はじめに この記事では、実際に私が使っているPythonを使った研究環境の構築方法を紹介します。 なぜ既存の方法ではダメなのか？ 従来のpipやvenv、black、flake8、mypy、Jupyter Notebookといったツールの組み合わせは、多くのPython開発者にとって馴染み深いものです。しかし、これらのツールには以下のような課題があります。 パフォーマンス: pipは依存関係の解決やパッケージのインストールに時間がかかることがあります。特に大規模なプロジェクトでは、環境構築に多くの時間を費やすことになります。型チェックツールmypyは実行速度が遅いため、開発の妨げになることがあります。 設定が複雑: フォーマッタであるblackやリンターであるflake8は、ツールが分かれているので設定が分散しがちで面倒です。 再現性の確保: Jupyter Notebookは便利ですが、

新人に「uv使いなよ」と言った手前、なぜ爆速なのか本気で調べてみた結果 最近、チームに入ってきた新入社員の環境構築を手伝っていたときのことです。 pip でライブラリを入れている彼を見て、私は反射的にこう言いました。 「あ、今は uv を使ったほうがいいよ。とにかく速いから」 素直に uv を導入して「うわっ、本当に一瞬ですね！」と驚く彼を見て満足した私ですが、デスクに戻ってふと冷や汗が出ました。 （……あれ？ 待てよ。なんで uv ってこんなに速いんだっけ？） 「Rust製だから」という定型句は知っています。でも、それだけで10倍以上も差が出るものなのか？ もし彼に「Rustだと具体的になにが違うんですか？」と突っ込まれたら、私は答えられるだろうか？ 先輩風を吹かせた手前、これはマズい。そう思って慌てて調べてみると、uvの速さの秘密は単なるプログラミング言語の違いではなく、 「Pytho

FastAPI + htmxが最強説 - Pythonエンジニアがモック作るならReactは不要、Streamlitも捨てよう この記事はLivetoon Tech Advent Calendar 2025の12日目の記事です。 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。 本題 どうも、LivetoonCTOのだいちです。 今回はスタートアップでプロトタイプ開発する時の技術選定について書きます。結論から言うと、FastAPI + htmxという組み合わせがモック開発において最も効率的で効果があると思います。 モックごときでReactを

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/ 以下のイベントでも使用しました https://studyco.connpass.com/e…

記事の趣旨 今回は、Astral社のツールを使ったモダンな環境でdiscord botを作っていこうという趣旨の記事です。 ただ、メッセージを送るbotだと単純すぎるのでModalやViewを使ったより実践的なBotを作っていきます。 対象読者 一応、Python の書き方がわかれば読めるくらいの難易度ですがデコレーターや非同期処理はちょっと難しいかもしれないです。 Astral社とは Astral社は、uvやruff、tyなど次世代のPythonツールを作っている会社です。 この会社が作っているツールのおかげで、Pythonの開発体験がかなり良くなっています。今回のbot開発を通して、それを感じてもらえたら幸いです uvとは pythonのパッケージマネージャーで、Rustで書かれています。 10-100x faster than pip と公式で書いてある通り、爆速です。 まずはuvの

uvは超高速なPythonパッケージマネージャ 仮想環境作成・パッケージ管理・Pythonバージョン管理を一元化 Rust製で10〜100倍の速度向上

はじめに いろいろありまして、Python やることになりました。 ちょっと前には、FastAPI の記事を書いたり、第二新卒の社員向けに Python でプログラミングの基礎を教えてたりしたんですが、最近は、uv らしいというのを見かけて、uv って何？ということで勉強しはじめたら、知らないことばかりで、いまさらではあるのですが、これはまずいということで基礎から学ばないと…という記事です。 まなぶ とりあえず、本家のドキュメント読め。が鉄則ですよね。Introduction、Getting started から Guide の Running scripts で仮想環境がぁというあたりから怪しくなってきたので、Concepts をしっかりやろうと思います。 uv の中の人は（たぶん、uv の普通のユーザーさんも）、Project が興味の対象と思うので、Project からになってますが

Ruffはrust製の高速なPython用Linterです。 README上部に記載の通り既存のPython Linterに比べてはるかに高速であると謳っています。 PylintやFlake8, banditなどのlinterは拡張機能を入れなくてもVSCodeのsettings.jsonに記述すれば使用できるようになります。 訂正: Pylintなども拡張機能を入れる必要があるように変更になりました。 RuffをVSCodeと統合するには公式のVSCode拡張をインストールします。 またlint指摘だけではなく実行時に"--fix"オプションが指定されるとコードの自動修正まで行ってくれます。 lint指摘のハイライト 拡張機能を入れるだけでコード上のlint指摘箇所をハイライトしてくれます。 pythonコードを開くとruff check --no-fixコマンドが走りlintを実行して

