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  • 東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog

    AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor

      東京大学の講義「AWSによるクラウド入門」をTypeScriptで写経した - dackdive's blog
    • GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita

      抹殺は言い過ぎかもしれませんが簡易な名刺管理アプリであれば自作で十分という時代がきていたようです これで紙の名刺からはきっとバイバイできるでしょう! 名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI()を使っていた 話を聞いてみた

        GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
      • 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

          主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
        • Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog

          こんにちは、鈴木です。 「テストが無い」状態を脱却しました。 「いつの時代かよ!」と突っ込まれるかもしれませんが、モノタロウは創業から 20 年ほど EC をやっています。昨日書いたコードも、15 年前に書いたコードも、元気にビジネスを支えています。 本記事ではモノタロウの EC を支える API の話をします。「テストが無い」状態がスタートラインでした。そこから、CI を導入して、ローカル開発環境の整備して、テストコードを書いて、リリースマネジメントを導入しました。 目新しいことは書きません。長寿の大規模システムであっても、愚直に数年取り組むことで、「前進できる!」「変えられる!」という実例を書きます。 ※本記事の初出は、 Software Design2021年9月号「Pythonモダン化計画(第2回)」になります。第1回の記事は「Software Design連載 2021年8月号

            Software Design連載 2021年9月号 「テストが無い」からの脱却 - MonotaRO Tech Blog
          • 【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita

            動機 外資系のAmazonが展開している電子書籍Kindleでは比較的洋書の取り扱いが多いです。 Kindle Unlimitedに登録されている書籍も多く、Springerなんかも含まれているので活用しない手はありません。 そこでkindle-translatorをつくりました。 https://github.com/1plus1is3/kindle-translator これで一冊50万字あるKindleの洋書を1分で日本語PDFに変換できます。 キーボードの矢印キーでページ送りができるならKindleに限らずあらゆる電子書籍リーダおよびPDFビューワで使え、DeepLが対応している言語であれば英語以外の言語でも翻訳できます(仏→日とか)。 未経験からPythonエンジニアになって3ヶ月(うち1ヶ月は研修)が経ち、色々作れるようになった時点でつくったツールなので、改良すべき点もまだまだ

              【Python】Kindleの洋書1冊を1分で日本語PDFに変換するコードを書いた話 - Qiita
            • 2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita

              この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う

                2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
              • サービス間通信のための新技術「gRPC」入門 | さくらのナレッジ

                たとえば次のような「user.proto」というプロトコル定義ファイルを用意し、これを変換する例を見てみよう。 syntax = "proto3"; message Picture { uint32 id = 1; uint32 width = 2; uint32 height = 3; enum PictureType { PNG = 0; JPEG = 1; GIF = 2; } PictureType type = 4; } message User { uint32 id = 1; string nickname = 2; string mail_address = 3; enum UserType { NORMAL = 0; ADMINISTRATOR = 1; GUEST = 2; DISABLED = 3; } UserType user_type = 4; repeated

                  サービス間通信のための新技術「gRPC」入門 | さくらのナレッジ
                • Pythonの「仮想環境」を完全に理解しよう

                  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)

                    Pythonの「仮想環境」を完全に理解しよう
                  • pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita

                    はじめに Pythonの環境構築は僕にとって、戦争でした。 如何せんツールが多すぎます。 インターネットで調べるとざっと挙げるだけで 元から入っているpython3 元から入っているpython3 + venv pyenv pyenv + pyenv-virtualenv pyenv + venv anaconda docker + python docker + anaconda ... 以上のような組み合わせが山程出てきます。 よく最近のゲームのキャラメイキングの 「組み合わせは無限大!」を思い出します。 この記事では、それぞれの環境構築の概念をイラスト画像でまとめようと思います。 環境構築のコマンド自体は取り扱わないためご注意下さい。 追記 2019/11/07 本記事はPython初心者による「概念のみ」に関する説明のため、ベストな環境構築や、すべて正確かつ詳細な内容は含んでないで

                      pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita
                    • 【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門

