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Python海外ニュース紹介

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第33回　ChatGPTでPythonを動かそう他5本 (野田貴子) 2023年1月

皆さん、こんにちは。野田貴子です。 Python試験が、受験したい試験で民間IT資格の3位になりました。並みいる大手試験を抑えて3位ですね。すごいです。

今年もPythonエンジニアの育成をされる企業も多いと思います。育成された後は是非、Python試験でチェックをお願いします。

CTC教育サービスは国内トップレベルのPython研修コースのラインアップを提供しています。興味がある方はぜひ以下をご覧の上、お申し込みください。

Python研修コース：https://www.school.ctc-g.co.jp/python/

さて今号もPythonの海外ニュースをご紹介しますね。興味がある方はご覧ください。それでは今号も宜しくお願いいたします。

ChatGPTでPythonを動かそう

Running Python Inside ChatGPT
https://mathspp.com/blog/running-python-inside-chatgpt

ChatGPTという対話型のAIチャットボットをご存知でしょうか。まるで物知りな人間相手にチャットしているかのようにスムーズな対話ができるシステムですが、このChatGPTの中でチャットをしながらPythonの入出力（REPL）を実行することもできます。百聞は一見にしかず。こちらのブログを参考に、ぜひ試してみてください。

Django流ドメイン駆動デザインガイド

Django Domain-Driven Design Guide
https://phalt.github.io/django-api-domains/

ドメイン駆動設計（DDD）の原則とDjangoのアプリパターンを組み合わせ、DjangoフレームワークでスケーラブルなAPIサービスを開発するための実用的なスタイルガイドです。

I/Oはもはやボトルネックではない

I/O Is No Longer the Bottleneck
https://benhoyt.com/writings/io-is-no-longer-the-bottleneck/

こちらのブログの著者は、中途採用の面接官として「ファイル内の単語の出現頻度を数えるプログラムを書いてください」という課題を出し、そのプログラムののどこにボトルネックがあるのかを尋ねるのだそうです。よくある回答の「I/O」は、現代の最新のハードウェアでは必ずしも正しい答えであるとは言えません。では実際にボトルネックはどこにあるのでしょうか。PythonとGOを比較しながら検証していきます。

機械学習モデルの性能を測定するためのデータを準備する

Preparing Data to Measure ML Model Performance
https://realpython.com/podcasts/rpp/135/

機械学習（ML）用のデータセットをどのように準備していますか。データをきれいにするだけでなく、そのモデルがどのように動作するかを測定するためにはどうすればよいのでしょうか。こちらのポッドキャストでは、JetBrainsのデータサイエンスのデベロッパーアドボケイトであるJodie Burchell氏が、MLモデルのパフォーマンスを向上させるための戦略について紹介しています。

PythonでおしゃれなQRコードを作る方法

Make Beautiful QR Codes in Python
https://medium.com/pythoniq/make-beautiful-qr-codes-in-python-ef083fb38550

QRコードはお堅いデザインである必要はありません。QRコードはPythonで簡単に作成することができますし、もっと魅力的なデザインにすることもできます。こちらの記事でそのアイデアとプログラム方法を見てみましょう。

Pythonの並列処理における競合状態（マルチプロセッシングレースコンディション）

Multiprocessing Race Conditions in Python
https://superfastpython.com/multiprocessing-race-condition-python/

レースコンディションは複数のタスクが同時にコードを実行しようとしたときに発生し、その結果はタスクの実行順序に依存するため、バグが隠れやすい場所とも言われています。こちらの記事では、マルチプロセッシングモジュールでコーディングする際に発生しうる、さまざまな種類のレースコンディションが紹介されています。

次のプロジェクトで使ってみたい7つの便利なPythonライブラリ

7 Useful Python Libraries You Should Use in Your Next Project
https://medium.com/geekculture/7-useful-python-libraries-you-should-use-in-your-next-project-538547811de6

7つの便利なPythonライブラリ、PySnooper、schedule、MechanicalSoup、ftfy、rpyc、pyglet、ropeの紹介記事です。これらがどんな役に立つのか覗いてみましょう。

Pythonリンターの比較 2022年版

Python Linter Comparison 2022
https://inventwithpython.com/blog/2022/11/19/python-linter-comparison-2022-pylint-vs-pyflakes-vs-flake8-vs-autopep8-vs-bandit-vs-prospector-vs-pylama-vs-pyroma-vs-black-vs-mypy-vs-radon-vs-mccabe/

Pythonには多くのリンター（ソースコードの静的解析ツール）の選択肢がありますが、こちらの記事はそれらの多くをカバーしています。Pylint、Pyflakes、Flake8、autopep8、Bandit、Prospector、Pylama、Pyroma、Black、Mypy、Radon、mccabe、とたくさんある中で、みなさんが何をどう選べば良いかのヒントになりますように。