PEP 661として提案されていた「Sentinel Values(番兵値 - ばんぺいち)」が承認され、Python 3.15に実装されることが決定しました。 Pythonにおいて「特別な値」をどう扱うかは、意外と重要なテーマですが、これまでは None や独自オブジェクトを「運用でカバー」する形で代用されてきました。PEP 661 により「Sentinel（番兵値）」が正式に整理され、これまで曖昧に扱われてきた「値が未指定である状態」を、安全かつ分かりやすく表現できるようになります。 本記事では、その背景と使いどころを初心者にも分かる形で段階的に解説します。 Sentinel値とは何かSentinel（センチネル）とは「番兵」のことで、プログラミングのコンテキストで言うと「特別な意味を持つためだけに用意された値」のことです。 たとえば「値が設定されていない」ことを表すために使われます。

最近、ADKを使ってpythonでAIエージェントの開発をしており、uvを使っています。その中で環境の共有を行うときにどうすればいいんだっけ？という小さな悩みから、自分の中での理解も深めるためにこの記事を書きました。 そもそも仮装環境とは？という初歩的なところから記載してるので、初めての方でも読みやすい内容になってるかと思います。 さて、本題ですが、 Pythonを使い始めると必ずぶつかるのが「環境構築」の壁です。「自分のパソコンでは動くのに、他の人の環境では動かない……」そんな悩みを一気に解決してくれる最新話題のツール、uv の使い方や環境の共有の注意事項等について解説します。 1. そもそも「仮想環境」はなぜ必要なのか？Pythonの開発では、プロジェクトごとに「仮想環境」を作るのが鉄則です。 例えば： プロジェクトA： 少し古いライブラリを使うので、Python 3.10が必要 プロ

2月12日にkarpathy氏がGistに投稿した以下のmicrogptをご存知でしょうか。 この記事を執筆してる時点で一週間が経過していますが、なおも修正が行われているこれは、GPTの構造をPythonで簡易的に実装したソースコードになります。GPTの構造を理解するのにも役立つ内容となっており、その行数は最新（2/18 11時時点）で、200行という短さです。 加えて、プログラムファイルの先頭にあるDocstringの通り、Pythonの標準ライブラリのみを使用して実装が行われているため、他の複雑なライブラリを理解することなく、たった200行でGPTを知ることができる内容だということです。すごいですね。 The most atomic way to train and run inference for a GPT in pure, dependency-free Python. 2/2

2026年3月24日、LLMプロキシライブラリ LiteLLM の PyPI パッケージが侵害されました。 攻撃者は PyPI のメンテナアカウント（krrishdholakia）を乗っ取り、クレデンシャル窃取・Kubernetes 対象のラテラル・永続化マルウェアを含むバージョン 1.82.7 および 1.82.8 を公開しました。 本記事では公開情報をもとに、事象の概要を記録します。また、対応指針を示します。 免責 本記事の目的は事態の把握と対応の促進であり、違法行為への加担・助長を意図するものではありません。 ペイロードの動作は手法の理解に必要な範囲で要約して記載しています。 記述の一部には不正確な情報が含まれている可能性があります。 速報性を優先していますので、ご了承ください。 TL;DR - 対応指針 pip show litellm によりインストール済バージョンを確認してくだ

UUIDはなぜ重複しないのか？ Webアプリケーションなどのシステム開発では、データに一意の識別子を付与する必要があります。たとえば データベースの主キー は、ジムでいうところの「会員カード番号」。誰かと同じ番号だとパーソナルトレーナーの予約を取り違えるような事故が起きます。 他にも「ロッカーの鍵」「筋トレ記録ノートのページ番号」「プロテインシェイカーの名前シール」など、「絶対にダブってはいけない」ものがあることは、筋肉系エンジニアの皆さんも想像に難くないことでしょう。 そんな時に役立つのが UUID（Universally Unique Identifier）です。これは、ほぼ重複しないIDを生成できる仕組みです。本記事ではUUIDの仕組みを解説し、Pythonでの実装を通じて「なぜUUIDはほとんど重複しないのか？」を見ていきます。 UUIDとは？ UUIDは、IETF（Interne

