CTC 教育サービス
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皆さん、こんにちは。野田貴子です。
Pythonのデータ分析試験が開始2年9か月で受験者数が1万人を超えたそうです。これはメジャーな試験と比べても かなりのハイペースでの1万人達成だそうですね。DXやデジタル化の追い風で、受験者増に拍車がかかったようです。
CTC教育サービスでもデータ分析のコースが始まりましたね。
●Python3エンジニア認定データ分析試験 対策講座 https://www.school.ctc-g.co.jp/course/AD188.html
●データ分析のためのPythonライブラリ https://www.school.ctc-g.co.jp/course/AD187.html
さて、Pythonエンジニア育成を考えられている方も多いと思います。そのような方は、是非、CTC教育サービスのPython研修を受講ください。 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。
Building a ChatGPT-enhanced Python REPL
https://isthisit.nz/posts/2023/building-a-chat-gpt-enhanced-python-repl/
こちらのブログでは、ChatGPTを組み込んだPython REPLを構築する方法が紹介されています。大規模言語モデルを使って構築するシステムで気をつけるべき点についても解説されています。
Dependency Injection in Python
https://itnext.io/dependency-injection-in-python-a1e56ab8bdd0
依存性注入(DI)とは、ソフトウェアアプリケーションの緩やかな結合、保守性、テスト性を促進するデザインパターンです。Javaなどの静的型付け言語で使用されることが多いですが、実はPythonでもDIを使えます。
Improve Your Code With Pre-Commit
https://builtwithdjango.com/blog/improve-your-code-with-pre-commit
こちらの記事では、リポジトリのpre-commitフックにさまざまなツールを追加して、ソースコードを自動で検証する方法が紹介されています。サンプルコードはDjangoプロジェクトになっていますが、 紹介されているツールのうち1つ以外は全てDjango以外のプロジェクトでも利用できます。
Pandas 2.0 vs Pandas 1: Performance Comparison
https://medium.com/@santiagobasulto/pandas-2-0-performance-comparison-3f56b4719f58
先日リリースされたPandas 2.0には、新しいpyarrowバックエンドが搭載されました。Pandas 2.0のpyarrowバックエンドとPandas 1の標準バックエンドの簡単な性能比較をこちらの記事で読むことができます。結果は、String処理とNULL値処理の面で大きくスピードが改善されましたが、数値処理と集計の方はスピードが遅くなりました。
The Fastest Way to Read a CSV File in Pandas 2.0
https://itnext.io/the-fastest-way-to-read-a-csv-file-in-pandas-2-0-532c1f978201
CSVファイルをPandas DataFrameに読み込む一番早い方法は、pd.read_csv()ではありません。こちらの記事では、より早い読み込み方法と、そのベンチマークが紹介されています。
Django Performance Optimization Tips
https://testdriven.io/blog/django-performance-optimization-tips/
こちらの記事では、Djangoアプリケーションでパフォーマンスの問題が発生する可能性がある箇所と、Djangoアプリケーションを高速化するためにそれらの箇所にどう対処するかを見ることができます。
PyPI Introduces "Trusted Publishers"
https://blog.pypi.org/posts/2023-04-20-introducing-trusted-publishers/
PyPIパッケージの開発者に朗報です。よりセキュアで新しい「OIDC認証付き」公開方式を選べるようになりました。これを使えば、有効期間が長いパスワードやAPIトークンを外部システムと共有する必要がなくなります。
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