本稿は、2021年5月26日に公開した記事を、2023年11月13日の最新情報に合わせて改訂したものです。東大と京大のどちらも2023年版が公開されています。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。 東大／京大の「Python教科書」電子書籍 東京大学『Pythonプログラミング入門』

Takuta @Takuta 村上琢太（タクタ）。『ThunderVolt』編集長。フリーランス編集者。'69年生。大学まで京都在住。92年〜バイク雑誌『RIDERS CLUB』に。その後、ラジコン飛行機誌『RCエアワールド』、海水魚飼育本『コーラルフィッシュ』、ガジェット誌『flick!』に携わる。バイク、クルマ、旅行、絵画、ラグビーなども好き。 twitter.com/ThunderVolt_mag Takuta @Takuta 息子（台湾の大学でAIを中心にCS勉強中）と電話で話したら、勉強方法が22世紀だった。 先生が過去問10年分くれたから、それをPythonでプログラム組んで何年分勉強したらいいかを解析して、3年分をやったらほぼ95％確率でその点数が取れると出たので念のため4年分やったら予定どおりの点数が取れとか。 第3外国語のインドネシア語を勉強するのに、覚えなきゃいけない単

10月17日、PyTorchは最新バージョン「PyTorch 2.5」をリリースした。本リリースには、AIモデルのパフォーマンス向上を実現する新機能が数多く搭載されている。 10月17日、PyTorchは最新バージョン「PyTorch 2.5」をリリースした。本リリースには、AIモデルのパフォーマンス向上を実現する新機能が数多く搭載されている。 以下では、主な改良点を紹介する。 • CuDNNバックエンド（SDPA向け）: NVIDIA H100 GPU上で75％の高速化が可能であり、SDPAを利用する全ユーザーに対しデフォルトで提供される。 • トーチコンパイルの「リージョナルコンパイル」: 特定のモジュール（例：LLMのトランスフォーマーレイヤー）を再コンパイルすることなくコンパイルでき、初期起動時間の短縮を実現する。 • TorchInductor CPPバックエンド: FP16サポ

表計算ソフトの「Microsoft Excel」上でプログラミング言語「Python」のコーディングができる新機能が登場した。米Microsoft（マイクロソフト）が2024年9月に正式提供を開始した「Python in Excel」だ。これにより、Pythonのライブラリーを用いた数値計算や統計分析、データの可視化などがExcel上で可能になった。 Python in Excelは、「Microsoft 365 Business」と「Microsoft 365 Enterprise」のユーザーが利用できる。現時点ではWindows版Excelのみの機能で、Mac版やiPhone／iPad版、Android版、Web版のExcelでは利用できない。なお、Pythonのコードはクラウドで実行されるため、インターネットへの接続が必要だ。 同機能はPythonの開発環境「Anaconda」を利用

この本では、初心者・入門者の方に向けて、RAGの知識や使い方を体系的にまとめました。少し難易度の高い内容になりますが、本書の中で事前に学んでおくべき項目を示しているため、ご安心ください。 【概要】 ・内容：RAGの概要【入門者向けの基礎知識】、RAGの処理フロー【In-Context Learning / Embedding / Vector Search】、RAGのビジネス活用ロードマップ【大企業向け】、RAGの実装アプローチ、RAGの大分類【Document RAG】、RAGの大分類【SQL RAG】、RAGの大分類【Graph RAG】、RAGの精度評価アプローチ、RAGの精度評価方法【LangChain Evaluation】、RAGの精度評価方法【Ragas】、RAGの精度改善手法【データ品質 / プロンプト品質 / ベクトル検索】、RAGの精度改善のためのLLMOps概論、LL

ちょっと使う予定ができたpythonスクリプトのひな形をChathGPTに聞いてみてメモ ChatGPTが便利すぎる(ノД`)・゜・。 普通に調べて同じもの作ろうとしたら5倍の時間はかかかると思います。 パワポの作成編集 pip install python-pptx from pptx import Presentation from pptx.util import Inches # 新しいプレゼンテーションを作成 prs = Presentation() # スライドを追加 slide_layout = prs.slide_layouts[0] # タイトルスライド slide = prs.slides.add_slide(slide_layout) # タイトルとサブタイトルを設定 title = slide.shapes.title subtitle = slide.placeh

昨年からトラブルが続いているPyCon JPですが、9月27日のPyCon JP 2024を前にして、また新しい火種が生まれました。 2024年9月22日、PyCon JPの技術に対する不正の告発、並びに技術者と大衆に対しての警鐘（以下、怪文書2）というタイトルの記事が突如として公開されたためです。 この記事は、python_bokume2というアカウントで公開されていることから、およそ4ヶ月前の2024年5月31日にpython_bokumetsuというアカウントで投稿された採択されるプロポーザルを書こう!!（現在はアカウントごと削除されている。以下、怪文書1）を書いた人と同じ人物による投稿であることがうかがえます。 最初に記事に関しては、インターネットでいうところのいわゆる完全なる怪文書であったのに対して、今回の怪文書2では、具体的な登場人物の名前やSlackのログなど、実際におこなわ

