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VSCodeでCopilotを使ってみた感想 - Qiita
題材 題材はAsabenehさんがGithub上に公開している「30DaysOfPython」 理由は数年前に途中までやっていたから Pythonの勉強をしたいから Github Copilot（GPT-4o）を使ってみた 例えば、Day8「Dictionary」の講座で、Exercises: Day 8をVSCode上で以下のように問題文と回答を記述すると、次の問題文が自動で予測される。 Tabを押すと、回答まで予測してくれる。 何で予測できるのかわからないけれど、凄い！！ ちなみに実際のExerciseはこれ 11.までの問題、回答まで予測してくれるし、11以降もなぜか自動で作成される！ 感想 プログラミングをする上でめっちゃ優秀なパートナーができた感じで、いろいろコードを書くのが楽になりそう。 反対に、Pythonは自分でコードを書いていないから、あまり覚えなさそう。 使い方としては
アナリスト出身の人にバッチ処理を書いてもらう際にレクチャー & サポートしたことメモ - yasuhisa's blog
あまりよくある話ではないと思うんですが、アナリスト/Analytics Engineerの人にバッチ処理を書いてもらう機会がありました。基本的にはSQLを普段書かれていて*1、場合によってはTerraformを少し書くこともあるというバックグラウンドの方です。これに対して私はレクチャーやサポートする形になったので、メンター的でどういうことを考えていたかをこのエントリでは書こうと思います。 対象のタスク レクチャーしたこと Step by Stepで実装する APIやjqに慣れる Dockerfileを使って環境構築する 正常系を実装する 適切な関数やクラスに分割する コマンドライン引数や環境変数を使う 型アノテーションを付ける loggerについて知る 異常系を考慮する テストどうする問題 脱線 バッチ処理をアナリスト出身の人に書いてもらうのは適切か? バッチ処理初心者とLLMの付き合い方
【研修資料公開】低レイヤを学ぶ、Linuxカーネルとコンテナの仕組みの研修 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]
こんにちは、羽山です。 今回はラクーンホールディングスの座学研修で私が講師を担当する 3年次 Linux && Docker研修 をご紹介します。当社は教育制度に力をいれており、入社直後に5~6ヶ月間の研修があります。そしてさらに n年次研修 という枠組みで2年次、3年次、4年次と定期的に研修を実施して、経験を積んだ各ステージに必要な知識・スキルを補完しています。 3年次 Linux && Docker研修は入社から3年目の1~2月頃（4年目目前）に実施していて、エンジニアとしての実力も付いてきた段階で受けることになります。 4年目目前ともなれば Linux や Docker を普段から開発に利用していて基本操作には困っていないはずです。 一方で Linuxカーネルの役割を聞かれたら返答に窮したり、コンテナとはプロセスと言葉では知っていても実はよく分からなかったり、そういうあたりが本研修の
![【研修資料公開】低レイヤを学ぶ、Linuxカーネルとコンテナの仕組みの研修 | Raccoon Tech Blog [株式会社ラクーンホールディングス 技術戦略部ブログ]](https://images.weserv.nl/?url=https%3A%2F%2Fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2Fimage%2Fsquare%2Fe9a13379b158995ad75b38176e534851111a7715%2Fheight%3D288%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D512%2Fhttps%253A%252F%252Ftechblog.raccoon.ne.jp%252Fwp-content%252Fuploads%252F2025%252F01%252Flinux-docker-00.png&q=12&output=webp&max-age=110)
Pythonの非同期処理: これだけは知っておきたい！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Pythonコルーチンの開発プロセスと新旧コルーチンの深層分析 1. Pythonコルーチンの歴史的進化 Pythonの長い開発の歴史を通じて、コルーチンの実装はいくつかの大きな変更を経てきました。これらの変更を理解することは、Pythonの非同期プログラミングの本質をよりよく把握するのに役立ちます。 1.1 初期の探索と基本機能の導入 Python 2.5：このバージョンでは、ジェネレータに.send()、.throw()、.close()メソッドが導入されました。これらのメソッドの登場により、ジェネレータは単なるイテレータ以上のもの
基礎の学び直しから実践へ。『エキスパートPythonプログラミング』翻訳者が推薦するPython本3冊 | レバテックラボ（レバテックLAB）
TOPコラムプロフェッショナルの技術書本棚基礎の学び直しから実践へ。『エキスパートPythonプログラミング』翻訳者が推薦するPython本3冊 Python書籍翻訳者 清水川 貴之 株式会社ビープラウド所属。一般社団法人PyCon JP Association会計理事。 2003年にPythonを使い始め、それがオープンソースとコミュニティー活動に関わり始めるきっかけとなった。本業ではソフトウェアエンジニアとして自社サービスの開発に携わり、上から下まで幅広く担当。本業のかたわら、Python mini Hack-a-thonやSphinx-users.jpなどPython関連イベント運営、カンファレンスでの講演や書籍の執筆翻訳、またOSS開発を通じて技術情報を発信している。 1. 『改訂新版 最短距離でゼロからしっかり学ぶ Python入門 必修編〜プログラミングの基礎からエラー処理、テ
