簡易版はこちら Pythonのパッケージ管理はこれまで pip、venv、poetry などで行われてきましたが、最近 uv が注目を集めています。 本稿では uv をシステム開発で使うための詳細な情報、特に、poetry、venv、pipからの移行手順を解説します。 uv公式ドキュメント uv (github) 1. uvの概要 1.1 uvとは？ uvは 高速な動作、クロスプラットフォーム対応のロックファイル、ツール管理の専用インターフェースを提供することで、快適な開発環境を実現しています。 1.2 uvのアーキテクチャ uvはRustで実装されており、高いパフォーマンスとメモリ安全性を誇ります。Rustの並行処理能力を活用し、依存関係解決を高速化しています。また、効率的なキャッシュ機構を備えており、ダウンロードしたパッケージ、ビルドされたwheelファイル、ソースコードなどをキャッシ

福田（@JunyaFff）です。本連載Python Monthly Topicsで2024年3月に公開したRust製のPythonパッケージ管理ツール「uv」を使ってみよう で紹介した「uv」が、さらなる進化を遂げました。今回は、その新機能を紹介します。 はじめに Astral社が開発するRust製の高速なpipの代替ツール「uv」がパッケージマネージャーとして8月にアップデートされました。pipの代替ツールとしてだけでなく、Pythonプロジェクト、コマンドラインツール、単一ファイルスクリプトさらにPython自体を管理できるようになりました。uvは、pipやpipx、venv、poetryやpyenvのような機能を包括していると言え、そしてそのすべてが非常に高速に動作します。 本記事では、アップデートした「uv」の新機能を中心に紹介します。 基本的な使い方は Rust製のPythonパ

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

はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ

0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し，MLOps エンジニアをやっている @a5chin です． 本記事では，図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します． 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 本記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので，ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で，Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し，異なる環境間での一貫性を担保することができます． 0.1. 事前準備 本記事で作成したリポジトリを動かすためには，Docker Desktop と VS Code のダウンロード，VS

Since our launch of the Mojo programming language on May 2nd, more than 120K+ developers have signed up to use the Mojo Playground and 19K+ developers actively discuss Mojo on Discord and GitHub. Today, we’re excited to announce the next big step in Mojo’s evolution: Mojo is now available for local download – beginning with Linux systems, and adding Mac and Windows in coming releases. While the Mo

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/ 関連記事：Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう （https://zenn.dev/o…

Pythonパッケージ管理ツール ryeの使い勝手がよかったので使用方法をまとめました。 ryeとは GitHub: https://github.com/mitsuhiko/rye flaskの作者である Armin Ronacher氏 (GitHubアカウント @mitsuhiko)が個人利用目的で作成した、Pythonのパッケージ関係管理ツールです。内部実装はRustです。 ryeが作成された思想がリポジトリ Should Rye Exist? のDiscussionページに書かれています。 Should Rye Exist?: XKCD #927 Disucssion中の図にあるように、従来のPythonのパッケージ管理は”様々な標準”が存在し、このばらつきを統一しようと新しくパッケージ管理ツールを導入しても、”新たな標準が追加されるだけ”となり、真のパッケージ管理の標準化を行えて

はじめに よくAWSの仕事をするので、開発環境をAWS Cloud9(以下Cloud9)で用意することがある。 IAM Roleが使えるのでAWS内の開発は便利なのだが、そのままPythonで開発しようとすると、2023/05/27時点でこう表示されるので、ちゃんと開発環境作らなくちゃね。という気持ちになる。 久々にLangChainやLlamaIndexやらで盛り上がってるし、Python環境でも作るか！ と思い立った筆者。じゃあ何を準備すればいいんだっけ、と軽く調べただけでもpip, venv, pyenv, pipenv, poetryなどの選択肢がありすぎて、もうこの時点でげんなりする。Pythonのパッケージマネージャの周辺事情はずっと混沌としていたんだった…… ただ最近は比較的よさげなプロジェクトのRyeがあるので、今回はこれで環境を整えてみる。 Ryeとは 上で書いたような「

[tool.poetry] name = "template" version = "1.0.2" description = "ロガー使用例" authors = ["Snorlax"] [tool.poetry.dependencies] python = "^3.11.0" [build-system] requires = ["poetry-core>=1.0.0"] build-backend = "poetry.core.masonry.api" # logの設定 [logging] version = 1 [logging.formatters.simple] format = "[%(levelname)s] %(name)s %(asctime)s - %(message)s " [logging.handlers.consoleHandler] class = "log