                      こんにちは、Saldraです。普段はPictoriaという会社でAIの美少女の錬成に励んでいるエンジニアです。この記事はローカルLLMの概要をつかむことを目的とします。対象読者は以下です。 なんとなく ChatGPT は使ったことある人 ローカル LLM を聞いたことあるけどやったことない人 ローカル LLM とは OpenAIがAPIを公開してから、大規模言語モデル(以降LLMとします)は大きく進化していきました。この進化はOpenAIのAPIだけでなく、ローカルLLMも進化をしています。 ローカルLLMとは「一般向けにファイルとして公開されたモデル」で推論させる遊びです。APIは便利ですが、インターネットの接続が必要であったり、API提供側に依存する問題があります。ローカルLLMは自前で運用ができるため、APIにはないメリットや魅力があります。一方で、環境構築やマシンスペック等、少し始

                        【令和最新版】何もわからない人向けのローカル LLM 入門
                      • ルーチンワークはPythonにやらせよう Seleniumで勤怠処理を自動化する - Qiita

                        勤怠処理の自動化は、以下の仕組みによって実現しています。 在宅勤務と出社では勤怠処理が異なるため、基本的にフルリモート前提で在宅勤務の場合に処理を行うよう設定しています。 cronによってシェルスクリプトを起動 シェルスクリプトで在宅勤務の判定を行う 在宅勤務の場合、Pythonのプログラムを起動 Seleniumで勤怠入力 実装 Pythonのプログラムは、仮想環境を作成して実行しています。 仮想環境の作成及びSeleniumの導入 Pythonの仮想環境はvenvを使用して作成します。 仮想環境を作成するためには、以下のコマンドを実行します。 <Dir>には任意のディレクトリ名を指定します。 $ python3 -m venv <Dir> $ source <Dir>/bin/activate 仮想環境構築後、seleniumをインストールします。 仮想環境が有効な場合はプロンプトの表

                          ルーチンワークはPythonにやらせよう Seleniumで勤怠処理を自動化する - Qiita
                        • OpenAI API ドキュメント 日本語訳|#1 GET STARTED 前編|ゑぐみかるちゃあ

                          OpenAI API ドキュメントの日本語訳をこちらでまとめます。文字量の多いドキュメントなので、セクションごとに記事を分割しています。 今回は「GET STARTED 」のセクションからIntroduction と Quickstart を抜粋した前編です。 基本 DeepLで翻訳して、気になるところだけ書き換えています(ほぼ気になるところがないのが、DeepLのすごいところ)。原文との突き合わせができるようにはじめに原文を入れてますので、間違いなど見つけられましたら、ぜひご指摘ください。ご指摘箇所は随時反映させていただきます。 原文のリンクが有効になってますので、それぞれ必要な場合は原文リンクの方を参照ください。 Introduction|はじめに Overview|概要The OpenAI API can be applied to virtually any task that i

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                          • pyenvを初心者に薦めるのはもうやめよう - methaneのブログ

                            Pythonのパッケージ・プロジェクト管理ツールはまだ乱立状態にあって、どれを使えばいいのかわからないから慣れたpyenv+pipを使おうという判断をする人がいるかもしれない。その判断自体は別に否定しないけれども、初心者に教える時にpyenvを教えるのはもうそろそろやめてほしい。 Pythonをソースからビルドするので、コンパイラや依存ライブラリを事前に揃えないといけない。依存ライブラリが足りないと中途半端なPython環境もできうる。 デフォルトで最適化オプション(PGO+LTO)が付いてないので、最適化ビルドしたPythonより~5%程度遅い Windowsで使えない Rye, pdm, Hatch などは python-build-standalone と呼ばれるビルド済みPythonをインストールする機能があるので、これらの欠点が存在しない。 Pythonをインストールするところま

                              pyenvを初心者に薦めるのはもうやめよう - methaneのブログ
                            • VS CodeによるPython開発環境のテンプレ - Qiita

                              0. はじめに sublime使いだった僕が(使い込んではいなかったけど)社内のPython開発環境を統一するためにVS Codeの色々を調べたので,そのまとめです. 以下ができるような開発環境の構築を目的としています. 複数人がローカルで開発する時に,環境を揃えたい. ローカルからリモートサーバーにアクセスして開発したい. プロジェクトごとに依存関係を整理したい. コーディングスタイルや型などのチェックを入れたい. Pythonの環境周りはPipenvで管理し,ローカルでdockerを立ち上げてその中で開発するためのテンプレです. 1. install Setting up Visual Studio Code 2. Extension 2.1. 必須 以下は必須. python Remote Development Remote SSH git lens 2.2. オプショナル その他

                                VS CodeによるPython開発環境のテンプレ - Qiita
                              • Python開発者のためのセキュアコーディングのコツ10個 - Qiita

