はじめに最近、LLMへのRAGを用いた文書データの連携等を目的に海外を中心にOCRや文書画像解析技術に関連する新しいサービスが活発にリリースされています。 しかし、その多くは日本語をメインターゲットに開発されているわけではありません。日本語文書は、英数字に加えて、ひらがな、漢字、記号など数千種類の文字を識別する必要があったり、縦書きなど日本語ドキュメント特有のレイアウトに対処する必要があったりと日本語特有の難しさがあります。 ですが、今後、海外の開発者がこれらの課題に対処するため、日本のドキュメント画像解析に特化したものをリリースする可能性は低く、やはり自国の言語向けのサービスは自国のエンジニアが開発すべきだと筆者は考えています。 もちろん、Azure Document Intelligenceをはじめとした、クラウドサービスのドキュメント解析サービスはありますが、クラウドを利用できないユ
本記事はこちらの改訂版です。コードも改良しています。 三項演算子は本当に読みにくいのか コードをドキュメントのように読みやすくすることは非常に多くのメリットがあります。 そして、プログラミング言語自体にも読みやすくするためだけに存在する構文があります。 その１つが三項演算子です。 いやいや、三項演算子は読みにくいだろう、と思われた方は多いと思います。 しかし、読みやすいケースがあることも私は経験しています。 あなたも経験しているかもしれません。 なぜ、読みやすさに差が出るのか。調べていった結果、ポイントが分かりました。しかし、それを言語仕様として持っているものはありません。 そこで、TypeScript で読みやすい三項演算式を書くためのメソッドを開発したのでご紹介します。 そのメソッドを使った TypeScript のコードは、次のようになります。 Python の条件式（三項演算子）に
はじめに Pythonは柔軟性が高く、初心者にも適したプログラミング言語ですが、その一方で速度面では他の言語に劣るとされています。本記事では、先月ピッツバーグで開催されたPyCon US 2024で紹介されたPythonの高速化技術について詳しく解説します。 Pythonの速度問題 「Pythonはランタイムにコストを払う」という古い格言が示す通り、Pythonは解釈型言語であり、実行時に多くの処理を行うため速度が遅くなることがあります。Pythonはソースコードを効率的なバイトコードに変換し、それを直接実行することで動作します。このプロセスには多くの間接処理が含まれ、単純な命令でさえも多数のCPU指示に分解されます。例えば、二つの数値を足すだけでも500以上の命令が実行されることがあります。 高速化のためのコンパイル技術 Cythonによる最適化 PyCon 2024でのSaksham
この記事はタナイ氏によるPython滅ぼす協会に入会したいを読んでから執筆したものです。 この記事の趣旨はPython滅ぼす協会に入会したいに対する反論という形をとりながら、タナイ氏により「バカの言語」と揶揄され、「使ってエンジニアを名乗るというのは」「滑稽」とまで言われたPythonの立場を再考することです。 追記 本記事は「Pythonはこれだけ優れた言語だからみんな使おう！」というものではなく「言うほど酷くないと思うよ」程度のものです。 型アノテーションがあるからと言って静的型付けを軽視しているわけでもなければ、map関数をもってmapメソッドを不要だと言っているわけでもありません。 この記法は嫌い〜この記法が好き〜と表明することは個人の自由ですが、同様に「この記法は実はこういう意味があって〜」という意見があればそれを聞いた上で、物事を判断して欲しいです。もちろん、聞いても意見が変わ
Pythonユーザのためのグローバルイベント「PyCon APAC 2023」が2023年10月27日と28日に、TOC有明コンベンションホールで開催された。1日目の基調講演に登壇したのは、京都大学国際高等教育院の喜多一教授。「Why University Teachers Wrote a Python Textbook?」と題し、大学の授業のために書き下ろされたPythonの教科書執筆の背景を紹介した。プログラミング初心者のつまずきポイントを理解しているからこそ、オリジナルの教科書を作ったという喜多教授。はじめてプログラミングに触れる学生向けの授業と教科書に込めた思いを語った。 Pythonを学び、学生は興味をひろげてゆく 喜多教授がPythonを教えるワケ 京都大学の国際高等教育院で教養教育、特に新入生向けの教育を担っている喜多教授。自身のプログラミングとの出会いは、学生時代の1978
こんにちは、最近久々にソロキャンプをしてきました菅野です。 AWS上で、 様々なAIモデルを利用できるようになるサービス、Amazon Bedrockがリリースされました、と書き続けてそろそろひと月が経過しております。 楽しみながら様々なモデルを利用していたらあっという間に時間がたってしまいました。 今回は、BedrockのClaudeV2モデルを用いてPythonコードとテストコードを生成してみようと思います。 Bedrockの説明は、以下を参照してください。 acro-engineer.hatenablog.com 「Fizz Buzz」の生成 プログラミングの初歩も初歩、定番の課題といえばFizz Buzzです。 1-100までの数字のうち、3の倍数の時にはFizzを、5の倍数の時はBuzzを、３の倍数且つ、5の倍数の時はFizzBuzzと、それ以外の時はその数字を表示するプログラム
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処理系が開発されています。 この記事はPythonで書かれたコードを35000倍に高速化するにはどのような方法があるかについてまとめたものです。 この記事は： Pythonで書かれたアルゴリズムを35000倍に高速化する 事前コンパイル、並列化、SIMD演算を駆使する 最終的に44000倍まで高速化できた なぜ35000倍？ 2023年5月2日にModular社よりPythonの使いやすさとC言語の性能を兼ね備える新しいプログラミング言語、Mojoの開発について発表がありました。低レベルのハードウェア向けにコンパイル可能なこと、文法的にはPythonを踏襲しており、既存のPythonライブラリを利用可能であること
