はじめに 語彙力なくてすみません、 browser-use は、「AI エージェントがウェブブラウザを操作できるようにする」ためのライブラリです。 プロンプトで与えられた指示どおりに動き、ほかの技術と比較しても精度が抜群に高いです。 早速試してみます。 実践 複数のECサイトから特定の商品価格を取得することを目標とする。 Python は 3.11 以上が必要です。
はじめに こんにちは。GMO アドパートナーズ新卒の樋笠です。 最近業務で、Pythonの非同期処理を書いているのですが、初めて非同期処理を学んだときに苦悶したことを思い出しました。 そこで、過去の自分に「こう伝えたら理解できるんじゃないかな」と考えながら記事を書きました。 非同期処理について学んだことがない人でも、これを読めば、「非同期処理がやろうとしていること」や「Pythonの非同期処理の基本的な書き方」が分かるようになる、というものを目指しました。 ぜひ最後までお読みください🙇🏻♂️ ※ わかりやすく説明するために、あえて言い切っている箇所があります。ご了承ください。 非同期処理ってなに？ まず、非同期処理ってなに？という話ですが、「非同期処理」を理解するために、その対になる「同期処理」を考えてみましょう。 たとえして、こんな状況を考えてみましょう。 AとBの2つのタスクがあ
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 Python入門系の記事では概して、Pythonのロギング機能の紹介で最初にlogging.debug()といったloggingモジュール付属の関数を呼ぶ方法を案内しています。 Python本家が提供するloggingの「基本チュートリアル」でもこの点で大差ありません。Python本家の基本チュートリアルでは、print()関数を使用する方法もロギングの手段として有効であるとし、タスクに応じてprint()やlogging.debug()を使いわけよう、という流れで記述されています。 コマンドラインスクリプトやプログラムで普通
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
オブジェクト指向 1. オブジェクト指向の起源 2003年チューリング賞の受賞者アラン・ケイさんはよくオブジェクト指向プログラミングの父と称されます。ご本人も憚ることなく、幾度、公の場で発明権を宣言しています。しかし、ケイさんは「C++」や「Java」などの現代のオブジェクト指向言語を蔑ろにしています。これらの言語は「Simula 67」という言語を受け継いだもので、私が作った「Smalltalk」と関係ないのだとケイさんは考えています。 オブジェクト指向という名称は確かにアラン・ケイさんに由来するものです。しかし、C++とJavaで使われている現代のオブジェクト指向は当初のと結構違います。ケイさん自身もこれらの言語を後継者として認めないです。では、ケイさん曰くC++とJavaの親であるSimula 67という言語はどんな言語でしょうか。ここで、簡単なサンプルコードを見てみましょう。 Cl
はじめに AWS ECS+ECRで動いているpythonのサービスがあった ただし、ECRのスキャン機能でものすごい数の脆弱性が出ていた... 1つずつ解消していくのは現実的ではないため、distrolessコンテナを導入することになった distrolessとは Googleが提供しているコンテナイメージ アプリケーションとそのランタイム依存関係のみ含まれる(=必要最小限) パッケージマネージャー、シェルなどは含まれない 導入メリットとして、①軽量であること、②セキュアであることが挙げられる やったことざっくりと 以前は「python:3.9.13-slim-buster」のイメージを使用してビルドしていた これを1段階目「python:3.9.13-slim-buster」→2段階目「gcr.io/distroless/python3」のマルチステージビルドにする 1段階目 パッケージ
はじめに 業務自動化といえばRPAとかPython等が良く使われるが、これらは基本的に判断が多い複雑な業務の自動化には向かず、やったとしても自動実行→手作業→自動実行→手作業…と言ったように人の判断が居るところで業務プロセスが分断されてしまうのが悩みどころ。 そこで「GUI上で自動実行前に手作業」＋「バックグランドで自動実行」と両方の機能を持ち、業務を分断する事なく作業できるアプリを作ろうと考えた。 結論から言うと「Flet」を採用した。以下経緯説明。 お手軽なGUIライブラリを探す旅 Pythonはデスクトップアプリ開発には不向き？ アプリを開発するにしろメインの処理は自動化なので、アプリ開発に特化したフレームワークではなく、Pythonを使用出来る柔軟性の高そうなGUIライブラリが無いか探すことにした。 巷でたまに耳にするが、デスクトップアプリ開発はC#やJavaが多くPythonは環
概要 Docker 環境下で Poetry ＋ VS Code + Pylance にて開発を進めている時に、Pylance の import のパス解決設定でハマったので備忘録として残しておきます。 設定方法 （必要であればだが、非推奨）仮想環境を無効化
みなさんこんにちは、電通総研コーポーレート本部システム推進部の佐藤太一です。 この記事では、VS CodeのDev Containerを使ってOSに依存しないPythonの開発環境を構築する方法をステップバイステップで丁寧に説明します。 VS Codeの利用経験があり、またPythonによるアプリケーション開発に興味のある方を想定読者として記述しています。Pythonの初心者から中級者向けを意識して書いていますので、意図して冗長な説明をしています。 すでにPythonによるアプリケーション開発に十分に詳しい方は、まずはまとめだけ読んでみてください。私自身それほどPythonのエコシステムに詳しいわけではありませんので、知識の抜け漏れは恐らくあるでしょう。そういった事に気が付いたら、XなどのSNSでこの記事のURLを付けてコメントをしていただけると幸いです。 はじめに 事前の準備 最小限のD
Visual Studio Codeでライブラリやモジュールが could not be resolved になる時の対処法 ここでは、Visual Studio Codeでライブラリやモジュールが could not be resolved になる時の対処法を紹介します。