                                本記事は2021年9月27日に公開したPython security best practices cheat sheetを日本語化した内容です。 2019年、Snykは最初のPythonチートシートをリリースしました。それ以来、Pythonのセキュリティの多くの側面が変化しています。開発者向けセキュリティ企業として学んだこと、そしてPython特有のベストプラクティスに基づいて、Pythonのコードを安全に保つために、この最新のチートシートをまとめました。 【チートシート】2021年版Pythonセキュリティベストプラクティス 本記事では、下記に関するPythonのセキュリティに関するヒントを紹介します。 外部データを常にサニタイズする コードをスキャンする パッケージのダウンロードに注意 依存先パッケージのライセンスを確認する システム標準版のPythonを使用しない Pythonの仮

                                  Python開発者のためのセキュアコーディングのコツ10個 - Qiita
                                • ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita

                                  はじめに はじめまして。株式会社ずんだもんのアルバイトエンジニアのinadaです。 今日は誰でも作れるずんだもんと題してローカルPCにずんだもんAIを作ります。この記事はそのチュートリアル記事です。 (誰でもと書いてますが、RTX 3060(12G)搭載以上のPC推奨です。CPUマシンでも出来る部分はありますが非推奨です。RTX 3060(12G)のグラボは5万ぐらいで買えるので持ってなければ買っちゃいましょう。) 対象読者/記事の範囲 ローカルPCで動かせる大規模言語モデルを、学習用のデータの用意から、学習、動かすところまで一通りどんなものか、お試ししてみたい人。 自分だけの世界にただ一人だけのうちの子、またはパートナー(うちの嫁)を作り育てたい。そんな沼にはまりたい、興味がある人。 AIの仕組みや用語は当記事では解説しません。AIの用語(モデル, loss, epoch, checkp

                                    ローカルで動く大規模言語モデル(Rinna-3.6B)を使ってあなただけのAIパートナーを作ろう - Qiita
                                  • 久しぶりのPython環境をRyeで整える

                                    はじめに よくAWSの仕事をするので、開発環境をAWS Cloud9(以下Cloud9)で用意することがある。 IAM Roleが使えるのでAWS内の開発は便利なのだが、そのままPythonで開発しようとすると、2023/05/27時点でこう表示されるので、ちゃんと開発環境作らなくちゃね。という気持ちになる。 久々にLangChainやLlamaIndexやらで盛り上がってるし、Python環境でも作るか! と思い立った筆者。じゃあ何を準備すればいいんだっけ、と軽く調べただけでもpip, venv, pyenv, pipenv, poetryなどの選択肢がありすぎて、もうこの時点でげんなりする。Pythonのパッケージマネージャの周辺事情はずっと混沌としていたんだった…… ただ最近は比較的よさげなプロジェクトのRyeがあるので、今回はこれで環境を整えてみる。 Ryeとは 上で書いたような「

                                      久しぶりのPython環境をRyeで整える
                                    • Pythonのパッケージングと配布の全体像

                                      EDIT: このブログと似た内容の話をPyCon APAC2023にてお話ししました。 こちらの登壇資料も合わせてご覧いただけると幸いです こんにちはWantedlyの樋口です。 Pythonのパッケージングと配布は歴史が長く、多くのツール(ex. conda, pip, pipenv, poetry, rye...)が開発されてきました。これらの多様性はPythonが多くの人に使われ、継続的に改善されたゆえの賜物ですが、同時にこれらの理解を難しくしている要因にもなっていると感じます。 そこで本記事では、Pythonのパッケージングと配布の全体像を紹介します。パッケージングと配布が何か、なぜ重要なのか、そしてそれぞれのツールが何を解決しようとしているのかについて説明します。以下のような疑問を解決できることを想定しています。 パッケージングと配布の仕組みがなぜあるのか 多数あるツールが何を解

                                        Pythonのパッケージングと配布の全体像
                                      • 【悪用厳禁】mitmproxyを使えばSSL通信でも傍受できる