概要 本文章は、一般社団法人PyCon JP Associationが主催したPyCon APAC 2023の開催に際し、そのプロポーザル選考過程において行われていた不正行為の告発を目的とするものです。 本文章が対象とする読者は技術者、及び、公衆です。技術者は技術『愛好家』との付き合い方について一考をするべきであり、公衆は「専門家ではないにも関わらず技術の専門家のフリをする不正な愛好家」に対して無自覚であるべきではない、という警鐘を鳴らすため、並びに、一般社団法人PyCon JP Associationの公衆に対する不正を告発するため、本文章を公開します。 本文章は、Qiitaが目指す、学びのある情報を技術者に共有することで、よりよい技術者コミュニティの形成を目指す内容であるため、Qiitaのガイドラインに沿った形式でQiita.com上で公開します。 告発する内容 PyCon APAC

はじめに こんにちは、カレー愛好家の皆さん！今回は、Pythonと大規模言語モデル（LLM）を使って、カレーに関する知識を管理し、質問に答えるシステムを作ってみました。このシステムでは、カレー好きの人々のネットワークや、お気に入りのカレー店、新しいメニューなどの情報をグラフ構造で表現し、それをベースに質問応答を行います。 システムの概要 このシステムは以下の主要な機能を持っています： カレー関連の知識をグラフ構造で表現 ユーザーのコメントを分析し、新しい知識をグラフに追加 グラフの可視化（日本語対応） グラフ情報を基にした質問応答 それでは、知識グラフの魅力について詳しく見ていきましょう！ 知識グラフのメリットと有益性 皆さんは「知識グラフ」という言葉を聞いて、どんなイメージを持ちますか？難しそう？複雑そう？確かに最初はそう感じるかもしれません。でも、実はとてもパワフルで、私たちの日常生活

8月31日、Isabella Muerte氏が「500 Python Interpreters」と題したブログ記事を公開し、話題となっている。この記事では、Python 3.13の最終リリースを前にして、PythonのGIL（Global Interpreter Lock）のオプション化と、その背景にある複数の取り組みについて詳しく紹介されている。 PythonのGILとは Pythonの GIL（Global Interpreter Lock） は、Pythonのマルチスレッド処理において長年にわたり重要な役割を果たしてきた。このロックは、同時に複数のスレッドがPythonオブジェクトにアクセスすることを防ぐために設けられたものである。 しかし、その一方で、GILはPythonのマルチスレッドパフォーマンスを制約する要因でもあった。この問題を解決するために、Python 3.13ではGI

8月26日、Codonプロジェクトは新たなPython実装であるCodon 0.17をリリースした。 CodonはLLVMコンパイラインフラストラクチャを活用し、Pythonコードをネイティブマシンコードにコンパイルすることで、従来のPythonよりも10〜100倍の高速化を目指すオープンソースプロジェクトである。GitHubでも14,000以上のスターを獲得しており、開発者たちからの注目度の高さが伺える。 Codonは、Pythonコードのランタイムオーバーヘッドを回避し、C/C++のパフォーマンスに匹敵する速度を目指している。また、ネイティブのマルチスレッド処理をサポートしており、さらに高いパフォーマンスを引き出すことができる。 今回のバージョン0.17では、LLVM 17コンパイラを基盤とし、新たにfloat16、bfloat16、float128といった浮動小数点型のサポートが追加

7月24日、海外メディアTheNextWebが「[Julia が Pythonを打ち負かし、プログラミング言語の覇権を取れる理由（How Julia could beat Python for programming language dominance）(https://thenextweb.com/news/julia-beat-python-programming-language-dominance)]」と題した記事を公開した。 Pythonはそのクリーンで親しみやすい構文、読みやすさ、初心者にも学びやすい点でプログラミング界で非常に人気がある。しかし、ユーザーからの最も一般的な不満は、Pythonが遅いという点である。C++、Java、C#、そしてJuliaよりも遅い。 Juliaは2012年にJeff Bezanson、Stefan Karpinski、Viral B. Sha

2024.8.6：FastHTMLについて追記しました。 ※本記事で言及しているReflexのdiscordサーバー内に日本語チャンネルをつくってもらいました。もし、興味をもった人がいたら参加してみてください。 １．PythonだけでWebアプリをつくるライブラリが増えている 最近（2024.05）、Python界隈ではPythonだけでWebアプリが作れるライブラリが増えています。詳しくは他の記事を参照してもらえればと思います。 以下の記事がとても参考になりました。ありがとうございます。 ２．ライブラリの分類 こうしたライブラリも大きくわけて２つの種類があるように思います。 ①データ解析の結果を表示するダッシュボードライブラリ ②汎用的なWebアプリをつくるローコードライブラリ ①ダッシュボード系ライブラリ たとえば、上記の記事にも出てきますし、ネットでもかなり情報の多い、Streaml

