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第48回　2024年のPythonの現状　他6本 (野田貴子) 2024年5月

皆さん、こんにちは。野田貴子です。

Pythonエンジニア育成推進協会がPython実践試験の9割以上の正解者をPython Super Engineerとしての呼称を使用できるようになったそうですね。
私も名乗ってみたいです。

さて、CTC教育サービスのPython研修はPython試験の対策コースはもちろん、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。Pythonの研修をお考えの方は以下をご覧の上、お申し込みください。

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

それでは今月も海外の面白いPythonコラムをご紹介します。興味がある方はご覧ください。

2024年のPythonの現状

The State of Python in 2024
https://www.youtube.com/watch?v=coz1CGRxjQ0

TalkPythonで有名なMichael KennedyがフィリピンのPyConで行った基調講演のビデオです。Pythonの技術トレンド、asyncio、Flask、Django、GILからの脱却などのトピックや、Pythonの将来についての洞察が語られています。

Pythonのクリーンコード

Clean Code in Python
https://testdriven.io/blog/clean-code-python/

クリーンなコードを書くとはどういうことでしょうか。クリーンなPythonコードとは何でしょうか。こちらの記事では、クリーンなコードを書く方法と、そのために使えるツールについて説明されています。

Web開発者のためのPythonセキュリティのベストプラクティス

Best Python Security Practices for Web Developers
https://www.arjancodes.com/blog/best-practices-for-securing-python-applications/

この記事では、Pythonアプリケーションのセキュリティを強化するためのベストプラクティスについて説明しています。入力値をチェックし、データをサニタイズし、安全なコーディングライブラリを利用し、Python言語やライブラリを定期的に更新することが重要です。また、エラーハンドリングとログを適切に実装し、最小権限の原則を遵守することも重要です。これらの手法を取り入れることで、Pythonプロジェクトのセキュリティを向上させることができます。

Pythonのデータ構造の複雑さ

The Time Complexities Python Data Structures in Python
https://www.pythonmorsels.com/time-complexities/

Big O記法は、アルゴリズムと、そのアルゴリズムが使用するデータ量、そして実行にかかる時間の関係を記述するものです。この記事では、Pythonでのデータ構造ごとの時間複雑性をBig O記法で解説しています。リスト、キュー、ディクショナリ、セットなどの基本的な操作の時間複雑性と、それぞれのデータ構造がどのような場面で効率的に機能するかが解説されています。また、コードのパフォーマンス改善に役立つ具体的な例や、適切なデータ構造の選択がなぜ重要かについても触れられています。

PEP 686：UTF-8モードをデフォルトに

PEP 686: Make UTF-8 Mode Default
https://peps.python.org/pep-0686/

PEP 686は、Python 3.15からUTF-8をデフォルトのエンコーディングモードとする提案です。これにより、ファイル、標準入出力、コマンドのパイプのデフォルトエンコーディングがUTF-8に統一されます。ユーザーは、環境変数やコマンドラインオプションを使用してUTF-8モードを無効にすることもできます。この変更は、特にWindowsユーザーに影響を与えるため、既存のプログラムとの互換性に注意が必要です。

ChatGPTでPythonコードのユニットテストを書こう

Write Unit Tests for Your Python Code With ChatGPT
https://realpython.com/chatgpt-unit-tests-python/

この記事では、ChatGPTを使ってPythonコードのユニットテストを書く方法を解説しています。doctest、unittest、pytestといったPythonのテストフレームワークを利用する例を通じて、ChatGPTがテストケースやフィクスチャを生成するプロセスを紹介しています。このアプローチはテスト作成の効率を向上させたり、エッジケースや特定のシナリオに対するテストのカバレッジを改善したりするのに役立ちます。

100人の開発者への質問「なぜリリースが早まらないのか？」

I Asked 100 Devs Why They Aren't Shipping Faster?
https://greptile.com/blog/100-devs

この記事では、ソフトウェア開発のスピードを阻害している主な要因を100人の開発者に尋ねています。多くの回答者がビルド、コンパイル、デプロイの遅延に苦しんでいることが明らかになりました。その他にも、複雑なコードベース、過度なプロセス、ステークホルダーの承認待ちなどが開発速度を遅らせる理由として挙げられています。