                                        最初に言っておきます。 mitmproxyは、開発の生産性をUPさせるモノです。 上手く使えば、開発の生産性がかなり向上します。 しかし、悪用しようと思えば悪用も可能です。 SSL通信であっても、通信を傍受できてしまいます。 つまり、パスワードをのぞき見することが可能になります。 でも、これは確実に犯罪です。 したがって、決して悪用はしないください。 今回は、そんな危険な可能性を持ったmitmproxyを紹介します。 本記事の内容 mitmproxyとは?mitmproxyのシステム要件mitmproxyのインストールmitmproxyの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 mitmproxyとは? mitmproxyとは、SSL/TLS対応のインターセプトプロキシです。 わけがわからないですね。 もうすこしわかりやすく説明します。 インターセプトとは、通信の傍受という意味で

                                          【悪用厳禁】mitmproxyを使えばSSL通信でも傍受できる
                                        • VSCode + Dockerでよりミニマルでポータブルな研究環境を

                                          はじめに もっとミニマルで簡単なポータブルな環境を! 自分自身の研究のための環境構築についてこれまで二本の記事を書いてきました. これらの記事から二年ほどたち, いくつかの点において不満点が出てきました. 特に, GCPや自宅のサーバー上でリモートで作業することが多くなってきたので, よりミニマルでポータブルな環境が必要になりました. 以下では, 現時点で最小限の努力で環境を再現ができることを目標にしたDockerベースのGitHubレポジトリのテンプレートとその使い方を紹介します. このテンプレートを用いて作られた環境は, 新たなコンピュータ上で最短4ステップで環境を再現できるようになります. git clone VSCodeの"Open in Remote Containers" renv::restore() dvc pull この環境とセットアップはこのレポジトリにテンプレートとし

                                            VSCode + Dockerでよりミニマルでポータブルな研究環境を
                                          • 2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers

                                            ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba

                                              2024年のPythonプログラミング - Uzabase for Engineers
                                            • Pipenv と Docker を使った開発環境のベストプラクティス - kawasin73のブログ

                                              イテレーションの速さがあなたの生産性を左右する。どうも、かわしんです。生産性の高いプログラマって1つ1つの試行が素早い(自動化しているかツールを使っている)ためにものすごいスピードで開発できていると思うんですよね。 さて、最近 Python で開発をしているのですが、世の中の Docker と Pipenv の開発環境を調べてもろくなものがなかったので、自分でテンプレートを作りました。いわゆる「俺の考える最強の Pipenv + Docker 開発環境」というやつです。 リポジトリはこちらになります。 github.com 特徴としては、以下の2つが大きいです。 pipenv install をコンテナ起動時に行うため、docker イメージを作り直す必要がない pipenv shell 相当の仮想環境のアクティベートを自動で行う なぜ Docker + Pipenv なのか Docker

                                                Pipenv と Docker を使った開発環境のベストプラクティス - kawasin73のブログ
                                              • Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう

                                                先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ?このツールはなにを解決してくれるんだ?」という話をまとめます。

                                                  Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう
                                                • Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp

                                                  寺田 学(@terapyon)です。2024年4月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitを使ってWindowsやmacOSのデスクトップアプリを作る方法を解説します。 目的⁠・モチベーション Pythonで自動化のスクリプトを作ったり、JupyterLabやColaboratoryでデータの可視化を行うことがあります。これらを作成者以外の多くの方に利用してもらう方法として、Webシステムやデスクトップアプリとして提供する方法が考えられます。 Webシステムの構築やデスクトップアプリの作成となると、技術的なハードルがあります。他には、時間的なコストに見合わないという状況もあり得ます。 Python Web UIフレームワークを使うことで、比較的少ないコードでWeb UIからスクリプトの実行や可視化をするアプリ

                                                    Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ | gihyo.jp
                                                  • Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ

                                                    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

                                                      Dev Containerを使ってステップバイステップで作るPythonアプリケーション開発環境 - 電通総研 テックブログ
                                                    • pythonパッケージ管理ツールryeを使う - 肉球でキーボード

                                                      Pythonパッケージ管理ツール ryeの使い勝手がよかったので使用方法をまとめました。 ryeとは GitHub: https://github.com/mitsuhiko/rye flaskの作者である Armin Ronacher氏 (GitHubアカウント @mitsuhiko)が個人利用目的で作成した、Pythonのパッケージ関係管理ツールです。内部実装はRustです。 ryeが作成された思想がリポジトリ Should Rye Exist? のDiscussionページに書かれています。 Should Rye Exist?: XKCD #927 Disucssion中の図にあるように、従来のPythonのパッケージ管理は”様々な標準”が存在し、このばらつきを統一しようと新しくパッケージ管理ツールを導入しても、”新たな標準が追加されるだけ”となり、真のパッケージ管理の標準化を行えて

