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11月4日、Yakko Majuri氏が「Why we migrated fromPython to Node.js」と題したブログ記事を公開し、話題を呼んでいる。この記事では、ローンチからわずか1週間でバックエンドをPython（Django）からNode.js（Express＋MikroORM）へ全面移行した理由と、その得失について詳しく紹介されている。以下に、その内容を紹介する。 11月4日、Yakko Majuri氏が「Why we migrated fromPython to Node.js」と題したブログ記事を公開し、話題を呼んでいる。この記事では、ローンチからわずか1週間でバックエンドをPython（Django）からNode.js（Express＋MikroORM）へ全面移行した理由と、その得失について詳しく紹介されている。以下に、その内容を紹介する。 概要 この記事の
こんにちは、wsn0672です 先日Xにこのようなポストをしたところ、驚くほど反響があったので ここで僕がどうやってiPadに総当たり入力したのか、この記事にまとめようと思います ポストの動画ではスクリーンタイムの解除に使いましたが、悪用しないようにお願いします @wsn0672 キーボードエミュレータ まずこのポストの動画では、Raspberry PiからBluetoothを使ってiPadに砲撃(?)しています 動画の上半分に写っているPCはRaspberry Piとssh接続してるだけなので、パソコンから入力しているわけではなく、画角外にあるRaspberry Piから入力しています そのRaspberry Pi上で総当たり攻撃するPythonを動かしてます そのPythonだけ最初に貼っちゃいますね import sys importdbus import time class B
こんにちは、韓国在住のsanaです！ 今回は、パイソンを使った実践的なスキルを身につけるために役立つ3つの講座を紹介したいと思います！ 1️⃣Python無料講義（活用編1） - 思い出の娯楽ゲームを作る（3時間） 実際の開発に役立つスキルを深めることができます。初心者でも安心して取り組める内容なので基礎知識がある方、パイソンの応用力を身につけたい方におすすめです！📈 2️⃣Pythonプログラミング 基礎からスタートし、徐々にプログラミングの力を養うことができます。プログラムを書く力を身につけたい初心者の方にぴったりです👨💻 3️⃣Pythonベースライブラリから積み重ねる機械学習機械学習に興味がある方には、このパイソンを使った機械学習の講座が最適です！ パイソンの基本から実務で使える技術までしっかり学んでいきましょう🌟 ぜひ、週末に挑戦してみてください！
注目MCPニュース 昨今LLM界隈を賑わせているMCP（Model Context Protocol）ですが、個人的には最近のビッグニュースとして以下の２つが挙げられます。 Azure FunctionsトリガーがMCPに対応! Azure Functionsは「トリガー」と呼ばれる仕組みを使ってイベントドリブンなアプリケーションを構築することができます（たとえばタイマートリガーで定期実行、HTTPトリガーでWebAPIを作る、など）。 2025年4月5日にAzure FunctionsのMCPトリガーがプレビュー版として公開されたことがMicrosoftの公式ブログで発表されました。本記事執筆時点での対応言語はC#、Python、Nodeの3つです。 VS Code Stable 1.99でMCPが正式サポート!GitHub CopilotにAgent modeが追加され、それと同時
はじめに 年度末の振り返りとしてstreamlitを使った技術ヒートマップを作ってみました。 社内勉強会のテーマとして用意したものですが、せっかくなのでQiitaにも投稿します！技術のヒートマップを作ろう🐱🐉🔥 今年度、あなたはどんな技術に触れ、どんな業務をしましたか？ どこが濃い？どこが薄い？可視化されたマップをもとに振り返りましょう。 あなたの強みを再確認するだけでなく、来年の目標設定にも活かしてください！ 今日はStreamlitを使ってヒートマップを作ります⭐ 🧣 アジェンダStreamlit体験 ヒートマップ作成 🛸 手順 まずはStreamlitが実行できる環境を用意します。 1.Pythonの準備 公式サイトから最新版をインストール コマンドプロンプトからPytonのバージョンを確認する
2025年3月のアップデートで、Pixelスマートフォンに純正のLinuxターミナルが搭載されました。 これにより、追加のアプリをインストールせずに、DebianベースのLinux環境が利用できるようになりました。 これは気になる…！ということで、実際にPythonをインストールし、簡単なプログラムを動かしてみました。 使用環境 端末: Pixel 8 ストレージ: 128GB OS:Android 15 ターミナル Pixel純正(2025.03 アップデート) 1. Pixelのターミナル環境について PixelのLinuxターミナルは、Androidの仮想化技術 AVF（Android Virtualization Framework） を利用し、Debianベースの仮想マシンを起動する仕組みになっています。 初回起動時には約500MB以上のLinuxイメージをダウンロードする必要
関連キーワードWindows | プログラミング 「Windows」にプログラミング言語「Python」の実行・開発環境をインストールするのは比較的簡単なプロセスだ。数十MBのインストーラーのダウンロードを待つ時間さえ我慢すればよい。以下では具体的なインストール手順と、Pythonプログラミングの初歩を解説する。Windowsで「Python」を使うための準備とは 併せて読みたいお薦め記事Pythonを知る なぜ「Java」は“面倒”で「Python」は“危険”なのか 「GILなしPython」は進化か、それとも退化か？ 「Windows 11」にPythonをインストールするには、以下の手順に従う。Python公式サイトからインストーラーをダウンロードする。 インストーラーを実行し、ライセンス契約に同意する。Pythonのインタープリタ実行ファイルがあるフォルダパスを、PATH
１．概要この記事は、Window環境に初めてPythonインストールするといった方に向けての記事です。Pythonをインストールする方法も色々あります。 Anacondaをインストールするとか、Pythonのインストーラからインストールするとか。 ただ、自分が使った限りでは一番単純で癖が無く 仮想環境も作りやすいと感じています。 そのような観点から pyenv-win と venv を組み合わせて使っています。 pyenv-win :pythonのバージョンを切り替えて使うツールです。 venv :pythonの開発環境をフォルダごとに設定する仕組みです。 仮想環境(venv環境)を作ったときのPythonのバージョンが使われます。 まずこの組み合わせで使ってみて、物足りなければ ほかの方法を試してみてください。 ２．pyenv-winのインストールＡ．ダウンロードと配置pyenv