この記事中のサンプルコードはあくまで実験目的のためのものです。 排他制御とかしないでグローバル変数やクラス変数やシングルトンなどを使用すると不整合がおきるので実際のコードではやらないでください。 学習リソース FastAPIを学習する前提としてPythonの型ヒントや非同期処理についての前提知識がないと難しいかもしれません。 実際は同期処理だけでつくることもできますが、FastAPIを使う場合は非同期処理で書いた方がパフォーマンス対応で取れる選択肢が広がります。 公式のチュートリアル 素晴らしいチュートリアルで、多くのケースではこれを読むだけで十分。 機械翻訳済の日本語ページも存在する FastAPI: Modern Python Web Development by Bill Lubanovic. BOOK 上記コード Pythonの型ヒントや非同期の説明もあり、初学者を取りこぼさない構

この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の11日目の記事です。 本日はCTOの私がよく使ってるSQLModelについてお話します。 宣伝 今回のアドベントカレンダーでは、LivetoonのAIキャラクターアプリのkaiwaに関わるエンジニアが、アプリの話からLLM・合成音声・インフラ監視・GPU・OSSまで、幅広くアドベントカレンダーとして書いて行く予定です。 是非、publicationをフォローして、記事を追ってみてください。 SQLModelとは SQLModelは、 Pydantic と SQLAlchemy のいいとこ取りをしたPython ORMライブラリです。FastAPIの作者（tiangolo）が開発しており、以下の特徴があります： Pydanticの書き心地: バリデーション・型安全性をそのまま活用 SQLAlchemyの互換性:

Pythonの非同期処理でasync/awaitがつらい人はWoveを使ってみてはどうだろう? #こまPy みんなのPython 第5版発売中です！Pythonで非同期処理というと標準のasyncioを使ってasync / awaitなコードを書くことを思いつく人が多いと思います。ただasyncioには独特の「つらみ」があって、嫌いな人がいるのです。私もあんまり好きじゃない。この「つらみ」を解消しうるライブラリWoveを紹介します。最近バージョン1.0がリリースされたので、紹介したいと思います。なお、はてブでホットエントリ入りしたので(ブックマークしてくれたみなさん、ありがとうございます！)、他のasyncio様のライブラリを比較表を追記しました。 asyncはなぜつらいのか？Pythonのasyncioは、I/O待ちの多いプログラム（WebアクセスやDB通信など）を効率化する強力な仕組み

Python 3.14登場、フリースレッド版正式サポート。実験的JITコンパイラも公式バイナリで利用可能に Python 3.14での大きな新機能はフリースレッド版の正式サポートと公式バイナリでの実験的JITコンパイラ導入でしょう。 フリースレッド版Pythonの正式サポート Pythonは2023年8月、グローバルインタプリタロック（GIL）を解消し、マルチスレッド処理を高速化する方向で開発を進めていくという方針を明らかにしていました。 グローバルインタプリタロックとはインタープリタ全体で1つのロックを持つことです。これによりシングルスレッドのプログラムにおいては細かなロック制御が不要となって速度の向上ができる一方、マルチスレッドの平行性は制限されるという欠点がありました。 参考：Pythonがグローバルインタプリタロックの解消へ、マルチスレッド処理の高速化実現 昨年（2024年）10月

httpxはものすごく遅いから使うべきでないかもしれない…という話を書こうと思ったんですが、検証してみたら、確かにaiohttpよりは2倍以上遅いんですが、設定次第で多少はマシかもしれない、という結論です。 前提として、async modeです。いまどきのAPI serverは全部asyncかなとは思います。今回はsync modeには興味がないので検証してないですが、sync modeではまったく違う結果かもしれません。 あと文脈としては httpx を推しているブログを読んで、いや httpx はパフォーマンスに問題があるんだよな、ということを周知したかったというのもあります。 note.com ことの起こりは Python の openai library が 0.x から 1.x になったときにものすごくパフォーマンスが劣化したという問題があったことです。 github.com い