OpenAIのプロンプトジェネレーターで至高のプロンプトを生成する - Taste of Tech Topics
こんにちはイワツカです。 食欲の秋ということでサツマイモやキノコが美味しい季節ですね。 さて今回は、生成AIを使おうと思ってもプロンプトの書き方がよく分からず、生成AIから思ったような回答を得られない...なんて方におススメのOpenAIのプロンプトジェネレーター機能を紹介します。 1. プロンプトジェネレーターとは 使い方 2. ユースケースごとのプロンプトと結果比較 Pythonコードのリファクタリング プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 API設計 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 ブログ作成 プロンプトジェネレーターを使わない場合 プロンプトジェネレーターを使う場合 3. まとめ 1. プロンプトジェネレーターとは プロンプトジェネレーターとは、その名の通り、AIに対する指示文（プロンプト）を自動的に
初心者限定でPythonとAIの使い方を2時間で教えてそのままハッカソンしてみた｜shi3z
新潟県長岡市で三度目の当選を果たした磯田市長にプログラミングを教えてみて、吾輩はある確信に達した。 もはやプログラミングは英語より数学より身近なものであり、真の意味で誰でもプログラミングをスキルとして身につけることができる、一億総プログラマー国家が出現しようとしているということを。 吾輩がこの構想を夢見たのは10年前。 時のIT担当大臣、山本一太に招聘されてプログラミング教育を義務教育に組み込むよう進言したことから始まる。 山本一太氏は、「日本が世界最先端のIT国家になるためにはどうすればいいのか」と聞いてきた。それはもちろん、全員がプログラミングができるようになることであると答えた。 ただ、吾輩にはその具体的な方法論がなかった。それに答えるために始めたのがenchant.jsでありその後の秋葉原プログラミング教室、そして今はシラスの「教養としてのAI講座」に至るプログラミング教育活動であ
プログラミング〈新〉作法 これからプログラムを書く人のために
「プロとしてプログラムが書ける人」に求められる能力が大きく変わった！ 1つのプログラミング言語にこだわらず、それぞれの言語のベストプラクティスを学ぼう。現代のプログラミング言語を支える技術が凝縮した一冊 第1章 はじめに 1.1 プログラミングに必要な知識とは 1.2 本書の構成 1.3 プログラマに伴走する生成AI 1.4 コーディング環境 1.4.1 オンライン実行環境 1.4.2 ローカルでのコーディング環境 1.5 まとめ 第2章 C言語からはじめよう 2.1 C言語とは 2.2 入力・演算・出力 2.2.1 変数・定数・リテラル 2.2.2 演算子 2.2.3 入出力関数 2.2.4 数値計算を行うプログラム例 2.2.5 配列 2.2.6 文字と文字列 2.3 制御構造 2.3.1 条件分岐 2.3.2 繰り返し 2.3.3 構造化プログラミング 2.4 関数 2.4.1 ma
PythonでPDFからテキスト/表情報の抽出精度を比較してみた - Taste of Tech Topics
はじめに こんにちは。ついにジム通いを始めて四六時中筋肉痛を感じながら過ごしているイワツカです。 最近はLLM（大規模言語モデル）とRAG（検索拡張生成）を用いて企業内ドキュメントを活用する取り組みが多く見受けられます。 ドキュメントは基本PDFで保存されているため、PDFからテキストを抽出して、検索対象にすることが必要です。 そこで今回は、PythonでPDFからテキストを抽出するためのライブラリを比較して、どれが良いのか検証しました。 はじめに 概要 実装 PyMuPDF pdfplumber unstructured 比較結果 テキスト抽出 サンプル1のテキスト抽出結果 サンプル2のテキスト抽出結果 表の抽出 サンプル3の表抽出結果 サンプル4の表抽出結果 検証結果 まとめ 概要 今回はPDF読み取りライブラリとして、PyMuPDF、pdfplumber、unstructuredの3
Pythonで作るポップなポモドーロタイマー - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは！今回は、Pythonを使ってポモドーロタイマーを作成する過程を、要件定義から実装まで詳しく解説します。このプロジェクトを通じて、以下のスキルを身につけることができます： ソフトウェア開発のプロセス（要件定義、仕様策定、設計、実装） Pythonの基本的な構文とオブジェクト指向プログラミング Tkinterを使ったGUIアプリケーションの作成 時間管理の基本概念とその実装方法 それでは、プロジェクトの各段階を見ていきましょう。 1. 要件定義 まず、ポモドーロタイマーの基本的な要件を定義します。 1.1 機能要件 2
初心者がプログラミングを学ぶときに最も効果的な方法は「写経」だと思う｜shi3z
プログラミングの勉強方法で最も効果がない方法は「写経」です。コードを記憶しても無駄です。実際のプログラミングでは記憶にないコードを作り出さなければいけないからです 「写経」はタイピング速度の向上やキーワードを覚える効果はあるかもしれませんが、肝心のプログラミングには役に立ちません — Koichi Nakashima (@ko1nksm) September 3, 2024 こういうエントリを見かけたので。 僕は1990年代からプログラミングを人に教える仕事をしています。最初は中学の時に技術家庭科の授業を先生から任されて同級生にプログラミングを教えることから始まりました。その後、色々な方法を試しましたが、結論としてプログラミング初心者は写経した方が結局は上達が速いと今は考えています。 それが特に強く感じられたのは2015年頃から色々な人にAI関連のプログラミングを教え始めた頃です。 AI関
