はじめに FastAPIを始めてみたところ、async/await構文があり、Pythonにも「async/await構文があるんだなー」と初めてその存在を知った。 しかし、FastAPIのサンプルコードやネットで公開されているコードを見ると、async defとdefをどのように使い分けているのかよくわからず、結局、「どっちを使えば良いんじゃろう？」という気持ちになったので、async/await、同期 / 非同期（並行処理）を調べつつ、結論を導いてみることにした。 いきなり結論 Path operation 関数の場合、async defではなくdefで、基本、実装する。 defだけでも、外部スレッドプールで非同期処理されるようにフレームワークとして実装されているとのこと async defを使った方が良いのは以下の2ケース async/awaitをサポートしているライブラリを利用した
require 'json' def lambda_handler(event:, context:) puts event puts context { statusCode: 200, body: JSON.generate('Hello from Lambda!') } end { "Comment": "test", "StartAt": "Hello", "States": { "Hello": { "Type": "Task", "Resource": "arn:aws:lambda:ap-northeast-1:xxx:function:inputparameter-test", "InputPath": "$.num1", "End": true } } }
はじめに Obsidianという素晴らしいプロダクトが登場してから、デジタルノート術は活発化したと思います。私もその１人で、今日も楽しくObsidianを使っています。 しかし、その一方であまりノート術にこだわりが強くない方や深く理解するほど価値を感じていない人の中ではまだまだ単なるメモ帳として使われている現状があります。 そこで、今回は「がんばらない」Obsidianノート術として、「こだわりすぎない」「多様な原理原則がない」形で『書く』習慣を付けるためのノート術を書きました。 そんなノート術であったとしても、今後ノートを分解していけるような構造にしておくことで、今後の拡張性を残しています。ぜひ「難しくて挫折しまった」という人はチャレンジしてみてください。 『書く』ことで整理術は生きる Personal Knowledge Managementはの概念やLYTといった考え方は斬新で、とて
TL;DR（長いので最初にまとめ） scaffoldと全く同じ、もしくはscaffoldに限りなく近いコントローラが良いコントローラ fatコントローラは悪いコントローラ。その反対でskinnyなコントローラ（薄いコントローラとも言う）を目指す コントローラ内でtransactionやrescueを書かない（fatになるし、scaffoldからも乖離する） BlogsControllerならBlogクラスのインスタンスだけをインスタンス変数にセットする メールはコントローラで送信する（EメールはSMTPを通じて届けられるviewと考える） はじめに RailsはMVC（Model-View-Controller）アーキテクチャを採用しています。 しかし、ロジック自体はやろうと思えばモデルでもviewでもコントローラでも、どこでも書くことができます。 特に、プログラミング初心者の方はついつい
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
はじめに Visual Studio Code（以下、VSCode）でコードを書く際に、個人的に作業効率が上がると感じるショートカットをまとめてみました。 筆者はWindowsユーザーでHTML、CSS、JavaScript、C#、SQLあたりを見たり書いたりしています。 「習うより慣れろ」でVSCodeを開いて実際に打ってみて欲しいです。無意識でもできるように頭と指に刷り込ませて、作業効率を上げていきましょう！！ VSCodeのダウンロードはこちらから。 Ctrl + s / Ctrl + z / Ctrl + y 基本のき！！ 保存、戻る、進む！！！ Ctrl + sは何かするたびに絶対押しましょう。エディタに限らずドキュメントなどもとにかくCtrl + sは無意識下でも使えるようにしておかないと、急に落ちた時などに地獄を見ます。 Tab / Shift + Tab 選択した範囲に一括
# int型かstr型かfloat型かNoneか、よく分からない何かを受け取る number: Optional[int | str | float] = GetHoge() if number is None: # Noneのときの処理 ... elif isinstance(number, int): # int型のときの処理 ... elif isinstance(number, str): # str型のときの処理 ... elif isinstance(number, float): # float型のときの処理 ... else: # ここに来ることは現時点で考えられない raise TypeError 設計が悪いと言えばそうなんだけど、もっと楽に書けないかな～って調べてたら「構造的パターンマッチング(match/case)」に行きついたので紹介します。 match/case
はじめに はじめまして。