2018年新卒入社し、SOCにてインフラ管理を担当。その後、マルウェア解析や検証業務などに従事。2022年度からは、社内のSREチームにて兼務を開始。主な保持資格は、CISSP, OSCP, GREM, GXPN, RISS, CKA, CKSなど。バイナリを読むのが好きで、一番好きな命令はx86の0x90（NOP命令）。 はじめに 私は、業務でマルウェア解析のようなリバースエンジニアリングをしており、業務効率化のために自作ツールを作ることがあります。皆さんは自作のツールの設定ファイルに、どのようなファイル形式を利用していますか。昨今は、KubernetesやAnsibleなどで用いられるYAMLや、フロントエンド界隈で頻繁に利用されるJSONなどが多い印象です。そんな中、今回はTOMLと呼ばれるファイル形式の紹介をします。プログラミング言語Rustのパッケージ管理ファイルに利用されていた

TL;DR pylyzerというPython向けの静的コード解析ツールを開発した。 pylyzerは既存の静的解析ツール(e.g. pytype, pyright)よりも細かいコードの欠陥を指摘でき、エラー表示が丁寧であり、更に高速である。コードによっては100倍以上速く検査できた。 pylyzerはcargo(Rustのパッケージマネージャ)がインストールされている場合は以下のコマンドでインストール出来る。

今年も、Pythonのメジャーリリースの季節がやってまいりました。2022年10月3日にリリース予定となっているPython 3.11の新機能を紹介します。 CPython 高速化計画¶Python 3.11で最大のニュースは、なんと言っても Faster CPython: CPython 高速化計画 が開始されたことでしょう。 CPython 高速化計画は、Mark Shannon氏が提案したプランに基づいてPythonの高速化を行うもので、Pythonを毎年50%高速化し、互換性を保ちつつ 4年間で5倍高速化する ことを目標としています。 この計画はMicrosoft社の出資を獲得し、Pythonの父であるGuido van Rossum氏も加わって開発が進められています。 ベンチマーク¶さて、CPython 高速化計画最初のリリースとなるPython 3.11では、どの程度の高速化が

はじめに Pythonはコードが汚くなりがち（個人的にそう思う） そんなPythonくんを快適に書くための設定を紹介します。 拡張機能編 ここでは Pythonを書きやすくするため の拡張機能を紹介していきます。 1. Error Lens before 「コード書いたけど、なんか波線出てるよ💦」 記述に問題があった場合、デフォルトでは波線が表示されるだけ。。。 after Error Lensくんを入れることによって 波線だけでなくエディタに直接表示される。 はい、有能〜 2. indent-rainbow before Pythonくんは インデントでスコープを認識している。 for の f から下に線が伸びてるけど、ちょっと見にくいなぁ after 色が付いてちょっと見やすくなった！ 3. Trailing Space before 一見、普通に見えるコード after 末尾にある

はじめに 過去の記事『淡路島発着の高速バス検索サービス「GO TO AWAJI」をリリースした話』で Python を用いて個人開発サービスのバックエンドを実装したことを紹介しました。 勉強のためにこのサービスのバックエンドの一部を Rust で書き換えたので、本記事で紹介させて頂きます。 クローラーサービス 今回 Python から Rust に書き換えを行ったのはクローラーと呼んでいるサービスです。 これは GCP の Cloud Run 上で動いており、 Cloud Scheduler から定期的に実行されて以下のことを行っています。 クローラーサービスのシステム構成 各バス会社の新着情報をスクレイピングする 取得した新着情報を DB (SQLite) に保存されている過去の新着情報と比較する 新しい新着情報が存在する場合DBに保存し、SendGrid で筆者宛にメールで通知する な

通信講座のZ会と、ソニー・グローバルエデュケーションは、キーボード一体型コンピュータ「Raspberry Pi 400」のキットを使った中学生向け通信教育講座「Z会プログラミング中学技術活用力講座　コンピュータ活用編」を7月に開講すると発表した。Pythonを使ったプログラミングなどの基礎が学べる。 Raspberry Pi 400のキットと、ソニー・グローバルエデュケーションが開発したデジタル制作プラットフォーム「PROC」、Z会の指導ノウハウをいかしたオリジナルテキストを組み合わせた。 Pythonを使ったテキストプログラミング、HTMLやJavaScriptを使ったWebデザイン、音楽制作やデータ分析など実践的なスキルを学べ、中学レベルから高校の教科「情報I」基礎レベルまでを習得できるという。 「Z会の通信教育」受講者に限らず、中学生・小学校高学年なら誰でも申し込める。 両社は202

こんにちわ alivelimb です。 本記事ではプロジェクト毎に用意している Python 開発環境を紹介します。なお、本記事で紹介した環境構築の自動化スクリプトをgithubで公開しています。 概要 Python の開発環境は主に VSCode, pyenv, poetryを用いて用意しています。 pyenv は Python 自体のバージョン管理を行います。Python3.8 から 3.9 への切り替えもコマンド 1 つで行うことが可能です。Poetry は Python パッケージの管理を行います。これらに加えて VSCode の各種拡張機能を活用することで開発環境としています。 本記事で構築した環境デモ gif デモで示していることは以下の通りです リッチな予測変換 自動インポート(pathlib.Pathをインポート) ファイル保存時の静的解析 & 自動整形 Type Hint

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