【AWSコンテナ入門】簡単なPythonアプリをECSにデプロイしてみよう！ - Qiita
この記事は何？ 最近、生成AIブームで「Pythonの簡単なチャットアプリを作ってみる」機会が増えたのではないでしょうか。 特に、Streamlitという便利なライブラリを使えば、Reactなどが書けなくても簡単にフロントエンドをPythonで作ることができます。 開発端末のローカルやCloud9などでこれを動かすのは簡単なのですが、いざ他の人にも使ってもらおうとするとクラウド上にデプロイする必要があります。 しかし、アプリをコンテナに固めてAWSにデプロイ！ といった王道の作業をGUIで分かりやすく解説する記事が意外と少なかったので、初心者向けハンズオンとしてまとめてみます。 ハンズオンの概要 作成するアーキテクチャ 作業環境 端末：Macbook（Appleシリコン） ブラウザ：Google Chrome コードエディター：VS Code Python：3.9以降のバージョン 注意事項
2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
しょーもない事務作業を快適にするためのツールを作りたいとき 〜セキュア意識の高い会社編〜 - Qiita
Pythonインストールできないんだけど！ なんかいつもこれ同じ作業してるよな、自動化出来ないかな…よしやったる！ ↓ みんなー！こんなツール作ったよー、使ってみてー！ ↓ そして起こる「ちょっと、俺、.pyとかいう拡張子使えないんだけど」の声。 会社のPCって外部のアクセス禁止だったり新規ソフトウェアのインストール制限があったりと、色々制約がありますよね。この制約のせいで、作ったはいいが使えなかった、みたいな理不尽なハマり方したり、一方で試してみたら意外とこれ動いちゃうんだ！？みたいなこともあったりするので、ここではそんなずる賢い業務改善を必死に考える社員のみんなに、どれでやれば利用可能なツールづくりができるのか、その選択肢を載せていくよ。 Python + exe化ツール(Pyinstaller) やっぱ中身含めてファイル操作系でちょこちょこやるならPythonが楽だよね。ただ、Pyt
特定のページが更新されたら通知する仕組みを作ってみた - Qiita
はじめに RSS対応のサイトだと、更新情報追いやすいけど、RSS非対応のページも追いたいよね。って人向けの記事です。 RSS対応しているサイトなら、RSSリーダーを使った方が早いです また、Discordのチャンネルにも通知がしたかったので、メールとDiscord両方に通知を行っています。 Discord側にWebhook用のURLが必要ですが、本記事では紹介しません 参考サイトのZennの記事が細かく書かれていますので、そちらをご覧ください なお、この仕組みは更新を検知したいサイトに確認リクエストを送ります。 高頻度で設定してしまうと、サーバーに負荷がかかる為、 高頻度での設定はしないようにお願いします 参考サイト 構成図 コードについて(Lambda) コードについては、基本的に、クラスメソッドさんの記事を参考にしています Discordの通知部分については、AmazonBedrock
pdfからtextを抜き出す試行錯誤のメモ｜Kan Hatakeyama
これは二段構えの構成を持っています。この二段構えを正確に検出し、テキストを理解することが望ましいです。 Unstructuredを使うPythonのライブラリであるUnstructuredを試してみましょう。 参考記事 導入は非常に簡単です。 pip install 'unstructured[pdf]' 実装も簡単です。 解析コード： from unstructured.partition.pdf import partition_pdf pdf_elements = partition_pdf("pdf/7_71_5.pdf") 表示コード： for structure in pdf_elements: print(structure) 結果： 残念ながら、2段組のカラムを正確に検出することはできませんでした。 Grobidを使うGrobidは、peS2oというオープンアクセス論文のコ
GitHub、脆弱性のあるコードを実際にデバッグして学べる「Secure Code Game」シーズン2がスタート
GitHub、脆弱性のあるコードを実際にデバッグして学べる「Secure Code Game」シーズン2がスタート 「Secure Code Game」は、ゲームと名付けられていますが、実際のコードを月間60時間無料で提供されるGitHub Codespacesの機能を駆使して修正し、ユニットテストを通して完成させる手順となっており、実践に近い内容となっています。 昨年（2023年）3月に開始されたシーズン1は、PythonとC言語でのセキュアなコーディングを学べる内容でした。今回のシーズン2ではこれらに加えてJavaScript、Go、そしてGitHub ActionsのYamlファイルなどが含まれており、これらのコードのバグを修正することになります。 Secure Code Gameの始め方 「Secure Code Game」の始め方は次の通りです。 まず「Secure Code G
【まとめ】大学が公開している有益な資料 - Qiita
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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【初心者必見】Python中級者になるためのテクニック29選 - Qiita
「Python in Excel」が一般公開 ～「Copilot」にコードを書いてもらう機能もテスト開始／1年以上のテストを経て正式機能に