BPStudy#189 https://bpstudy.connpass.com/event/283616/

PythonでターミナルをRichにする ターミナルは暗い。Pythonでバックエンド開発をしていると日々真っ暗な画面を凝視することになり、性格も人生も暗くなります。 そこに光明を差すライブラリを見つけました。Richです。Richを使うことによって、真っ暗なターミナルを色とりどりのフォントと絵文字で明るい人生を送ることができるようになります。 What is Rich? Richはターミナルにリッチなテキストを美しく整形して出力するPythonライブラリです。 Pythonの標準出力、ログの両方をきれいに表示することができるようになります。しかも絵文字も使えます。 Richは以下で公開されています。 Github Documentation Richになりましょう！ Rich入門 インストールは簡単です。すぐRichになれます。

私が技術評論社から出版したPythonの入門書をベースとしたトレーニング資料です。 出版元の承諾をえたうえで400P近いスライドにして公開します。 企業の自社研修や大学/社会人の勉強会などに利用してもらって構いませんが、再販などの営利利用はお控えください。 後半にはおまけ資料としてプログラミングの…

Status lastResort ハンドラの説明に誤りがあります。直します。 → 直した。 概要 詳しくは、後述の対応するセクションを読んでほしい。 (A) まず、何も設定しなくても ログレベル WARNING 以上のログが標準エラーに出力される。 (B) レベルやフォーマットだけ設定したいなら、トップレベルのスクリプトで logging.basicConfig() を呼び、ルートロガーとハンドラを設定する。 ファイルにも出力できる。 ログメッセージ全体のフォーマット、そのうち日時のフォーマット、をそれぞれ設定できる。 (C) もっと詳しく設定したいなら、設定ファイルに書いてプログラム内で読み込ませる。 INI 形式で書いたら fileConfig() でファイルを指定して読み込み & 設定させる。 YAML や JSON なら他のモジュールで辞書形式で読み込んだあとに dictConf

皆さんこんにちは 機械学習チーム YAMALEXチームの@tereka114です。最近、寒いので、鍋を中心に食べて生きています。 検証段階でも、規模の大きなデータを扱う機会が増えてきて、Pandasのメモリ消費量が厳しいと感じてきたので、その削減や効率化のテクニックまとめたいと思いました。 有名なものからマイナーなものまで、思いつく限り書いてみます。 そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか 準備 Pandasのメモリ削減 1. 型修正 2. 逐次読み込み 3. 読み込み時の型指定 4. 逐次読み込み＆集約 5. 不要なものを読み込まない 6. 不要なカラム／DataFrameを消す 番外編：そもそもPandasを利用しない 最後に そもそもなぜ、Pandasのメモリ削減技術が必要なのか Pandasで扱うデータの多くのファイルはCSV,Parquet, JSON（JSONL

TL; DR もっとFlowableオブジェクト使おう。 テキストは折り返してくれるし、スタイル指定もしやすいよ！ 表とかも書きやすいよ！ Frame使ったら、複雑な組版もできるよ！ 煽り記事風タイトルですが、別にdrawStringとかが適した場面もあるとは思います。 ReportLabとは ReportLab pythonでPDFを出力するためのライブラリです。 有料版もあるけど、無償版でも十分使えます。 日本語情報が少ない？ サンプルコードはcanvas.drawStringで終わっている率が高い。 そもそも、canvasのメソッド(drawPath、rect,gridなど)だけで描きたいものが描ききれるのか。 SimpleDocTemplateを使用している例が少ないので、みんな使いこなしていないのではないかと。 BaseDocTemplateの例はもっと見つからない。 DocTe

蛇行区間にはレールの内側に脱線防止ガードが設置される（本文とは関係ありません）。 こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 pytest は Python のユニットテストのデファクトスタンダードです。エムスリーでも顧客向けレポートや機械学習でPython＆pytest をヘビー🐍1に使っています。 ですが、実は pytest は、意外と入門のハードルが高い。と言うのも、pytest の公式ドキュメント が、fixtureのような新概念も登場する上、詳細で分量が多いからです（しかも英語）。初心者にいきなり読ませると挫折する可能性大です 2。 そこで、とりあえず使い始めるのに必要そうな情報を日本語でまとめました。 pytest ってどんなライブラリ？ unittest や nose から簡単に移行できる 書き方がシンプル fixture モックもできる プラグイ

TechFeed Conference 2022 Pick up Pythonに上級テクニックは要らない（そして正しい付き合い方）～TechFeed Conference 2022講演より 本記事は、2022年5月に開催されたTechFeed Conference 2022のセッション書き起こし記事「Pythonに上級テクニックは要らない（そして正しい付き合い方）（⁠清原弘貴⁠）⁠ — TechFeed Conference 2022講演より」を転載したものです。オリジナルはTechFeedをご覧ください。 Pythonに上級テクニックは要らない、そして正しい付き合い方ということで発表します、清原です。 株式会社ゼンプロダクツというのを最近立ち上げまして、日本語を書けばAIが文章を校正してくれる、Shodoというサービスを本気で作っています。Markdownでも書けて、はてなブログに配信で