書籍はこちら。 現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで Web＋DB PRESS plus 作者:altnight,石上 晋,delhi09,鈴木 たかのり,斎藤 努技術評論社Amazon 元々WEB+DB PRESS plus で連載されていた内容をまとめた本。連載期間は2020年6月〜2023年8月のものだったらしいけど、書籍化にあたって加筆されているらしい。 初版の発行は2024年9月と最近である。 この本を読もうと思った経緯仕事で少しだけPythonを使うことになったから。作るものは簡単なツールだったんだけど、それにあたって環境周りやらLinter、Formatterとかは最近は何を使うといんだろう？っていうのをキャッチアップしたかった。 こればっかりはとっかかりがないことにはドキュメントを見に行くこともできないので、いい感じにまとめられてる情報を
importlogging from multiprocessing import Process, Pipe import re import sys from io import StringIO from typing import Dict, Optionallogger =logging.getLogger(__name__) globals: Optional[Dict] = {} locals: Optional[Dict] = {} def sanitize_input(query: str) -> str: """Sanitize input to thepython REPL. Remove whitespace, backtick &python (if llm mistakespython console asterminal) Args: query
Googleのチームが開発したPython用のUIフレームワーク「Mesop」の特徴や使い方について、開発チームがブログに投稿しています。 Why Mesop? - Mesop https://google.github.io/mesop/blog/2024/05/13/why-mesop/ 多くのPython用UIフレームワークは簡単に使い始められるものの、標準的な使用方法を超えてカスタマイズを行おうとするとJavaScriptやCSS、HTMLの詳しい知識が必要です。MesopはPython内で動作を完結させることでよりPython開発者にとって扱いやすいUIフレームワークになっています。 MesopはコンポーネントベースのUIフレームワークで、UI全体がコンポーネントと呼ばれるブロックを積み重ねて作成されています。Pythonの関数を呼び出すのと同じ要領でMesopのコンポーネントを
＜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
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段はGo をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究ではPython を使うことがほとんどです.Go のエコシステムに慣れきった私はPython の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager,Formatter,Linter, Type Checker, Test Tool を選定し,VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning ではGPU が必須である場合が多いので,GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
これまで「Rubyは死んだ」、「Railsがオワコン」と定期的に言われて、そういった記事やSNSの書き込みにさまざまな意見が寄せられてきました。が、今年はRuby onRails復活の兆しが見えてきました。我々paizaもRailsで開発をしているので嬉しい限りです。 【目次】Ruby onRailsはオワコンと言われている背景 （１）他言語比較での言及数の少なさ （２）言語特性における短所を語られやすい （３）AIやデータサイエンスの普及 いい加減「Ruby onRailsはオワコン」とは言えなくなってきた背景 （１）面接リクエスト数の増加 （２）成熟した言語であり安定性がある （３）エンジニアスキルとして今でも求められている 「オワコン」は抽象的過ぎる表現Ruby onRailsはオワコンと言われている背景 「Ruby onRailsはオワコン」という言説に関して、あえて
はじめに みずほリサーチ＆テクノロジーズの @fujine です。Pythonのリストってとても便利ですよね。可変長で任意のオブジェクトを保存できるため、シーケンシャルなデータなら何でもリストで実装したくなる気持ち、分かります。 でもちょっと待ってください！リスト以外にも便利なコレクション型があること、ご存知でしょうか？コレクション型を適切に使い分けることで、 プログラムの意図を（ドキュメントに頼らなくても）読み手に的確に伝えられる パフォーマンスが向上する などの効果が期待できます。 そこで本記事では、Pythonの組み込み型や標準ライブラリを対象に、リストと似たコレクション型をどのように使い分けるか？の案をフローチャート化しました。それぞれの特徴や使い方を、次章にて解説していきます。 用語の整理 先に、解説で使用する用語をざっくり整理します。 コレクション(Collection)型
偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。この方法は直感的で実装が比較的簡単ですが、グリッドの選択が解の精度に大きく影響します。 有限要素法（Finite Element Method）: 問題の領域を小さな「要素」に分割し、各要素内で方程式を近似します。この方法は複雑な形状や境界条件を持つ問題に適しています。 有限体積法（Finite Volume Method）:
はじめに 今回は各大学が公開している、エンジニア向けの資料をまとめていきます。 東京大学ChatGPT活用法ChatGPTの基礎的な内容から実際にどのように活用すべきかが解説されている。Pythonプログラミング入門Pythonについて環境構築から始まり、基本文法、応用的な使い方まで分かりやすく解説されている。AWS入門 ハンズオン形式でAWSの学習ができる。AI・データサイエンスの活用事例 データサイエンスやAIの活用事例を学べる。人工知能・深層学習を学ぶためのロードマップAIやデータサイエンスの具体的な活用事例が学べる。 京都大学 プログラミング演習Python 統計学 統計学やデータ分析、検定を学べる。 慶應大学ChatGPTの活用資料ChatGPTを用いた開発方法が学べる。 東京工業大学機械学習 筑波大学 データベース データベースの基本から正規化や設計とい
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