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第51回　ローカル環境でLLMをいじるためのクイックスタート　他8本 (野田貴子) 2024年8月

皆さん、こんにちは。野田貴子です。

Pythonのプログラミングお作法「Pythonic」と「PythonZen」をチェックする無料の「PythonZen & PEP8検定」が受験者数５千名を超えましたね。
あっという間の５千名達成でした。
「Pythonic」と「PythonZen」を理解することで、学習効率が上がりますし、よりきれいなPythonをかけるようになります。興味がある方は是非チェックしてください。

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。

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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。

Python開発の最新グッドプラクティス

Modern Good Practices for Python Development
https://www.stuartellis.name/articles/python-modern-practices/

Pythonで開発するためのベストプラクティスの詳細なリストです。例えば、Pythonの開発には、複数バージョンをサポートするツールを使い、最新の安定バージョンを使用することが推奨されます。プロジェクトには仮想環境を活用し、コードのフォーマットやリンティングを自動化することで品質を保つことが重要です。さらに、型ヒントやf-stringsを使うとともに、asyncは必要な場合にのみ使用し、診断メッセージにはログを活用します。

ローカル環境でLLMをいじるためのクイックスタート

Quickstart for Playing With LLMs Locally
https://joshuacook.netlify.app/posts/2024-01-31_ollama-quickstart/

ローカル環境でLLM（大規模言語モデル）を動かすためのクイックスタートガイドです。Ollamaのインストール方法、Python仮想環境の設定、LangChainを使ったモデルとの対話方法が詳細に説明されています。初心者でも簡単に始められる手順が提供されています。

オープンソースのメンテナーに感謝しよう

Saying Thanks to Open Source Maintainers
https://snarky.ca/saying-thanks-to-open-source-maintainers/

オープンソースのメンテナに感謝の気持ちを示す方法を紹介しています。簡単な方法として、プロジェクトに対して否定的な言葉を避け、感謝の意を直接伝えることが重要です。また、プロジェクトの宣伝や自分のオープンソースコードの共有も有効な手段です。

Python、Apple App Storeのリジェクトに苦慮

Python Grapples With Apple App Store Rejections
https://lwn.net/Articles/979671/

Python 3.12へのアップグレードにより、一部のPythonアプリがAppleのApp Storeで拒否される問題が発生しました。原因はurllibモジュール内の"itms-services"というURLスキームで、これはサンドボックス化されたアプリでは使用禁止です。この問題に対して、Python 3.13での修正が検討され、App Storeのコンプライアンスを満たすためのビルドオプションが追加される予定です。

Python のエポックタイムスタンプのタイムゾーンの罠

A Python Epoch Timestamp Timezone Trap
https://nerderati.com/a-python-epoch-timestamp-timezone-trap/

Pythonでのエポックタイムスタンプとタイムゾーンに関する罠について説明しています。タイムゾーンに依存しない「ナイーブな日時オブジェクト」はバグの原因になりやすく、エポックタイムスタンプの変換には注意が必要です。特に、'datetime.now()' と 'datetime.utcnow()' の違いや、タイムゾーンを考慮した日時管理の重要性が強調されています。

Pythonの弱参照ガイド

A Guide to Python's Weak References
https://martinheinz.dev/blog/112

Pythonのweakrefモジュールは、オブジェクトの弱参照を作成し、ガベージコレクションを管理するために役立ちます。ツリー構造やオブザーバーパターンなどで使用され、参照ループを防ぎつつ、オブジェクトのライフサイクル管理を簡素化します。特にキャッシュや循環参照を含むデータ構造で有効ですが、すべてのPython実装での動作が異なる点に注意が必要です。

Polarsとpandasの違い

Polars vs. pandas: What's the Difference?
https://blog.jetbrains.com/pycharm/2024/07/polars-vs-pandas/

Polarsは高速パフォーマンスを誇るデータフレームライブラリで、メモリ使用量も少ないのが特徴です。Rustで書かれており、並列処理とApache Arrowの活用により、pandasに比べて大規模データセットの操作が高速化されます。pandasの方は依然として広範な互換性を持っていることが特徴です。

より少ないコードで書かなければならない

Write Less Code, You Must
https://davidvujic.blogspot.com/2024/04/write-less-code-you-must.html

ソフトウェア開発で見落とされがちなのが、モジュールや関数レベルでのアーキテクチャです。Pythonコードはシンプルで移動しやすいように設計することが重要です。機能を論理的に分離し、テストを書けて再利用可能なコードを目指しましょう。これはクリーンコードを理想としており、依存性注入フレームワークや複雑なOOPスタイルは必ずしも必要ではありません。