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Garmin のデータは宝の山だった ── Python + Claude でランニング分析ツールを自作した

ランニングにハマって、Garmin デバイスを使って走っている。走り終わったあと、Garmin Connect のアプリを開いてデータを眺めるのが楽しい。

AI暴走を防ごう！AIエージェントのガードレールの作り方を考えてみよう

AIエージェントの開発が急速に進む中、その自律的な振る舞いをいかに安全に制御するかが大きな課題となりつつあるのではないでしょうか。意図しない情報の漏洩、不適切なコンテンツの生成、システムの脆弱性を突くような動作など、AIエージェントが引き起こす可能性のあるリスクは多岐にわたると考えられます。

はじめてGlue Python Shell Jobを使う時のつまづきポイント集

業務でGlue Python Shell Job（以降、Python Shell）を利用する機会があったのですが、「Lambdaとかだと簡単にできるのに、Python Shellだとできないんか～」とか、ドキュメント上でPySparkジョブ or Python Shellのどちらについて記載しているのか分かりにくかったりと...

GitHub Actionsで利用できるGeminiを利用したPRレビュースクリプトを作ってみた。

GitHub Actionsを利用して、CI/CDパイプライン上で実行可能なPRのAIレビュー用スクリプトを紹介します。

FastAPI on Dockerがかなりシンプルになった(2025年版)

5年ほど前にPythonのコンテナ化について2つの記事を書きましたがFastAPI側もDocker側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。

Pythonの関数で入力と出力の型を束縛させたい 〜デコレータ編〜

Pythonの型定義についてちょっと苦戦したのでメモ。Functional Python Programmingという本のサンプルで次のようなサンプルがありました。

はじめてのStreamlit with Google Cloud

Streamlitは、Pythonを使って簡単にインタラクティブなWebアプリケーションとして共有できるライブラリで多くの採用実績があり、Snowflakeが買収したため今後の発展も期待できます。本記事では、Google CloudのVertex AI Workbenchを活用してStreamlitアプリを開発し、Google Cloud Runにデプロイするまでの手順を詳しく解説します。

Fast APIのすすめ（概要編）

FastAPIを選定した理由や、そもそもFastAPIがどのようなものかについて、簡単に紹介できればと思います。

【Pytest】fixtureとparametrizeでテストケースごとに事前・事後処理を行う

Pythonのテストではpytestを使うことが多く、その中で「テストケースごとに違うデータを事前準備したい」というモチベーションが発生したので、pytestを使用して実装していきます。

MSの生成AIサンプルアプリ（Chat with your data - Solution accelerator）コード確認

LLMが流行って久しいですが、MS、AWS、Googleクラウドベンダ各社が自社のマネージドを利用したサンプルアプリを公開し始めているので、中の実装を見つつリファレンスとしての考え方を確認しようと思い形にしてみました。

2024年版のDockerfileの考え方＆書き方

最近はお客さんとの勉強会でDockerのドキュメントをつまみ食いして読むというのをやっていますが、改めて最新版を読んでみて、いろいろ思考が整理されました。

Cloudflare連載を始めます & WorkersにPythonをデプロイして動かしてみる

Cloudflareは、インターネット上で運営されている最大のネットワークの1つです。ユーザーは、Webサイトやサービスのセキュリティとパフォーマンスを向上させる目的でCloudflareサービスを利用しています。

MLflow上でOptunaによって生成される大量のrunを整理する

MLflowはハイパーパラメータを自動調整するツールとしてともに広く使用されているツールです。MLflowとOptunaを同時に利用した際に、Optunaが複数回試行することによってMLflow上にrunが大量に生成され、MLflow上で試行結果が見づらくなります。

30種類のプログラミング言語で、ループ処理を書いてみた

range over integer にフォーカスして取り上げていきます

リリース直前にライブラリのインストールエラーが発生した際にどのように対応したか - Glue Python Shell起動エラーの対応

先日、本番リリースを控えたシステムで OSS ライブラリのインストール起因のエラーが発生しました。実際に起きた事象と、どのように検討して対応したのかを残すべく、ポストモーテムの形式で当記事を書きました。

Dev Containersの始め方(2) : Python環境

Dev ContainersのPython環境を作っていきます。

Python Distilledは幅広い人にPythonの基礎を叩き込む本

Python Distilledという本がオライリーから出版されました。作者のDave Beazleyはかなり昔からPythonを使い込んでいる人ですので、この本には信頼しかない、と思い読んでみました

エキスパートPythonプログラミング改訂4版が発売されました

エキスパートPythonプログラミング改訂4版が本屋に並び始めました。電子版も購入できます。改訂というと「ちょっと追加されたところを翻訳するだけで丸儲けやんけ」と思われる方もいるかもしれませんが、過去の中で一番大きく改訂されており、新規に一冊訳すのとほぼ変わらない、大変な翻訳作業になりました。

初めての画像処理〜OpenCVって何ができるの？〜

以前から気になっていた画像処理にチャレンジしてみました。普段はコーディングしてもテストがうまくいくorいかないのどちらかでしか成果物を見れていなかったので、視覚的に動いてる！を感じてみたく、新宿の紀伊國屋で分かりやすそうな書籍を買い、いろいろ試したので同じように画像処理にちょっと興味があるような人に読んでいてもらたらうれしいです。

Python Web APIをAWS Lambdaにデプロイ

この記事はフューチャー Advent Calendar 2022の14日目の記事です。PythonのWeb APIをLambdaにデプロイする方法について解説します。

OpenAPI GeneratorでPython Web API構築

PythonでWebAPIを構築しました。その際にOpenAPI Generatorが便利だったのでご共有します。

Plotly.pyによるデータ可視化のすすめ

現在業務でいわゆるビッグデータを扱っていまして、アウトプットを可視化する機会が多くあります。Pythonでデータ可視化といえばmatplotlibが定番で、メンバー単位でのアウトプット共有なら特に不便は無いのですが、クライアントへの説明資料などに使い回すことを考えると、もう少し見栄え良く仕上げたくなる時があります。

Pyright を LSP サーバとした自作 LSP クライアント（実装編）

Pyright を LSP サーバとした自作クライアントを実装しますが、その前に経緯について説明します。アルバイトの前は、Future のインターン Engineer Camp で Python のソースコード解析に取り組んでいました。当時は Python の AST モジュールを活用する方針で、それ以外は自前で解析していました。アルバイトでも引き続き解析に取り組んでいますが、次第に型推論などの技術が必要になってきており、全てを自前で実装することは困難な状況です。

Pyright を LSP サーバとした自作 LSP クライアント（調査編）

Language Server Protocol の理解として、Pyright を LSP サーバとした自作クライアントを作成しました。その際、Pyright に解析させるための初期化方法がドキュメントには書かれていなかったので、VSCode 拡張用のクライアントをトレースして調査することにしました

Mypy と Pyright の解析手法と型情報の比較

Mypy や Pyright は Python の静的解析ツールとして有名ですが、これら二つに解析情報でどのような違いがあるのかわからなかったので、実験することにしました。Pyright は Mypy に比べて後発のプロジェクトですが、性能面で優れているなどとして徐々に注目を集めています。