NumPy 2.0⁠⁠、6/16にリリース ―初のメジャーバージョンアップでABI⁠⁠、APIに大幅な変更 Pythonの代表的な学術計算ライブラリNumPyの初のメジャーバージョンアップとなる「NumPy 2.0」のリリース日が、2024年6月16日となることが発表された。 NumPy 2.0 release date: June 16 -News-NumPy NumPyはPythonで数値計算を行うためのライブラリ。NumPyプロジェクトにより、修正BSDライセンスの元で開発されているオープンソースソフトウェアである。低レベルから高度なものまでさまざまな計算に対応し、高いパフォーマンスを発揮することから、近年のAI、機械学習の発展において欠かせないモジュールとなっている。 NumPy 2.0は2006年以来の最初のメジャーリリースとなり、数多くの新機能と大幅なパフォーマンスアップが盛り

はじめに PythonでHTTPリクエストを大量に非同期で投げる方法を探していました。requestモジュールはどうも対応していない様子なので、aiohttpを使うしかないのか…？と諦めていたところ、どうやらHTTPXが良さそうなので、試してみました。 What's HTTPX? HTTPXはDjango REST frameworkや、Starlette、Uvicornと同様に管理しているEncode社が管理しているプロダクトのようです。 HTTPX is a fully featured HTTP client library for Python 3. It includes an integrated command line client, has support for both HTTP/1.1 and HTTP/2, and provides both sync and a

はじめに 5月13日にGPT-4oがOpenAIから発表されました。 この発表以降、Xでも多くの方がGPT-4oを試した感想を書いていました。 その中で画像認識の精度が上がって、かなり使える機能になってきているとの話があり、気になったのでまずはAPIから使えるようにしてみました。 OpenAIのモデルがVisionに対応したのはだいぶ前になりますが、 値段の割にあんまり精度が良くなさそうだったので、お恥ずかしながら今まで試したことがありませんでした。 なので今回は、 VisionのAPIドキュメントを一通り読む Chainlitのマルチモーダル機能の挙動を確認する 以前作成したChainlitとLangGraphのAgentアプリで画像認識をできるようにする という手順でやっていきたいと思います。 Vision APIのドキュメント確認 まずはVisionの使い方やコストについて、Open

概要 pythonでテストコードを書くときがありますが、（筆者のように）超初心者からすると難しい用語や書き方がたくさん並んでいてハードルが高いです。 テストコードの入口となる最低限（最低限過ぎるかもしれませんが）の書き方を備忘を兼ねて書きます。 pythonでのテストコードを書く時のライブラリの種類 筆者が簡単に調べたところ、2つのライブラリがよく使われているようです。 unittest : python標準ライブラリ。インストールが必要ない。pytestと比較すると、柔軟なテストケースを書きづらい。 pytest : サードパーティ製のライブラリ。インストールの必要がある。柔軟なテストケースが書ける。pythonのテストコードを書く時のデファクトスタンダートになりつつある模様（これが本当かは確認していないですが、そういう記述を見かけることが多かったです）。 筆者個人としては、以下の3つの

［解決！Python］py7zrパッケージを使って7-Zip（.7z）アーカイブを展開したり、ファイルを読み込んだりするには：解決！Python # 準備 from pathlib import Path Path('data').mkdir(exist_ok=True) Path('data/foo.txt').write_text('hello') Path('data/bar.txt').write_text('world') Path('data/baz.bin').write_bytes(b'\x00\x01\x02') Path('./sample.txt').write_text('sample') import py7zr with py7zr.SevenZipFile('data.7z', 'w') as archive: archive.writeall('data')

こんにちは、横須賀市生成AI推進チームのM田です。 横須賀市がChatGPTを全庁利用を始めて1年経ちましたが、現在、いよいよ市民向けのAIサービスの実現に向けて相談AIチャットボットの実証実験をはじめたところです。 既に多くの人から話しかけてもらっていて、想定したよりも多くのアクセスがあったため一時停止するトラブルもありました…。 （現在は動いています） 今回は、この「ニャンぺい」を公開するにあたって、内部で行うテストをChatGPT（GPT-4o）とPythonプログラムを使って超効率化したよ、という話です。 AIチャットボットのテストAIチャットボットを作るにあたって、チャットボットの挙動（望んだ返答をしているか）のチェックをするテストは欠かせません。 テストは、まず複数のシナリオを作り、チャットボットへ質問し、回答を採点します。そして、採点結果をもとにチャットボットを修正して、再度

前回はpandasのDataFrameオブジェクトの生成とloc属性／iloc属性と軸ラベル／インデックスを組み合わせて要素を選択する方法について話しました。今回はDataFrameオブジェクトに関するさまざまな情報を調べたり、別の種類のオブジェクトに変換したりするのに使える属性やメソッドを紹介していきます。 DataFrameオブジェクトの要素の型／形状／次元数などを調べるには 本連載の第1回ではheadメソッドなどを紹介しましたが、ここではまずDataFrameオブジェクトそのものについての情報、例えばどんな種類のデータを格納しているのかや、その形状（何行何列のデータなのか）などを調べる方法を紹介します。ここでは以下に示すコードで生成したDataFrameオブジェクトを例に取りましょう。 df = pd.DataFrame([{'name': 'kawasaki', 'age': 80