PythonコードをWebAssemblyにコンパイルする「py2wasm」がWasmer社から発表された。WebAssembly版CPythonよりも約3倍高速だ。PythonコードをCPythonのAPIコールに変換するトランスパイラがベースになっている。 WebAssemblyランタイムの開発と提供を行っているWasmer社は、PythonのコードをWebAssemblyバイナリにコンパイルする「Py2wasm」を発表しました。 Announcing py2wasm – A #Python to #WebAssembly compiler that speeds up by 3x your Python apps!https://t.co/0v4YLZC7lY — Wasmer (@wasmerio) April 18, 2024 WebAssembly版CPythonよりも3倍高速

4月10日、Python 3.12.3および3.13.0a6リリースがリリースされた。 Python 3.12.3は300以上のコミットを含む最新のメンテナンスリリースで、これまでになく安定し、セキュリティが高く、バグが少ないバージョンである。 一方、Python 3.13.0a6は3.13の最終アルファリリースであり、新機能の追加期限まであと1ヶ月とされている。 以下に示すような数多くの改善や新機能が盛り込まれている。 Python 3.13.0a6の新機能 例外トレースバックのカラー化：エラーメッセージの可読性が向上し、デバッグがより容易になる。 実験的なJITコンパイラの追加：Pythonプログラムの実行速度の向上が期待される。 インクリメンタルガベージコレクション：大量のオブジェクトを扱うプログラムでのコレクションの停止時間を短縮。 ドキュメント文字列の先頭インデントの削除：メモリ

4月9日、Pythonの開発チームはPython 3.11.9をリリースした。このバージョンはPython 3.11シリーズの最新のリリースで、新機能と最適化が盛り込まれている。 4月9日、Pythonの開発チームはPython 3.11.9をリリースした。このバージョンはPython 3.11シリーズの最新のリリースで、新機能と最適化が盛り込まれている。 主要な新機能 Python 3.11.9では、Python 3.10と比較して以下の主要な新機能が提供されている。 PEP 657 – トレースバックにおけるエラー位置の詳細な指示を含める機能 PEP 654 – 例外グループとexcept*の導入 PEP 673 – Self Type PEP 646 – 可変ジェネリクス PEP 680 – tomllib: 標準ライブラリでのTOML解析サポート PEP 675 – 任意のリテラル

2024年4月3日、Cloudflareは「Pyodide と WebAssembly を使用してワーカーに Python を導入する」（Bringing Python to Workers using Pyodide and WebAssembly）と題した記事を公開し、PythonをCloudflare Workersで使用可能にする新たな取り組みを発表した。この記事では、 Pyodideを用いてPythonをWebAssemblyに変換し、Cloudflareの分散ネットワーク上で実行できるようにする技術が詳細に説明されている。 PyodideとWebAssemblyの活用 この取り組みにより、開発者はPythonでCloudflare Workersを記述し、分散アプリケーションを構築することが可能になる。 今回Pythonランタイムとして選ばれたPyodideは、CPythonの

4月3日、Cloudflareは「Workers AI」の一般提供開始（GA）と複数の新機能を公開した。 この発表は、AI推論プラットフォームの信頼性とパフォーマンスの向上、GPUハードウェアの更新、Hugging Faceとのパートナーシップの拡張、独自のLoRAファインチューニング推論の提供、WorkersにおけるPythonサポート、AI Gatewayにおけるプロバイダーの追加、およびベクトル化メタデータフィルタリングなど、幅広い領域に及ぶ。 Workers AIが一般提供開始 Workers AIが正式に一般提供を開始し、オープンベータ期間からのフィードバックを元にサービスが強化された。Cloudflareは、AI推論を同社ネットワークの他のサービス同様に信頼性が高く利用しやすいものにする目標の下、内部のロードバランシング機能をアップグレードし、リクエストをより多くのGPUに、1

PyTorchチームは1月31日、PyTorch® 2.2のリリースを発表した。新機能や最適化が盛りだくさんのこのバージョンは、エンジニアたちの期待を十分に満たすリリースだ。 PyTorch 2.2では、FlashAttention-v2の統合により、SDPA（_scaled_dot_product_attention_）のパフォーマンスが 約2倍向上 した。これにより、A100 GPUsで最大FLOPs/sの約50-73%まで到達する高速なSDPAが実現された。 新しい機能としては、非Pythonサーバーサイド向けのAOTInductorも導入。これにより、PyTorchプログラムのコンパイルとデプロイメントが可能になり、非Python環境での利用が向上した。 その他にも、Optimizersのサポート向上や新しいログメカニズムTORCH_LOGSの追加など、多くの改良が行われた。一方で