DjangoやFlaskを使っている方にもおすすめ、最近人気のPython製高速Webフレームワーク、FastAPIの入門書です。 FastAPIは 🔃 コードを書くとSwagger UIが自動生成される ✅ 型安全 💨 高速 という特長があります。 本書では、実用に耐えうるAPIを目指し、TODOアプリの作成を通して実践的な書き方を学ぶことができます。体系的に整理しつつも、チュートリアルのように読んでいただけると思います。特に以下のような点にこだわって「実践的」を目指していますので、少しでも参考になれば大変嬉しいです。 ・DB接続にもasync/awaitを利用する （非同期での書き方を紹介している記事はまだ少ない） ・dockerによってクリーンな環境構築 ・スケーリングを考慮したディレクトリ構成 ※本書は時期を見て有料に変更する可能性があります。お早めにどうぞ！ ※サポート頂ける
プログラミング言語のPythonで、2007年に存在が公開されたものの修正されなかったバグが再発見されました。任意コード実行可能な脆弱性にもつながるこのバグの影響は、コーディング自動化ツールを介してさまざまなプロジェクトに広まっており、修正するべきオープンソースリポジトリが35万件以上にも及ぶと指摘されています。 Tarfile: Exploiting the World With a 15-Year-Old Vulnerability https://www.trellix.com/en-us/about/newsroom/stories/threat-labs/tarfile-exploiting-the-world.html Tarfile: Exploiting the World With a 15-Year-Old Vulnerability https://www.trell
プログラミングの学習を始めようとする人がする定番の質問がある。「どのプログラミング言語を選べばいいか」というものだ。 私はこのコラムで以前、JavaScriptからプログラミングを始めてはどうかと書いた。JavaScriptはWebブラウザーさえあれば動作するからだ。例えば「Chrome」であれば、F12キーを押して「Console」タブを選ぶだけで、JavaScriptの対話実行環境を利用できる。 関連記事： 保存していないクレジットカード情報が漏洩する謎、鍵はあのプログラミング言語 もっとも、JavaScriptは最初に学ぶ言語としては少し癖が強いとも感じている。どちらかというと、2番目か3番目に学ぶことで視野が広がるタイプの言語ではないだろうか。 私が初心者に勧めるとしたら候補は2つある。「Ruby」と「Python」だ。 私がRubyを勧める理由は、「プログラミングの楽しさ」を体験
UA偽装できました！ 金曜日に上の人と話し、「自動化するとしたらUA偽装できないと実用価値ないね」という事になり、pythonで偽装できる方法を探したところ、案外あっさり出来ました。 import os from selenium import webdriver options = webdriver.ChromeOptions() #ここにUAを書きます。今回はiPhoneでsafari options.add_argument('--user-agent=Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 10_2 like Mac OS X) AppleWebKit/602.3.12 (KHTML, like Gecko) Version/10.0 Mobile/14C92 Safari/602.1') # いつもどおりchromedriverの場所を指定します
import cv2 img = cv2.imread('test.jpg') (await winocr.recognize_cv2(img, 'ja')).text pip install jupyterlab jupyter_http_over_ws jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws jupyter notebook --NotebookApp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --ip=0.0.0.0 --port=8888 --NotebookApp.port_retries=0
家や職場を出たものの、雨が降っているのに傘を持っていくのを忘れて取りに戻った経験はありますか？ 私はめちゃくちゃあります。 戸建てなら玄関を出てすぐ雨だと気づけますが、マンションやビルなどの建物だと取りに戻るのがすごく面倒ですよね。 そんなミスを二度とおかさないようにAlexaが教えてくれるシステムを作ってみました。 完成品 とりあえず見てもらえばわかりやすいと思います。 ※音が流れるので注意 これは去年作った、出かけるときに雨が降っていたらAlexaが教えてくれるシステムです ※音が流れるので注意 pic.twitter.com/pgB6oWJNT2 — やど (@giga_yadoran) March 27, 2022 使ったもの TWELITE PAL: 電子工作不要ですぐに使える無線センサー。コイン電池で動くので配線も不要。 OPEN-CLOSE SENSE PAL: 開閉センサー
概要 （この記事のアイコン、Lambdaっぽいの頑張って探した..！） 2020年にLambdaにコンテナイメージがサポートされて以来、Lambda開発をしたことがなかった。 AWS Lambda の新機能 – コンテナイメージのサポート 以前Lambdaを開発しているときは、適用するときにzip化が面倒だなとか、ローカルとクラウド上での動きが違うのでバグりやすいなとか、そのバグが適用しないと分からないので開発に時間がかかるなとか、色々と不便があったのを覚えている。 先日、画像圧縮処理で久々にLambdaを触り、その際コンテナイメージを使った快適なLambda開発環境を考えたので紹介する。言語はPythonだが他の言語でも同じ構成で大丈夫なはず。 結論 ディレクトリ構造
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