いつの間にか春も過ぎ去りすっかり夏模様の今日この頃皆さんいかがお過ごしでしょうか？菅野です。 生成AIの重要性が高まり、生成AIで利用できるテキスト量が長くなるにつれてにつれて、プロンプトエンジニアリングの重要性が高まってきました。 プロンプトエンジニアリングとは、そのプロンプトにどのような命令、事前情報等を入力すると、より適した応答が返ってくるかを設計する技術です。 そんなプロンプトエンジニアリングを最適化する為のPythonライブラリ、SAMMOがMicrosoft社から2024年4月18日にリリースされたので紹介していきます。 www.microsoft.com SAMMOとは？ Structure-Aware Multi-objective Metaprompt Optimizationの頭文字をとったフレームワークです。 元来、プロンプトエンジニアリングでは、エンジニアが、様々な

［解決！Python］py7zrパッケージを使って7-Zip（.7z）形式のアーカイブにファイルを圧縮するには：解決！Python Pythonで7-Zip（.7z）形式のアーカイブを作成し、そこにファイルを書き出すにはpy7zrパッケージのSevenZipFileクラスを使うのが便利だ。その基本的な使い方を紹介する。 # 準備 from pathlib import Path Path('test').mkdir(exist_ok=True) Path('test/foo.txt').write_text('foo') Path('test/bar.txt').write_text('bar') Path('test/baz.bin').write_bytes(b'0123456789') Path('test.txt').write_text('test') from py7zr im

Python ライブラリ treelib を使うと簡単にツリー構造を表現できる．今まで使ったことがなくて，ドキュメントを見ながら基本的な操作を試してみた🌴 treelib.readthedocs.io github.com ちなみに treelib は「AWS コンピュータービジョン開発の教科書」を読んでいたら，Amazon Rekognition のラベル検出結果をツリー構造で表示するために使われていて，本のトピックと直接は関係ないけど「こんなのあるんだ〜💡」と気になってしまった ＼( 'ω')／ kakakakakku.hatenablog.com サンプル 今回はサンプルとして以下のようなツリー構造を treelib で作って，気になった操作を試してみる❗️サポートされてる全ての操作はドキュメント参照📝 root ├── A01 │ └── A11 ├── B01 │ ├──

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。

［解決！Python］ReportLab Toolkitを使ってテキストをPDFファイルに書き出すには：解決！Python Pythonでまとまった量のテキストや文字列からPDFファイルを作成するにはReportLab Toolkitが提供するPlatypusモジュールを使うと便利だ。その方法をまとめる。 from reportlab.platypus import SimpleDocTemplate, Paragraph, Spacer from reportlab.lib.styles import getSampleStyleSheet from reportlab.rl_config import defaultPageSize from reportlab.lib.units import inch from reportlab.pdfbase import pdfmetrics

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ソフトウェア品質の評価と追跡を手掛けるTIOBE Softwareは、2024年5月版の「TIOBEプログラミングコミュニティーインデックス」（通称「TIOBEインデックス」）を発表した。TIOBEインデックスは、プログラミング言語の人気を示す指標で、同社が毎月1回更新している。 レーティングと順位 2024年5月のランキングでは「Python」が16.33％のレーティングで首位の座を堅持した。2～6位も2023年7月以降、順位変動がなく、「C」（9.98％）、「C++」（9.53％）、「Java」（8.69％）、「C#」（6.49％）、「JavaScript」（3.01％）と続いた。 関連記事 Pythonは首位を維持、PHPの人気はピークを過ぎた？　プログラミング言語の人気ランキング プログラミング言語の人気ランキング「TIOBEインデックス」の2024年4月版が公開された。上位の順位

顔認識技術は、セキュリティ、マーケティング、エンターテインメントなど、さまざまな分野で応用されています。 特に、ディープラーニングの発展により、顔認識の精度は飛躍的に向上し、より広い範囲で利用されるようになりました。 そんな中、Pythonで顔認識を手軽に実装できるオープンソースのフレームワーク「Deepface」が注目を集めています。 Deepfaceは、複数の最先端の顔認識モデルをラップしており、少ないコード量で高精度な顔認識を実現できます。 この記事では、そんなDeepfaceについて解説しています。 本記事の内容 Deepfaceとは？DeepfaceのインストールDeepfaceの動作確認 それでは、上記に沿って解説していきます。 GitHub - serengil/deepface: A Lightweight Face Recognition and Facial Attri

［pandas超入門］DataFrameオブジェクトの作成と行や列、要素の選択：Pythonデータ処理入門（1/2 ページ） DataFrameオブジェクトを生成する方法とその際に指定可能なオプション、DataFrameから特定の行や列、個別の要素をiloc属性とloc属性で選択する方法を見ていきます。

概要 Web バックエンドのテストコードを書く場合、その多くは DB に依存していることが多いです。 DB 関連のテストは、テストデータの準備やテストケース毎の DB 処理化を適切に行うことが重要ですが、手間がかかる場合あるため、Mock で擬似的にテストしてしまうことも多いかと思います。 ただ、Mock を使ったテストは本質的な問題を検知できない意味のないテストになってしまう可能性があり、可能な限り DB の Mock を行わずに、実際の DB を使用してテストすることが望ましいと考えています。 本記事では、pytest、sqlalchemy、PostgreSQL を使った場合に、テストケース毎に DB を簡単に初期化しつつ、テストケース毎の前提データ登録も簡単うことでテスト開発体験を向上させる方法を紹介します。 前提環境 本記事では、以下の環境を前提として説明いたします。 python

How Python Asyncio Works: Recreating it from Scratch Posted on May 6, 2024 Right now, asyncio is one of the trendier topics in Python, and rightfully so – It’s a great way to handle I/O-bound programs! When I was learning about asyncio, It took me a while to understand how it actually worked. But later, I came to find out that it’s basically just a really nice layer on top of Python Generators. In