インターンをしているイナです。 今回は初心者がGo言語の例外処理がないって本当なの？という部分について概念を中心に調べたものをまとめました。 Q. 例外処理とは まずは兎にも角にも、例外処理とはなんぞやってところからです。 いくつかのサイトで例外処理の定義について調べてみましたが、サイトによって言ってることはバラバラでした。 例外とエラーは一緒です or 違います！例外は想定外 or 想定内&想定外のエラーのことです！など人によって言ってることが違いました。 最初から壁が高すぎ...?と戦々恐々としていましたが、IT用語辞典 e-Wordで気になる部分がありました。 例外は「エラー」（error）と同種の概念で、普遍的に成り立つ両者の明確な違いは無く、同義として扱われる場合が多い。ただし、プログラミング言語や処理系によっては両者に異なる意味合いが与えられている場合も
前置き 毎週金曜日夕方に行われる社内勉強会にて、先日生成AIについて発表しました。折角なので少し加筆修正した資料を公開します。進化のスピードが早く、一時期食傷気味に陥ってましたが改めて昨今の生成AI関連の基本となるインプットを目指しました。 ※資料内冒頭に記載してますが、AIの専門家ではないので認識や説明に誤りがある可能性があります。 当方も勉強中なので、「ここ違うよ」や「これの説明もあるといいんじゃない」など様々なコメント大歓迎です！ 資料 資料目次 AIの基本 機械学習について 深層学習について 機械学習の種類 教師あり学習の得意なこと 教師あり学習のイメージ 教師なし学習の得意なこと 教師なし学習のイメージ 強化学習の得意なこと 生成AIについて 生成AIとは 生成AIの位置付け 生成AI利用例 代表的なサービス例 日本における盛り上がり 生成AI市場規模 AGIとは AGIは近い？
目次 はじめに PEP全文 このPEPが提案された経緯 「混乱のもと」とは何か 型変数のスコープルールがわかりにくい いつcovariantとcontravariantを使う(使わない)べきかわかりにくい 型引数の順番ルールがわかりにくい グローバルに宣言しているので「すべての参照」に引っかかる 型変数の命名にはプライベート性と冗長さを意識しなければならない TypeVarライクやGenericライクなシンボルをtypingからインポートする必要がある PEP695導入後にPythonの書き方はどう変わるか TypeVarシンボルの宣言を新たな構文に置き換えることができる 関数の場合 クラスの場合 Protocolを定義するための構文 TypeVarTupleやParamSpecの宣言を代替する構文 ジェネリック型エイリアスを表現するためのtype文の登場 型の束縛(TypeVarのbou
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに BI では必要なデータをよしなに整形し、モデリングが終わったら、ビジュアライズしていく。これはどんなツールでも同じで、ツールによって、それらの作業をオールインワンでできるものと一部を他のツールに任せるものがある程度の違いしかない。 Excel ユーザーがよく言うことだが、 「Excel と BI の違いは何ですか？」 「Power BI と Excel の違いを教えてください。」 とてもよく聞かれる。そんなとき、最初にこう答える。 俺氏「まず、名称が違いますよね」 だいたいみんな、きょとんとする。 これは別にウケを狙っているわ
はじめに 6月に凄腕エンジニアさんから学んだ例外の話というQiita記事を書かせていただいたところ、かなり反響がありました。（2023年07月08日時点で570いいね、550ストック、はてなブックマークが560usersにブックマークされています） コメントなども目を通させていただいたところ、自分に基本的な例外の知識が足りないなと思ったので、いろいろな記事に目を通したり、本を読んだりして、インプットしました。 そのアウトプットとして今回記事を書きます。 エラーと例外 この記事ではエラーと例外という二つの概念は同じ概念で交換可能なものとして扱います。 （ソフトウェア設計のトレードオフと誤りより引用） Javaでは【プログラムではどうにもできない事態が起きた時に発生するものがエラー、そうではないものは例外】というような考え方があったり、他にも【想定内であれば例外、想定外であればエラー】という考
LangChainって何？ ChatGPTを始めとする大規模言語モデル（LLM）の流行が止まりませんが、そんなLLMを活用して日々開発するエンジニアの間で最近ずっと耳にするキーワードの一つがLangChainです。 LangChainとは、LLMを用いたアプリケーション開発を効率的に行うためのライブラリです。機械学習分野で最も人気のあるPython言語用に提供されています。 そもそもライブラリって何？ プログラミングの文脈でよく聞く「ライブラリ」って何者なのか、初学者にはいまいちピンと来づらいですよね。 分かりやすく言うと 「特定の言語でプログラミングをする際によく使いそうな機能をあらかじめ誰かが作ってくれて、呼び出すだけでその機能を使えるようにしてくれている便利セット」 のようなものです。 例えば、よく使われるPython言語のライブラリの例として math があります。これは数学的な計
