boto3とbotoの違いや、そもそもの"boto"の由来など、AWS SDK for Pythonの歴史を調べてまとめます。 はじめに AWS SDK for Pythonの歴史 boto3とbotoの違い boto2はどこに行ったのか "boto"の由来 おわりに 参考 はじめに AWS SDK for Pythonとしてboto3をいつも使っています。 ただ、私がAWSを触り始めたときには既に"boto3"になっていたので、"3"というからには無印botoやboto2もあるんだよね..?というモヤっとした疑問を抱えていました。 以前からAWSを知る人にとっては自明かもしれませんか、自分はまだ明確な答えを知りません。 そこで今回はboto3の歴史的背景を調べ、 boto3とbotoの違い boto2はどこに行ったのか そもそも"boto"の由来は？ をまとめます。 AWS SDK fo

はじめに Pythonは世界的にも人気のあるプログラミング言語ですが、実行速度については課題があります。Pythonの実行速度を高速化したい、という要求は根強く、これまでにも様々なツールや処理系が開発されています。 この記事ではMITの研究者らが開発したPythonを高速化するツール「Codon」について紹介します。 この記事を3行でまとめると： 高性能で簡単に扱えるPythonコンパイラ「Codon」 Pythonとの互換性がありながら、CやC++に匹敵する高速化を実現 実際にPythonコードが100倍速くなることを検証 Codonとは Codonは高性能なPythonコンパイラです。実行時のオーバーヘッドなしにPythonコードをネイティブなマシンコードにコンパイルし、シングルスレッドで10-100倍以上の高速化が実現できます。Codonの開発はGithub上で行われており、2021

Pythonのblackとflake8を導入して、VSCodeのファイル保存時に適用する設定内容について記載しました。 DA事業本部の横山です。 プロジェクトでPython用にFormatterとLinterを導入することとなり、blackとflake8を採用しました。 ファイル保存時に両者を適用するためのVSCodeの設定内容について記載します。 black PythonのFormatterで、PEP8に準拠した形でコードを整形してくれます。 PythonのFormatterとしては、他にautopep8やyapf等が存在します。 blackの特徴としては、カスタマイズがほとんどできず1行あたりの最大文字数程度しか設定できません。 今回は、formatterにプロジェクト固有のルールを付与する必要がないためblackを利用することとしました。 pip install black 上記コマ

そのPythonパッケージ管理、venv + pipでよくないですか? in 2023/1 各所(主にPython界隈の外)で「Pythonパッケージ管理どうするのが正解なの?」とよく耳にするので2023年初頭時点での私の見解を書きます。 tl;dr 多くの場合のPythonパッケージ管理はvenv(virtualenv) + pipで済むのでは? 前提 タイトルにvenvとついていますが、以降venv(virtualenv)については言及しません。仮想環境内で作業している前提で話を進めます。 この記事では基本的にsetup.py / setup.cfgではなくpyproject.tomlでのパッケージ定義方法を採用します。これはPEP 621がここ最近で採択・実装されたためです。 なお、想定しているPythonや各ツールのバージョンは以下の通りです。 Python >= 3.8 pip

負荷試験ツールであるLocustが他の負荷試験ツールと何が異なるのか、最速で環境構築して機能などを確認してみました。 こんにちは。ゲームソリューション部の出村です。 負荷試験でLocustを扱う機会がありました。これまでJMeterやgatlingの利用経験はありましたがLocustは初体験となります。 他の負荷試験ツールとの違いに触れつつLocastのセットアップ方法や機能について解説します。 Locastとは ざっくりいえばJMeterなどと同じく負荷試験ツールのことです。 他の負荷試験ツールと異なる点は次のことが挙げられます。 Pythonで動く サーバ、スレーブ構成が可能 シナリオがPythonで書ける Python3で動く 動作環境で必要なのがPython 3です。Python3.10以上がインストールされている環境であれば動作しますし、インストールもpipコマンドだけで終わりま

Docker と Docker Compose で Python 実行環境を作ります。 今回は docker コンテナ を build して python で簡単な Web スクレイピングをしてみたいと思います。 それでは作業手順です。 環境macOS Catalina 10.15.5(19F101)docker 20.10.0docker-compose 1.27.4構成最終的なディレクトリ構成は以下です。 $ tree . ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml ├── requirements.txt └── src └── sample.py作業ディレクトリを作成するDockerfile や docker-compose.yml を作成する作業ディレクトリを作成します。 mkdir python-docker && cd python-docke

こんにちは、Twitter監視botの八木です。 いつものようにTwitter監視を行なっていると、あるツイートが目に飛び込んできました。 120 : Remove Image Background using Python https://t.co/888CDqtc68 pic.twitter.com/14g18gzi2n — Python Coding (@clcoding) October 7, 2022 Rembgという、画像から背景を削除するPythonライブラリがあるようです。 ツイートの画像を見てみると、非常に綺麗に背景が削除されています。すごい。 ツイートはPythonコードからの呼び出しですが、READMEをみるとCLIもありました。 今回はこのCLIでいろんな画像を処理してみます。 前提条件 PC: MacBook Pro (13-inch, M1, 2020) OS:

M1 Mac上でPythonの開発環境構築やっていきます これはYouTube動画の資料です M1 MacにPythonインストールして開発環境構築してみた https://youtu.be/dqw4aAgEwoQ はじめに なるべく、プログラミング初学者向けにもわかりやすく解説していきます いっしょに やっていきましょう 2021年1月時点の情報です M2のMacが出る頃(いつ?)には 古い情報になってるはずなのでお気をつけください 自己紹介：オサミー ソフトウェアエンジニア。株式会社プレジニア代表取締役。 iPhoneアプリ開発歴10年。企画開発したiPhoneアプリ160万ダウンロード以上。 新規事業立上げ支援など。 動画(Python環境構築)の目次 理論編: M1 Macの罠とは 実践編 ①Webアプリ(django) ②データ分析(jupyter, pandas, numpy,

npmのパッケージインストール時にnode-gypがエラーを出すなら、 コンパイル時につかうPython系の不整合が問題であるケースが考えられます。 その際は"pyenv local"などでpythonã‚’2.7系におとすと上手くいったりします。 実際のところ $ npm install npm WARN package.json [email protected] No description npm WARN package.json [email protected] No repository field. npm WARN package.json [email protected] No README data > kerberos@0.0.12 install /Users/shuzo_kino/node/passport/node_modules/mongoose

AWS Security Hubの管理機能として、アカウント集約とリージョン集約があります。 管理者アカウントおよびメンバーアカウントの管理 - AWS Security Hub 【アップデート】AWS Security Hub が検出結果のリージョン集約に対応しました | DevelopersIO これらを組み合わせて使う場合には、リージョン毎にアカウント集約の設定を行う必要があるようです。 AWSアカウントが複数ある場合には、それぞれのアカウント・それぞれのリージョンで招待＆承認の操作が必要になり、とても手間です。 というわけで、招待＆承認を行うスクリプトを作ってみました。 なお、定期チェックされるタイミングで集約先のリージョンや管理アカウントに反映されるようなので、設定結果の反映確認は、しばらく待つ必要があります。 セキュリティチェックの実行スケジュール - AWS Security

0. はじめに 前回に引き続き連載ネタ第3弾です。 作成したGUIもPythonの環境構築している人しか使えません。技術者が何かしらのアプリを作成してもいざユーザーに使ってもらう際に、そのユーザーに難解な環境構築をさせるのもひと手間ですね。 そこで今回はPyrhon環境がないユーザーにexe化してアプリ提供する部分を書いていきます。 exe化もいくつかあります(Py2exeとかcx_freeze)が、今回はメジャーなPyInstallerを紹介します。 【第1回】Pythonで簡単に日本語OCR 【第2回】PythonでオリジナルGUIアプリを作成 　※前回記事 【第3回】Pythonで作成したアプリをexe化して配布する　←今回はこの記事 動作環境 OS : Windows10 pro Python : 3.8.3 // Miniconda 4.9.1 PyInstaller : 4.6

やりたいこと /proc/meminfoの内容を理解するために、色々実験しながら各要素の変遷が見たい。 ただ、メモリ使用状況を可視化するツールはたくさんあるがどれも抽象度が高く、 /proc/meminfoの粒度での変遷を表示するツールを見つけられなかった。 やったこと /proc/meminfoをできるだけそのまま表示するmiviewerをつくった。 といっても/proc/meminfoを取得して積み上げグラフにしただけ。 miviewer $ ./miviewer.py -h usage: miviewer.py [-h] [-a] [-i INTERVAL] [-c COUNT] [--check] [-w WINDOW] [-t {active,buff-cache,available,user-kernel}] optional arguments: -h, --help sho

いわさです。 先日、S3静的ホストで大量のリダイレクト設定をしていました。 設定の変更や追加をするたびにデグレードテストしないといけないなぁと思ったのでテストフレームワークでリダイレクト動作のテストを行うようにしてみました。 テストフレームワークにはTavernを使ってみました。 そこで、Tavernの使い方などを残しておきたいと思います。 なお、この記事ではmacOS Big Surで動作確認をしています。 Tavernとは Tavernは、pytestをベースにした、APIテストフレームワークです。 Tavern API Testing — Tavern 1.20.0 documentation Python Testing With Pytest | DevelopersIO 特徴としては、最小限の機能を備えていて、かつpytestと統合出来るという点でしょうか。 今回私は、ｃURL

はじめにこんにちは、Future でアルバイトをしている空閑と申します。本記事ではタイトルの通り、Pyright を LSP (Language Server Protocol) サーバとした自作クライアントを実装しますが、その前に経緯について説明します。本節では実装については触れません。 アルバイトの前は、Future のインターン Engineer Camp で Python のソースコード解析に取り組んでいました。そのときの様子は、Engineer Camp2021: Python の AST モジュールを使ってクラス構造を可視化する で触れています。当時は Python の AST モジュールを活用する方針で、それ以外は自前で解析を行っていました。アルバイトでも引き続き解析に取り組んでいますが、次第に型推論などの技術が必要になってきており、全てを自前で実装することは困難な状況です。

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AWS CDKとは？ AWS Cloud Development Kit (CDK)は、コードでクラウドインフラストラクチャを定義し、AWSCloudFormationを介してプロビジョニングするためのフレームワークです。AWS　CDKを使用してプログラミング言語でクラウドにアプリケーションを構築することができます。 AWSCDKでサポートされているプログラミング言語 : TypeScript, JavaScript, Python, Java, C#/.Net, and Go。 この記事では、AWS CDKとPythonを使用してDynamoDBでAPIを作成してみました。 やってみた CDKをインストールする 次のコマンドを使用してCDKをインストールしておきます。 AWS CDKにはCDKツールキットとAWS Construct Libraryが含まれています。メインのCDKパッケー