プログラムの中でGoogleのサービス（API）を操作するとき、Google認証が必要になる。しかしこれがややこしく、Googleの公式のドキュメントの記述も古かったりサービスの種類によって方法がばらばらだったりして分かりにくい。この記事ではこれを整理して説明する。 プログラムでGoogle認証する場面 具体的なケースを想定するとわかりやすいのだが、 たとえばGoogleアナリティクスからAPIでデータ取得し、そのデータをGoogle Cloud StorageやBigQueryに書き込みする場合、Googleアナリティクスのレポート閲覧権限（特定のビューに紐づいた）とGCPの権限（Google Cloud Storageの書き込み権限など）が必要になる。その権限を持ったGoogleアカウントで認証をすることになる。 この認証方法には大きく2通りの方法がある。 2通りの認証方法 サービスア
Google APIs の認証周りをお世話してくれる Python のライブラリ oauth2client が大分前から非推奨になっていた はじめに テントの中から失礼します、CX事業本部のてんとタカハシです！ 以前、下記の記事で OAuth 2.0 の認証を通して YouTube Data API を叩く Python のコードを載っけました。 その際、YouTube Data API のドキュメントに記載してあるサンプルコードを参考したのですが、OAuth 2.0 の認証を通すために使用されているライブラリoauth2clientは大分前から非推奨になっているようです。 Note: oauth2client is now deprecated. No more features will be added to the libraries and the core team is tu
はじめに 今回の記事では、PythonのWebフレームワーク「FastAPI」の特徴・課題点を簡潔に解説する。本記事の読者は主に以下のようなものを対象とする。 FastAPIを知らない人 FastAPIを実務で活用したい人 技術選定でFastAPIを選ぶ理由を検討している人 PythonでWebアプリケーションを開発したい人 すでにDjangoやLaravelなどの他のフレームワークに着手していて、別のフレームワークに関する情報を収集している人 FastAPIとは FastAPIとは、Djangoと同様にPythonのWebフレームワークである。主にWeb APIを開発するために利用される。 FastAPIの特徴 FastAPIの特徴は以下の通り。 Node.jsやGo言語に匹敵する高速なアプリケーションを開発できる。Pythonフレームワークの中では最も高速。 少ないコード量で実装できる
概要 sessionクラスを使う session_markerクラスを使う scoped_sessionクラスを使う（オススメ) session のクローズについて 補足(auto_flush, auto_commit設定について) 補足(トランザクションについて) 概要 SQLAlchemyでは、sessionの作成方法が複数あって結局どれがいいの？っていうのをいろいろ考えてみた。 ちなみに、Flaskなどのフレームワークを利用している場合はSQLAlchemyをラップしたFlask-SQLAlchemyなどがあるのでここら辺を利用するとsession周りは良しなにやってくれます。 フレームワークを使わないような、ツールやバッチ系などではSQLAlchemy単体で使うことも多いと思うのでそういう人向けです。 参考： SQLAlchemyのSession生成方法 - Qiita 【Pyth
Pythonに型ヒントが入ってからしばらく経ちます。型ヒントの立ち位置も、なんでもできるアノテーションとして導入されましたが、型ヒント以外の用途はあまり育たず、型ヒントが中心になり、PEPや仕様もそれに合わせて変化したり、より書きやすいように機能が追加されてきました。 本エントリーでは、Python 3.9時点での最新情報を元に、現在サポート中のPythonバージョン（3.6以上）との互換性の情報も織り交ぜながら、最新の型ヒントの書き方を紹介します。 本エントリーの執筆には、Pythonの型の有識者の@moriyoshi、@aodag、@tk0miya にアドバイスをもらいました。ありがとうございます。 環境構築Visual Studio CodeVisual Studio Codeの場合は、事前にどのインタプリタを利用するかを設定しておきます。その環境にインストールします。venvを使う
やりたいこと 機械学習用の学習／検証データのサンプルを集めている。 MNISTをダウンロードして、中身がどうなっているか調べたい。 そのためにpythonでubyteからpngを作成する処理を実装したい。 前提 pythonでのnumpyやPILの基礎知識があること それらの実行環境を構築済みであること MNISTとは？ 0から9までの「手書き数字」の画像データ。 「手書きの数字をAIで識別して分類する」などの機械学習に使う。 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ から無料でダウンロードできる。 ファイル構成 train-images-idx3-ubyte.gz : 学習用の画像データ train-labels-idx1-ubyte.gz : 学習用のラベルデータ t10k-images-idx3-ubyte.gz : 検証用の画像データ t10k-label
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,
各機能とツールについて、説明していきます。 エディタ Visual Studio Code エディタやIDE(統合開発環境)は好きに選んでいただければ良いとは思いますが、特に希望がないならば、Visual Studio Codeを選んでおけば間違いないでしょう。 Pythonを含む幅広い言語に対応し、豊富な拡張機能を備えている非常にリッチなエディタです。とりわけPythonプロジェクトについては、これさえ有れば、特にIDEなどは必要ないと思います。 インストールは↓から。 バージョン管理ソフト Python3系は日夜アップデートされていて、2022年12月現在の最新verは、3.11.1が提供されています。 とはいえ、プロジェクトによっては、3.7.1までしか動作が担保されていないもの、3.9.0で現在開発中のもの...などがあります。最新のPythonが常に必要、というわけでは決してなく
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
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