                                                        pythonパッケージ管理ツールryeを使う - 肉球でキーボード
                                                      • 機械学習のための環境構築とその管理 - nykergoto’s blog

                                                        機械学習プロジェクトでは python を始めとした言語 + それに付随したライブラリを使います。 僕も python 触りたての頃はローカルマシン上にひとつ python 環境を作り、必要なライブラリをインストールして使っていました。環境の分離ということはあまり意識しておらず、やったとしてもプロジェクトごとに anaconda や pyenv, venv などで個別環境を作って切り分けるレベルでした。 しかし上記の方法だと困ったことが起ることがあります。例えば… global な環境が壊れてしまってすべて壊れる。 これは各環境が global な環境に依存しているために起こります。 python 以外の変更で環境は突如として壊れます。例えば brew install hoge したら Mecab が使えなくなっちゃったとかはあるあるだと思います >_< linux / Mac / Win

                                                          機械学習のための環境構築とその管理 - nykergoto’s blog
                                                        • OpenAIのSpeech-To-Text AI「Whisper」をM1 Macで試してみる

                                                          OpenAIがSpeech-To-Text AIのWhisperを発表しました。Githubからpipでインストールすれば簡単に使えます。私のM1 Max MacBook Proでも動作しましたので、作業内容を書いておきます。 GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision – GitHub – openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Python仮想環境を作る Python自体のインストールは既に終わっているところから書くことにします。私の環境は

                                                            OpenAIのSpeech-To-Text AI「Whisper」をM1 Macで試してみる
                                                          • Pythonプロジェクトを快適にするために導入したツールとその設定 | DevelopersIO

                                                            start: if [ -n "${ENV}" ]; then \ .venv/bin/dotenv --file ${ENV} run -- .venv/bin/python src/main.py; \ lint: poetry run pysen run lint lint-fix: poetry run pysen run format && \ poetry run pysen run lint test-unit: poetry run pytest install-dev: poetry install install: poetry install --no-dev 本番環境のみ入れたいパッケージがある場合 IoT開発等では、開発時はMacで本番はラズパイみたいなケースの場合、アーキテクチャ依存で追加できないパッケージがあったりします。 例えばRPi.GPIOは、GPIOが

                                                              Pythonプロジェクトを快適にするために導入したツールとその設定 | DevelopersIO
                                                            • 2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ テストコード編 ~ - Sansan Tech Blog

                                                              こんにちは、研究開発部 Data Analysisグループの笛木です。 4/26(水)〜 4/28(金)で研究開発部内の技術研修を行いました。 こちらのブログの続きでテストコードについての研修資料を一部公開します。研修では新卒2年目の私が1年間で部内のコードなどから学んだ情報を共有しました。至らない部分もあるかもしれませんが、ご参考になれば幸いです。 こちらの研修で使用したGitHubのコードリンクは以下です。適宜、ご参照ください。 github.com 目次 目次 はじめに この研修の目的 研修スコープ外 テストコードについて テストコードの便利な点 テストコードの悪い例 テストコードに関するFAQ pytestによるテストコードの書き方 ファイル名 ディレクトリ 基本編 Parametrize Fixture 異常系 Mock indirect conftest 知っておくと活用する場

                                                                2023年 研究開発部 新卒技術研修 ~ テストコード編 ~ - Sansan Tech Blog
                                                              • Python実践入門を執筆しました

                                                                2020年01月24日発売の「Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める」を執筆しました。 お話をいただいたのが2017年の終わり頃1で、そこから2年をかけてじっくりと書きあげました。 その間、レビュアーの方々には何度も何度もレビューをしていただき、自分でも納得のいく書籍となりました。 そこで、ここで著者として本書を紹介しておこうと思います。 対象読者と本書の紹介 Python実践入門は、主な対象読者に次のような方々を想定して書いています。 Pythonの入門書をやりきった方 入門書は一通りやったけどまだ自信を持てない Pythonを業務利用するのはまだ不安 他言語でのプログラミング経験者でこれからPythonを始める方 業務利用の経験はないが転職先やこの先の案件でPythonが必要になる 普段は別の言語を書いてるけどPythonを始めたい すでにPythonを書いて

                                                                  Python実践入門を執筆しました
                                                                • Python開発を円滑に進めるためのツール設定 Part.1