9月3日、Anthony Shaw氏（通称 Tony Baloney）が「Python has had async for 10 years -- why isn't it more popular?」と題したブログ記事を公開した。この記事では、Pythonにおける非同期処理（async/await）が導入から10年経っても広く普及しない理由と、Python 3.14で正式に加わる並行・並列実行の新機能（Free-Threading と Multiple Interpreters）の意味について詳しく紹介されている。以下に、その内容を整理する。 背景――Python 3.14で進む並行・並列化 2015年のPython 3.5でasync/awaitが導入されてから10年が経過した。間もなくリリースされる3.14では、表面的にはカラフルなREPL機能などが注目されているが、実は並行処理に関

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。

Google⁠⁠、AIを使って非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースPythonライブラリ「LangExtract」をリリース Googleは2025年7月30日、非構造化テキストから構造化データを抽出するオープンソースのPythonライブラリ「LangExtract」をリリースした。 Introducing LangExtract: A Gemini powered information extraction library -Google Developers Blog ✨Announcing LangExtract! ✨ Our new open-source Python library for information extraction, powered by #Gemini. ✅ Turn text into structured data ✅ Trace

この記事は 2024 TSG Advent Calendar 3日目の記事です。昨日の記事は @__dAi00 さんの記事 AivisSpeechを使ったDiscordボットの作成　①AivisSpeechをGoogle Cloud Runにデプロイする でした。12/5 公開予定の続編も楽しみです。 今回は、初日に公開した以下の記事の副産物です。 import unicodedata # Python 3.12 まで 1000000000000.0 # Python 3.13 から 1000000.0 print(unicodedata.numeric("兆")) 大変だ。Python 3.13 から「5000 兆円」が 50 億円になってしまう（？） unicodedata.numeric メソッドと Unicode 例によって Unicode が関係してきます。前編でも触れたとおり、

寺田 学（@terapyon）です。2024年10月の「Python Monthly Topics」は、Python Web UIフレームワークの1つであるStreamlitの基本的な使い方を紹介します。 2024年4月には、「⁠Python Web UIフレームワークで作るデスクトップアプリ」と題し、Steamlitを使ってデスクトップアプリ化をする紹介を行いました。 今回はStreamlitにフォーカスを当てて、よく使う機能を紹介します。Streamlitにはたくさんの機能があり、公式ドキュメント APIリファレンスを見ても、どの機能から使って良いのかわからないという声がありました。今回は、筆者目線でよく使うであろう機能に絞って紹介します。 Streamlitとは StreamlitはPythonで構築できるWeb用のフレームワークです。Pythonのモジュールを定義することで、インタ

回答 (18件中の1件目) この質問の回答が浅いものばかりなのでについカッとなって、自分が考える、Pythonの悪い点を集めてみました。 https://twitter.com/shun0157/status/1574690521942933504 3年くらいしか触ってないですがこのあたりです。分かりやすい順から。 * 多重継承というかInterfaceとかmixinとかがない 多重継承なんて嫌だ！と思ってたけどPythonでは使わないわけにはいかず。クラス名だけXXXMixinとかにしてなんとかしてます。 * f-stringというかformatの仕様 プレースホルダが `{...

マイクロソフトは本日（日本時間9月17日）0時からオンラインイベント「Microsoft 365 Copilot: Wave 2」を開催し、Microsoft 365 Copilotの複数の新機能などを発表しました。 With Copilot in Excel, you can create advanced visualizations, generate forecasts, and save time sorting through data with Python. Take a look: https://t.co/uqE1VyQ5WU #AI #Microsoft365 pic.twitter.com/e7Eph9q4Oc — Microsoft Excel (@msexcel) September 21, 2023 Pythonコードにより高度なデータ分析などを実現 Copi