, asyncio is one of the trendier topics in Python, and rightfully so – It’s a great way to handle I/O-bound programs! When I was learning about asyncio, It took me a while to understand how it actually worked. But later, I came to find out that it’s basically just a really nice layer on top of Python Generators. In
はじめに 前回は、次のようなことを学びました。 Pythonの文法 単純な型 Pythonの文法 複数の値を格納する型 Pythonの文法 条件分岐 Pythonの文法 繰り返し処理 Pygameの基本コードの読み解き 今回は、まだ残っているPythonの文法として、関数、モジュールとパッケージを学びます。そして、Pygameのさまざまな機能を確認していきます。 そして今回のテーマは、プログラムを「書く」ことと「整理する」ことです。さまざまな処理を関数としてまとめて、モジュールやパッケージで整理していけるようにしましょう。 関数 プログラムでは、自分で関数を定義することで、処理をまとめて使いやすくすることができます。 関数には、外部から値を受け取る引数と、呼び出し元に結果を返す戻り値があります。関数の基本的な構造は、引数を受け取り、処理をおこない、戻り値を返すというものです。 関数 関数の
Python アプリのモニタリングを Amazon CloudWatch Application Signals (プレビュー) で実施 | Amazon Web Services
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
GitHub - enzet/map-machine: Python renderer for OpenStreetMap with custom icons intended to display as many map features as possible
The Map Machine project consists of a Python OpenStreetMap renderer: SVG map generation, SVG and PNG tile generation, the Röntgen icon set: unique CC-BY 4.0 map icons. The idea behind the Map Machine project is to show all the richness of the OpenStreetMap data: to have a possibility to display any map feature represented by OpenStreetMap data tags by means of colors, shapes, and icons. Map Machin
Pythonでの0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 == 1.0 の結果は？ - Qiita
Pythonでの0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 + 0.1 == 1.0 の結果は？PythonアルゴリズムAtCoder競プロ
顔認識技術は、セキュリティ、マーケティング、エンターテインメントなど、さまざまな分野で応用されています。 特に、ディープラーニングの発展により、顔認識の精度は飛躍的に向上し、より広い範囲で利用されるようになりました。 そんな中、Pythonで顔認識を手軽に実装できるオープンソースのフレームワーク「Deepface」が注目を集めています。 Deepfaceは、複数の最先端の顔認識モデルをラップしており、少ないコード量で高精度な顔認識を実現できます。 この記事では、そんなDeepfaceについて解説しています。 本記事の内容 Deepfaceとは？DeepfaceのインストールDeepfaceの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 GitHub - serengil/deepface: A Lightweight Face Recognition and Facial Attri
Pythonには豊富なライブラリが用意されているため、様々なアプリケーションを比較的手軽に作成できる。この特集では4種類のアプリ作成に必要な基礎を解説する。 ChatGPTを開発する米OpenAIは、ChatGPTのベースとなっているAIモデルをAPI（Application Programming Interface）で公開しています。第4回では、WebベースのPythonプログラミング環境である「Google Colaboratory」を使って、OpenAIのAPIにアクセスする方法を説明します。そして、生成AIを利用するプログラムを作ってみます。 OpenAI APIを使ってみよう 生成AIのサービスは、現在、様々なものが登場しています。その中で最も広く使われているのは「ChatGPT」でしょう。このChatGPTを運営しているOpenAIは、ChatGPTのAIモデルをプログラムか
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PythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えている（2024.05） - Qiita
【超初心者向け】Pythonのテストの書き方（pytest, unittest） - Qiita
PythonのDockerfileをセキュアにするためのベストプラクティス - Qiita
「ChatGPT」、専門家並みのデータ分析に対応、Pythonのコードを書き、グラフを作成、内容を把握して回答も／OpenAIが近日リリース、「GPT-4o」を活用、OneDrive/Google ドライブのファイルも直接扱える
AIチャットボット「ニャンぺい」のテストをPython×GPT-4oで自動化する！｜自治体AI活用マガジン（運営：横須賀市）
【作って学ぶPython】基本の文法を学んでコードを読み解けるようになろう！
Statically Typed Functional Programming with Python 3.12
Pythonによるベイズ最適化を使った効率的な制御系設計 - Qiita
Pythonで使える！非同期対応のRequestsモジュールとしてのHTTPX
噂の「Python, JITコンパイラサポートするってよ」を試してみる | DevelopersIO
【PySCF】構造最適化・振動数計算のやり方【Pythonで始める量子化学計算】 - LabCode
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【PySCF】IRスペクトル・熱力学的特性の解析【Pythonで始める量子化学計算】 - LabCode
6/10まで『Python1年生 第2版』が無料で読める！ 知識ゼロでもわかるPython入門書
PythonでおもしろWebアプリを作ろう、標準語を関西弁っぽく変換
ChatGPT先生によるプロンプトエンジニアリングとPythonのハンズオン入門講義
Pythonでグラフを作成：ランニング統計情報 - 43号線を西へ東へ
Python でツリー構造を表現できる treelib - kakakakakku blog
初心者に大人気のPythonをうらやむJava、mainメソッドの省略すら視野に
How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch
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PythonとDeepfaceで始める顔認識 – 初心者から上級者まで
Pythonで生成AIアプリを作ろう、APIの利用で画像生成に挑戦