はじめに OpenAIによって開発されたChatGPTが話題になっています。特に、2023年3月14日に公開された最新モデルであるGPT-4は、これまで私達がAIに持っていた認識を根底から覆したのではないでしょうか？ 私は、「普通に人間とやりとりしているのと変わらんやん…」と率直に驚きました。 エンジニアの業務の中でも、自動コーディング支援、技術的課題の壁打ち相手、ドキュメント自動生成、学習支援等さまざまな用途に活用する可能性を皆さん検証している段階です。私もその波に乗っている真っ最中です。 そこで今回は、ソースコードリーディングをChatGPTをメンターにしたら爆速にできるのではないか？という仮説を検証してみました。 そしてどうせやるなら、ソースコードリーディングのハードルの高さナンバーワン（個人調べ）の「Linuxカーネル」を題材にしてみました。 なお、使用したモデルはGPT-4です。
(2024/06/21追記) 本記事のアップデート版を弊社技術ブログに投稿しました。 Tipsの追加に加え、既存Tipsの内容も更新していますので、よろしければご確認ください。 はじめに 皆さん、docker composeを利用しているでしょうか？ 複数のdockerコンテナをまとめて立ち上げたり、環境変数を定義できたり便利ですよね。 今回はある程度docker composeを利用している方向けに私が便利、便利そうと感じたdocker composeの機能を挙げてみました。 docker compose cli v2を利用 docker-composeではなく docker composeコマンドも利用可能になってます。 Docker Desktopでは v3.4.0から利用可能で、基本的にはコマンドの互換性あります。 Docker image名やコンテナ名のプレフィックスをディレクト
Rust 勉強中の身ですので、何かしら作ってみようと思い立ち、 API サーバーを構築してみました。 自力で一から公開できるサーバーを構築したのは初めてでしたので、試行錯誤の過程を記事にします。 作ったもの 何の変哲もない API サーバーです。 成果物は こちら にアップしました。 API サーバー Rust で実装 Web フレームワーク（Actor）: actix-web ORM: Diesel Docker イメージにして Heroku で稼働させる DB サーバー PostgreSQL を利用する Heroku PostgreSQL で稼働させる 開発方針 上記のインフラ構成を目標として、以下の開発方針を軸として調査や検証を行いました。 ローカルでの開発とサーバーへのデプロイはスムーズにできるようにする。 ローカルでテストや動作確認がスムーズにできるようにする：Docker の利
はじめに この記事は前回の研究論文編の続編です．今回は，2021年のおもしろかった深層学習応用事例を紹介します． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです．元記事の方も拡散いただけると励みになります． 事例4選 紹介するのはこちらの4事例です！ AlphaFold2 GitHub Copilot Airfriend Google Meetの背景効果 AlphaFold2 タンパク質の機能はその構造に依存するため，タンパク質の構造は生物の内部で何が起きているのかを理解するための鍵の一つです．しかし，タンパク質の構造を実験によって解析するには膨大な時間と費用がかかります．また，アミノ酸配列から構造を正確に予測することは不可能でした（タンパク質の折りたたみ問題）——AlphaFold(2）[1]が登場するまでは． 私は構造生物学に詳しくないので，AlphaF
要約 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」という課題を解決するEnglisterというサービスを開発した。 自分で使ってみたところ、10問程度の問題を解くだけでスラスラと英語で意見を言えるようになった。 実装はDeepL APIとNext.jsのAPI routeを使って爆速開発をした。 追加(2021/01/18) 記事を公開してから毎日機能追加をしています。２週間前からどれだけ変わったか是非見ていただきたいです。 背景にあった課題 「英語で意見を言おうとすると5歳児のようになってしまう」 英語にすごい苦手意識があるわけではない。TOEICは840点で、すごく簡単な日常会話なら問題なくできるので、海外旅行で困るということはなかった。しかし、仕事でたまに海外の人とやりとりをするときや外資系企業の英語面接で**「ちょっと難しい質問」**をされると、途端に5歳児になってしま
はじめに 普段ニュースサイトや機械学習関連のプロダクトを開発している中村と申します。 もともと大学院まで機械学習を研究しており、最近は自然言語処理が流行っているというニュースを聞きつけて、ずっと興味を持っていました。 （会社のお金で機械学習を勉強したいという願いが最近叶いました。） リモートワーク寂しい問題 最近のコロナ禍により、例にもれず弊社もリモートワークが盛んに行われ、現在ではリモートワークが当たり前になっています。 しかし、もちろん業務は円滑に進むのですが、コミュニケーションの量も少なくなることもまた事実。 ただし、チームメンバーの時間を雑談で奪うのも何か気がひける・・・。 こういうときはエンジニアリングの力で解決するのが、エンジニアという生き物ですよね。 そこで、今回は深層学習による自然言語処理モデルで、雑談のためのチャットボットを構築してみます。 深層学習時代の自然言語処理 今
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