                                                                  2019年9月16、17日、日本最大のPythonの祭典である「PyCon JP 2019」が開催されました。「Python New Era」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、さまざまな知見を共有します。プレゼンテーション「Python開発を円滑に進めるためのツール設定」に登壇したのは、Atsushi Odagiri氏。講演資料はこちら 開発を効率的に進めるためのツール設定 Atsushi Odagiri氏:この時間はビギナーセッションで、内容はPythonでの開発を効率的に進めるためのツール設定です。 まず「ツール設定」という趣旨の説明と、あとは今日説明するツールがflake8、black、mypy、pytest、toxなどがあります。そしてそれぞれを使うためにエディタ設定をするという流れになっております。 先に自己紹介させていただきま

                                                                    Python開発を円滑に進めるためのツール設定 Part.1
                                                                  • Flask実践入門 - 基本的なアプリ構成を問い合わせフォームをつくりながら学ぶ|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)

                                                                    コンフィグ設定 まずはapps/config.pyを作成し以下のコンフィグを追加しましょう。実践的なアプリでは開発環境の他にstaging環境、本番環境、テスト環境などが存在するのでそれぞれ専用のコンフィグ設定を行います。 from pathlib import Path basedir = Path(__file__).parent.parent class BaseConfig: """ BaseConfigクラス """ SECRET_KEY = os.environ["SECRET_KEY"] WTF_CSRF_SECRET_KEY = os.environ["WTF_CSRF_SECRET_KEY"] class LocalConfig(BaseConfig): """ BaseConfigクラスを継承してLocalConfigクラスを作成する """ SQLALCHEMY_DA

                                                                      Flask実践入門 - 基本的なアプリ構成を問い合わせフォームをつくりながら学ぶ|ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI(アンビ)
                                                                    • Rust製コマンドでTerminal操作を快適にしよう! | DevelopersIO

                                                                      はじめに CX事業本部のshuntakaです。 Terminalで作業をする人に馴染みの深いlsやfindといったOSコマンドの改善や拡張を目的としたRust製CLIが多く公開されています。 本記事は、自分がTerminal操作で利用しているRust製CLIとその利用例を紹介したいと思います。 Rust製ですが、紹介するツールは基本brewでインストール可能なので、気軽に試せます。 お盆が終わる前に入れておくと、お盆開けから一味違う自分になれます。 コマンド紹介 exa 該当するOSコマンド ls, tree 特徴 出力の色付けに加え、Gitのステータス表示もしてくれます(後述) 利用例1 lsを使う局面 exa -ahl --git aliasに登録しています alias ls='exa' alias ll='exa -ahl --git' 動作イメージ Gitのステータス上差分があるフ

                                                                        Rust製コマンドでTerminal操作を快適にしよう! | DevelopersIO
                                                                      • 【Mac大手術】ぐちゃぐちゃだったPythonの環境構築をやり直した話【さよならAnaconda】 - Qiita

                                                                        「環境構築無しでプログラミングを始められる!」 この言葉に甘えてはや2年ほどが経っただろうか。そのおかげで僕のPCの環境はぐちゃぐちゃだった。 condaとpipを適当に使い、よくわからないから仮想環境も構築せずに、importしてなかったら適当にpip installして耐え忍んでいた。 いつかはやらないとなー。とか思ってたけど、ついに重い腰を上げて手術することにした。 理由は三つ。 ・ Webアプリ開発にも興味が出てきて、環境のことを知らないといけなくなった ・ VSCodeで謎にシャットダウンされ、Pythonファイルが開けなくなりコードが飛んだ ・ Jupyter Notebookで、突如挙動不審になり、言語が本当は一つしか表示されないはずがPythonが二つ出た まあ正直2つ目と3つ目はVSCodeのバグかもしれないが、環境のせいかもしれないし、いつかは知らないといけない からと

                                                                          【Mac大手術】ぐちゃぐちゃだったPythonの環境構築をやり直した話【さよならAnaconda】 - Qiita
                                                                        • Slack の CLI と無料サンドボックス環境でサクサク快適開発

                                                                          こんにちは、Slack の公式 SDK 開発と日本の Developer Relations を担当している瀬良 (@seratch) と申します 👋 サンドボックス環境が使えるようになりました 米国時間 3/6 にサンフランシスコで開催された TrailblazerDX にて、Slack の新しい開発者向けサポート機能が発表されました。 Bolt for Python / JavaScript でのカスタムファンクションなどのトピックもあるのですが、この記事ではこれまでよりもはるかに簡単な取得・管理が可能となった Enterprise Grid のサンドボックス環境を使ったローカル開発の方法について紹介したいと思います。 何が嬉しいの? 今までの Slack アプリ開発は、最初に以下のような手順が必要でした: https://api.slack.com/apps にアクセスして、アプリ

                                                                            Slack の CLI と無料サンドボックス環境でサクサク快適開発
                                                                          • PythonとRustの融合:PyO3/maturinを使ったPythonバインディングの作成入門 | gihyo.jp

                                                                            Cargo.tomlにはデフォルトのメタデータとPyO3の依存関係(バージョン)などが記載されています。また、pyproject.tomlにはビルドツールとしてmaturinが使用されることなどがあらかじめ定義されています。 注目すべきはRustスクリプトを記述するsrc/lib.rsファイルです。以下のようなscaffold(足場)が最初から記載されています。 src/lib.rsにデフォルトで記載されているscaffold 1 use pyo3::prelude::*; 2 3 /// Formats the sum of two numbers as string. 4 #[pyfunction] 5 fn sum_as_string(a: usize, b: usize) -> PyResult<String> { 6 Ok((a + b).to_string()) 7 } 8 9

                                                                              PythonとRustの融合:PyO3/maturinを使ったPythonバインディングの作成入門 | gihyo.jp
                                                                            • 【Pythonのパッケージ管理に悩む方へ】パッケージ管理ツールRyeを使ってみた | DevelopersIO

                                                                              こんちには。 データアナリティクス事業本部 インテグレーション部 機械学習チームの中村です。 今回はRyeを使ったPythonの実行環境構築についてご紹介します。 Ryeについて RyeはRustで実装された、Python環境をワンストップで管理できるツールとなっています 今まではpyenv + poetryやpyenv + pipenvなどpyenvとの組み合わせで構築が必要だったものが、RyeだけでPythonインタープリタ含めて管理することが可能です。 RyeはRustのrustupとcargoにインスパイアされた、Pythonの新しいパッケージング体験を構築する実験的な試みとなっており、作者により「Production Readyではない」と紹介されていますが、検証用等個人で使用するには使い勝手はかなり良かったのでご紹介致します。 公式ページは以下となります。 セットアップ インス

                                                                                【Pythonのパッケージ管理に悩む方へ】パッケージ管理ツールRyeを使ってみた | DevelopersIO
                                                                              • Django(Python)でシステム開発できるようになる記事_入門編 - Qiita

                                                                                株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はPythonのWebアプリケーションフレームワーク「Django」について扱っていきます。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに Pythonをはじめ、プログラミングが以前より身近になってきましたが いざサービス開発にチャレンジすると色んな壁があります。 『入門書やチュートリアルのコピペから卒業できない』 『コピペで作ってみたけど、それ以降のアレンジができない』 『自分が書いたコードが正しいのか何となく自信がない』 これらを分析すると、下図のように5つの要因に分解できます。 本記事では「実践フェーズ」にフォーカスして『実際に動くシステムを開発する』ことを目標にします。 ※「基礎フェーズ」についても別の記事で整理したのでリンクをご紹介しておきます。 (3)プログラミングの基礎:Pythonでゼロからで

                                                                                  Django(Python)でシステム開発できるようになる記事_入門編 - Qiita
                                                                                • 1日目:独学プログラマが語る「なぜPythonが世界を席巻しているのか?」 | gihyo.jp

                                                                                  PyCon JPとは PyCon JPは日本国内外のPythonユーザーが一堂に会し、互いに交流を深め、知識を分け合い、新たな可能性を見つけられる場所として毎年9月中旬に開催される国際カンファレンスです。 PyCon JP 2019は2019年9月14日のスプリント(HENNGE株式会社⁠)⁠、9月15日のチュートリアル、9月16日〜17日のカンファレンス(大田区産業プラザPiO)と4日間の会期で開催されました。来場者は4日間で約1160人と昨年を上回る大盛況で、Pythonへの注目が年々増していることがわかります。 今回は16日に行われたカンファレンスの中から、注目セッションやイベントの様子と感想について運営スタッフがレポートします。 基調講演「Why Python is Eating the World」― Cory Althoff (牛窪翔) 1日目の基調講演は、Cory Altho

                                                                                    1日目:独学プログラマが語る「なぜPythonが世界を席巻しているのか?」 | gihyo.jp